По данным компании Statista, объём данных, создаваемых, фиксируемых, копируемых и потребляемых во всём мире, растёт по экспоненте:
Очевидно, что специалисты, которые умеют ориентироваться в этом потоке и извлекать из него пользу, становятся всё более востребованными на рынке труда.
Аналитика данных и Data Science — две важнейшие роли в современном бизнесе, которые меняют способ сбора, интерпретации и принятия решений на основе имеющихся данных. Однако эти две роли часто путают и используют взаимозаменяемо, что приводит к путанице как среди соискателей, так и среди работодателей.
Что такое Data Science?
Data Science (наука о данных) — это междисциплинарная область, которая включает в себя использование научных методов, процессов, алгоритмов и систем для извлечения информации и знаний из структурированных и неструктурированных данных. Она сочетает в себе статистику, математику, информатику и знания в предметной области для разработки моделей и алгоритмов, которые могут быть использованы для прогнозирования результатов, выявления закономерностей и принятия решений на основе данных.
Что такое аналитика данных?
Аналитика данных — это раздел науки о данных, который фокусируется на использовании статистических и вычислительных методов для анализа, интерпретации и извлечения выводов из данных. Аналитика данных включает в себя преобразование необработанных данных в полезную информацию, которая может помочь компаниям принимать обоснованные решения.
Аналитика данных — это отрасль Data Science, которая фокусируется на интерпретации полученных выводов, в то время как для Data Science важнее корреляции между большими массивами данных
Хотя обе роли предполагают работу с данными для извлечения информации, между ними есть несколько ключевых различий:
Data Science:
- Включает в себя как обработку и очистку данных, так и машинное обучение
- Разрабатывает прогностические модели для прогнозирования
- Фокусируется на выявлении скрытых закономерностей в больших наборах данных
- Требуются знания в области математики, статистики и информатики
- Использует алгоритмы для анализа неструктурированных данных
Аналитик данных:
- Фокусируется на интерпретации и визуализации данных
- Выявляет закономерности в данных
- Собирает данные из нескольких источников
- Разрабатывает отчеты и презентации для принятия решений
- Требуются знания в области математики, статистики и визуализации данных
- Использует такие инструменты, как Excel, Tableau и Power BI, для анализа структурированных данных
У аналитика данных и специалиста по Data Science разный фокус.
Аналитик должен не просто визуализировать данные и строить серьёзные графики, а обладать навыком доносить информацию до коллег, которые не погружены в неё настолько глубоко. Поэтому аналитику гибкие навыки нужны больше, чем специалисту по Data Science.
Например, руководитель ставит задачу проанализировать результаты маркетинговой кампании. Аналитик данных пойдёт к маркетологам, соберёт и обработает их данные, затем сведёт в отчёт и проведёт презентацию перед руководством для принятия решения.
На этапе сбора данных Data Scientist тоже обратится к маркетологам, но потом 60% времени будет занят программированием и работать с данными, а не с людьми.
Эти примеры характерны для маленьких компаний или стартапов. В больших компаниях специалисты по данным работают в кросс-функциональных командах, где есть ML-инженер, Data Scientist и аналитики данных. За глубокими знаниями доменной области Data Scientist сможет обратиться к коллеге-аналитику, а ML-инженер будет следить, чтобы созданный специалистом по Data Science алгоритм работал без ошибок.
В заключение следует отметить, что как наука о данных, так и аналитика данных играют важнейшую роль в современном бизнесе, требующем сочетания технических знаний, предметной области и коммуникативных навыков. Понимание сходств и различий между этими двумя ролями имеет решающее значение для определения того, какую из них выбрать. Независимо от того, выберете ли вы науку о данных или аналитику данных, ясно одно: спрос на аналитику, основанную на данных, будет только расти, что делает эти должности весьма ценными и востребованными на рынке труда.
