Разлике између Дата Аналист-а и Дата Сциентист-а
Анализатор података (ДА) истражује пут ка гледању информативних индекса имајући у виду крајњи циљ да се закључи о подацима које садрже, постепено уз водиче одређених оквира и програма. Напредак и процедуре истраживања информација углавном се користе као део пословних предузећа како би се оснажиле асоцијације да се наставе на образованијим пословним изборима и од стране истраживача и аналитичара да потврде или оповргну логичке моделе, спекулације и теорије. Научник података је неко кога преферира увид у односу на било којег стручњака за производе и преферира изградњу програма пред било којим аналитичаром., Од научника за податке може бити потребно да води неисправно истраживање и решава отворена питања индустрије усредсредите колосалне количине информација из бројних унутрашњих и спољних извора.
Аналитичар података
- Активности испитивања аналитичара могу омогућити организацијама да повећају приходе, повећају оперативну ефикасност, унапреде напоре и настојања за клијента, брже реагују на развој образаца пословног сектора и покупе агресивну предност пред противницима - а све са дефинитивним циљем јачања пословања. извршење. У зависности од посебне пријаве, информације које се истражују могу садржавати или вјеродостојне записе или нове податке који су обрађени за посао у току. Надаље, она може потицати из мјешавине унутрашњих оквира и вањских извора информација.
- Истраживање аналитичара података такође се може издвојити у квантитативном испитивању информација и субјективној истрази информација. Претходна укључује испитивање бројчаних информација с мјерљивим факторима које је могуће сагледати или процијенити мјерљиво. Субјективни приступ је интерпретативнији - усредсређује се на разумевање суштине не нумеричких информација попут садржаја, слике, звука и видеа, укључујући регуларне изразе, теме и перспективе.
- На нивоу апликације, БИ и детаљи пружају пословним администраторима и осталим корпоративним радницима значајне податке о кључним маркерима извршења, пословним задацима, клијентима и небу. Раније су информативна питања и извештаје за крајње клијенте обично израђивали БИ дизајнери који раде у ИТ-у или за интегрисану БИ групу; сада удружења прогресивно користе БИ уређаје са самокорисним учинком који омогућавају руководиоцима, пословним истражитељима и оперативним специјалистима да извршавају сопствене импровизоване истраге и сами израђују извештаје.
Дата Сциентист
- Научник података Користи савремене програме истраге, статистику машинског учења и мерљиве стратегије да би се припремиле информације за употребу у древним и преписивачким приказима, које су потпуно непотпуне и оштре информације за одлагање небитних података. шаре или потенцијални отвори. Осмислите одговоре усмерене на најнезахтјевније изазове Дизајнирајте нове прорачуне за бригу о проблемима и направите нове инструменте за компјутеризацију рада Пренесите очекивања и открића администрацији и ИТ одељењима кроз упечатљиве информације и извештаје Прописујте практичне промене постојеће методологије и система
- Свака организација ће имати алтернативно тумачење статуса запослења. Неки сматрају да је Дата Сциентист прослављени истраживач информација или се придружују својим обавезама инжењерима информација; другима су потребни специјалисти за испите највишег нивоа надарени за озбиљно представљање машинског учења и информисања. Док истраживачи информација остварују нове нивое укључености или промене занимања, њихове обавезе се непрестано мењају. На пример, мушкарац који ради сам у организацији умерених величина може провести пристојан део дана у чишћењу и спајању података. Морају се затражити од ненормалног државног радника у послу који нуди администрације засноване на информацијама да структуирају огромне информације које проширују или стварају нове ставке.
Упоређивање података између аналитичара и података
Испод је топ 5 поређења података Дата Аналист и Дата Сциентист 
Кључне разлике између Дата Аналист-а и Дата Сциентист-а
Оба Дата Аналист вс Дата Сциентист су популарни избори на тржишту; разговарајмо о неким главним разликама између Дата Аналист-а и Дата Сциентист-а:
- Дата Аналист је професија која укључује анализу података ради бољег извештаја, док је Дата Сциентист истраживач за разумевање података ради боље структуре података.
- Вештине аналитичара података као што су визуализација података и статистика док вештине Дата Сциентист као што су програмирање на Питхон-у, програмирање на Р и другим језицима наука о подацима.
- Дата Аналист је одговоран за анализу и визуелизацију података ради одлучивања док је Дата Сциентист одговоран за алгоритам и програме за разумевање података
- Дата Аналист користи визуализацију података док дата сциентист користи програмирање
- Анализатор података решава ниво података, док Дата Сциентист решава сложени ниво података
Табела поређења између Дата Аналист-а и Дата Сциентист-а
Испод су спискови тачака, опишите разлике између Дата Аналист-а и Дата Сциентист-а
| Основе упоређивања података аналитичара и дата научника | Аналитичар података | Дата Сциентист |
| Дефиниција | Аналитичар података анализира употребу потпуних информација од структурираних и неструктурираних података до садашњег извештаја о анализи | Научник података је онај који разуме ове податке за представљање извештаја о истраживачкој аналитици |
| Вештине | Визуализација података формира статистичке приступе и представљање података | Разумевање података са вештинама статистичке технике и развијање алгоритма машинског учења. |
| Поља | Одговорност аналитичара података је да анализира податке за одлуку | Одговорност научника представља представљање разумљивих података за аналитичара. |
| Употреба | Дата Аналист користи визуелизацију података | Научници података користе програмирање |
| Индустрија | Анализатор података решава ниво анализе података за визуелизацију података | Научник података решава сложени ниво података за структуру података |
Закључак - Дата Аналист вс Дата Сциентист
У области руковања аналитиком података, наредних пар година ће нас прећи од селективне употребе оквира помоћи за избор до додатног коришћења оквира који зависе од избора у нашу корист. Нарочито у области испитивања података, тренутно креирамо појединачне дијагностичке одговоре за одређена питања упркос чињеници да се ови аранжмани не могу користити укрштањем кроз различита подешавања - на пример, одговор створен да се разликују недоследности у вредности залиха. развој се не може користити за разумевање суштине слика. То ће остати случај и касније, упркос чињеници да ће оквири АИ укључивати појединачне сегменте повезивања и да ће након тога имати способност да се постепено позабаве јасним обрасцем који бисмо већ данас могли да гледамо. Оквир који обрађује тренутне информације у вези са разменом хартија од вредности, као и који додатно узима и разбија побољшање политичких структура у светлу писања вести или снимака, извлачи осећаје из писања на веб локацијама или међуљудских организација, екрана и предвиђа применљиви новац сродни маркери и тако даље захтева комбинацију широког спектра поткомпонената.
Препоручени чланак
Ово је водич за највеће разлике између Дата Аналист-а и Дата Сциентист-а. Овде такође расправљамо о главним разликама између Датаграпхица и Дата Сциентист-а у односу на инфографику и упоредну табелу. Можда ћете такође погледати следеће чланке -
- Дата Сциентист вс Бусинесс Аналист
- Разлике између Дата Сциенце-а и Дата Аналитицс-а
- Бусинесс Интеллигенце вс аналитика података
- 7 корисних ствари које треба знати о Цомпутер Сциентист вс Дата Сциентист