Differenze tra data scientist e data analyst: quali sono?

Le aziende di tutto il mondo hanno modi diversi di definire determinate categorie di lavoro.

Ci sono diversi lavori nel settore in cui le opinioni divergono sui ruoli e sulle competenze, creando così molta confusione. Data Analyst e Data Scientist sono due esempi importanti in cui molti sembrano credere che un data scientist sia solo un termine esagerato per indicare un data analyst. Ma è davvero così?

Nelle prossime righe, vedremo le caratteristiche dei due ruoli per capire quali sono le differenze che intercorrono tra due professionisti che, per certi versi, potrebbero essere definiti molto simili.

Dall’analisi aziendale alla scienza dei dati

Come disciplina, l’analisi aziendale esiste da più di 30 anni, a partire dal lancio di MS Excel nel 1985. Prima di allora, l’analisi dei dati per le aziende era un esercizio manuale, eseguito utilizzando calcolatrici e tentativi ed errori. È stato il lancio di software per computer come MS Excel e molte altre applicazioni che hanno dato vita al trend che noi tutti conosciamo come analisi aziendali.

Allo stesso modo, due tendenze principali hanno contribuito all’inizio del fenomeno della scienza dei dati. In primo luogo, l’uso della tecnologia in vari ceti sociali – e Internet in particolare – ha portato a un boom di dati senza precedenti. Il tipo di informazioni ora disponibili per molte aziende da utilizzare nel processo decisionale è esponenzialmente più massiccio di quanto non fosse anche dieci anni fa.

In secondo luogo, le nuove tecnologie hanno reso possibile l’analisi e l’interpretazione di così grandi quantità di dati e le aziende ora hanno i mezzi per prendere decisioni aziendali di maggiore impatto.

Cosa fa un data analyst?

Un Data Analyst è un professionista qualificato che raccoglie dati da più fonti, li organizza ed esegue analisi. Le aziende generano dati sotto forma di file di registro, informazioni sui clienti, dati sulle transazioni, ecc. È compito degli analisti di dati trasformare questi preziosi dati aziendali in informazioni fruibili.

Gli analisti dei dati utilizzano tecniche di manipolazione dei dati per analizzare e interpretare set di dati complessi per aiutare le aziende e le organizzazioni a prendere decisioni migliori. Di cosa si occupa nello specifico?

• · Consegnare rapporti
• · Esaminare i modelli
• · Collaborazione con le parti interessate: uno dei ruoli e delle responsabilità dell’analista di dati include la collaborazione con diversi dipartimenti dell’organizzazione, inclusi esperti di marketing e venditori. Lavorerai anche con colleghi coinvolti nella scienza dei dati come architetti di dati e sviluppatori di database.
• · Consolidamento dei dati e configurazione dell’infrastruttura: questo è l’aspetto più tecnico del lavoro di un analista è raccogliere i dati stessi. Il consolidamento dei dati è la chiave per gli analisti di dati. Lavorano per sviluppare routine che possono essere automatizzate e facilmente modificate per il riutilizzo in altre aree.

Cosa fa un data scientist?

I data scientist sono professionisti qualificati che comprendono le sfide e le opportunità aziendali e sviluppano la soluzione migliore utilizzando strumenti e tecniche moderne. Usano metodi statistici, tecniche di visualizzazione dei dati e algoritmi di apprendimento automatico per costruire modelli predittivi e risolvere problemi complessi.

I data scientist ricavano informazioni significative da dati disordinati e non strutturati. Comunicano inoltre informazioni e approfondimenti importanti ai leader aziendali e alle varie parti interessate.

I data scientist sono principalmente risolutori di problemi e cercano di determinare le domande che necessitano di risposte, quindi escogitano approcci diversi per cercare di risolvere il problema. Alcune delle attività relative ai dati che un data scientist potrebbe affrontare quotidianamente sono:

• · Estrarre, unire e analizzare i dati
• · Ricerca di modelli o tendenze
• · Utilizzo di un’ampia varietà di strumenti come Python, Tableau, Excel, GitHub etc. per sviluppare e testare nuovi algoritmi
• · Semplificare i problemi relativi ai dati e sviluppando modelli predittivi

L’avvento del data scientist

Le aziende hanno visto la disponibilità di così grandi volumi di dati come una fonte di vantaggio competitivo. Era chiaro che le aziende in grado di utilizzare questi dati in modo efficace potevano fare inferenze aziendali migliori e agire di conseguenza, mettendole davanti ai concorrenti che non avevano queste informazioni.

Per dare un senso all’enorme quantità di dati, è emersa la necessità di professionisti con un nuovo set di competenze: un profilo che includeva acume per gli affari, approfondimenti su clienti / utenti, capacità di analisi, abilità statistiche, capacità di programmazione, capacità di apprendimento automatico, visualizzazione dei dati, e altro ancora.

Ciò ha portato all’emergere di lavori di data scientist: persone che combinano una solida comprensione del business, gestione dei dati, programmazione e capacità di visualizzazione dei dati per ottenere risultati aziendali migliori.

Ci si aspetta che un data scientist fornisca direttamente un impatto sul business attraverso la derivazione delle informazioni dai dati disponibili. E nella maggior parte dei casi, un data scientist ha bisogno di creare queste informazioni dal caos, il che implica strutturare i dati nel modo giusto, estrarli, formulare ipotesi pertinenti, costruire modelli di correlazione, dimostrare la causalità e cercare nei dati segni di qualsiasi cosa possa fornire un impatto sul business.

Data Analyst vs Data Scientist – Istruzione

Non è richiesto un titolo di studio particolare per diventare data analyst o data scientist. Dovresti essere in possesso di una laurea in qualsiasi campo pertinente, ingegneria informatica, informatica, ingegneria elettrica o meccanica. Puoi anche essere laureato in matematica, statistica o economia.

In ogni caso, negli ultimi anni, sono nati corsi specifici che hanno permesso alle persone di imparare la difficile ma quanto mai efficace arte di analizzare i dati e diventare un data scientist oppure data analyst.

Il Master di Neural Academy coniuga la parte teorica con tanta pratica da subito; dal primo giorno lo studente impara a mettere le mani sul codice per affrontare le sfide per cui un datore di lavoro lo assumerà!