Data scientist vs data analyst: Hasonlóságok, különbségek, karrierlehetőségek, gyakori kérdések és sok más. Melyik munkakör lehet jobb számodra?
More...
Az adatok foglalkozó szakemberek kiemelt szerepet játszanak a mai adatalapú döntéshozatali folyamatokban. Ha ilyen típusú karrierben gondolkodsz, vagy cégednél adatszakértőkre van szükség, fontos megértened a data scientist vs data analyst közötti különbségeket.
Blogposztunkat munkaadók, HR szakemberek és IT szakemberek számára készítettük, hogy struktúrált formában áttekinthessék a data scientist és data analyst munkakörökkel kapcsolatos legfontosabb információkat.
IT szakemberre van szükséged?
IT fejvadászat vagy IT contracting keretében 7 napon belül jelölteket küldünk neked: interjúztatva, CV-vel, bérsávval/napidíjjal!
Data scientist vs Data analyst: A legfontosabb különbségek
A data scientist elsősorban új folyamatok tervezésével és felépítésével foglalkozik az adatmodellezés és az adatgyártás területén. Fejlett algoritmusokat használ, új adatstruktúrákat és rendszereket hoz létre. Ezzel szemben a data analyst nagy adathalmazokat dolgoz fel, a trendek azonosítása érdekében, grafikonokat készít, és vizuális bemutatókat készít, amelyek segítik a vállalkozásokat a stratégiai döntésekben.
Míg az adatelemző (data analyst) arra összpontosít, hogy az adatokat értelmezzék és úgy mutassák be, hogy az lehetőséget nyújtson az azonnali döntéshozatalhoz, addig az adattudós (data scientist) stratégiai és operatív szinten is dolgozik, olyan keretrendszereket és folyamatokat fejlesztve, amelyek lehetővé teszik az adatelemzést és az adatalapú döntéshozatalt.
Lényegében a data analyst inkább az azonnali, taktikai szinten dolgozik, a datascientist viszont inkább a stratégiai tervezésben és az adatstruktúrák fejlesztésében vesz részt.
Data scientist | Data analyst | |
|---|---|---|
Szerepkör feladata | Algoritmusok és modellek készítése nagy adatkészletekhez | A meglévő adatok értelmezése az üzleti értelmezése |
Szakmai mélység | Az adatok mélyreható, részletes elemzése, fejlett big data technológiákkal és gépi tanulási keretrendszerekkel való munkavégzés. | Az adatok feldolgozására és értelmezésére összpontosít fejlett technológiák használata nélkül |
Felhasznált eszközök | Gyakran használ Python-t és R-t az adatok elemzéséhez | Az adatok értelmezéséhez elsősorban SQL-t, Excelt és Tableau-t használ |
Adat kezelés | Adatfolyamokat használ, adatmérnökökkel működik együtt | A rendelkezésre álló adatokat elemzi, megállapításokat tesz, mintákat és anomáliákat azonosít |
Kommunikáció | A bonyolult műszaki megállapításokat érthető kijelentésekké alakítja át | Az elemzések eredményeit technikai és laikus közönségnek is egyaránt érthetően közli |
Üzleti hatás | Prediktív elemzést készít hosszú távú üzleti stratégiákhoz | Támogatja és vezérli az aktuális üzleti stratégiákat és döntéseket |
Data Scientist vs Data Analyst: Mennyire különböznek?
A két szerepkör között jelentős átfedések lehetnek a szervezettől és az e címekhez rendelt konkrét munka- és felelősségi köröktől függően:
Átfedési területek
Mindkét feladatkör adatokkal támogatja a döntéshozatalt. Egyformán alapvető készség a statisztika, az adatkezelés és az adatelemzésben.
Az elemzés mélysége
A data scientist általában bonyolultabb adatelemzéssel foglalkozik, előrejelző modelleket dolgoz ki és gépi tanulási algoritmusokat fejleszt. Ezzel szemben a data analyst inkább a meglévő adathalmazok értelmezésére és a hasznosítható következtetések levonására összpontosít.
