Pracodawcy poszukują specjalistów z umiejętnościami opartymi na danych, takimi jak analityka, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja. Ponieważ świat w coraz większym stopniu opiera się na danych w wielu aspektach biznesu, badań i gospodarki, zarówno naukowcy, jak i analitycy danych są poszukiwani.
Sprawdź: generowanie leadów
Co robi analityk danych?
Analityk danych zazwyczaj gromadzi dane w celu zidentyfikowania trendów, które pomagają liderom biznesowym w podejmowaniu strategicznych decyzji. Dyscyplina koncentruje się na wykonywaniu analiz statystycznych, które pomagają odpowiadać na pytania i rozwiązywać problemy. Analityk danych używa narzędzi takich jak SQL do tworzenia zapytań do relacyjnych baz danych. Analityk danych może również wyczyścić dane lub umieścić je w użytecznym formacie, odrzucając nieistotne lub bezużyteczne informacje lub zastanawiając się, jak poradzić sobie z brakującymi danymi.
Analityk danych zazwyczaj pracuje w ramach interdyscyplinarnego zespołu w celu określenia celów organizacji, a następnie zarządzania procesem wydobywania, czyszczenia i analizowania danych. Analityk danych wykorzystuje języki programowania, takie jak R i SAS, narzędzia do wizualizacji, takie jak Power BI i Tableau , oraz umiejętności komunikacyjne, aby opracowywać i przekazywać swoje wyniki.
Zobacz też: Data science
Co robi data scientist?
Naukowcy zajmujący się danymi będą zazwyczaj bardziej zaangażowani w projektowanie procesów modelowania danych , tworzenie algorytmów i modeli predykcyjnych. Dlatego naukowcy zajmujący się danymi mogą spędzać więcej czasu na projektowaniu narzędzi, systemów automatyzacji i struktur danych.
W porównaniu z analitykiem danych, data scientist może być bardziej skoncentrowany na opracowywaniu nowych narzędzi i metod wydobywania informacji potrzebnych organizacji do rozwiązywania złożonych problemów. Korzystne jest również posiadanie intuicji biznesowej i umiejętności krytycznego myślenia, aby zrozumieć konsekwencje danych. Niektórzy w tej dziedzinie mogą opisać naukowca danych jako kogoś, kto ma nie tylko wiedzę matematyczną i statystyczną, ale także umiejętności hakera, aby podejść do problemów w innowacyjny sposób.