При выборе профессий, связанных с большими данными, часто возникает вопрос: чем профессия аналитика больших данных отличается от профессии ученого, исследователя данных? Разбираем чем эти профессии похожи, а чем отличаются.
Если вы решили сделать карьеру в сфере больших данных и выбираете профессию, эта статья поможет вам разобраться с специфике двух самых популярных профессий в этой области: Big Data Analyst и Data Scientist.
В чем суть этих профессий
В современном мире, где данные играют ключевую роль в принятии стратегических решений, профессии, связанные с их анализом, становятся все более востребованными. Самыми популярными в этой области считаются профессии Big Data Analyst (специалист по анализу больших данных) и Data Scientist (учёный по данным, исследователь данных). Оба этих специалиста работают с данными. Однако, но у них разные фокусы и обязанности, что делает их уникальными в своем роде.
Big Data Analyst: основная цель — понимание данных
Big Data Analyst — это специалист, чья основная цель заключается в анализе больших объемов данных для выявления закономерностей и тенденций. Они занимаются обработкой структурированных и неструктурированных данных, выявляя в них ключевые показатели и предоставляя бизнесу ценные и понятные выводы. Их работа направлена на то, чтобы ответить на конкретные вопросы исходя из уже имеющихся данных.
Примеры работы Big Data Analyst включают в себя анализ транзакций в банковской сфере для выявления мошеннических операций, анализ данных социальных сетей для определения трендов и предпочтений пользователей, или даже анализ данных трафика для оптимизации логистики в городском планировании.
Data Scientist: создание прогностических моделей и исследование данных
Data Scientist, с другой стороны, идут глубже. Они не только анализируют данные, но и создают сложные прогностические модели. Data Scientist используют алгоритмы машинного обучения и статистические методы, чтобы предсказывать будущие события и тенденции на основе имеющихся данных. Они также занимаются исследованием данных для выявления новых возможностей и потенциала, которые могут быть использованы для улучшения бизнес-процессов и разработки новых продуктов.
Примеры работы Data Scientist включают в себя прогнозирование спроса на товары с использованием алгоритмов временных рядов, создание рекомендательных систем для интернет-магазинов и исследование клинических данных для предсказания возможных заболеваний у пациентов.
Пересечения и взаимодействие Big Data Analyst и Data Scientist
Хотя у этих двух профессий разные цели и методы работы, существует пересечение между ними. Например, оба специалиста должны обладать навыками программирования и статистики. Оба также работают с большими объемами данных и используют инструменты для их анализа, такие как Python, R и SQL.
Кроме того, Data Scientists и Big Data Analysts оба используют технологии и методы машинного обучения, чтобы извлечь ценные знания из данных. Однако, Data Scientists исследуют данные глубже и разрабатывают более сложные модели для прогнозирования и оптимизации.
Чем занимаются Big Data Analyst и Data Scientist: примеры
Давайте представим проект в области розничной торговли, например, в интернет-магазине, где требуется улучшить рекомендательную систему для повышения продаж и удовлетворенности клиентов.
Big Data Analyst:
- Анализ данных о покупках: Big Data Analyst может проанализировать большие объемы данных о покупках клиентов, выделяя популярные товары, сезонные тренды и предпочтения различных клиентских групп. Этот анализ помогает определить, какие товары чаще всего покупаются вместе (так называемые коррелированные продукты) и какие продукты чаще всего добавляются в корзину.
- Кластеризация клиентов: Big Data Analyst может использовать алгоритмы кластеризации для разделения клиентов на группы с похожими покупательскими поведениями. Например, определить, какие клиенты предпочитают электронику, какие — моду, и так далее.
- Анализ эффективности маркетинговых кампаний: Аналитик может оценить эффективность различных маркетинговых кампаний на основе данных о продажах, выявить, какие кампании привлекают больше клиентов и генерируют больше продаж.
Data Scientist:
- Разработка рекомендательной системы: Data Scientist может создать прогностическую модель, используя алгоритмы машинного обучения, которая будет предсказывать, какие товары наиболее вероятно заинтересуют конкретного клиента на основе его предыдущих покупок и поведенческих данных. Это позволит создать персонализированные рекомендации для каждого клиента.
- Оптимизация ассортимента: Data Scientist может проанализировать данные о продажах и поведении клиентов, чтобы определить, какие товары следует добавить или исключить из ассортимента магазина. Например, определить, какие продукты пользуются спросом у определенных групп клиентов.
- Анализ эффективности рекламы и акций: С использованием алгоритмов машинного обучения Data Scientist может определить, какие рекламные кампании или акции наиболее успешны и какие аспекты этих кампаний влияют на поведение клиентов и продажи.
Таким образом, Big Data Analyst сфокусирован на анализе текущих покупательских тенденций и оптимизации операций, в то время как Data Scientist использует сложные модели и алгоритмы для прогнозирования будущих событий и создания персонализированного клиентского опыта.
Теперь рассмотрим проект в области здравоохранения, где Big Data Analyst и Data Scientist играют ключевую роль, но имеют разные функции. Они оба играют уникальные роли, используя свои специализированные навыки для достижения различных целей.