A munka terjedelme
Az adattudós gyakran dolgozik strukturált és strukturálatlan adatokkal egyaránt, az adatelemző pedig jellemzően strukturált adatokat használ. A data scientist inkább a prediktív modellezésben és a fejlett analitikában vesz részt, a data analyst viszont jelentések és dashboardok készítésére koncentrál.
Eszközök
Mindkét szerepkörhöz szükséges az adatmanipulációs és -elemzési eszközök ismerete, a data scientistnek gyakran mélyebb ismeretekre van szüksége a programozási nyelvek (például Python és R), a gépi tanulási keretrendszerek és a big data szolgáltatási technológiák terén.
Feladatok
Az adatelemzőnek gyakran fókuszáltabb feladatai vannak, míg az data scientist az adatgyűjtéstől a modellek telepítéséig a feladatok szélesebb skálájával foglalkozhat.
A szerepkörök közötti különbségek nincsenek kőbe vésve, és szervezetenként nagymértékben eltérhetnek. Egyes kisebb vállalatoknál vagy startupoknál az data analyst olyan feladatokat is vállalhat, amelyek általában az adattudósokhoz kapcsolódnak, és fordítva (erről később bővebben).
Most, hogy tisztában vagyunk a két szerepkör közötti legfontosabb különbségekkel, vizsgáljuk meg mélyebben mindkettőt.
Data Scientist
Szerepkör és feladatok
Az adattudós fejlett statisztikai, matematikai és programozási módszereket alkalmaz, az adatok információvá alakításához. A feladatai a prediktív modellek és algoritmusok kidolgozása, valamint ezek finomítása és optimalizálása is. Az adattudós...
Képzettségek
A gépi tanulási algoritmusok, az adatmanipuláció és az adatvizualizáció mély megértése elengedhetetlen, hiszen az adattudósnak gyakran a különböző adatplatformok és eszközök ismeretére is szüksége van, és az olyan nyelvek, mint a Python és az R ismerete elengedhetetlen.
Munkaterület
A data scientist strukturált és strukturálatlan adatokkal egyaránt dolgozik, munkája gyakran magában foglalja a feltáró adatelemzést, a hipotézisek tesztelését és a gépi tanulási modellek alkalmazását az üzleti problémák megoldása érdekében.
Döntéshozatal
Az adattudós kulcsszerepet játszik a döntéshozatali folyamatokban, új elemzési módszereket és gépi tanulási modelleket fejleszt ki, hogy betekintést nyújtson és támogassa a stratégiai kezdeményezéseket.
Data Analyst
Szerepkör és feladatok
A data analyst feladata az adatok összegyűjtése, feldolgozása és statisztikai elemzése, hogy világos és használható betekintést nyújtson a döntéshozatalhoz, elsősorban a meglévő adatkészletek értelmezésére összpontosítva. Az adatelemző...
Képzettségek
Megbízható analitikai készségek, valamint az Excel és az SQL nyelv ismerete mellett az adatelemzők jártasak az adatvizualizációs eszközök használatában, és szükségük lehet a statisztikai elemzési eszközök vagy programozási nyelvek alapszintű ismeretére is.
Munkaterület
A data analyst munkájának középpontjában az adatokból származó meglátások biztosítása áll. Bár jellemzően nem építenek gépi tanulási modelleket, értelmezniük és esetleg finomítaniuk kell az ezekből a modellekből származó eredményeket, hogy egyértelmű meglátásokat nyújtsanak a stakeholderek számára.
Döntéshozatal
Az adatelemző azáltal is támogatja a döntéshozatalt, hogy megállapításait érthető és megvalósítható információkká alakítja át, gyakran vizuális jelentések és dashboardok segítségével.
A data scientist és a data analyst szerepe és felelősségi köre a szervezet méretétől, iparágától és egyedi igényeitől függően változhat. Ezek a leírások általános áttekintést nyújtanak, a tényleges munkaköri követelmények és feladatok vállalatonként eltérőek lehetnek.
