Data Analyst vs. Data Scientist: Melyiket érdemes választani?
Az adatok korában nagy szerepet kap az információk hatékony feldolgozása és elemzése. Két fontos szakma ezen a területen az adatelemző (Data Analyst) és az adattudós (Data Scientist). Bár mindkét szakember Pythonnal és adatokkal dolgozik, munkájuk célja és eszközei között bőven vannak különbségek.
Adatelemző (Data Analyst) munkája
Az adatelemző fő feladata az adatok feldolgozása, tisztítása, vizualizálása és értelmezése, első sorban üzleti környezetben. Az adatokból üzleti döntéseket támogató információkat igyekszik kinyerni. Ehhez nagy mennyiségű adatot elemez és strukturál, statisztikai elemzéseket végez, valamint kimutatásokat, riportokat és adatvizualizációkat állít össze. Munkájával közvetlenül segíti az üzleti döntéshozókat.
A munkájához használt eszközök között megtalálható
- az SQL, ami adatlekérdezésekhez jelent segítséget,
- az Excel, alapvető adatelemzési feladatokra,
- valamint a Power BI és a Tableau az adatok vizualizálására.
Az adatelemző emellett használ vagy Python vagy R programozási nyelvet is, amivel egyszerűbb elemzési scripteket ír.
Az Adattudós (Data Scientist) munkája
Az adattudósok mélyebb elemzéseket és előrejelzéseket végeznek, gyakran fejlett statisztikai és gépi tanulási modelleket alkalmazva. Munkájuk során nemcsak az adatok elemzésére, hanem azok értelmezésére és prediktív modellek fejlesztésére is összpontosítanak. Működési területük a piac, a kutatás, az akadémiai világ egyaránt. Algoritmusokat és automatizált döntéshozó rendszereket fejlesztenek, valamint kísérleteket és hipotézisvizsgálatokat végeznek. Az eszköztárukban szerepel a Python programozási nyelv olyan könyvtárakkal, mint a pandas, a scikit-learn, a TensorFlow és a PyTorch. Más Data Scientistek az R nyelvet is alkalmazzák statisztikai elemzésekhez. Emellett az SQL-t is használják az adatok hatékony tárolására és lekérdezésére.
Jó, de mi a különbség a két munka között?
A legfőbb különbség az adatelemző és az adattudós között az, hogy míg az adatelemző az adatok értelmezésével és üzleti szempontból való hasznosításával foglalkozik, addig az adattudós fejlettebb analitikai módszereket, például gépi tanulási modelleket alkalmaz az adatokból történő előrejelzések készítésére. Az adatelemzők, ahogy a nevükből is látszik, inkább statisztikai elemzéseket végeznek, míg az adattudósok mélyebb matematikai és mesterséges intelligencia technikákat is bevetnek, és ezek segítségével új összefüggéseket fedeznek fel.
Hasznos skillek
A két szakmához eltérő készségekre van szükség. Az adatelemzőknek alaposan ismerniük kell az SQL-t, az adatelemzési technikákat és az adatvizualizációt, valamint fontos az üzleti szemlélet is. Az adattudósok számára viszont elengedhetetlen az erősebb Python programozási ismeretek megléte, erős matematikai készségek, illetve jártasnak kell lenniük a statisztikai modellezésben és a gépi tanulás alapjaiban is. Az SQL-t és az adatvizualizációs technikákat csak alapszinten használják.
Elhelyezkedési lehetőségek
Mindkét szakma számos iparágban keresett, többek között a pénzügyi szektorban (bankoknál, biztosítóknál), tech-cégeknél, a kereskedelemben és a gyártásban is nagy szükség van a munkájukra. Ha valakit inkább az adatok vizualizálása és üzleti döntések támogatása érdekel, az adatelemzői pálya jó választás lehet, de ehhez valamilyen üzleti vagy közgazdaságtani háttér is ajánlott, hiszen az adatelemző az üzleti világ adattudósa. Ha viszont valaki mélyebb technikai tudásra vágyik, és érdekli a gépi tanulás, vagy valamilyen kutatásban vesz részt, akkor a Data Scientist karrier a megfelelő út számára.
És mi a helyzet a Data Engineer (Adatmérnök) szakmával? Olvasd el ebben a cikkünkben.
