Az adatanalitikus és az adattudós közötti különbségek
Az Data Analyst (DA) az információs mutatók felkutatásának módja, szem előtt tartva azt a végcélt, hogy következtetéseket vonjon le az általuk tárolt adatokról, fokozatosan az egyes keretek és a programozás útmutatója alapján. Az információs vizsgálatokat és az eljárásokat általában az üzleti vállalkozások részeként használják fel arra, hogy felhatalmazzák az egyesületeket az oktatottabb üzleti döntések meghozatalára, a kutatók és elemzők pedig megerősítsék vagy megcáfolják a logikai modelleket, spekulációkat és elméleteket. Adattudós az, aki előnyben részesíti a betekintést bármely termékszakértőnél, és előnyben részesíti a programozás kiépítését bármely elemzővel szemben., Előfordulhat, hogy adattudósnak kell irányítania a kutatás irányítását és a nyitott ipari kérdések kérdését. Sok belső és külső forrásból származó kolosszusos információmennyiségeket kell koncentrálnia.
Adatelemző
- Az adatanalitikus vizsgálati tevékenységek lehetővé teszik a szervezetek számára, hogy bővítsék a jövedelmet, javítsák az operatív hatékonyságot, előmozdítsák a bemutatási erőfeszítéseket és az ügyfelek javát célzó törekvéseket, minél gyorsabban reagáljanak a fejlődő üzleti szektortípusokra, és agresszív előnyt szerezzenek az ellenfelekkel szemben - mindezt a vállalkozás fellendítésének végső céljaként. végrehajtás. Az adott alkalmazástól függően a vizsgált információ tartalmazhat hiteles nyilvántartásokat vagy új adatokat, amelyeket a folyamatban lévő vizsgálati alkalmazások során kezeltek. Ezenkívül a belső keretek és a külső információforrások keverékéből származhat.
- Az adatelemzők vizsgálata szintén elkülöníthető kvantitatív információvizsgálattal és szubjektív információk vizsgálatával. Az előbbi magában foglalja a numerikus információk vizsgálatát olyan számszerűsíthető tényezőkkel, amelyek megvizsgálhatók vagy mérhető módon becsülhetők meg. A szubjektív megközelítés értelmezőbb: a nem numerikus információk, például tartalom, képek, hang és videó lényegének megértésére összpontosít, beleértve a reguláris kifejezéseket, témákat és perspektívákat.
- Alkalmazási szinten a BI és a részletekkel az üzleti adminisztrátorok és más vállalati munkavállalók fontos információkkal szolgálnak a kulcs-végrehajtási markerekről, az üzleti feladatokról, az ügyfelekről és az égboltról. Korábban az információs kérdéseket és jelentéseket általában a végfelhasználók számára az IT-ben dolgozó BI-tervezők vagy egy beépített BI-csoport készítették; Most a szövetségek fokozatosan használják az önálló haszon BI eszközöket, amelyek lehetővé teszik a vezetőknek, az üzleti kutatóknak és az operációs szakembereknek saját expromtus vizsgálataikat és maguknak a jelentések készítését.
Adattudós
- A Data Scientist korszerű vizsgálati programokat, gépi tanulási statisztikákat és mérhetõ stratégiákat használ fel az elõzetes és a vényköteles megjelenítéshez felhasználható információk elkészítéséhez. Összességében foltos és szilva információk nem lényeges adatok tárolására. Vizsgálja meg és tekintse meg az egyes pontokból álló információkat, hogy elrejtse a hiányosságokat, minták vagy potenciális nyílások. Információ-vezérelt válaszok kidolgozása a legszorosabb kihívásokra. Tervezzen új számításokat a problémák kezelésére és új eszközöket készítsen a munka számítógépesítésére. Nyújtsa be az elvárásokat és felfedezéseket az adminisztráció és az informatikai divíziók számára kényszerítő információ-reprezentációk és jelentések révén. Írja elő a meglévő módszertan és rendszerek gyakorlati változásait
- Minden szervezetnek alternatív értelmezése lesz a foglalkoztatási státusról. Egyesek adattudósát híres információs nyomozóknak tekintik, vagy csatlakoznak kötelezettségeikhez az információs mérnökökkel; másoknak olyan magas szintű vizsga-szakemberekre van szükségük, akik tehetségesek a komoly gépi tanulásban és az információ reprezentációjában. Mivel az információs kutatók új szintű részvételt érnek el vagy megváltoztatják a foglalkozásukat, kötelezettségeik folyamatosan megváltozik. Például egy mérsékelt méretű szervezetben egyedül dolgozó ember a nap tisztességes részét eltölti az információk tisztításával és egyesítésével. Előfordulhat, hogy az információs alapú adminisztrációt kínáló vállalkozásban egy rendkívüli állami alkalmazottként fel kell kérni a hatalmas információk szerkezetét, amelyek kiterjesztik vagy új tételeket készítenek.
