Data Scientist, Data Analyst и Data Engineer
Часто возникает путаница между профессиями, связанными с обработкой и анализом данных. Требования к специалистам Data Scientist, Data Analyst и Data Engineer могут различаться в зависимости от целей, которые компания пытается достичь, используя данные. Несмотря на это, различия между этими специализациями являются довольно ясными, и их понимание может помочь оценить свои навыки и избежать зря потраченного времени на несоответствующие вакансии.
Как компании работают с данными
С момента, когда пользователь посещает веб-сайт, его действия отслеживаются и регистрируются. Сайт фиксирует, какую музыку слушал пользователь, его местоположение, время, проведенное на сайте, читая тексты или просматривая видео. Вся эта информация записывается и отправляется на сервер, который может быть как локальным, так и облачным, в зависимости от объема данных и потребностей компании.
На сервер обычно поступают "сырые" данные, которые не имеют структуры и не могут быть легко интерпретированы. Сначала их необходимо перенести в базу данных, предварительно преобразовав в нужный формат и удалив избыточную информацию. Например, текстовые данные могут быть преобразованы в табличный формат, выровнены в соответствии с требованиями JSON и проверены на достоверность.
Процесс очистки и преобразования данных в удобный формат обычно называется ELT, что означает извлечение (extract), преобразование (transform) и загрузку в базу данных (load).
На этом этапе еще не существует разделения на Data Scientist, Data Analyst и Data Engineer, поскольку все эти специализации занимаются очисткой и преобразованием данных. Однако различия возникают в зависимости от конкретных действий, которые необходимо выполнить с данными. Давайте рассмотрим эти различия вместе с карьерными коучами из Elbrus Bootcamp.
Аналитик данных На основе предшествующих данных, собранных в прошлом, аналитик данных проводит оценку текущей ситуации и отвечает на вопросы "Почему в данный момент происходит именно это?", "Каковы корни проблемы?", "Как хорошо функционирует продукт?", "Что можно сделать, чтобы предотвратить/достичь определенных результатов?".
Аналитик данных может создавать прогнозы на основе трендов, но его главная задача заключается в мониторинге изменений в течение определенного периода времени. Для этого ему необходимо иметь глубокое понимание метрик и их взаимосвязей, овладеть языком программирования SQL для работы с базами данных и уметь визуализировать результаты своих исследований.
Давайте проиллюстрируем его работу на примере музыкального стримингового сервиса. Аналитик данных отслеживает изменения в показателях, связанных с пользовательским поведением, удобством интерфейса и оценкой успешности рекламных кампаний, среди прочего.
Data Scientist
Эта профессия сконцентрирована не на анализе текущей ситуации, а на прогнозировании будущего. Ученый по данным строит модели машинного обучения с целью выявления зависимостей и создания новых продуктов на их основе.
В случае с музыкальным стриминговым сервисом ученый по данным решает бизнес-задачу: как рекомендовать пользователю композиции, которые ему понравятся. Это, в частности, включает повышение точности существующих рекомендательных алгоритмов для увеличения клиентской лояльности и продолжительности прослушивания музыки.
Неделя пробных занятий по работе с данными
Ссылка на курсы: https://netology.ru/programs/
В отличие от аналитика данных, для ученого по данным понимание алгоритмов машинного обучения обязательно. Этот специалист должен обладать глубокими знаниями в области инструментов и методов создания моделей, а также в математике и статистике. Кроме того, ученому по данным необходимо иметь навыки программирования, так как его основной продукт — это код.
Data Scientist — это широкий спектр профессий, включая распознавание лиц, оптимизацию поисковых алгоритмов, обработку естественного языка и многое другое. Каждая из них имеет свои особенности, и некоторые из них могут быть близкими к области работы аналитика данных.
Инженер по данным (Data Engineer)
Если первые две специализации сосредотачиваются на использовании данных, то инженер по данным отвечает за их подготовку. Он заботится о вопросах типа "Какие данные получают аналитики и ученые по данным?", "Как данные о поведении пользователя поступают в базу данных?" и "Как гарантировать их достоверность?".
Инженер по данным создает инфраструктуру для хранения данных и следит за тем, чтобы данные, собранные компанией, были доступны для аналитиков и ученых по данным. Ему также приходится проверять данные на соответствие требованиям, таким как актуальность, чистота, структурированность и др.
Для инженера по данным необходимо владеть языком SQL, а также обладать знаниями в области облачных вычислений и программирования.
Разделение на специализации в данной области скорее теоретическое, чем практическое. Это разделение помогает новичкам понять, в каком направлении им двигаться, и на какие вакансии стоит обращать внимание.
