Аналитик данных и специалист по анализу данных — в чем разница

Большие данные становятся все более важными в мире бизнеса. В ответ на растущее внимание к бизнес-аналитике и Big Data появилось три направления в IT: в области науки о данных (Data Scientist), обработки (Data Mining Specialist) и анализа данных (Data Analyst). Все три айти профессионала работают с числами и данными, чтобы лучше понять их для бизнес-целей. Однако существуют важные различия между их ролью в этом процессе.

Data Analyst

Главная цель — помочь людям в организации понять, что показывают данные. Аналитик данных работает с Big Data для создания отчетов и визуализаций, чтобы другим людям было легче интерпретировать и использовать информацию. Они помогают организации открывать новые идеи и возможности определять будущие бизнес-решения, чтобы повысить производительность и прибыльность.

Что нужно знать аналитику данных

Навыки программирования. Языки, которые широко используются для понимания анализа данных (Python, SQL, CQL и R) весьма желательны для использования в управлении базами данных.

Мягкие навыки. Учитывая важность использования данных для продвижения бизнес-стратегии, потребуются отличные письменные и устные коммуникативные способности. А также аналитическое мышление. Может потребоваться многозадачность и способность вести несколько проектов одновременно.

Технические навыки. Умение работать со структурами данных и алгоритмами машинного обучения, методами статистического анализа.

Навыки визуализации. Чтобы эффективно презентовать результаты работы, понадобится умело обращаться с продуктами Microsoft Office (особенно Excel) и средствами визуализации (как Tableau).

Обязанности дата-аналитика

Описание работы часто включает следующие обязанности:

• Анализ имеющихся данных.
• Проведение количественного и описательного анализа.
• Интерпретация результатов.
• Отчетность по ключевым показателям эффективности.
• Работа с хранилищами данных.

Data Mining Specialist

Специалист по интеллектуальному анализу данных отвечает за их обработку. Чтобы они были более понятными и удобными для использования. Специалист ищет закономерности и создает алгоритмы и модели, чтобы заказчики могли использовать собранную информацию. Также разрабатывает инструменты и используют свои математические знания для решения сложных задач. Поскольку ему приходится создавать методы, алгоритмы и проводить эксперименты для сбора данных, необходимо привносить в свою работу новаторский и творческий подход.

Что нужно уметь датамайнеру

Специалистам нужно глубоко погружаться в данные, чтобы делать количественный и качественный анализ, а также полезные выводы. Поэтому требования к скилам больше сосредоточены на владении компьютерными технологиями.
Языки программирования. Понадобится опыт работы с языками программирования, связанными с данными (SQL, R, Java или Python).

Интеллектуальный анализ данных. Специалисты должны иметь большой опыт интеллектуального анализа информации и конкретных задач и инструментов со статистикой (создание обобщенных регрессий линейных моделей, статистические тесты, построение архитектур данных и интеллектуальный анализ текста).

Работа с веб-сервисами и источниками данных. Веб-сервисы, такие как S3, Spark, Hadoop и DigitalOcean, играют важную роль в работе специалиста по данным. Кандидаты должны пройти обучение, необходимое для использования информации, поступающей от сторонних поставщиков (Google Analytics, Site Catalyst, Crimson Hexagon и Coremetrics).

Статистические инструменты и технологии. Инструменты обработки данных (MySQL и Gurobi) и последние разработки в области машинного обучения, искусственного интеллекта, нейронных сетей также будут занимать важное место.

Обязанности датамайнера

• Использование прогнозного моделирования.
• Разработка алгоритмов и моделей данных.
• Создание настраиваемых инструментов и сред A/B-тестирования.
• Анализ новых источников данных.

Data Scientist

Ученый по данным совмещает скилы первых двух специалистов и обладает дополнительной специализацией (углубленным знанием в какой-либо сфере), поэтому способен к интеллектуальной обработке информации. Обязанности будут представлять собой комбинацию задач, связанных с навыками компьютерного программирования, статистическим анализом и разработкой программного обеспечения. Квалификация должна позволять выполнять проект от начала до конца.
Однако требования и рабочие задачи для дата-ученого часто размыты. Иногда отсутствие некоторых технических навыков компенсируются глубоким знанием ниши и предметной области.

Если хотите начать карьеру, связанную с данными, необходимо пройти качественное обучение. IT курсы в Компьютерной Академии ШАГ дают все необходимые скилы для старта карьеры аналитика данных. Пройденный курс гарантирует приобретение перспективной профессии и достойный заработок. Продолжительность обучения — 10 месяцев. За это время студенты Академии освоят все необходимые технологии и станут универсальными специалистами, готовыми работать в любом направлении IT.