Data Analyst vs Data Scientist

Te atrage universul fascinant al datelor și vrei să-ți construiești o carieră în acest domeniu? Înainte de a începe, este esențial să-ți “mapezi” peisajul. În lumea datelor, vei întâlni o multitudine de roluri, de la Data Analyst la Business Analyst ori Data Scientist – termeni similari, la o primă vedere, dar care ascund realități profesionale distincte.

În acest articol, ne concentrăm asupra unui duo adesea confundat: Data Analyst vs. Data Scientist. Care sunt, de fapt, diferențele dintre aceste două orientări profesionale? Ce abilități sunt necesare pentru a excela în fiecare rol? Ce responsabilități presupun ele? Și, mai ales, cum poți să-ți construiești o carieră de succes în știința și analiza datelor? 

Fie că aspiri la a deveni Data Analyst sau Data Scientist, vei găsi în continuare informațiile esențiale pentru a te orienta în oricare dintre cele două domenii. 

Data Science și Data Analysis: diferențe și asemănări

În esență, știința datelor este un domeniu larg și avansat, care include (dar nu este limitat la) analiza datelor, întrucât încorporează și construirea unor modele, algoritmi și sisteme pentru obținerea de insighturi predictive, cât și automatizare de procese. Analiza datelor este un subset al științei datelor, axat în primul rând pe examinarea datelor în sine pentru a extrage informații coerente, folosind metode statistice de studiu al modelelor, relațiilor și tendințelor din cadrul seturilor de date.

Să le analizăm pe rând.

Domeniu de aplicare

Știința datelor este un termen-umbrelă care acoperă:

• găsirea de modele în seturi mari de date
• instruirea modelelor de machine learning 
• implementarea aplicațiilor AI
• și multe altele.

Ciclul de viață al științei datelor include identificarea unei probleme, extragerea datelor (data mining), curățarea datelor, explorarea datelor, ingineria caracteristicilor, modelarea predictivă și vizualizarea datelor.

Analiza datelor implică efectuarea de operațiuni asupra seturilor de date existente în diverse moduri:

• Analiză descriptivă: Evaluarea calitativă și cantitativă a unui set de date.
• Analiză inferențială: Formularea de predicții și concluzii bazate pe date.
• Analiză predictivă: Identificarea tendințelor și a corelațiilor.
• Analiză prescriptivă: Predicția rezultatelor și formularea de recomandări.
• Analiză cauzală: Identificarea exactă a motivului pentru care s-a produs un eveniment.

Ciclul de viață al analizei datelor se concentrează pe interogarea, interpretarea și vizualizarea seturilor de date.

Focus

Data Science este un domeniu larg și cuprinzător. Acesta implică o varietate de tehnici și procese nu numai pentru analiza și interpretarea datelor, ci și pentru modelarea, predicția și crearea de sisteme bazate pe date. Știința datelor poate cuprinde învățarea automată avansată (machine learning), modelarea statistică și dezvoltarea de algoritmi pentru a crea modele predictive sau pentru a automatiza sistemele decizionale.

Data Analysis, pe de altă parte, se concentrează pe examinarea și interpretarea datelor pentru a răspunde la întrebări specifice sau pentru a rezolva anumite probleme. Procesul se încheie adesea după generarea de insighturi și vizualizarea lor. În practică, analistul de date se ocupă mai mult cu statisticile descriptive și inferențiale (cum ar fi găsirea de corelații sau tendințe), mai degrabă decât pe dezvoltarea de modele predictive sau prescriptive centrate pe cauzalitate.

Tehnici și metode

Data Science implică adesea metodologii avansate precum:

• Învățarea mecanică – machine learning (învățare supravegheată, nesupravegheată etc.)
• Modelarea predictivă (regresie, arbori de decizie, rețele neuronale)
• Tehnologii Big Data (Hadoop, Spark)
• Automatizarea proceselor bazate pe date
• Crearea de sisteme de recomandare, clasificatoare sau alte sisteme predictive.

Data Analysis implică în primul rând analiză statistică tradițională:

• Statistici descriptive (medie, mediană, abatere standard)
• Vizualizări (diagrame de bare, histograme, diagrame de dispersie)
• Testarea ipotezelor (teste t, teste chi-pătrat etc.)
• Analiza corelațiilor sau regresia (pentru înțelegerea relațiilor dintre variabile).

Obiective

Data Science urmărește să extragă informații utile, dar merge dincolo de simpla analiză:

• Predicția rezultatelor viitoare (de exemplu, predicția pierderii de clienți, previziunea vânzărilor)
• Construirea de modele sau sisteme care pot învăța continuu din date și se pot îmbunătăți în timp
• Automatizarea procesului decizional cu ajutorul AI sau al învățării automate.

Data Analysis se axează de obicei mai mult pe înțelegerea datelor prezente sau trecute și pe fundamentarea procesului decizional prin:

• Rezumarea tendințelor sau a modelelor.
• Sprijinirea deciziilor cu informații concrete, bazate pe date.

Din acest punct de vedere, un Data Analyst poate fi inclus în cadrul de competențe al multor departamente, chiar și al celor care nu sunt dedicate în principal analizei datelor, însă care beneficiază de pe urma acesteia, precum marketingul, domeniul administrativ-financiar, domeniul de cercetare și dezvoltare.

Tehnologii

În Data Science se utilizează o gamă mai largă de instrumente și tehnologii, inclusiv:

• Limbaje de programare (Python, R, Java etc.)
• Biblioteci pentru învățarea automată (TensorFlow, Scikit-learn)
• Framework-uri Big Data (Hadoop, Spark)
• Baze de date și platforme cloud (SQL, NoSQL, AWS, Azure)

În Data Analysis se folosesc instrumente precum:

• Foi de calcul (Excel)
• Software statistic (SPSS, SAS)
• Instrumente de vizualizare (Tableau, Power BI)
• Programare statistică de bază (R, Python pentru analiza datelor)

Analiza datelor utilizează instrumente statistice pentru a interpreta datele existente și pentru a oferi informații utile, în timp ce știința datelor are un domeniu de aplicare mai larg, care implică algoritmi complecși de învățare automată. Deși există o suprapunere, știința datelor implică adesea aspecte mai tehnice și mai avansate, în timp ce analiza datelor se concentrează de obicei mai mult pe interpretarea datelor și pe extragerea de concluzii din acestea.

Rolurile față în față

Data Analyst

Ce responsabilități are?

Un Data Analyst se ocupă de rezolvarea problemelor actuale ale companiei folosind date. El colectează datele din diverse surse, le asamblează și extrage informații, apoi creează rapoarte și vizualizări diverse pe baza lor.

Ce abilități trebuie să dețină?

Analiza datelor necesită de obicei competențe statistice și de programare, de familiaritate cu bazele de date și de vizualizare a datelor. Prin urmare, este esențial pentru un Data Analyst să cunoască  SQL, instrumente de vizualizare a datelor, modelare a datelor, instrumente statistice, Excel și platforme cloud. De asemenea, noțiunile de programare de bază pentru manipularea datelor (de exemplu, R sau Python, cu biblioteci precum Pandas, NumPy, Matplotlib) reprezintă o componentă de bază a skillset-ului.

Cum ajungi să lucrezi în profesie?

În general, este favorabil să ai un anumit background tehnic, însă nu este obligatoriu să deții o diplomă de licență sau master pentru a lucra ca Data Analyst. În acest domeniu, există destul de multă flexibilitate, iar abilitățile relevante pot fi mai importante decât o anumită diplomă.

Ce nivel salarial și oportunități de angajare există?

Salariul tău ca Data Analyst în România este influențat de experiență, locație și industria în care vei lucra. În general, perspectivele salariale ale unui Data Analyst în România variază între următoarele niveluri, în funcție de vechime:

• Începător (0 – 5 ani) 5000 RON – 6500 RON
• Mediu (5 – 10 ani) 6500 RON – 10 000 RON
• Avansat (15+ ani) de la 11.500 RON și mai mult

(Sursa: salaryexplorer.com)

Ca industrii, pentru un Data Analyst în România următoarele domenii sunt de obicei cele mai atractive:

• Bănci și instituții financiare: Acestea au nevoie de analiști de date pentru a gestiona și analiza date financiare.
• Companii de tehnologie: Dezvoltatorii de software și furnizorii de servicii IT sunt în căutarea de specialiști în analiza datelor.
• Companii farmaceutice și de sănătate: Acestea necesită analiști de date pentru a gestiona datele clinice și de cercetare.

Data Scientist

Ce responsabilități are?

