Аналитик данных или дата-сайентист? В чем разница двух специальностей и какую из них выбрать — 13.01.26 17:31
Оба айтишники, оба работают с данными — на первый взгляд две специальности кажутся похожими, но это не так. Разбираемся, чем отличаются обязанности дата-аналитика и дата-сайентиста, сколько им платят и что им нужно знать.
Чем занимается аналитик данных
Аналитик данных (Data Analyst) — специалист, который собирает, обрабатывает, анализирует и интерпретирует данные. Собранную информацию он представляет в виде отчета, на основе которого бизнес принимает важные решения.
Задачи аналитика данных:
-
вникнуть в бизнес-процессы, понять «боли» организации;
-
найти, собрать и обработать необходимый массив данных;
-
на основе полученной информации построить гипотезы, выявить закономерности, сделать выводы;
-
сегментировать и визуализировать результаты своей работы в виде отчета;
-
презентовать отчет руководству.
Аналитик данных сфокусирован на анализе результата. Его главная цель — понять, какие действия и решения привели к нему, и на основе данных составить прогноз на будущее. Разобравшись в причинах успехов и неудач, компания может корректировать процессы.
Разберем на примере. Крупный молочный завод запустил новую линейку творожных сырков. Через месяц в компании зафиксировали падение прибыли. В такой ситуации руководство может обратиться к аналитику данных с задачей сформулировать гипотезы, как именно появление нового товара повлияло на показатели компании.
Специалист соберет всю информацию о продажах, проанализирует ее, выявит проблему и предложит пути решения. На основе его отчетов руководство завода обновит линейку или вообще снимет ее с продажи.
Чем занимается дата-сайентист
Дата-сайентист (Data Scientist) — специалист, который анализирует и интерпретирует данные, в том числе с помощью машинного обучения. Аналитик данных и дата-сайентист оба занимаются автоматизацией, но последний чаще строит модели.
Задачи дата-сайентиста:
-
найти и очистить данные так, чтобы они стали доступны для работы;
-
проанализировать и структурировать данные;
-
построить модель машинного обучения, которая будет решать конкретную бизнес-задачу;
-
протестировать работу модели;
-
собрать и визуализировать результаты.
Цель дата-сайентиста — обнаружить неочевидные закономерности, скрытые от человеческого глаза нюансы, которые могут играть критически важную роль в успехе компании.
Вернемся к примеру молочного завода. Пока аналитик данных собирает информацию о спросе и отзывах у маркетологов, дата-сайентист строит масштабную модель, которая учитывает не только показатели продаж, но и другие факторы: предложения конкурентов, логистические трудности, разрывы в коммуникации с клиентами и даже макроэкономические явления.
Специалист обучает машину, чтобы она искала связи между событиями, давала прогнозы, предлагала ответы на поступающие вопросы. Благодаря работе дата-сайентиста компания получит целый срез информации и сможет более грамотно строить свою дальнейшую стратегию.
Навыки: сходства и отличия
Оба специалиста работают с данными, но делают это по-разному. Поэтому некоторыми навыками нужно владеть обоим, а другими — только одному из них.
Общие навыки аналитика данных и дата-сайентиста:
-
знание математики и статистики;
-
понимание принципов работы с большими данными;
-
умение формулировать и проверять гипотезы;
-
способность визуализировать результаты.
Навыки дата-сайентиста:
-
программирование, чаще всего на Python;
-
значение библиотек для разработки алгоритмов;
-
машинное обучение и построение моделей.
Навыки аналитика данных:
-
глубинное понимание бизнес-процессов, знание бизнес-метрик;
-
владение инструментами для визуализации, построения графиков и дашбордов: Excel, PowerPoint, BI, Tableau;
-
сильные софт-скиллы, так как аналитику данных предстоит больше работать с людьми, представлять свои идеи и аргументировать их.
Зарплаты аналитика данных и дата-сайентиста
Дата-сайентисты в среднем получают больше аналитиков данных, но конкретные суммы зависят от квалификации специалиста.
Дата-сайентисты уровня Junior могут претендовать на 120 000 рублей в месяц, Middle — на 249 000 рублей. Сотрудники с продвинутыми навыками и большим опытом получают около 380 000 рублей.
Зарплата новичков в сфере аналитики данных стартует со 111 000 рублей в месяц. Зарплата Middle находится на отметке в 189 000 рублей, Senior — 288 000.
Как стать аналитиком
Обеим профессиям обучают в Практикуме. На курсе «Аналитик данных» за семь месяцев студенты получат практические навыки, как собирать и интерпретировать информацию, строить и проверять гипотезы, визуализировать результаты своей работы в простой и понятной форме.
На курсе «Специалист по Data Science» за 13 месяцев можно освоить Python, Jupyter Notebook, SQL, Git, Airflow. Студенты учатся находить и извлекать необходимые данные, строить и тестировать модели.
Во время обучения будущие аналитики данных и дата-сайентисты трудятся над реальными проектами, в условиях, приближенных к настоящей рабочей среде. К выпуску они владеют навыками, которые точно будут востребованы. А доказательством их практического опыта станет крепкое портфолио из более чем 15 проектов.
Экспертиза в цифровой индустрии — одно из преимуществ Практикума. Программы курсов постоянно актуализируются, их практическая направленность растет. Лекторами выступают специалисты с подтвержденным опытом работы в крупных цифровых компаниях. Они делятся секретами профессии, дают оценку проектам, помогают найти полезные знакомства в IT-сфере.
Реклама ООО «Яндекс», ИНН: 7736207543