Munkakörök és szervezeti különbségek
Eltérések a munkakörökben
A data scientist és data analyst címei a különböző szervezeteknél eltérők lehetnek. Például olyan helyeken is használhatnak olyan címeket, mint "üzleti elemző", "adatszakértő" vagy "kvantitatív elemző", ahol a data analyst elnevezést várnánk. Hasonlóképpen, az olyan szerepkörökben, mint a "Machine Learning Engineer", "Data Architect(sometimes compared to Data Engineer)" vagy "Data Engineer" egyes szervezetekben a data scientisthez hasonló feladatokat végezhetnek.
Szervezeti struktúra
Az adattudós és az adatelemző közötti elhatárolás nem mindig egyértelmű, gyakran a vállalat méretétől és struktúrájától függően. Kisebb cégeknél a data analyst olyan feladatokat is átvehet, amelyek a nagyobb vállalatoknál általában a data scientisthez kapcsolódnak, és fordítva.
Iparág-specifikus szerepek
Az adott szerepkörökhöz kapcsolódó elvárások és munkaköri leírások változhatnak az ipartól függően is. Például egy pénzügyi területen dolgozó data analyst inkább az előrejelzéssel és a kockázatelemzéssel foglalkozhat, míg egy marketing területen dolgozó inkább a fogyasztói magatartás elemzésére és a kampányok teljesítményének értékelésére összpontosíthat.
Data Scientist vs Data Analyst: Karrier kilátások
Mindkét szerepkör egyaránt ígéretes karrierlehetőségekkel rendelkezik, amelyek széles skáláját kínálják a szakmai fejlődésnek és előrelépésnek.
Karrierépítés data scientist számára
A data scientist karrierút választói általában junior data scientist vagy data science gyakornok pozícióban kezdik pályafutásukat, majd az idő múlásával és tapasztalatuk növekedésével lépnek előre. A folyamatos szakmai fejlődés és jártasság révén feljebb léphetnek vezető data scientist pozícióba, ahol nagyobb felelősséget vállalnak, projekteket vezetnek és mentorálják a fiatalabb kollégákat.
Végül a tapasztalt adattudósok olyan vezetői pozíciókba kerülhetnek, mint például a Lead Data Scientist, az adattudományi terület vezetője (Head of Data Science), vagy akár a Chief Data Officer (CDO), akik felügyelik az adattudományi részlegeket, adatstratégiákat dolgoznak ki, és biztosítják a projektek sikeres megvalósítását.
Emellett lehetőség nyílik további szakosodásra olyan területeken, mint a gépi tanulás, a mesterséges intelligencia vagy a big data, ahol elismert szakértőkké és szakmai vezetőkké válhatnak.
Karrierépítés data analyst számára
A junior data analyst, vagy hasonló pályakezdő pozícióból, és a tapasztalatszerzés és a készségeid fejlesztése után teljes értékű adatelemzői szerepkörökbe léphetsz előre. Következetes teljesítményt felmutatva pedig ez tovább vihet a senior data analyst pozíciókba, ahol összetettebb elemzési munkával és esetleg kisebb csoportok vezetésével bízhatnak meg.
A tapasztalatok gyarapodásával az adatelemzők csoport vagy részlegvezetői pozícióba kerülhetsz, például data manager vagy adatelemzési igazgatói (Director of Data Analytics) pozícióba. Ezen a szinten adatelemző csapatokat vezethetsz, stratégiákat dolgozhatsz ki az adatgyűjtésre és -felhasználásra, és biztosíthatod, hogy az adatelemzés hatékonyan hozzájáruljon az üzleti stratégiához.
Adatelemzőként lehetőséged van arra is, hogy tovább specializálódj bizonyos eszközökre, módszertanokra vagy különböző iparágakra, és így választott szakterületed keresett szakértőjévé válj.
Data scientist vs data analyst: Útmutató a fizetésekhez
Ezek a számok csak kiindulási pontot adnak, az egyedi fizetések a körülményektől függően eltérők lehetnek. Mindig érdemes több forrást is megnézned, és esetleg személyre szabott piaci elemzést végezned, hogy a legpontosabb képet kapd a saját helyzetedre vonatkozóan.