Un Data Scientist este responsabil cu descoperirea oportunităților de business, evidențierea tendințelor și a tiparelor în seturi de date adesea nestructurate. Ei utilizează metode statistice predictive și dezvoltă modele de învățare automată.

Ce abilități trebuie să dețină?

Pentru a deveni un Data Scientist, vei avea nevoie de abilități într-o gamă mai largă de domenii decât cele necesare unui Data Analyst. Astfel, va trebui să stăpânești statistica și unele matematici avansate, să fii versat în machine learning și algoritmi AI, precum și să ai abilități de inginerie software pentru a construi modele sau sisteme scalabile. În tech stack-ul unui Data Scientist intră limbaje de programare precum Python (cu biblioteci precum Pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow) și R, platforme de Big Data (Hadoop, Apache Spark) și cunoștințe de baze de date cu SQL.

Cum ajungi să lucrezi în profesie?

Adesea, un Data Scientist necesită o diplomă de master sau doctorat într-un domeniu STEM, deși experiența și abilitățile pot înlocui uneori acreditările universitare.

Ce nivel salarial și oportunități de angajare există?

Un Data Scientist în România are un salariu variabil, între 5000 RON și 14000 RON sau mai mult. Nivelul salarial este influențat de mai mulți factori, inclusiv experiența, locația și tipul de companie. În general, salariul mediu pentru un Data Scientist este estimat la aproximativ 10000 RON. 

(Sursa: paylab.ro)

Companiile care oferă salarii mai mari pentru Data Scientists sunt de obicei cele din domeniul tehnologiei informației, financiar-bancar și din sectoarele cu o cerere ridicată pentru analiza datelor și inteligența artificială. Printre acestea se pot număra companii multinaționale cu operațiuni în România, dar și startup-uri și firme locale care investesc în tehnologii avansate.

Concluzie: cum să alegi rolul potrivit pentru tine?

Posturile din știința datelor pot oferi salarii mai mari, însă este esențial să iei în considerare abilitățile și educația necesare, cât și tipul de muncă pe care îl preferi atunci când alegi între aceste roluri. Ambele cariere reprezintă opțiuni promițătoare, cu o popularitate crescândă în viitor.

Un Data Analyst se concentrează pe operații statistice asupra datelor existente pentru a identifica tendințele și pentru a genera insighturi care ajută companiile să ia decizii informate. El lucrează cu date structurate, creează rapoarte și tablouri de bord și își prezintă constatările într-un mod ușor de înțeles. Un Data Scientist folosește tehnici avansate pentru a prezice tendințele viitoare și a descoperi evoluții ascunse. El se ocupă adesea de date nestructurate, construiesc modele predictive și dezvoltă algoritmi de învățare automată.

La nivel de competențe, ambele roluri necesită cunoștințe în matematică, statistică și comunicare. Analiștii de date au nevoie de abilități în SQL, R sau Python, software de vizualizare a datelor și analiză statistică. Data Scientists trebuie să dețină abilități în învățarea automată, AI, limbaje de codare (Python, R), platforme de date mari (Hadoop, Apache Spark) și cunoștințe de baze de date cu SQL.

Ca abordare a datelor, un Data Analyst se uită la datele istorice pentru a înțelege tendințele și modelele. Un Data Scientist folosește metode avansate pentru a prezice ce s-ar putea întâmpla în viitor.

În ce privește creșterea în carieră, ambele roluri oferă oportunități interesante. Rolurile de Data Analyst pot fi mai accesibile inițial, în timp ce rolurile în Data Science pot oferi mai multe oportunități de inovare tehnologică.

Pentru a decide mai ușor, poți să-ți pui următoarele întrebări:

• În ce măsură îți place să abordezi probleme complexe și să vii cu soluții inovatoare folosind tehnologia?
• Ești mai interesat să analizezi datele existente sau să construiești modele predictive?
• Cât timp și resurse ești dispus să investești în educație și formare?

Pro tip: la NewTech Academy, am lansat un curs de Data Analyst bazat pe practică, special conceput pentru a te ajuta să-ți atingi obiectivele profesionale. Cursul implică și noțiuni din data science, precum și o componentă de programare. După absolvire, vei avea pregătirea necesară pentru a lucra în ambele domenii discutate în acest articol. 

În final, decizia depinde de domeniul pe care îl consideri a fi cel mai interesant, cât și de potrivirea cu punctele forte și abilitățile personale.