Unterschiede zwischen Data Analyst und Data Scientist
Data Analyst (DA) befasst sich mit der Betrachtung von Informationsindizes unter Berücksichtigung des Endziels, Rückschlüsse auf die darin enthaltenen Daten zu ziehen, schrittweise anhand der Anleitung für bestimmte Frameworks und der Programmierung. Fortschritte und Verfahren bei der Informationsrecherche werden im Allgemeinen als Teil von Geschäftsunternehmen genutzt, um Verbänden die Möglichkeit zu geben, sich auf besser ausgebildete Geschäftsentscheidungen zu einigen, und von Forschern und Analysten, um logische Modelle, Spekulationen und Theorien zu bestätigen oder zu widerlegen. Ein Data Scientist ist jemand, der Einsichten gegenüber einem Produktspezialisten vorgezogen wird und dem es beim Programmieren besser geht als einem Analysten. Ein Data Scientist muss möglicherweise ungerichtete Forschungen leiten und offene Branchenfragen beantworten. Konzentrieren Sie kolossale Informationsmengen aus zahlreichen internen und externen Quellen.
Daten Analyst
- Mithilfe von Data Analyst-Prüfungsaktivitäten können Unternehmen ihre Einnahmen steigern, die betriebliche Effektivität verbessern, ihre Präsentationsbemühungen und Kundennutzen vorantreiben, umso schneller auf sich entwickelnde Branchenmuster reagieren und einen aggressiven Vorteil gegenüber Gegnern erzielen - alles mit dem endgültigen Ziel, das Geschäft anzukurbeln Ausführung. Abhängig vom konkreten Antrag können die untersuchten Informationen entweder authentische Aufzeichnungen oder neue Daten umfassen, die für laufende Prüfungseinsätze verarbeitet wurden. Darüber hinaus kann es aus einer Mischung von inneren Rahmenbedingungen und äußeren Informationsquellen stammen.
- Data Analyst-Untersuchungen können ebenfalls in quantitative Informationsuntersuchungen und subjektive Informationsuntersuchungen unterteilt werden. Die vorherige umfasst die Untersuchung numerischer Informationen mit quantifizierbaren Faktoren, die betrachtet oder messbar geschätzt werden können. Der subjektive Ansatz ist eher interpretativ - er konzentriert sich auf das Verständnis der Substanz nicht numerischer Informationen wie Inhalt, Bilder, Ton und Video, einschließlich regulärer Ausdrücke, Themen und Perspektiven.
- Auf Anwendungsebene bieten BI und Detaillierung Geschäftsadministratoren und anderen Mitarbeitern des Unternehmens wichtige Daten zu wichtigen Ausführungsmarkierungen, Geschäftsaufgaben, Kunden und dem Himmel. Bisher wurden Informationsfragen und Berichte normalerweise für Endkunden von in der IT tätigen BI-Designern oder für eine integrierte BI-Gruppe erstellt. Inzwischen nutzen Verbände zunehmend BI-Geräte, mit denen Führungskräfte, Ermittler und Betriebsspezialisten ihre eigenen spontanen Abfragen durchführen und Berichte selbst erstellen können.
Datenwissenschaftler
- Ein Data Scientist Verwenden Sie moderne Untersuchungsprogramme, Statistiken zum maschinellen Lernen und messbare Strategien, um Informationen für die vorbeugende und vorschriftsmäßige Anzeige bereitzustellen. Muster oder mögliche Öffnungen. Erarbeiten Sie informationsgesteuerte Antworten für die schwierigsten Herausforderungen. Entwerfen Sie neue Berechnungen, um Probleme zu lösen, und stellen Sie neue Instrumente für die Computerisierung der Arbeit her. Übermitteln Sie Erwartungen und Erkenntnisse an Verwaltungs- und IT-Abteilungen durch überzeugende Informationsdarstellungen und Berichte. Geben Sie praktische Änderungen an vorhandenen Methoden und Systemen vor
- Jede Organisation hat eine alternative Interpretation des Beschäftigungsstatus. Einige betrachten ihren Data Scientist als angesehene Informationsforscher oder schließen sich ihren Verpflichtungen als Informationsingenieure an. andere erfordern hochqualifizierte Prüfungsspezialisten, die sich mit ernsthaftem maschinellem Lernen und Informationsdarstellungen auskennen. Wenn Informationsforscher neue Ebenen der Beteiligung erreichen oder Berufe wechseln, ändern sich ihre Pflichten ständig. Zum Beispiel kann ein Mann, der alleine in einem Unternehmen mittlerer Größe arbeitet, einen angemessenen Teil des Tages damit verbringen, Informationen zu bereinigen und zusammenzuführen. Ein abnormaler Staatsangestellter in einem Unternehmen, das informationsbasierte Verwaltungen anbietet, kann aufgefordert werden, umfangreiche Informationen zu strukturieren, die sich erweitern oder neue Elemente erstellen.
Head to Head Vergleich zwischen Data Analyst und Data Scientist
Unten ist der Top 5 Vergleich zwischen Data Analyst und Data Scientist 
Hauptunterschiede zwischen Data Analyst und Data Scientist
Sowohl Data Analyst als auch Data Scientist sind auf dem Markt sehr beliebt. Lassen Sie uns einige der wichtigsten Unterschiede zwischen Data Analyst und Data Scientist diskutieren:
- Data Analyst ist ein Beruf, der die Daten analysiert, um bessere Berichte zu erstellen, während Data Scientist ein Research-Analyst ist, um die Daten für eine bessere Datenstruktur zu verstehen.
- Data Analyst-Kenntnisse wie Datenvisualisierung und Statistik, während Data Scientist-Kenntnisse wie Programmieren in Python, Programmieren in R und anderen datenwissenschaftlichen Sprachen.
- Data Analyst ist für die Analyse und Visualisierung der Daten zur Entscheidungsfindung verantwortlich, während Data Scientist für Algorithmen und Programme zum Verständnis der Daten verantwortlich ist
- Data Analyst verwendet die Datenvisualisierung, während Data Scientist die Programmierung verwendet
- Data Analyst löst die Analyseebene von Daten, während Data Scientist die komplexe Datenebene löst
Vergleichstabelle zwischen Data Analyst und Data Scientist
Unten sind die Listen der Punkte, beschreiben die Unterschiede zwischen Data Analyst und Data Scientist
| Die Grundlage für Vergleiche zwischen Data Analyst und Data Scientist | Daten Analyst | Datenwissenschaftler |
| Definition | Der Datenanalyst analysiert die Verwendung von vollständigen Informationen aus strukturierten und unstrukturierten Daten, um den Analysebericht vorzulegen | Ein Data Scientist ist derjenige, der diese Daten für die Präsentation des Research Analytics-Berichts versteht |
| Kompetenzen | Datenvisualisierung aus statistischen Ansätzen und Darstellung der Daten | Verstehen der Daten mit den Fähigkeiten der statistischen Technik und Entwickeln eines Algorithmus für maschinelles Lernen. |
| Felder | Eine Data Analyst-Verantwortung besteht darin, die Daten zur Entscheidung zu analysieren | Die Verantwortung des Data Scientists besteht darin, verständliche Daten für einen Analysten bereitzustellen. |
| Verwendung | Data Analyst verwenden die Datenvisualisierung | Datenwissenschaftler verwenden die Programmierung |
| Industrie | Data Analyst löst Analyseebene von Daten für Datenvisualisierung | Datenwissenschaftler lösen komplexe Datenebenen für Datenstruktur |
Fazit - Data Analyst gegen Data Scientist
Im Bereich der Handhabung von Datenanalysen werden wir in den nächsten Jahren von der selektiven Verwendung von Auswahlhilfe-Frameworks zu einer zusätzlichen Verwendung von Frameworks wechseln, die sich auf Entscheidungen zu unserem Vorteil stützen. Insbesondere im Bereich der Datenanalyseprüfung erstellen wir derzeit individuelle Diagnoseantworten für bestimmte Probleme, obwohl diese Anordnungen nicht über verschiedene Einstellungen hinweg verwendet werden können - beispielsweise eine Antwort, die zur Unterscheidung von Inkonsistenzen im Bestandswert erstellt wurde Entwicklungen können nicht genutzt werden, um die Substanz von Bildern zu verstehen. Dies wird auch später der Fall sein, obwohl AI-Frameworks einzelne Verbindungssegmente enthalten und anschließend in der Lage sein werden, ein klares Muster zu verarbeiten, das wir bereits heute beobachten können. Ein Framework, das aktuelle Informationen in Bezug auf Wertpapierbörsen verarbeitet und darüber hinaus die Verbesserung der politischen Strukturen im Lichte von Nachrichten oder Aufzeichnungen verfolgt und auflöst, Gefühle aus Schriften auf Websites oder in zwischenmenschlichen Organisationen extrahiert, anwendbare Gelder überprüft und vorhersagt Zugehörige Marker usw. erfordern die Kombination einer Vielzahl von Unterkomponenten.
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Dies war ein Leitfaden für die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Analyst und Data Scientist. Hier werden auch die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Analyst und Data Scientist in Bezug auf Infografiken sowie die Vergleichstabelle erörtert. Sie können auch einen Blick auf die folgenden Artikel werfen -
- Data Scientist gegen Business Analyst
- Unterschiede zwischen Data Science und Data Analytics
- Business Intelligence vs. Datenanalyse
- 7 nützliche Informationen über Informatiker vs Data Scientist