На практике один и тот же человек, в зависимости от требований, навыков и размера компании, может выполнять одну или несколько из перечисленных ролей. Например, ученый по данным может заниматься аналитикой данных и выполнять задачи инженера по данным. В то время как его коллега может брать на себя обязанности аналитика данных и инженера по данным.
Поэтому некоторые учебные заведения, предлагая обучение в данной области, не делают акцент на определенной специализации, а стараются предоставить знания, которые позволяют выполнять разные роли, связанные с обработкой и анализом данных. Например, студенты Elbrus Bootcamp, после завершения обучения, могут работать как аналитики данных, так и ученые по данным. Для того чтобы претендовать на вакансии инженера по данным, им придется приобрести дополнительные знания и углубить имеющиеся.
Аналитик данных (или Data Analyst) – это специалист, который занимается сбором, обработкой и анализом больших объемов данных с целью извлечения ценной информации и выявления закономерностей. Он играет важную роль в компании, предоставляя объективную информацию и помогая принимать обоснованные решения.
Задачи аналитика данных включают в себя:
- Сбор данных: Аналитики данных отслеживают и собирают информацию из различных источников, таких как базы данных, веб-серверы, приложения и другие. Это может включать в себя сбор структурированных и неструктурированных данных.
- Очистка и предобработка данных: Данные, полученные из разных источников, часто могут быть неполными или содержать ошибки. Аналитики данных проводят очистку данных, удаляя дубликаты, заполняя пропущенные значения и исправляя ошибки.
- Анализ данных: Основная задача аналитика данных заключается в проведении анализа данных с целью выявления паттернов, трендов и корреляций. Они используют статистические методы, визуализацию данных и другие аналитические инструменты.
- Создание отчетов и визуализация данных: Аналитики данных разрабатывают отчеты и дашборды, которые представляют аналитическую информацию в удобной и понятной форме для принятия решений руководством и другими заинтересованными сторонами.
- Построение моделей и прогнозирование: В зависимости от специализации, аналитики данных могут также создавать математические модели и прогнозировать будущие события на основе имеющихся данных. Например, они могут разрабатывать модели прогнозирования спроса или клиентской активности.
- Поддержка бизнес-процессов: Аналитики данных помогают бизнесу в оптимизации процессов, выявляя узкие места и предлагая улучшения. Они также могут участвовать в проведении A/B-тестирования для оценки эффективности изменений.
- Генерация и проверка гипотез: Аналитики данных работают над проверкой гипотез и выявлением причин изменений в данных. Это помогает бизнесу понять, почему определенные события происходят.
Аналитики данных играют важную роль в помощи компаниям принимать обоснованные решения, оптимизировать бизнес-процессы и улучшать производительность. Важно отметить, что роль аналитика данных может различаться в зависимости от конкретной компании и ее потребностей, и может включать в себя разные специализации, такие как продуктовый аналитик, маркетинговый аналитик, веб-аналитик и другие.
Аналитик данных выполняет ряд важных задач, связанных с обработкой и анализом данных, чтобы помочь компании в принятии решений и решении бизнес-проблем. Вот основные задачи, которые выполняют аналитики данных:
- Сбор данных: Аналитики данных собирают данные из различных источников, таких как базы данных, веб-серверы, приложения и другие источники данных.
- Очистка и предобработка данных: Полученные данные часто нуждаются в очистке и предобработке. Аналитики удаляют дубликаты, заполняют пропущенные значения и исправляют ошибки, чтобы обеспечить качество данных.
- Анализ данных: Аналитики данных используют различные методы и инструменты для анализа данных. Они выявляют паттерны, тренды и взаимосвязи в данных.
- Визуализация данных: Для более наглядного представления результатов анализа аналитики данных создают графики, диаграммы и дашборды.
- Создание отчетов: Основываясь на результатах анализа, аналитики данных разрабатывают отчеты, которые предоставляются руководству и другим заинтересованным сторонам.
- Поддержка принятия решений: Аналитики данных помогают компании в принятии обоснованных решений на основе данных и анализа.
- Исследования данных: Они могут проводить исследования для выявления новых инсайтов и понимания поведения клиентов или пользователей.
- Построение моделей и прогнозирование: Некоторые аналитики данных создают математические модели для прогнозирования будущих событий или трендов на основе данных.
- Поддержка бизнес-процессов: Аналитики данных могут помогать в оптимизации бизнес-процессов компании, выявляя узкие места и предлагая улучшения.
- Планирование и проведение экспериментов: Они также могут участвовать в планировании и проведении A/B-тестирования для оценки эффективности изменений.
