Datu analītiķis VS Datu zinātnieks

Līdz ar Lielo Datu (angļu: Big Data) popularitāti ir radītas vairākas jaunas profesijas, bet visbiežāk tiek piedāvāti datu analītiķa vai datu zinātnieka amati. Šajā rakstā aplūkosim galvenās atšķirības starp šīm divām profesijām.

 

Arvien vairāk uzņēmumos un iestādēs tiek apkopoti un izmantoti dažādi dati, un pareiza šo datu pārvaldība ļauj veiksmīgi attīstīties un gūt lielāku peļņu. Tāpēc uzņēmumiem datu analītiķi un zinātnieki ir ļoti nepieciešami. Un, lai gan šīs abas profesijas strādā ar lielu datu apjomu, datu analītiķis ir vairāk kā tulks, bet datu zinātnieks ir programmētājs, kurš datu pārvaldībai izmanto kodu.

Datu analītiķis apstrādā visu uzņēmuma apkopoto noderīgo informāciju un palīdz noteikt tendences, rast risinājumus, kā arī plānot turpmākās darbības. Līdzīgas profesijas pastāvēja arī pirms Lielo Datu parādīšanās, kas palīdz labāk definēt datu analītiķa profesiju. Analītiķim nav jābūt ļoti labām programmēšanas vai tehniskajām zināšanām, taču viņam jāspēj izmantot datu analīzes programmatūru un datu pārvaldības programmas. Tāpat ļoti svarīgi, lai analītiķis būtu komunikabls, jo viņam saprotamā veidā jānodod apstrādātā un analizētā informācija kolēģiem.

Lielākā atšķirība starp datu analītiķi un zinātnieku ir tā, ka datu zinātniekiem ir jābūt pieredzei programmēšanā. Datu zinātnieki analizē un interpretē datus līdzīgi kā analītiķi, bet izmanto programmēšanu, lai izstrādātu algoritmus, kas ļauj plašāk un padziļinātāk analizēt uzkrātos uzņēmuma datus. Lai to būtu vieglāk izprast, kā piemēru var minēt Netflix vai Facebook reklāmu darbības principu. Noteikts algoritms “izseko” filmas un sēriālus, kuras skatāties, un piedāvā līdzīgas, kā arī “izseko” Tevis meklēto Google pārlūkprogrammā un reklamē to sociālajos tīklos. Šādus un līdzīgus algoritmus izstrādā datu zinātnieki, tādēļ viņiem jāprot statistika, jāpārvalda dažādi datu vizualizācijas rīki, kā arī jāpārzin tāda programmēšanas valoda kā Python. Šādu speciālistu nav daudz, tādēļ datu zinātnieki ir ļoti pieprasīta un labi apmaksāta specialitāte.

Mēs ceram, ka šis raksts Tev ir palīdzējis labāk izprast, kāda ir atšķirība starp šīm abām profesijām un kāpēc šīs specialitātes pēdējā laikā ir kļuvušas tik nozīmīgas un pieprasītas.

Reģistrēšanās Datu Analīzes apmacībām ŠEIT.

Registracija
Kontaktai