Często pojawia się pytanie o to, czym różni się Data Science od Data Analytics i którą z tych ścieżek kariery wybrać.
Mówi się, że dane są nową walutą. W naszym współczesnym świecie, w którym dane odgrywają kluczową rolę, większość organizacji, jeśli nie wszystkie, opiera swoje najważniejsze decyzje biznesowe właśnie na analizie danych.
Proces pozyskiwania, obróbki i analizy informacji w celu wygenerowania wartościowych wniosków stwarza szereg możliwości zawodowych dla osób z odpowiednimi umiejętnościami w zakresie pracy z danymi. W tym kontekście Data Science i Data Analytics stanowią dwie kluczowe ścieżki kariery, koncentrujące się na przetwarzaniu i analizie danych.
Na czym konkretnie polega praca w Data Science i Data Analytics? Czy te pojęcia są synonimami? Jakie są między nimi różnice? Jakie umiejętności są niezbędne, aby rozpocząć karierę w tych obszarach?
Ten artykuł pomoże Ci odpowiedzieć na te pytania i podjąć świadomą decyzję, którą ścieżkę kariery wybrać: Data Analytics czy Data Science. Mam nadzieję, że jesteś równie podekscytowany jak ja!
Przeanalizujmy kluczowe aspekty, które warto wziąć pod uwagę przed wyborem między tymi dwiema ścieżkami.
Do tych aspektów zaliczamy:
- Charakterystykę pracy w Data Science i Data Analytics.
- Indywidualne zadania w obszarze analizy danych i nauki o danych.
- Umiejętności niezbędne w Data Science oraz te wymagane w Data Analytics.
- Dopasowanie Twoich zainteresowań do tych dziedzin.
Opis stanowiska
Nauka o danych
Specjaliści Data Science gromadzą dane z różnych źródeł w obrębie danej branży. Wykorzystują następnie informatykę, analizę predykcyjną, statystykę i uczenie maszynowe, aby poddać te obszerne zbiory danych szczegółowej analizie. Pomaga im to w zrozumieniu wyników biznesowych, ich struktury funkcjonalnej i w znajdowaniu rozwiązań odpowiadających określonym wymaganiom.
Osoby pracujące w Data Science poszukują odpowiedzi na pytania, których istnienia często nie jesteśmy świadomi. Ich celem jest identyfikacja potencjalnych obszarów badań, a nawet szukanie innowacyjnych rozwiązań!
Analityka danych
Ta dziedzina skupia się na obróbce i analizie statystycznej istniejących danych w celu wydobycia z nich użytecznych informacji. Analitycy danych opracowują metody gromadzenia, przetwarzania i porządkowania danych, aby dogłębnie zrozumieć dany problem.
Eksperci w tej dziedzinie korzystają z narzędzi takich jak Python, R, Microsoft Excel i Tableau, aby osiągnąć zamierzone cele. Dodatkowo sprawdzają dokładność i jakość danych. Następnie analizują dane, aby stworzyć modele, które ułatwią raportowanie i przedstawienie ich docelowej grupie odbiorców. Taki sposób prezentacji, wykorzystujący modele, pozwala odbiorcom szybko przyswoić informacje i sprawnie podejmować decyzje.
Zakres obowiązków
Obowiązki specjalisty Data Science
Specjalista Data Science zajmuje się oczyszczaniem, przetwarzaniem i manipulacją surowymi danymi. Wykorzystuje różnorodne narzędzia analityczne, aby uzyskać wnikliwy wgląd w dane. Eksperci z dziedziny Data Science projektują procesy modelowania danych, które obejmują tworzenie algorytmów i modeli predykcyjnych w celu przeprowadzania analiz dostosowanych do potrzeb.
Ponadto, nauka o danych obejmuje eksplorację i gromadzenie ogromnych zbiorów danych, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych, z wielu różnych źródeł. Jako specjalista Data Science, będziesz odpowiedzialny za projektowanie i ocenę zaawansowanych modeli statystycznych w celu interpretacji danych. Dodatkowo, do Twoich zadań będzie należało tworzenie predykcyjnych modeli i algorytmów uczenia maszynowego, które będą działać na dużych zbiorach danych.
Przetworzone dane muszą zostać przeanalizowane, a następnie przedstawione w formie graficznej w kokpitach i raportach, wykorzystując wykresy i schematy. Wizualna prezentacja danych ułatwia odpowiednim osobom szybkie zrozumienie trendów i wzorców, co pozwala na podejmowanie trafnych decyzji. Ten proces nazywa się wizualizacją danych. Specjaliści Data Science często współpracują z inżynierami i analitykami danych, aby wspólnie analizować wyniki uzyskane z danych.
Obowiązki analityka danych
Zakres obowiązków analityka danych nie różni się znacząco od tych w Data Science.
Wykorzystują oni odpowiednie dane do przygotowywania raportów, które przedstawiają dokładne wzorce i trendy. Analityk danych musi dobrze rozumieć specyfikę i potrzeby firmy, aby skutecznie usprawniać cały proces analizy. Korzystają również z automatycznych narzędzi, aby pozyskiwać dane z pierwotnych i wtórnych źródeł.
Po zgromadzeniu danych, analitycy przetwarzają je, usuwając uszkodzone informacje, naprawiając błędy w kodzie i rozwiązując inne problemy.
Analitycy danych oceniają również jakość i istotność danych.
Dodatkowo, tworzą i utrzymują bazy danych, porządkując dane w czytelne formaty.
Analitycy danych stosują narzędzia statystyczne do diagnozowania i prognozowania, identyfikując, analizując i interpretując wzorce w złożonych zbiorach danych.
Specjaliści ci przypisują wartości liczbowe do kluczowych funkcji biznesowych, aby móc ocenić i porównać wyniki firmy w czasie.
Podobnie jak specjaliści Data Science, współpracują z programistami, inżynierami i menadżerami, aby ciągle poszukiwać możliwości usprawnienia procesów.
Przyjrzyjmy się teraz kluczowym umiejętnościom, jakie są niezbędne w obu tych dziedzinach.
Wymagane umiejętności
Nauka o danych
Ta dziedzina wymaga solidnej wiedzy z zakresu matematyki, zaawansowanej statystyki, modelowania predykcyjnego, uczenia maszynowego oraz umiejętności programowania, w tym:
- Umiejętność pracy z narzędziami do wizualizacji danych, takimi jak Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js i QlikeView.
- Doświadczenie w językach programowania, takich jak R, Python i Scala.
- Biegła znajomość narzędzi Big Data Hadoop i Spark.
Analityka danych
Równie ważne dla analityka danych jest posiadanie wiedzy z zakresu statystyki, baz danych, modelowania i analizy predykcyjnej. Ponadto, przydatna jest umiejętność rozwiązywania problemów i kompetencje takie jak:
- Znajomość Excela oraz projektowanie i rozwój baz danych SQL w celu przetwarzania danych.
- Znajomość języków programowania Python i R do analizy statystycznej.
- Dobrze opanowana matematyka, która jest niezbędna do gromadzenia, pomiaru, porządkowania i analizowania danych.
- Doświadczenie w korzystaniu z narzędzi do raportowania, w tym frameworków JavaScript, XML lub ETL.
Wykształcenie
Poza wiedzą techniczną, analityk danych powinien posiadać tytuł licencjata w dziedzinie statystyki, analizy danych lub informatyki. Dodatkowo, ukończenie kursu certyfikacyjnego z zakresu Data Science lub specjalistycznego Bootcampu może być korzystne. Praca nad własnymi projektami to dodatkowy atut, który pomoże zdobyć niezbędne kompetencje do podjęcia pracy zawodowej.
Z drugiej strony, specjalista Data Science powinien posiadać wyższe stopnie naukowe, takie jak magisterium, w dziedzinach matematyki lub informatyki.
Zainteresowania
Czy lubisz pracę z obliczeniami matematycznymi i myśleniem systemowym? Czy pasjonuje Cię tworzenie systemów wykorzystujących dane? Jeśli tak, to Data Science może być idealnym wyborem. Specjaliści Data Science koncentrują się na budowaniu systemów do analizy danych i wykorzystują uczenie maszynowe do tworzenia modeli predykcyjnych. Projektują także systemy gromadzenia danych dla firm i wykorzystują perspektywę obliczeniową do definiowania procesów.
Jeśli natomiast preferujesz eksplorację danych i poszukiwanie wzorców i trendów, analiza danych będzie dla Ciebie bardziej odpowiednia.
Poziom stanowiska 🕵️♂️
W hierarchii zawodowej, Data Science zajmuje wyższą pozycję niż Data Analytics. Przekłada się to również na wynagrodzenia: specjaliści Data Science zarabiają z reguły więcej niż analitycy danych. Przykładowo, w USA średnie roczne zarobki wynoszą odpowiednio około 110 000 dolarów i 65 300 dolarów. Czyż to nie kuszące? 😊
Jednak warto zaznaczyć, że liczba dostępnych wakatów dla analityków danych jest większa niż dla specjalistów Data Science.
Więc, która ścieżka jest dla Ciebie?
Po przeanalizowaniu różnic między Data Science a Data Analytics, jesteś teraz lepiej przygotowany do podjęcia decyzji.
Zastanów się jeszcze raz nad swoimi głównymi celami zawodowymi, zainteresowaniami i – co najważniejsze – posiadanymi umiejętnościami.
Niezależnie od wyboru, obie te dziedziny są rozwojowe i przyszłościowe. Pracując z danymi, z pewnością nie popełnisz błędu, niezależnie od tego, jaką ścieżkę kariery wybierzesz.
Jeśli zdecydujesz się na analitykę danych, warto poszukać więcej informacji o dostępnych kursach. Jeśli jednak wybierzesz Data Science, dobrze jest zapoznać się z narzędziami, z których będziesz korzystać.
Powodzenia!