Big Data Analyst:
- Анализ обширных медицинских данных: Big Data Analyst анализирует обширные объемы медицинских данных, включая истории болезней, результаты анализов, и данные о лечении. Он выявляет общие тенденции в распределении заболеваний и использует статистические методы для выделения ключевых показателей здоровья населения.
- Сегментация заболеваний и пациентов: Аналитик разделяет различные заболевания и группы пациентов на сегменты, основываясь на их медицинских историях. Это позволяет здравоохранительным организациям лучше понимать распределение заболеваний и спрогнозировать потребности в лекарствах и медицинских услугах.
- Оптимизация затрат и ресурсов: Big Data Analyst анализирует данные о затратах на медицинские процедуры и оптимизирует распределение бюджета. Он идентифицирует зоны, где затраты могут быть уменьшены, и ресурсы могут быть более эффективно использованы.
Data Scientist:
- Прогнозирование распространения заболеваний: Data Scientist использует алгоритмы машинного обучения для прогнозирования распространения заболеваний в будущем. Он учитывает множество переменных, включая климатические условия, миграцию населения и здоровье пациентов, чтобы предсказать распространение эпидемий и помочь здравоохранительным организациям принимать проактивные меры.
- Создание прогностических моделей для лечения: Data Scientist разрабатывает прогностические модели, которые помогают предсказать эффективность определенных лечебных методов. Он анализирует данные пациентов и результаты лечения для определения наилучших методов терапии для конкретных заболеваний и пациентов.
- Анализ генетических и молекулярных данных: Data Scientist анализирует генетические и молекулярные данные, чтобы исследовать генетические мутации и биомаркеры заболеваний. Это помогает в определении генетических причин некоторых заболеваний и разработке персонализированных методов лечения.
Таким образом, Big Data Analyst анализирует общие тенденции и оптимизирует расходы, в то время как Data Scientist идет глубже, используя алгоритмы машинного обучения и анализ генетических данных для более точных прогнозов и персонализированных методов лечения.
Где учиться на Big Data Analyst и Data Scientist
В Росии есть как минимум 285 вузов с программами на Big Data Analyst, и 160 вузов с программами на Data Scientist. Здесь представлены программы бакалавриата, специалитета и магистратуры, после окончания которых можно получить эти профессии.
Например, для тех, кто хочет стать Big Data Analyst и Data Scientist, доступны более 300 программ бакалавриата и специалитета. Среди них:
Вы можете ознакомиться со всеми программами на Big Data Analyst и списком программ на Data Scientist.
Профессии Big Data Analyst и Data Scientist подойдут тем, кто интересуется математикой, информатикой, физикой и высокими технологиями. Эти предметы помогут развить логическое мышление, аналитические способности и компьютерные навыки, необходимые для работы с данными. Также эти профессии подойдут тем школьникам, которые любят узнавать новое, решать сложные проблемы и находить творческие решения.
Для поступления на эти программы обычно требуется сдавать ЕГЭ по математике, физике и информатике.
Что выбрать: Big Data Analyst или Data Scientist
Big Data Analyst и Data Scientist — две связанные, но разные профессии в области анализа данных. При выборе следует учитывать свои интересы, склонности и личные качества. Они помогут построить более подходящую образовательную и профессиональную траекторию.
При выборе профессии обратите внимание на следующие аспекты:
- Интерес к математике и статистике: Если вам нравится работать с числами и формулами, оба варианта подойдут, но Data Scientist требует более глубокого понимания математики.
- Программирование: Если вы интересуетесь программированием и хотите создавать новые алгоритмы, Data Scientist может быть более интересным выбором.
- Логическое мышление: Обе профессии требуют логического мышления, но Data Scientist работает с более сложными моделями, требующими глубокого анализа и креативности.
- Коммуникативные навыки: Big Data Analyst должен быть способен общаться с бизнес-пользователями, в то время как Data Scientist также должен уметь объяснить сложные концепции другим ученым.
- Интерес к исследованиям: Если вас интересуют научные исследования и создание новых методов анализа данных, Data Scientist может предоставить вам больше возможностей для исследовательской работы.
- Интерес к бизнесу: Big Data Analyst ближе к бизнес-пользователям и обычно решает конкретные бизнес-задачи. Если вы интересуетесь тем, как данные применяются в реальных бизнес-сценариях, анализ данных может подходить вам.
- Командная или индивидуальная работа: Big Data Analyst чаще всего работает в команде с бизнес-аналитиками, в то время как Data Scientist может работать над проектами в одиночку или в небольших группах. Решите, какой стиль работы вам ближе.
Помните, что важно подходить к выбору профессии осознанно и обдуманно. Интересы, навыки и ценности играют важную роль в этом процессе. Постарайтесь найти баланс между тем, что вас увлекает, и тем, что востребовано на рынке труда, чтобы выбрать профессию, которая будет приносить вам удовлетворение.
Текст подготовила Екатерина Ячина