Différences entre Data Analyst et Data Scientist
L'analyste de données (DA) étudie la façon d'examiner les index d'information en gardant à l'esprit l'objectif final de faire des inférences sur les données qu'ils contiennent, progressivement avec le guide de cadres et de programmes particuliers. Les progrès et les procédures d'investigation de l'information sont généralement utilisés dans le cadre des entreprises pour permettre aux associations de se contenter de choix commerciaux plus instruits et par les chercheurs et les analystes pour confirmer ou réfuter les modèles logiques, les spéculations et les théories. Un Data Scientist est une personne privilégiée en matière de compréhension par rapport à tout spécialiste de produit et privilégiée en matière de programmation par rapport à n'importe quel analyste., Un Data Scientist peut être amené à mener des recherches non dirigées et à répondre aux questions ouvertes de l'industrie. Concentrez des volumes colossaux d'informations provenant de nombreuses sources intérieures et extérieures.
Analyste de données
- Les activités d'examen des analystes de données peuvent permettre aux organisations d'augmenter les revenus, d'améliorer l'efficacité opérationnelle, de faire progresser les efforts de mise en valeur et les avantages pour les clients, de réagir plus rapidement à l'évolution des modèles du secteur des entreprises et de prendre un avantage agressif sur les adversaires - le tout avec un objectif définitif de stimuler les affaires exécution. En fonction de l'application spécifique, les informations examinées peuvent comprendre des enregistrements authentiques ou de nouvelles données qui ont été traitées pour des emplois d'examen en cours. En outre, il peut provenir d'un mélange de cadres intérieurs et de sources d'informations extérieures.
- L'enquête Data Analyst peut également être isolée en examen d'informations quantitatives et en enquêtes d'informations subjectives. La précédente comprend la recherche d'informations numériques avec des facteurs quantifiables qui peuvent être examinés ou estimés de façon mesurable. L'approche subjective est plus interprétative - elle se concentre sur la compréhension de la substance des informations non numériques telles que le contenu, les images, le son et la vidéo, y compris les expressions régulières, les sujets et les perspectives.
- Au niveau de l'application, la BI et les détails fournissent aux administrateurs d'entreprise et aux autres employés de l'entreprise des données importantes sur les marqueurs d'exécution clés, les tâches commerciales, les clients et le ciel sont la limite à partir de là. Auparavant, les questions d'information et les rapports étaient normalement rédigés pour les clients finaux par des concepteurs BI travaillant dans l'informatique ou pour un groupe BI incorporé; Désormais, les associations utilisent progressivement des dispositifs de BI à but lucratif qui permettent aux dirigeants, aux enquêteurs commerciaux et aux spécialistes opérationnels de mener leurs propres enquêtes impromptues et de créer eux-mêmes des rapports.
Scientifique des données
- Un Data Scientist utilise des programmes d'investigation modernes, des statistiques d'apprentissage automatique et des stratégies mesurables pour obtenir des informations prêtes à être utilisées dans l'affichage prémonitoire et prescriptif. modèles ou ouvertures potentielles. Concevoir des réponses basées sur l'information pour les défis les plus difficiles Concevoir de nouveaux calculs pour prendre en charge les problèmes et fabriquer de nouveaux instruments pour informatiser le travail Transmettre les attentes et les découvertes à l'administration et aux divisions informatiques à travers des représentations et des rapports d'informations convaincants Prescrire des changements pratiques à la méthodologie et aux systèmes existants
- Chaque organisation aura une autre interprétation du statut d'emploi. Certains considèrent leur Data Scientist comme de célèbres enquêteurs de l'information ou joignent leurs obligations à des ingénieurs de l'information; d'autres nécessitent des spécialistes de l'examen de haut niveau doués en apprentissage machine sérieux et en représentations d'informations. À mesure que les chercheurs en information atteignent de nouveaux niveaux de participation ou changent de profession, leurs obligations changent perpétuellement. Par exemple, un homme travaillant seul dans une organisation de taille moyenne peut passer une bonne partie de la journée à nettoyer et à fusionner les informations. Un employé de l'État anormal dans une entreprise qui offre des administrations basées sur l'information peut être appelé à structurer d'énormes informations qui étendent ou créent de nouveaux éléments.
