Koja je razlika između Data Analyst i Data Scientist pozicije?
Iako su oba zanimanja vezana za rad sa podacima, