Centrum wiedzy o technologiach i pracy w IT
data scientist

Data Scientist a Data Analyst. Różnice i podobieństwa

Ostatnia aktualizacja 22 maja, 2023

Znaczenie analityki w IT rośnie w niebywałym tempie. Dane możemy pozyskiwać coraz skuteczniej dzięki nowoczesnym narzędziom i coraz szerszemu wsparciu AI. Równie istotne są osoby, które potrafią wykorzystać dostępne możliwości do pozyskiwania i analizowania danych, które następnie przekształcają w konkretne i wartościowe wnioski dla firmy. Data Scientist i Data Analyst to specjaliści odgrywający kluczowe role w tym procesie. Przemieniają surowe dane w cenne informacje, które przyczyniają się do postępu technologicznego i rozwoju biznesu. Na czym polegają te role, czym się różnią i gdzie znajdują się punkty wspólne?

Nie udało się zapisać Twojej subskrypcji. Spróbuj ponownie.
Udało się! Widzimy się niebawem – newsletter wysyłamy w każdy wtorek

Otrzymuj za darmo unikalne poradniki, dane i wiedzę o pracy w IT – dostarczane co tydzień

Klikając “Zapisz mnie” wyrażasz zgodę na otrzymywanie e-maili od redakcji, a także ofert partnerów oraz akceptujesz naszą Politykę prywatności.

Sprawdź: Data Science – na czym polega?

Data Scientist i Data Analyst – kim są?

Data Scientist jest ekspertem od przetwarzania i analizowania dużych ilości danych. Jego zadaniem jest tworzenie algorytmów i modeli predykcyjnych, które pomagają firmom w podejmowaniu decyzji.

W praktyce Data Scientist korzysta z zaawansowanych narzędzi matematycznych i statystycznych. W swojej pracy wykorzystuje także umiejętności programowania do odkrywania wzorców i trendów w danych. Następnie tłumaczy te odkrycia na strategie biznesowe.

Data Analyst przeprowadza bardziej podstawowe analizy danych. Jego głównym zadaniem jest zbieranie, przetwarzanie i przekształcanie danych w informacje, które mogą być łatwo zrozumiane przez innych pracowników w firmie. Zebrane informacje pozwalają na wysunięcie kluczowych wniosków, które mogą wpływać na decyzje biznesowe.

Data Scientist vs Data Analyst – jakie są różnice i podobieństwa?

Podobieństwa

Zarówno Data Scientist, jak i Data Analyst pracują z dużymi ilościami danych. W codziennej pracy korzystają z technik statystycznych i programowania do analizy, a także interpretacji tych danych. Oba te zawody wymagają umiejętności logicznego myślenia, a także zdolności do skomplikowanej pracy z liczbami.

Różnice

Role Data Scientist i Data Analyst różnią się przede wszystkim poziomem zaawansowania pracy z danymi. Data Scientist zwykle wykonuje bardziej zaawansowane analizy. Często korzysta z technik uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, aby przewidzieć przyszłe trendy i zachowania. Data Analyst skupia się bardziej na aktualnym stanie danych i generowaniu raportów, które mogą być natychmiast użyte do podejmowania decyzji biznesowych.

Narzędzia wykorzystywane w pracy

Narzędzia dla Data Scientist

Data Scientist korzysta z następujących języków programowania i narzędzi:

Języki programowania:

  • Python: Język programowania o ogólnym zastosowaniu, który jest szczególnie popularny w naukach danych ze względu na swoją prostotę i wszechstronność, a także liczne biblioteki naukowe.
  • R: Język programowania i oprogramowanie do statystyki i grafiki, szeroko stosowany w analizie danych i wizualizacji.
  • Scala: Język programowania zaprojektowany do skalowalności i złożonych systemów, często stosowany w obliczeniach rozproszonych, takich jak Apache Spark.
  • Julia: Język programowania wysokiego poziomu i wysokiej wydajności, dobrze przystosowany do obliczeń numerycznych i naukowych.
  • SQL: Język programowania służący do zarządzania i manipulowania bazami danych.

Inne narzędzia:

  • Tensorflow: Otwarta biblioteka do uczenia maszynowego, która umożliwia budowanie i szkolenie modeli neuronowych.
  • Keras: Biblioteka Pythona do tworzenia sieci neuronowych, służąca jako interfejs użytkownika dla Tensorflow.
  • PyTorch: Otwarte oprogramowanie do uczenia maszynowego, umożliwiające tworzenie dynamicznych sieci neuronowych.
  • Hadoop: Platforma oprogramowania do przechowywania danych i przetwarzania Big Data w środowisku rozproszonym.
  • Spark: Narzędzie do przetwarzania dużych ilości danych, zapewniające szybkość i łatwość użycia.
  • SAS: Kompleksowe oprogramowanie do analizy statystycznej i zarządzania danymi.

Narzędzia dla Data Analyst

Data Analyst częściowo wykorzystuje te same języki co Data Scientist, natomiast wybiera inne narzędzia.

Języki programowania:

  • SQL: Język programowania służący do zarządzania i manipulowania bazami danych.
  • R: Język programowania i oprogramowanie do statystyki i grafiki, szeroko stosowany w analizie danych i wizualizacji.

Narzędzia innego typu:

  • Excel: Popularne narzędzie Microsoftu do tworzenia arkuszy kalkulacyjnych, używane do zarządzania i analizy danych.
  • Tableau: Oprogramowanie do wizualizacji danych, umożliwiające interaktywne analizowanie i udostępnianie danych.
  • PowerBI: Oprogramowanie do analizy biznesowej od Microsoft, które umożliwia wizualizację danych i udostępnianie wniosków.
  • SAS: Kompleksowe oprogramowanie do analizy statystycznej i zarządzania danymi.
  • SPSS: Oprogramowanie do analizy statystycznej, używane do zarządzania danymi i obliczeń statystycznych.

Czytaj także:

AI chatbot to przyszłość. Nowy internet z Bing, Bard i ChatGPT

AWS – wszystko, co trzeba wiedzieć

Ciąg Fibonacciego – właściwości i zastosowania złotej proporcji

Błąd 403 – co to jest i jak go rozwiązać?

Rekruter – kto to jest, czym się zajmuje i ile zarabia?

Total
0
Shares
_podobne artykuły