Verschillen tussen data-analist versus data-wetenschapper
Data Analyst (DA) onderzoekt de manier om naar informatie-indexen te kijken, rekening houdend met het einddoel om conclusies te trekken over de gegevens die ze bevatten, geleidelijk met de gids van bepaalde kaders en programmering. Vooruitgangen en procedures voor informatieonderzoek worden over het algemeen gebruikt als onderdeel van zakelijke ondernemingen om verenigingen in staat te stellen tot hoger opgeleide zakelijke keuzes te komen en door onderzoekers en analisten om logische modellen, speculaties en theorieën te bevestigen of te weerleggen. Een Data Scientist is iemand die de voorkeur verdient bij inzichten boven elke productspecialist en de voorkeur heeft bij het programmeren boven elke analist., Een data-wetenschapper kan nodig zijn om ongericht onderzoek te leiden en open vragen in de industrie te stellen. Concentreer kolossale hoeveelheden informatie uit talloze interne en externe bronnen.
Gegevensanalist
- Data-analistenonderzoeksactiviteiten kunnen organisaties in staat stellen om hun inkomsten uit te breiden, de operationele effectiviteit te vergroten, inspanningen om te presenteren en inspanningen voor klantenvoordelen te bevorderen, des te sneller reageren op het ontwikkelen van patronen in het bedrijfsleven en een agressief voordeel krijgen ten opzichte van tegenstanders - allemaal met een definitief doel om het bedrijfsleven te stimuleren executie. Afhankelijk van de specifieke toepassing, kan de informatie die wordt onderzocht, authentieke records omvatten of nieuwe gegevens die zijn verwerkt voor lopende onderzoekstaken. Bovendien kan het afkomstig zijn van een combinatie van interne kaders en externe informatiebronnen.
- Data-analistenonderzoek kan ook worden geïsoleerd in kwantitatief informatieonderzoek en subjectief informatieonderzoek. Het voorgaande omvat het onderzoek van numerieke informatie met kwantificeerbare factoren die kunnen worden bekeken of meetbaar geschat. De subjectieve benadering is meer interpretatief - het draait om het begrijpen van de inhoud van niet-numerieke informatie zoals inhoud, afbeeldingen, geluid en video, inclusief reguliere expressies, onderwerpen en perspectieven.
- Op applicatieniveau bieden BI en detaillering bedrijfsbeheerders en andere bedrijfsarbeiders belangrijke gegevens over belangrijke uitvoeringsmarkeringen, zakelijke taken, klanten en de sky the limit vanaf daar. Voorheen werden informatievragen en rapporten normaal gesproken gemaakt voor eindklanten door BI-ontwerpers die in IT werken of voor een geïntegreerde BI-groep; nu gebruiken verenigingen geleidelijk aan zelf-profit BI-apparaten waarmee leidinggevenden, bedrijfsonderzoekers en operationele specialisten hun eigen spontane onderzoeken kunnen uitvoeren en zelf rapporten kunnen maken.
Data scientist
- Een gegevenswetenschapper Gebruik moderne onderzoeksprogramma's, statistieken voor machinaal leren en meetbare strategieën om informatie beschikbaar te maken voor gebruik bij het prescriptief en prescriptief weergeven van informatie Vlekkeloos en snoeien informatie om niet-essentiële gegevens te verwijderen Onderzoek en bekijk informatie uit een assortiment van punten om verborgen tekortkomingen te bepalen, patronen of mogelijke openingen. Bedenk informatiegestuurde antwoorden voor de meest knijpende uitdagingen Ontwerp nieuwe berekeningen om problemen op te lossen en maak nieuwe instrumenten om het werk te automatiseren Transporteer verwachtingen en ontdekkingen naar administratie en IT-afdelingen door dwingende informatieweergaven en rapporten Praktische wijzigingen voor te schrijven in bestaande methodologie en systemen
- Elke organisatie zal een alternatieve interpretatie van de arbeidsstatus hebben. Sommigen beschouwen hun Data Scientist als gevierde informatieonderzoekers of sluiten zich aan bij hun verplichtingen met informatie-ingenieurs; anderen vereisen top-level onderzoeksspecialisten begaafd in serieuze machine learning en informatieweergaven. Naarmate informatie-onderzoekers nieuwe niveaus van betrokkenheid bereiken of van beroep veranderen, veranderen hun verplichtingen voortdurend. Een man die alleen werkt in een middelgrote organisatie kan bijvoorbeeld een behoorlijk deel van de dag besteden aan het opschonen en samenvoegen van informatie. Een werknemer in een abnormale staat in een bedrijf dat op informatie gebaseerde administraties aanbiedt, kan worden gevraagd om enorme informatie te structureren die zich uitstrekt of nieuwe items maakt.
Vergelijking tussen gegevensanalist en gegevenswetenschapper
Hieronder vindt u de top 5-vergelijking tussen Data Analyst en Data Scientist 
Belangrijkste verschillen tussen data-analist versus data-wetenschapper
Beide Data Analyst versus Data Scientist zijn populaire keuzes in de markt; laten we enkele van de belangrijkste verschillen tussen gegevensanalist en gegevenswetenschapper bespreken:
- Data Analyst is een beroep dat betrokken is bij het analyseren van de gegevens voor een beter rapport, terwijl Data Scientist een onderzoeksanalist is voor het begrijpen van de gegevens voor een betere gegevensstructuur.
- Data Analyst vaardigheden zoals data visualisatie en statistieken terwijl Data Scientist vaardigheden zoals programmeren in Python, programmeren in R en andere data science talen.
- Data Analyst is verantwoordelijk voor het analyseren en visualiseren van de gegevens voor de beslissing, terwijl Data Scientist verantwoordelijk is voor algoritme en programma's voor het begrijpen van de gegevens
- Data Analyst maakt gebruik van datavisualisatie, terwijl Data scientist programmeren gebruikt
- Data-analist lossen analyse niveau van data op, terwijl Data Scientist complexe data oplost
Vergelijkingstabel tussen gegevensanalist en gegevenswetenschapper
Hieronder staan de lijst met punten, beschrijf de verschillen tussen data-analist en data-wetenschapper
| De basis van vergelijkingen tussen gegevensanalist en gegevenswetenschapper | Gegevensanalist | Data scientist |
| Definitie | De data-analist analyseert het gebruik van volledige informatie uit gestructureerde en ongestructureerde data om een analyserapport te presenteren | Een Data Scientist is degene die deze gegevens begrijpt voor het presenteren van het onderzoeksanalyserapport |
| Vaardigheden | Datavisualisatie vormt statistische benaderingen en presenteert de gegevens | Inzicht in de gegevens met de vaardigheden van statistische techniek en het ontwikkelen van een algoritme voor machine learning. |
| Fields | Een Data Analyst-verantwoordelijkheid is om de gegevens te analyseren voor een beslissing | De verantwoordelijkheid van Data Scientist is het presenteren van begrijpelijke gegevens voor een analist. |
| Gebruik | Data Analyst gebruikt datavisualisatie | Data scientist gebruikt programmeren |
| Industrie | Data-analist lossen analyseniveau van Data op voor Data-visualisatie | Gegevenswetenschapper lost complex gegevensniveau op voor gegevensstructuur |
Conclusie - Data-analist versus Data Scientist
Op het gebied van de verwerking van gegevensanalyses zullen we de komende jaren veranderen van selectief gebruik van keuzehulpkaders naar extra gebruik van kaders die keuzes maken voor ons voordeel. Vooral op het gebied van gegevensanalyseonderzoek maken we momenteel individuele diagnostische antwoorden voor bepaalde problemen, ondanks het feit dat deze regelingen niet kruiselings kunnen worden gebruikt over verschillende instellingen - bijvoorbeeld een antwoord om inconsistenties in voorraadwaarde te onderscheiden ontwikkelingen kunnen niet worden gebruikt om de inhoud van afbeeldingen te begrijpen. Dit zal later het geval blijven, ondanks het feit dat AI-frameworks afzonderlijke verbindende segmenten zullen bevatten en vervolgens de capaciteit hebben om geleidelijk een duidelijk patroon aan te pakken dat we vandaag al zouden kunnen bekijken. Een raamwerk dat actuele informatie met betrekking tot effectenbeurzen verwerkt, en dat bovendien de verbetering van politieke structuren in het licht van nieuwsberichten of opnames in beslag neemt en afbreekt, gevoelens uit geschriften op sites of interpersoonlijke organisaties haalt, schermen en voorspelt toepasselijk geld gerelateerde markeringen, enzovoort, vereist de combinatie van een breed scala van subcomponenten.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor de belangrijkste verschillen tussen Data Analyst versus Data Scientist. Hier bespreken we ook de belangrijkste verschillen tussen Data Analyst en Data Scientist met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook de volgende artikelen bekijken -
- Data Scientist versus Business Analyst
- Verschillen tussen Data Science en Data Analytics
- Business Intelligence versus Data-analyse
- 7 nuttige dingen om te weten over computerwetenschapper versus gegevenswetenschapper