Data-analyytikon ja tietotekijän väliset erot
Data Analyst (DA) on tutkija tapa tutkia tietoindeksejä pitäen mielessä lopullinen tavoite tehdä päätelmiä sisältämästään tiedosta asteittain tiettyjen kehysten ja ohjelmoinnin oppaan avulla. Tietotutkimuksen edistymistä ja menettelytapoja käytetään yleensä osana liikeyrityksiä antamaan yhdistyksille mahdollisuus päättää koulutetummista liiketoimintavalinnoista, ja tutkijat ja analyytikot vahvistavat tai kiistävät loogiset mallit, keinottelut ja teoriat. Tietoteknikko on joku, joka on mieluummin havainnoinnissa kuin mikä tahansa tuotespesialisti ja edullinen ohjelmoinnin rakentamisessa minkään analyytikon suhteen., Data Scientistia saatetaan joutua johtamaan suunnatonta tutkimusta ja rehellisiä avoimia teollisuuskysymyksiä keskittämään kolossaaliset tietomäärät lukuisista sisä- ja ulkopuolisista lähteistä.
Data-analyytikko
- Tietoanalyytikotutkimustoiminta voi antaa organisaatioille mahdollisuuden kasvattaa tuloja, parantaa toiminnan tehokkuutta, edistää esittelypyrkimyksiä ja asiakashyötypyrkimyksiä, reagoida entistä nopeammin yrityssektorin kehittymiseen ja saada aggressiivinen etu vastakkaisiin nähden - kaikilla on lopullinen tavoite lisätä liiketoimintaa. suoritus. Erityissovelluksesta riippuen tutkittu tieto voi käsittää joko aitoja tietueita tai uusia tietoja, jotka on käsitelty jatkuvissa tutkinnoissa. Lisäksi se voi olla peräisin sekoituksesta sisäkehyksiä ja ulkopuolisia tietolähteitä.
- Tietoanalyytikoiden tutkimus voidaan myös erottaa kvantitatiiviseen tietojen tutkimukseen ja subjektiivisen tiedon tutkimukseen. Edelliseen sisältyy numeerisen tiedon tutkiminen kvantitatiivisesti ilmaistavilla tekijöillä, joita voidaan tarkastella tai arvioida mitattavissa. Subjektiivinen lähestymistapa on tulkitsevampaa - se keskittyy ymmärtämään ei-numeerisen tiedon, kuten sisällön, kuvien, äänen ja videon, sisältö, mukaan lukien säännölliset lausekkeet, aiheet ja näkökulmat, sisällön.
- Sovellustasolla BI ja yksityiskohdat antavat yrityshallinnoijille ja muille työntekijöille, joilla on merkittävää tietoa avainten toteuttamismerkeistä, liiketoimintatehtävistä, asiakkaista ja taivaasta, ovat rajana sieltä. Aikaisemmin informaatiokysymykset ja -raportit tekivät loppukäyttäjille tietotekniikassa työskentelevät BI-suunnittelijat tai integroidulle BI-ryhmälle; nyt yhdistykset käyttävät vähitellen omahyödyllisiä BI-laitteita, joiden avulla johtajat, yritystutkijat ja operatiiviset asiantuntijat voivat suorittaa omat ekspromptit tiedustelut ja valmistaa raportteja itse.
Data Scientist
- Tietotekniikka hyödyntää nykyaikaisia tutkimusohjelmia, koneoppimistilastoja ja mitattavissa olevia strategioita saadakseen valmiita tietoja käytettäväksi esihistoriallisissa ja reseptilääkkeissä. Kaikkiaan tahratonta ja karstaa tietoa epäolennaisen tiedon hävittämiseksi. Tutki ja tarkastele pistevalikoiman tietoja päättämään piilotetut puutteet, kuviot tai mahdolliset aukot. Suunnittele tietopohjaiset vastaukset pahimpiin haasteisiin Suunnittele uusia laskelmia ongelmien hoitamiseksi ja valmista uusia välineitä työn tietokoneistamiseksi. Välitä odotukset ja löytöt hallinto- ja IT-osastoille vakuuttavien tietoesitysten ja raporttien avulla. Määrittele käytännön muutokset nykyiseen metodologiaan ja järjestelmiin
- Jokaisella organisaatiolla on vaihtoehtoinen tulkinta työsuhteesta. Jotkut pitävät tietotieteilijää tunnetuina tutkijoina tai yhdistävät velvollisuutensa tietotekniikan kanssa; toiset vaativat korkean tason tutkinnon asiantuntijoita, jotka ovat lahjakkaita vakavissa koneoppimisissa ja tietoesityksissä. Kun informaation tutkijat saavuttavat uuden tason osallistumisen tai muuttavat ammatteja, heidän velvollisuutensa muuttuvat jatkuvasti. Esimerkiksi mies, joka työskentelee yksin keskisuurissa organisaatioissa, voi viettää kunnollisen osan päivästä tietojen puhdistukseen ja yhdistämiseen. Epänormaalia valtion työntekijää yrityksessä, joka tarjoaa tietopohjaisia hallintoelimiä, voidaan pyytää rakentamaan valtava tieto, joka laajentaa tai tekee uusia esineitä.
Head to Head -vertailu Data Analystin ja Data Scientistin välillä
Alla on 5 suosituinta vertailua Data Analyst vs. Data Scientist -yrityksen välillä 
Tärkeimmät erot Data Analyst -yrityksen ja Data Scientist -yrityksen välillä
Sekä Data Analyst vs. Data Scientist ovat suosittuja valintoja markkinoilla; keskustelemme joistakin tärkeimmistä eroista Data Analyst vs. Data Scientist -yrityksen välillä:
- Dataanalyytikko on ammattilainen, joka osallistuu tietojen analysointiin parempaa raporttia varten, kun taas Data Scientist on tutkimusanalyytikko tietojen ymmärtämiseksi paremman tietorakenteen saavuttamiseksi.
- Tietoanalyytikoiden taidot, kuten tietojen visualisointi ja tilastot, kun taas tietoteknikon taidot, kuten ohjelmointi Pythonissa, ohjelmointi R: ssä ja muut tietotekniikan kielet.
- Data-analyytikko vastaa tietojen analysoinnista ja visualisoinnista päätöksentekoa varten, kun taas Data Scientist vastaa algoritmista ja ohjelmista tietojen ymmärtämiseksi
- Data-analyytikko käyttää datan visualisointia, kun taas tietotieteilijä käyttää ohjelmointia
- Data-analyytikko ratkaisee datan analysointitason, kun taas Data Scientist ratkaisee datan monimutkaisuuden
Vertailutaulukko Data Analystin ja Data Scientistin välillä
Alla on luettelo pisteistä, kuvaile eroja Data Analyst -yrityksen ja Data Scientist -yrityksen välillä
| Tietoanalyytikon ja tietotekijän välisten vertailujen perusteet | Data-analyytikko | Data Scientist |
| Määritelmä | Tietoanalyytikko analysoi kokonaisen tiedon käyttöä strukturoidusta ja jäsentämättömästä tiedosta analyysiraportin esittämiseen | Data Scientist on se, joka ymmärtää nämä tiedot tutkimusanalyysiraportin esittämistä varten |
| Skills | Tietojen visualisointi muodostaa tilastolliset lähestymistavat ja datan esittämisen | Tietojen ymmärtäminen tilastollisen tekniikan taitoilla ja koneoppimisalgoritmin kehittäminen. |
| Fields | Tietoanalyytikon vastuulla on analysoida tiedot päätöksentekoa varten | Data Scientist -yrityksen vastuulla on tuoda ymmärrettävää tietoa analyytikolle. |
| Käyttö | Data-analyytikko käyttää datan visualisointia | Datatieteilijä käyttää ohjelmointia |
| Ala | Data-analyytikko ratkaisee datan analysointitason datan visualisointia varten | Tietotieteilijä ratkaisee monimutkaisen tietotason tietorakenteelle |
Johtopäätös - Data Analyst vs. Data Scientist
Tietoanalyysin käsittelyn alalla seuraavien parin vuoden aikana tapahtuu muutos valinta-apukehysten valikoivasta hyödyntämisestä kehyksien ylimääräiseen hyödyntämiseen, jotka päättävät eduistamme. Erityisesti data-analyysien tutkimuksen alalla luomme tällä hetkellä yksilöllisiä diagnostisia vastauksia tietyissä asioissa huolimatta siitä, että näitä järjestelyjä ei voida hyödyntää poikittain erilaisissa olosuhteissa - esimerkiksi vastaus, joka on luotu erottamaan varaston arvon epäjohdonmukaisuudet kehitystä ei voida käyttää kuvan sisällön ymmärtämiseen. Tämä jatkuu myöhemmin, huolimatta siitä, että AI-kehykset yhdistävät yksittäiset yhdistävät segmentit ja pystyvät myöhemmin käsittelemään asteittain selkeää mallia, jonka voisimme jo katsella tänään. Kehys, joka käsittelee nykyistä arvopapereiden vaihtoa koskevaa tietoa, samoin kuin se vie ja hajottaa poliittisten rakenteiden parantamisen uutisten tai nauhoitusten valossa, poimii tunteita sivustojen tai ihmissuhteiden organisaatioiden kirjoituksista, seuloo ja ennustaa sovellettavat rahat niihin liittyvät markkerit ja niin edelleen vaatii monenlaisten alakomponenttien yhdistelmän.
Suositeltava artikkeli
Tämä on ollut opas tärkeimpiin eroihin Data Analyst vs. Data Scientist -yritysten välillä. Tässä keskustellaan myös Data Analyst vs. Data Scientist -erotietojen infografioiden ja vertailutaulukon kanssa. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita -
- Data Scientist vs Business Analyst
- Erot datatieteen ja data-analyysin välillä
- Business Intelligence vs Data analytics
- 7 hyödyllistä tietotietoa tietotekniikasta vs. tietoteknikosta