Nel mondo dei big data, ti imbatterai spesso in due discipline: la scienza dei dati e l'analisi dei dati. Entrambi richiedono competenze e set di abilità diversi (ma sovrapposti in alcune aree).
Tuttavia, entrambi i campi di studio sono altamente redditizi e offrono buone opportunità a coloro che sono interessati a fare il possibile.
Se stai cercando di prendere alcune importanti decisioni di carriera, ma non sei sicuro di quale opzione scegliere, continua a leggere i punti principali di differenziazione.
1. Background educativo
I campi dell'analisi dei dati e della scienza dei dati sono arricchenti e specializzati. Ciò significa che se stai entrando in una delle due professioni, devi essere ben preparato per affrontare le sfide educative che potrebbero presentarsi.
Analisi dei dati
Per iniziare una carriera come analista di dati è richiesta una laurea di base. Per intraprendere questo percorso professionale, devi optare per un corso di laurea che ti dia un comprensione operativa di SQL e sviluppo di query per operazioni RDBMS e schema della struttura dati.
Avrai anche bisogno di conoscenza della programmazione statistica usando R o Python. Inoltre, la conoscenza dell'apprendimento automatico (ML), dell'intelligenza artificiale (AI), dello sviluppo di algoritmi personalizzati, della gestione dei dati relativi alla raccolta e all'archiviazione delle informazioni sono ulteriori vantaggi.
In breve, hai bisogno di una laurea in IT, informatica, matematica o statistica per iniziare la tua carriera nell'analisi dei dati.
Scienza dei dati
La scommessa più sicura per un aspirante data scientist è cercare una laurea e un master in Informatica, Informatica, matematica o statistica. Se desideri cambiare la tua traiettoria di carriera e adottare una carriera come scienziato dei dati, hai bisogno di una laurea minore in uno di questi flussi.
Le conoscenze di base richieste per i ruoli di data science dovrebbero prepararti per il provisioning, la raccolta, l'organizzazione, l'elaborazione e la modellazione dei dati aziendali.
Inoltre, puoi acquisire esperienza nella visualizzazione dei dati, nella raccolta e nella preparazione dei dati basata su API. Una laurea in matematica applicata e statistica ti aiuterà ulteriormente con l'analisi esplorativa dei dati, permettendoti di seguire e stabilire schemi, ideare modelli di test per sfide su misura e molto altro Di Più.
Infine, un set di abilità aggiuntivo in ML e AI è utile quando si stabiliscono modelli per le previsioni basate sull'IA. Pertanto, una laurea in scienze dei dati, informatica o ingegneria informatica dovrebbe avviarti nel percorso di carriera di un data scientist.
2. Ruoli e responsabilità lavorative
In qualità di analista di dati, i ruoli e le responsabilità del tuo lavoro varieranno man mano che inizi il tuo viaggio in questi campi. A seconda del tuo livello di esperienza, potresti notare alcuni cambiamenti che ti aiuteranno ad affrontare situazioni difficili nel tuo ruolo lavorativo.
Analisi dei dati
Nell'analisi dei dati, analizzerai, visualizzerai e estrarrai dati specifici dell'azienda.
Nel complesso, i ruoli di analisi dei dati richiedono che tu gestisca responsabilità come:
- Pulizia, elaborazione, convalida ed esemplificazione dell'integrità dei dati
- Eseguire analisi esplorative dei dati di grandi set di dati
- Implementare pipeline ETL e condurre il data mining
- Conduci analisi statistiche utilizzando la regressione logistica, KNN, Random Forest e Decision Trees
- Crea e gestisci librerie di machine learning (ML) mentre scrivi codici di automazione
- Acquisisci nuove informazioni con gli strumenti e gli algoritmi di ML
- Identificare i modelli di dati per fare previsioni basate sui dati ben informate
Scienza dei dati
La scienza dei dati include informazioni dettagliate e trarre inferenze dai dati contestuali all'interno dell'azienda.
Alcune responsabilità aggiuntive potrebbero includere:
- Raccolta e interpretazione dei dati
- Identificazione di modelli rilevanti in un set di dati
- Esecuzione Query e sottoquery di dati basate su SQL
- Eseguire query sui dati utilizzando strumenti RDBMS come SQL, Python, SAS e molti altri
- Acquisire fluidità negli strumenti per l'analisi predittiva, prescrittiva, descrittiva e diagnostica
- Acquisire competenze in strumenti di visualizzazione come Tableau, IBM Cognos Analytics e altri
3. Set di abilità essenziali
Poiché entrambi i ruoli sono specializzati, richiedono competenze specifiche prima che tu possa eccellere in uno dei campi. Per ottenere il massimo da entrambe le professioni, devi migliorare le tue abilità e ottenere il massimo da ciò che puoi.
Analisi dei dati
L'analisi richiede una conoscenza avanzata delle statistiche intermedie con capacità di problem solving.
Inoltre, è meglio se riesci a migliorare te stesso in quanto segue:
- Database MS Excel e SQL per affettare e tagliare i dati
- Strumenti di business intelligence per padroneggiare la reportistica
- Scopri strumenti come Python, R e SAS per gestire, manipolare e lavorare con i set di dati
Nonostante sia un ruolo orientato all'IT, diventare un analista di dati non richiede di avere un background ingegneristico.
Invece, vale la pena imparare le statistiche, la gestione del database e la modellazione dei dati, insieme all'analisi predittiva, per padroneggiare i trucchi del mestiere.
Scienza dei dati
Nella scienza dei dati, devi essere esperto di matematica, statistica avanzata, modellazione predittiva, Machine Learning e programmazione nei seguenti campi:
- Competenza negli strumenti Big Data in Hadoop e Spark
- Competenza in SQL, NoSQL e PostgreSQL banche dati
- Conoscenza degli strumenti di visualizzazione dei dati e di alcuni linguaggi come Scala e Python
Uno o più di questi strumenti sono essenziali per padroneggiare i ruoli di analisi dei dati e scienza dei dati. Per essere il migliore in quello che fai, ti consigliamo di impararne il maggior numero possibile.
Analisi dei dati
- Visualizzazione dei dati: Splunk, QlikView, Power BI e Tableau
- ETL: Talend
- Elaborazione Big Data: Spark, RapidMiner
- Analisi dei dati: Microsoft Excel, R e Python
Scienza dei dati
- Scienza dei dati applicata: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
- ETL: Apache Kafka
- Elaborazione Big Data: Apache Hadoop, Spark
- Visualizzazione dei dati: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy e Google Analytics
- Analisi dei dati: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab e SPSS
- Programmazione: R, Julia e Python
- Librerie di programmazione: TensorFlow per la modellazione dei dati basata su Python
5. Opportunità di carriera
Indipendentemente dal campo che scegli, l'idea è quella di ottenere un lavoro buono e ben retribuito. A seconda del ruolo scelto, anche i ruoli lavorativi cambieranno di conseguenza.
Ecco alcune scelte professionali popolari da aspettarsi nell'analisi dei dati e nella scienza dei dati.
Analisi dei dati
- Analista di Business Intelligence
- Analista dati
- Analista Quantitativo
- Consulente di analisi dei dati
- Analista Operativo
- Analista di marketing
- Responsabile del progetto
- Analista di sistemi informatici
- Specialista in logistica dei trasporti
Scienza dei dati
- Analista dati
- Ingegneri dei dati
- Amministratore della Banca dati
- Ingegnere di apprendimento automatico
- Data Scientist
- Architetto dei dati
- Statistico
- Analista di affari
- Responsabile dati e analisi
Scienza dei dati vs. Analisi dei dati: il verdetto finale
Tutto sommato, i data scientist hanno un set di competenze più avanzato. Di conseguenza, il data scientist medio guadagna più dell'analista di dati medio. Ma puoi sempre iniziare la tua carriera come analista di dati e poi inclinarti verso la scienza dei dati in seguito.
Oltre all'analisi dei dati e alla scienza dei dati, sono disponibili alcuni altri domini se sei interessato ai ruoli incentrati sui dati. Per cominciare, puoi esaminare le posizioni dell'architettura dei dati e dell'ingegneria dei dati. Ci sono molti corsi disponibili sul mercato, che possono aiutarti ad affinare le tue abilità in questi campi.
Rimani al top del tuo gioco con questi certificati incentrati sui dati.
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- Programmazione
- Lavoro e carriera
- Analisi dei dati
- Big Data
- Utilizzo dei dati
Gaurav Siyal ha due anni di esperienza di scrittura, scrivendo per una serie di società di marketing digitale e documenti sul ciclo di vita del software.
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