Differenza tra data analyst e data science

Il mondo dei big data ha bisogno di professionisti altamente qualificati, sii uno di loro

Quando si parla di big data, si fa riferimento a un nuovo campo tecnologico molto vasto che comprende vari rami e tipologie di professionisti specializzati. Tutti loro sono una parte fondamentale del processo decisionale di un'azienda e di solito sono la mano destra dei team di gestione.

Vuoi saperne di più sul settore dei big data, i suoi profili professionali e scoprire le migliori opportunità di lavoro nell'intero campo aziendale? Resta con noi in questo post e scopri tutto.

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Tutti i professionisti che lavorano con i dati condividono la passione per la tecnologia e la strategia. Con una formazione come quelle consigliate sopra, sarai in grado di specializzarti in una delle sue aree e aggiornare le tue conoscenze in modo da poterti candidare per posizioni migliori e assumere nuove responsabilità .

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Quali posizioni puoi occupare se ti specializzi in uno dei campi dei big data?

I big data sono in forte espansione e il loro pieno potenziale deve ancora essere realizzato. Questa è un'ottima notizia per i professionisti in questo campo, poiché non c'è limite alla crescita della carriera e c'è una forte domanda di posti vacanti ben pagati. Conosciamone alcuni!

• Chief data officer: il chief data officer è incaricato di assicurarsi che l'azienda prenda decisioni basate sui dati. Dirige i vari team e dipartimenti relativi ai big data e garantisce che tutti gli aspetti del business siano coperti.
• Data Scientist: sono coloro che analizzano ed estraggono le informazioni più preziose dai dati ottenuti. I data scientist hanno una visione globale dell'intero processo e possono risolvere problemi di data science, architettura di modelli analitici e creazione di algoritmi. Questo profilo è tra big data e intelligenza artificiale e, inoltre, deve avere una vasta conoscenza di matematica, statistica, capacità di programmazione e comunicazione , per spiegare i risultati ottenuti nell'organizzazione.
• Data Steward : responsabile del mantenimento della qualità, della disponibilità e della sicurezza dei dati. Tra gli altri obiettivi, deve archiviare e presentare i dati a tutti i reparti dell'azienda che lo richiedono. Ha conoscenza dei processi aziendali e di come utilizzare i dati per supportare ogni obiettivo aziendale.
• Dati del cittadino : attraverso la sua esperienza in azienda o come analista aziendale, questo profilo può aiutare il data scientist e aggiungere valore alla sua analisi. I dati dei cittadini non devono avere conoscenze specifiche sulla scienza dei dati, ma conoscendo alcuni strumenti di analisi dei dati, il loro lavoro sarà molto efficace.
• Ingegnere dei dati: la sua missione è trasferire i dati in modo accessibile e appropriato agli utenti e ai data scientist in modo che possano analizzarli e trarre conclusioni. È un profilo specializzato in architettura Big Data . Ha conoscenza di processi, strumenti e metodi che verranno utilizzati per lo sviluppo di applicazioni Big Data. Gli ingegneri dei dati hanno conoscenza della gestione dei database, dei linguaggi di programmazione e dei sistemi di elaborazione dei dati.
• Data Analyst: partecipa a progetti di analisi dati raccogliendo le esigenze degli utenti business per Data Scientist e presenta i risultati ottenuti. Il suo compito principale è quello di raccogliere, pulire e interpretare set di dati, al fine di generare informazioni utili per il business.
• Data artist: questo profilo è un esperto di analisi dei dati ma li studia per dargli un approccio creativo. Il loro compito è creare grafici, infografiche e altri strumenti visivi per aiutare a comprendere dati complessi.

Allora, qual è la differenza tra l'analista di dati e il data scientist?

Nell'area professionale dei big data, come abbiamo appena visto, ci sono molti profili che sembrano sovrapporsi. Alcuni, come il data analyst e il data scientist, possono sembrare fare la stessa cosa, ma, sebbene lavorino insieme e uno aggiunga valore all'attività dell'altro, c'è una differenza sostanziale tra il data analyst e il data scientist: mentre il il data analyst risolve le domande poste dall'azienda, il Data Scientist si occupa di formulare le domande esatte che l'azienda deve porsi per crescere. Entrambi devono avere conoscenze di sviluppo di modelli statistici e Machine Learning .

Quali altre differenze esistono tra il data analyst e il data scientist?

Il data scientist svolge compiti di: pulizia dei dati, prevede problemi aziendali e lavora con i manager sulla strategia di crescita, aggiungendo valore, sviluppa modelli di machine learning e metodi analitici, ha conoscenza del data mining, presenta risultati ed estrae conclusioni.

L'analista di dati si concentra su: ottiene idee da fonti di informazioni grezze . Quindi identifica eventuali ostacoli o imperfezioni nella qualità dei dati estratti e collabora con il data scientist per ottenere conclusioni e vengono contrastati per trovare soluzioni a problemi aziendali, mappa e tiene traccia dei dati, coordina gli ingegneri per fare ricerche di nuovi dati senza intervenire sulle fonti, effettuare analisi statistiche commerciali, documentare e strutturare i dati.

Sia il lavoro di data scientist che quello di analista sono totalmente complementari e lavorano in diverse fasi di un progetto di big data. Mentre l'analista ha capacità di gestione e di ordinamento, l'altro gli dà una visione più strategica e interpreta i dati con l'obiettivo di far crescere il business.

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