Comparaison directe entre Data Analyst et Data Scientist
Vous trouverez ci-dessous le top 5 des comparaisons entre Data Analyst et Data Scientist 
Différences clés entre Data Analyst et Data Scientist
Les deux Data Analyst vs Data Scientist sont des choix populaires sur le marché; laissez-nous discuter de certaines des principales différences entre Data Analyst vs Data Scientist:
- Data Analyst est une profession qui implique d'analyser les données pour un meilleur rapport, tandis que Data Scientist est un analyste de recherche pour comprendre les données pour une meilleure structure de données.
- Compétences en Data Analyst telles que la visualisation de données et les statistiques tandis que les compétences en Data Scientist telles que la programmation en Python, la programmation en R et d'autres langages de science des données.
- L'analyste de données est responsable de l'analyse et de la visualisation des données pour décision, tandis que le Data Scientist est responsable de l'algorithme et des programmes de compréhension des données.
- Data Analyst utilise la visualisation de données tandis que Data Scientist utilise la programmation
- Data Analyst résout le niveau d'analyse des données tandis que Data Scientist résout le niveau complexe des données
Tableau de comparaison entre Data Analyst et Data Scientist
Voici les listes de points, décrivez les différences entre Data Analyst et Data Scientist
| Base de comparaison entre Data Analyst et Data Scientist | Analyste de données | Scientifique des données |
| Définition | L'analyste de données analyse l'utilisation de toutes les informations des données structurées et non structurées pour présenter le rapport d'analyse | Un Data Scientist est celui qui comprend ces données pour présenter le rapport d'analyse de la recherche |
| Compétences | La visualisation des données sous forme d'approches statistiques et la présentation des données | Comprendre les données avec les compétences de la technique statistique et développer un algorithme d'apprentissage automatique. |
| Des champs | La responsabilité d'un analyste de données consiste à analyser les données pour décision | La responsabilité du Data Scientist consiste à présenter des données compréhensibles à un analyste. |
| Usage | Data Analyst utilise la visualisation des données | Le data scientist utilise la programmation |
| Industrie | Data Analyst résout le niveau d'analyse des données pour la visualisation des données | Le Data Scientist résout un niveau de données complexe pour la structure des données |
Conclusion - Data Analyst vs Data Scientist
Dans le domaine du traitement de l'analyse des données, les deux années suivantes nous verront passer d'une utilisation sélective des cadres d'aide au choix à une utilisation supplémentaire des cadres qui se contentent de choix à notre avantage. En particulier dans le domaine de l'examen de l'analyse des données, nous créons actuellement des réponses de diagnostic individuelles pour des problèmes particuliers malgré le fait que ces dispositions ne peuvent pas être utilisées de manière croisée sur divers paramètres - par exemple, une réponse créée pour distinguer les incohérences dans la valeur des stocks les développements ne peuvent pas être utilisés pour comprendre la substance des images. Cela restera le cas plus tard, malgré le fait que les cadres d'IA incorporeront des segments de connexion individuels et auront par la suite la capacité de traiter progressivement un modèle clair que nous pourrions déjà observer aujourd'hui. Un cadre qui traite les informations actuelles concernant les bourses de valeurs, ainsi que celles qui suivent et décomposent l'amélioration des structures politiques à la lumière des articles ou des enregistrements de nouvelles, extraient les sentiments des écrits dans des sites ou des organisations interpersonnelles, filtrent et prédisent l'argent applicable marqueurs associés, etc., nécessite la combinaison d'une large gamme de sous-composants.
Article recommandé
Cela a été un guide pour les principales différences entre Data Analyst et Data Scientist. Ici, nous discutons également des principales différences entre Data Analyst et Data Scientist avec des infographies et un tableau de comparaison. Vous pouvez également consulter les articles suivants -
- Data Scientist vs Business Analyst
- Différences entre Data Science et Data Analytics
- Intelligence d'affaires vs analyse de données
- 7 choses utiles à savoir sur l'informaticien contre le data scientist