Что касается отличия между аналитиками данных и дата-сайентистами:
- Данные: Аналитики данных обычно работают с данными, собранными в прошлом, и анализируют текущую ситуацию. Дата-сайентисты занимаются анализом данных и строят модели для прогнозирования будущих событий.
- Задачи: Аналитики данных чаще ориентированы на решение конкретных бизнес-задач и ответы на вопросы, основанные на доступных данных. Дата-сайентисты, напротив, работают с более сложными задачами, связанными с машинным обучением и предсказаниями.
- Инструменты и методы: Дата-сайентисты чаще используют более сложные инструменты и методы машинного обучения для создания прогностических моделей. Аналитики данных чаще работают с более традиционными инструментами анализа данных.
- Навыки: Дата-сайентисты чаще имеют более глубокие знания в области математики, статистики и программирования, чем аналитики данных.
Оба типа специалистов ценны для компаний и могут дополнять друг друга в работе с данными и анализе.
Специалист по анализу данных, или дата-сайентист, занимается исследованием обширных объемов информации, проводит эксперименты на данных и может создавать модели машинного обучения. С помощью математических методов, он выявляет закономерности и необычности в данных, а также создает модели для прогнозирования.
Дата-сайентист обладает способностью выполнять все задачи, которые возлагаются на аналитика данных. Основное различие между этими двумя профессиями заключается в том, какой вопрос они пытаются ответить. Аналитик данных стремится ответить на вопрос "Что произошло?", исследуя данные о действиях пользователей и их последствиях. В то время как дата-сайентист, используя старые данные, старается предсказать будущее, отвечая на вопрос "Что произойдет?".
Что касается заработной платы, то специалисты по машинному обучению и анализу данных обычно зарабатывают больше, чем аналитики данных. Это связано с тем, что построение моделей машинного обучения требует более глубоких знаний в области математики, более высокого уровня программирования и понимания принципов обработки больших данных. Разница в заработной плате может составлять 1,5-2 раза, особенно на уровне Middle и выше. На начальных позициях разница будет зависеть от навыков и задач, поручаемых специалисту.
Аналитик данных имеет несколько возможных путей развития:
- Специалист высшего уровня: Улучшение навыков и опыта в роли аналитика данных, продвижение на должности Senior и Team Lead.
- По пути дата-сайентиста: Переход в сферу дата-сайентиста, требующий углубленных знаний в программировании и математике.
- Менеджерский путь: Развитие навыков управления проектами и переход на руководящие позиции, такие как продакт-менеджер или проект-менеджер.
В мире аналитических профессий существует множество разнообразных направлений, и грани между ними могут быть размытыми. Надеюсь, что после прочтения этой статьи у вас появилось более ясное представление о роли аналитика данных и о разнообразии карьерных путей в этой области.
Навык работы с большими массивами данных - это ценный и востребованный навык, за владение которым работодатели готовы хорошо платить. Поэтому многие онлайн-школы предлагают обучение по профессиям аналитика данных или специалиста по Data Science. Тысячи студентов приходят учиться на эти курсы и стремятся разобраться в этой сложной сфере. Несмотря на похожие названия профессий, их функционал разнится, поэтому давайте разберем, в чем отличие Data Analyst от Data Scientist. В прошлом году эти профессии стали самыми востребованными на рынке труда, и уровень зарплат даже для специалиста junior-уровня начинается от 80-100 тысяч рублей в месяц.
Похожие черты профессий аналитика данных и специалиста по Data Science На первый взгляд эти профессии очень похожи: Data Scientist/Data Analyst - разница только в подходах к работе с данными (исследование или анализ). Но в классической науке анализ - один из этапов исследования, поэтому можно высказать гипотезу о сходствах и обозначенных профессиях. Давайте проанализируем всю имеющуюся информацию и определим, верно ли наше предположение. К слову, сотрудники, занимающиеся обработкой данных, могут столкнуться с задачами следующих видов:
- Визуализация, интеграция и проектирование данных.
- Автоматизация Machine Learning и решений, основанных на данных.
- Информационные панели и BI.
- Распределенная архитектура.
- Развертывание систем в режиме производства.
И аналитик, и исследователь несут практическую пользу для бизнеса. В любом деле важно периодически анализировать результаты своей работы. Изучать динамику продаж и сезонный спрос, понимать причины отказов от товаров в корзине, определять, как новый интерфейс сайта или приложения повлиял на активность пользователей. Но Data Scientist, в отличие от Data Analyst, гарантирует более глубокий уровень обработки данных. Несмотря на это, результаты работы аналитика данных и исследователя помогают руководителям принимать управленческие решения, менеджерам - улучшать целевые показатели, финансовому отделу - планировать бюджет компании и т.д. В государственном и некоммерческом секторе также задействованы специалисты по работе с данными. Например, при проведении научных исследований ученым приходится обрабатывать результаты множества экспериментов, чтобы понять, верна ли их гипотеза.