Data scientist fizetések áttekintése
Az adattudósok általában magasabb fizetést kapnak, mint az adatelemzők, már pályakazdőként is. Ez az eltérés gyakran annak köszönhető, hogy a data scientist munkakörök általában magasabb szintű készségeket és képzettséget, gyakran mesterfokozatot vagy doktori fokozatot igényelnek, míg az adatelemzői pozíciók már alapdiplomával is elérhetőek lehetnek.
- 1Pályakezdő: Általában havi 800 000 és 1 200 000 forint között mozog, de általában magasabb, mint a kezdő adatelemzőké.
- 2Középszint: Néhány év tapasztalattal a data scientist javadalmazása jelentősen emelkedhet, jellemzően havi 1 200 000 és 1 600 000 forint közötti összeget keresnek, különösen, ha nagy keresletű területekre specializálódnak.
- 3Senior-szint: A vezető data scientist és az olyan vezetői pozíciókban dolgozók, mint a Chief Data Officer (CDO) vagy az adattudomány szakterület vezetője, a legmagasabb szintű fizetést kaphatják, gyakran havi 1 600 000 és 2 000 000 forint vagy akár ennél magasabb összeget is, ami tükrözi kiterjedt szakértelmüket és a szervezeteknek nyújtott stratégiai értéküket.
Data analyst fizetések áttekintése
Bár az adatelemzők jellemzően kevesebbet keresnek, mint a data scientistek, a fizetésük azért így is versenyképes, különösen a speciális jártasságokkal, vagy iparág-specifikus szakértelemmel rendelkezők esetében.
- 1Pályakezdő: A junior data analyst vagy a területre belépők általában alacsonyabb fizetéssel kezdenek, mint a junior data scientist, jellemzően havi 700 000 és 900 000 forint között. Ezek a számok azonban még mindig versenyképesek, különösen azokban az iparágakban, amelyek nagymértékben támaszkodnak az adatalapú megállapításokra.
- 2Középszint: Tapasztalt és már bizonyított eredménekkel rendelkező szakemberek jelentős keresetnövekedésre számíthatnak, fizetésük általában havi 900 000 és 1 250 000 forint közé esik.
- 3Senior-szint: A vezető adatelemzők és az olyan vezetői szerepkörben dolgozók, mint az adatelemzési igazgató, magasabb fizetésre számíthatnak, gyakran havi 1 250 000 és 1 500 000 forint között. Javadalmazásuk gyakran tükrözi a sokéves tapasztalatot, az elemzői készségek magas szintjét és azt, hogy az adatok segítségével megbízható üzleti döntéseket tudnak hozni.
Fontos, hogy naprakész legyél az iparági bértrendekkel és felmérésekkel, hogy pontosan meg tudd ítélni saját piaci értékedet.
Data Scientist vs Data Analyst: Gyakran ismételt kérdések
Az adattudósok és az adatelemzők közötti különbségek és árnyalatok megértése elengedhetetlen a pályázó szakemberek és a munkáltatók számára egyaránt. Az alábbiakban összegyűjtöttünk néhány gyakran feltett kérdést és megválaszoltuk őket, a két szerepkörrel kapcsolatos gyakori tévhitek és kérdések tisztázása érdekében.
Egyértelműen. Sok data scientist kezdi pályafutását data analystként. Ehhez az átmenethez gyakran további képzésre és oktatásra van szükség, különösen olyan területeken, mint a gépi tanulás, a emelt szintű statisztika és az olyan programozási nyelvek, mint a Python és az R. A gyakorlati tapasztalatszerzés és esetleg a vonatkozó tanúsítványok vagy felsőfokú diplomák megszerzése szintén jelentősen segítheti ezt a karrierátmenetet.
Annak ellenére, hogy a feladatok között van némi átfedés, a szerepek nem teljesen felcserélhetők. A data scientist jellemzően fejlettebb adatmodellezéssel és -elemzéssel foglalkozik, mint a data anaylst, és gyakran mélyebb műszaki ismereteket és szakértelmet igényelnek. A szervezetek eltérő elvárásokat támaszthatnak az egyes szerepkörökkel szemben, ezért alapvető fontosságú a konkrét munkaköri leírások és követelmények megértése.
