¿Cuál es la diferencia entre un científico de datos y un analista de big data?

La mayoría de la gente piensa que ambos son iguales, pero hay una pequeña diferencia entre Data Scientist y Data Analyst si lo ve de manera concentrada.

Entonces, veamos las diferencias clave entre el científico de datos y el analista de datos.

Científico de datos vs analista de datos según la definición

Un rol de Data Scientist es predecir el futuro basado en patrones pasados. Mientras que el analista de datos encuentra información significativa de los datos.

El papel del científico de datos es generar su propia pregunta. Pero el analista de datos encuentra las respuestas a otros grupos de preguntas.

Como los científicos de datos tienen lo que si. Pero los analistas de datos son los que hacen el análisis diario

El científico de datos aborda problemas comerciales. También ofrece una predicción precisa del valor del negocio una vez resuelto. Mientras que Data Analyst solo aborda problemas de negocios

El científico de datos utiliza el aprendizaje automático para extraer información. Pero Data Analyst utiliza una herramienta R / SAS para extraer información.

El papel del científico de datos es explorar y examinar la información. Explora información de muchas fuentes desconectadas. Pero Data Analyst explora y examina datos de una sola fuente.

La predicción de Data Scientist es muy alta. Puede ser preciso hasta el 90%. Pero, los analistas de datos no predicen. Solo resuelven la pregunta dada por el negocio.

A Los científicos de datos formularán preguntas. Formulan esas preguntas cuyas soluciones pueden beneficiar al negocio. Pero Data Analyst solo resuelve las preguntas dadas por las empresas.

Un científico de datos debe tener un sólido conocimiento en modelos estadísticos y aprendizaje automático. El analista de datos necesita un conocimiento sólido en SAS / R

Ahora mire la infografía de Data Scientist:

Ahora mire la infografía de Data Analyst:

Las responsabilidades de un científico de datos y un analista de datos también son diferentes.

Analista de datos vs Científico de datos según las responsabilidades

a) Responsabilidades de un científico de datos

• Limpieza y procesamiento de datos.
• Predicción del problema empresarial.
• Sus roles son dar resultados futuros de ese negocio.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático y métodos analíticos.
• Encuentre nuevas preguntas comerciales que luego puedan agregar valor al negocio.
• Minería de datos utilizando métodos de última generación.
• .Presentar resultados de manera clara y hacer el análisis ad-hoc.

b) Responsabilidades del analista de datos

• Identifique cualquier problema de calidad de datos en la adquisición de datos.
• Resolviendo problemas de negocios. Al mapear y luego rastrear los datos.
• Un analista de datos debe coordinarse con los ingenieros para recopilar nuevos datos.
• Realizar análisis estadísticos de datos comerciales.
• Documentar los tipos y la estructura de los datos comerciales.

Analista de datos versus roles de científico de datos basados ​​en conjuntos de habilidades

a) Roles de Data Scientist según sus habilidades

• Las creatividades de datos
• Desarrolladores de datos
• Investigadores de datos
• Los empresarios de datos

b) Roles de analista de datos según sus habilidades

• Administradores de bases de datos
• Operaciones
• Los arquitectos de datos
• A analistas de datos

Data Scientist vs Data Analyst – Salario

Las estadísticas a continuación muestran el salario de Data Scientist vs Data Analyst-

A continuación, veamos el porcentaje de solicitantes de empleo interesados ​​por Búsqueda de empleo | En efecto

Para saber más, consulte el siguiente enlace:

Diferencias entre Data Scientist y Data Analyst

Las habilidades de analista de datos y científico de datos se superponen, pero hay una diferencia significativa entre los dos. Tanto los roles de trabajo requieren algunos conocimientos básicos de matemáticas, comprensión de algoritmos, buenas habilidades de comunicación y conocimiento de ingeniería de software.

Los analistas de datos son maestros en SQL y usan expresiones regulares para cortar y cortar los datos. Con cierto nivel de curiosidad científica, los analistas de datos pueden contar una historia a partir de los datos. Un científico de datos, por otro lado, posee todas las habilidades de un analista de datos con una base sólida en modelado, análisis, matemáticas, estadística e informática. Lo que diferencia a un científico de datos de un analista de datos es la gran perspicacia junto con la capacidad de comunicar los hallazgos en forma de historia tanto a los líderes de TI como a las partes interesadas del negocio de tal manera que pueda influir en la forma en que una empresa se acerca desafío de negocio.

Habilidades de analista de datos

Matemáticas y Estadística

Lenguajes de programación como Python, R, SAS, Matlab, SQL, Pig, Hive y Scala.

Herramientas de hoja de cálculo (Excel)

Herramientas de visualización de datos como Tableau

Habilidades del científico de datos

Matemáticas y Estadística

Lenguajes de programación como Python, R, SQL, HTML, JavaScript

Visión para los negocios

Cuentacuentos y visualización de datos.

Marcos de computación distribuida como Hadoop.

Habilidades de aprendizaje automático

Solo un poco de experiencia en ciencia de datos para que comprendamos los roles. La ciencia de datos implica encontrar ideas / patrones / segmentos / predicciones en grandes volúmenes de datos. Esto necesitaría a alguien para almacenar, organizar y transformar los datos que se pueden alimentar a los modelos de aprendizaje automático. Este trabajo lo realiza un analista de Big Data. Un científico de datos realiza el siguiente paso para trabajar con estos datos para ejecutar análisis estadísticos y crear modelos de aprendizaje automático. En algunos casos, según la disponibilidad de conjuntos de habilidades, estas tareas pueden ser realizadas por una sola persona.

Los científicos son personas que crean las tecnologías para analizar datos y los analistas son personas que aprenden la tecnología para llegar a patrones y soluciones alucinantes. En realidad, los analistas cobran más que los científicos.