Как вы уже поняли, как аналитик, так и Data Scientist формулируют гипотезы и проверяют их жизнеспособность с помощью построения моделей в специальных программах. Также используются статистические методы и искусственный интеллект (например, Machine Learning).
Несмотря на внешний список схожих черт между аналитиком и исследователем, эти специалисты не могут заменить друг друга. В следующих разделах мы разберем, в чем разница аналитика данных и специалиста по Data Science. Начнем с перечня выполняемых задач и результатов.
Когда рассматриваем различия между аналитиком данных и специалистом по Data Science, следует также отметить, что первый решает аналитические задачи на небольших объемах информации. Например, анализирует продажи за неделю или подводит итоги эксперимента с 100 добровольцами. Поэтому темп работы будут достаточно высокими – нужно быть к этому готовым. Аналитик чаще работает в одиночестве – так ему проще контролировать ход работы и избегать ошибок. При этом он использует классическую математику и статистические методы, так как для небольших задач этого обычно достаточно.
Data Scientist – это человек, который владеет сложными методами обработки огромных массивов данных. Для многомесячных исследований он может написать необходимое программное обеспечение (или досконально объяснить разработчикам, что ему нужно), поэтому часто работает в связке с инженерами и другими специалистами. Исследователь ставит своей целью создание новых методик анализа и инструментов для оптимизации различных процессов, осмысление результатов и прогнозирование будущего.
Несмотря на существенную разницу между Data Scientist и Data Analyst с точки зрения выполняемых задач, для обоих специалистов очень важно понимание бизнеса и владение современными инструментами обработки данных. О том, какими навыками должен обладать такой специалист, расскажем далее.
Когда речь идет о заработной плате специалистов по Data Science и аналитиков данных, основное различие легко увидеть – это размер заработной платы. Труд исследователя оценивается выше: у него больше круг задач, более высокая ответственность и ценность результатов исследования. Прогнозирование будущего – это сложная задача, но зато хорошо оплачиваемая. Разница в заработной плате в этих областях составляет в среднем около 2-3 тысячи долларов в год. Аналитик данных получает от 60 до 130 тысяч рублей ежемесячно, в то время как специалист по Data Science может похвастаться ежемесячной зарплатой от 100 до 170 тысяч рублей.
Если вам ближе классическая математика, вы легко визуализируете любые сложные графики и способны без проблем делать выводы, то вы сможете реализовать себя в профессии аналитика данных. Кстати, здесь проще построить карьеру и получить повышение. Если программирование – ваша страсть, вы стремитесь упрощать запутанные процессы и способны углубленно анализировать цифры и базы данных, то отправляйтесь в Data Science. На нашем сайте вы сможете выбрать подходящий курс, чтобы освоить эти профессии с нуля или обновить свои знания.
Что должен знать и уметь специалист
Для грамотного анализа и получения верифицированных результатов необходимы обязательные навыки, которыми должен обладать Data Scientist и аналитик данных – разница между ними с этой позиции практически незначительна. В частности, они должны уметь работать с Tableau, Google Data Studio, Power BI и Salesforce, а также другими инструментами.
Хороший специалист по Data Science должен владеть языком программирования и отлично знать Excel, понимать, как строятся и подтверждаются гипотезы. Кроме того, желательно иметь глубокую математическую подготовку и "шарить" в статистике. Анализ данных основан на компьютерных науках, линейной алгебре и математической статистике, поэтому хотя бы базовое владение этими дисциплинами будет вашим преимуществом. И так как Data Scientist – это прикладная профессия, такой специалист должен разбираться в сфере применения своих знаний. Если он работает с данными медицинских исследований, то должен разбираться в медицине и так далее.
Для Data Scientist важно демонстрировать следующие навыки:
- Знание отрасли и способность наглядно представлять результаты исследований неспециалистам.
- Отличное владение математикой, машинным обучением и навыками обработки данных.
- Владение инструментами анализа данных.
- Знание языка программирования (желательно).
Аналитик данных должен:
- Отлично разбираться в сфере, в которой работает.
- Понимать особенности бизнеса конкретной компании, для которой анализирует данные.
- Уметь визуализировать и представлять результаты своей работы.
- Владеть инструментами анализа данных.
- Знать язык программирования (желательно).
Чем большим количеством навыков владеет специалист, тем выше его ценность для рынка труда.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье