Учёный по данным и Аналитик данных - чем они отличаются?
1. Общие сведения
Учёные по данным и Аналитики данных - это специалисты, которые работают с большими объемами данных и используют методы машинного обучения и статистики для извлечения полезных знаний. Обе профессии важны для компаний, которые хотят эффективно использовать свои данные. Однако между этими профессиями есть несколько ключевых различий.
1.1. Роль в организации
Учёные по данным обычно работают в исследовательских подразделениях компаний или научно-исследовательских организациях. Их основная задача - разрабатывать новые методы анализа данных, создавать прототипы и модели для решения сложных научных проблем.
Аналитики данных чаще встречаются в бизнес-подразделениях. Их роль - применять существующие методы анализа данных для решения конкретных бизнес-задач, таких как оптимизация маркетинга, улучшение работы с клиентами, прогнозирование спроса.
1.2. Навыки
Учёные по данным обладают глубокими знаниями в области математики, статистики и машинного обучения. Они постоянно изучают новые алгоритмы и методы, экспериментируют с данными, чтобы найти оптимальные решения.
Аналитики данных также владеют статистикой и машинным обучением, но их навыки более прикладные. Они умеют выбрать подходящие методы анализа для конкретных задач и интерпретировать полученные результаты для принятия бизнес-решений.
2. Образование и карьерный путь
2.1. Образование
Для работы учёным по данным обычно требуется учёная степень PhD в таких областях как прикладная математика, статистика, информатика (если речь идёт о серьезном положении, а не позиции junior'а). Это связано с необходимостью проведения глубоких научных исследований.
Аналитики данных чаще имеют бакалавриат или магистратуру в сфере анализа данных, информатики, математики. Некоторые начинают карьеру после прохождения различных курсов. Здесь (формальное) образование не столь важно, хотя оно желательно.
2.2. Карьерный рост
Учёные по данным со временем могут стать научными руководителями исследовательских групп или лабораторий, преподавать в университетах.
Аналитики данных по мере роста опыта переходят на более высокие позиции внутри компаний, такие как руководитель группы аналитиков, менеджер по анализу данных, директор по аналитике.
3. Ключевые отличия
3.1. Цели работы
- Учёные по данным сосредоточены на научных исследованиях - они хотят расширить границы знаний, сделать новые открытия с помощью анализа данных.
- Аналитики данных решают прикладные бизнес-задачи - их цель получить полезную для бизнеса информацию из данных.
3.2. Типы задач
- Учёные по данным работают над сложными исследовательскими проектами, которые требуют разработки новых методов. Например, построение предиктивных моделей для новых типов данных.
- Аналитики решают более рутинные задачи бизнес-анализа с использованием готовых инструментов. Например, сегментация клиентов или прогнозирование продаж.
3.3. Используемые навыки
- Учёные по данным больше времени уделяют алгоритмическим исследованиям, разработке новых моделей.
- Аналитики данных сосредоточены на визуализации результатов анализа данных.
3.4. Работа с данными
- Учёные по данным часто имеют дело с неструктурированными или новыми типами данных, которые требуют предобработки.
- Аналитики данных в основном используют структурированные данные из корпоративных хранилищ, баз данных.
В целом, учёные по данным больше сосредоточены на разработке новых методов, а аналитики - на применении существующих для решения бизнес-задач.