Ez nagymértékben függ a személyes háttértől és karriertervezéstől főleg, ha szoftverfejlesztésben vagy hasonló úton gondolkodnak az érintettek. Data analystként könnyebb pályakezdőként elhelyezkedni, mivel gyakran kevesebb speciális tudást és tapasztalatot igényelnek, mint a data scientist munkakörök. Az megalapozott technikai és elemzői készségekkel rendelkezők számára azonban nem kizárt a junior data scientist való indulás sem.
A doktori fokozat megszerzése kétségtelenül előnyös lehet, különösen a kutatói vagy egyetemi pozíciók esetében, a legtöbb adattudós pozíció esetében ez nem szigorú követelmény. Sok data scientist dolgozik hatékonyan egy releváns területen szerzett mesterfokozattal vagy akár alapdiplomával, amelyet további képzésekkel és tanúsítványokkal egészítenek ki. Mindenképpen hasznos ellenőrizni az aktuális álláshirdetéseket az adott vállalatnál elvárt képzési követelményekről.
Mindkét szerepkör erős analitikai, statisztikai és adatvizualizációs készségeket igényel. A data scientest munkörhöz általában elvárás a programozási ismeret (Python, R), míg az data analystnek jártasnak kell lennie az adatvizualizációs eszközök és az SQL használatában. Az olyan soft készségek, mint a kommunikáció, a problémamegoldás és a kritikus gondolkodás mindkét szerepkörben elengedhetetlenek.
Az adattudósok túlnyomórészt algoritmusok és modellek fejlesztésével és megvalósításával töltik idejüket, valamint big data technológiával és emelt szintű elemzési eszközökkel foglalkozhatnak. A data analyst ezzel szemben jellemzően a meglévő adathalmazok értelmezésére és elemzésére, jelentések készítésére és olyan vizualizációk létrehozására összpontosít, amelyek a döntéshozatalhoz hasznos betekintést nyújtanak.
Mindkét szerepkörre jelentős kereslet mutatkozik, mivel a különböző iparágakban egyre nagyobb mértékben támaszkodnak az adatokra. A konkrét kereslet azonban iparáganként és helyenként eltérő lehet.
A data scientistek például különösen keresettek a technológiai, a pénzügyi és az egészségügyi szektorban, mivel ezeken a területeken fejlett adatmodellezésre és -elemzésre van szükség. Ezzel szemben a data analystek iránt az iparágak széles körében állandó kereslet mutatkozik, mivel a különböző ágazatok vállalkozásai felismerik az adatalapú döntéshozatal értékét.
Az együttműködés mindkét munkakörben szükséges. A data scientist gyakran az üzleti vezetőkkel, adatmérnökökkel és más stakeholderekkel dolgozik együtt az adatalpú megoldások kifejlesztésén és végrehajtásán.
A data analyst viszont szorosan együttműködik a különböző osztályvezetőkkel és vezetői munkatársakkal, hogy megértse az adatigényeiket, és olyan meglátásokat nyújtson, amelyek hatékonyan kielégítik ezeket.
Mindkét szerepkörben nagyon előnyös, ha valaki erős statisztikai vagy matematikai alapokkal rendelkezik, mivel ezek a tudományágak teszik ki az adatelemzésben végzett munka nagy részét. A data scientistnek az algoritmusfejlesztés és a prediktív modellezés bonyolultsága miatt mélyebb ismeretekre lehet szükségük ezeken a területeken.
Ha vállalatod belső állományába IT szakembert keresel, akkor munkaerő-közvetítés szolgáltatás keretében tudunk segíteni. neked. Amennyiben projektedre keresel speciális szaktudással rendelkező IT szakértőt vagy erőforrás-hiánnyal rendelkezel, akkor szólj nekünk és IT contracting szolgáltatásunk keretében elvégezzük a szoftverfejlesztési-, tesztelési-, üzleti elemzési-, üzemeltetési-, vagy akár DevOps feladatokat is!
Hogy elsőként értesülj legújabb blogbejegyzéseinkről, kövess minket a LinkedInen és a Facebookon!