Data Analyst vs. Data Scientist (што значат овие позиции и кои должности ги имаат)
Стани Data Scientist; Работна позиција како Data Analyst; итн. Термини кои во денешницата ги слушаме се почесто а еве и зошто?
Според статистиката во 2020 година 59.6% од вкупното население на Земјата е присутно на интернет и ги користи Интернет услугите. Тоа значи дека секојдневно голем број на податоци кои интернет пребарувачите ги регистрираат од корисниците се складираат во стотици фолдери.
Оттука, за овие мноштво од податоци да бидат соодветно менаџирани, во денешно време се повеќе има потреба од некој кој ќе го прави токму тоа – Data Analyst е лицето задолжено за менаџирањето на овие податоци.
Дали оваа голема количина на податоци некако му служи на општеството? Да! Голем број од услугите кои ги имаме денес како на пример и самиот Google се последица од тоа што податоците се анализирале и се добил заклучок дека на луѓето им е потребна алатка за пребарување на Интернет – Data Scientist е лицето предвидувач за можни откритија и активности како резултат од анализата на податоци.
Кои се работните задачи на еден Data Analyst а кои се на Data Scientist?
Data Analyst
- Истражување и чистење на податоци:
Аналитичарите на податоци се архитекти на чистотата на податоците. Тие нурнуваат во збирки на податоци, идентификуваат аномалии и гарантираат дека информациите што се анализираат се точни и веродостојни.
- Описна анализа:
Аналитичарите на податоци се одлични во опишувањето на она што се случило. Тие користат статистички методи и алатки за визуелизација за да ги трансформираат необработените податоци во разбирливи обрасци, трендови и увиди.
- Бизнис интелигенција (BI):
Разбирањето на деловниот контекст е од клучно значење за аналитичарот на податоци. Тие тесно соработуваат со засегнатите страни за да ги дефинираат клучните индикатори за перформанси (KPI) и да генерираат извештаи кои информираат за стратегиското одлучување.
- Барање бази на податоци:
Умешноста во барањето бази на податоци со користење на SQL е основна вештина за аналитичарите на податоци. Тие извлекуваат релевантни подмножества на податоци за да вршат анализи и да генерираат извештаи.
- Преведувачи и толкувачи на неразбирливите податоци:
Аналитичарите на податоци делуваат како преведувачи помеѓу необработените податоци и активностите кои понатака ќе се преземат. Тие креираат извештаи, контролни табли и презентации.
Data Scientist
- Предвидлива анализа:
Научниците за податоци се предвидувачи. Тие користат напредни статистички модели и алгоритми за машинско учење за да ги предвидат идните трендови и исходи врз основа на историски податоци.
- Автоматизација:
Научниците за податоци градат алгоритми за автоматизирање на процесите на донесување одлуки кои го прават работењето на останатите поефикасно и попродуктивно.
- Напредно програмирање:
Познавањето на програмските јазици како Python или R е од суштинско значење за научниците за податоци. Тие развиваат сопствени скрипти и код за да менаџиират со податоците и да градат модели.
- Експериментирање и тестирање:
Научниците за податоци дизајнираат и спроведуваат експерименти за тестирање хипотези, осигурувајќи дека нивните модели и алгоритми се робусни и точни.
Како заклучок од овој блог пост сакаме да ти го поставиме следното прашање: Дали сакаш да работиш како Data Analyst или Data Scientist?
Доколку си заинтересиран/а за кариера како Data Analyst – новиот термин за Data Analysis Академијата во SMX ќе започне во Март 2024! Информирај се повеќе тука: https://smx.mk/live/akademija-data-analysis/