Összehasonlítás az adat elemző és az adattudós között
Az alábbiakban az 5 legfontosabb összehasonlítás található a Data Analyst és Data Scientist között 
Az adatanalitikus és az adattudós közötti főbb különbségek
Mind a Data Analyst, mind az Data Scientist népszerű választás a piacon; vitassuk meg az adat elemző és az adattudós közötti főbb különbségeket:
- Az adatelemző olyan szakma, amely bevonja az adatok elemzését a jobb jelentés érdekében, míg az Data Scientist kutatóelemző az adatok megértése érdekében a jobb adatszerkezet érdekében.
- Adatanalitikus készségek, például az adatok megjelenítése és a statisztika, míg az adattudósok olyan készségek, mint a programozás Pythonban, a programozás az R és más adattudományi nyelveken.
- Az adatelemző felelős az adatok elemzéséért és megjelenítéséért, míg a Data Scientist az algoritmusért és az adatok megértéséért felelős
- Az Data Analyst adatmegjelenítést, míg az Data Science elemző programozást használ
- Az Adatelemző elemzi az adatok elemzési szintjét, míg az Data Scientist az összetett adatok szintjét
Összehasonlító táblázat az Data elemző és az Data Scientist között
Az alábbiakban felsoroljuk a pontok listáját, írjuk le az adatok elemzője és az adattudós közötti különbségeket
| Az adatelemző és az adattudós közötti összehasonlítás alapja | Adatelemző | Adattudós |
| Meghatározás | Az adatelemző elemzi a strukturált és nem strukturált adatokból származó teljes információ felhasználását az elemzési jelentés benyújtásához | A Data Scientist az, aki megérti ezeket az adatokat a kutatási elemzési jelentés bemutatásához |
| szakértelem | Az adatok megjelenítése statisztikai megközelítéseket és az adatok bemutatását jelenti | Az adatok megértése a statisztikai technika ismereteivel és gépi tanulási algoritmus kidolgozása. |
| Fields | Az adatelemző feladata az adatok elemzése döntéshozatalra | Az Data Scientist felelőssége érthető adatok bemutatása az elemző számára. |
| Használat | Az Data Analyst az adatok megjelenítését használja | Az adattudósok használják a programozást |
| Ipar | Az Adatelemző elemzi az adatok elemzési szintjét az adatok megjelenítéséhez | Az adattudósok az adatok szerkezetének komplex szintjét oldják meg az adatokkal |
Következtetés - Data Analyst vs Data Scientist
Az adatanalitikai kezelés területén az elkövetkező néhány évben a választási segítségnyújtási keretek szelektív felhasználásától a keretek extra hasznosításáig fogunk változni, amelyek a mi javunkra válik. Különösen az adatelemzés vizsgálata területén jelenleg dolgozunk ki egyedi diagnosztikai válaszokat bizonyos kérdésekre annak ellenére, hogy ezeket az elrendezéseket nem lehet keresztmetszetben felhasználni különféle körülmények között - például egy válasz, amelyet a készletérték következetlenségeinek megkülönböztetésére hoztak létre. a fejlemények nem használhatók fel a képek lényegének megértésére. Később ez a helyzet továbbra is fennáll, annak ellenére, hogy az AI-keretek egyes összekötő szegmenseket fognak tartalmazni, és később képesek lesznek fokozatosan kezelni egy világos mintát, amelyet ma már megfigyelhetnénk. Olyan keretrendszer, amely feldolgozza az aktuális információkat az értékpapír-cserékkel kapcsolatban, és amely emellett a hírírások vagy felvételek fényében a politikai struktúrák javulását is követi és lebontja, a webhelyek vagy interperszonális szervezetek írásaiból érzi magát, átvilágítja és előrebecsüli az alkalmazandó pénzt. kapcsolódó markerek, és így tovább, az alkomponensek sokféle kombinációját igényli.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató a Data Analyst vs Data Scientist közötti legfontosabb különbségekhez. Itt is megvitatjuk az Data Analyst vs Data Scientist kulcsfontosságú különbségeket az infographics és az összehasonlító táblázat segítségével. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is -
- Adattudós vs üzleti elemző
- Az adattudomány és az adatelemzés közötti különbségek
- Üzleti intelligencia vs. adatelemzés
- 7 Hasznos tudnivaló a számítógépes tudósról és az adattudósról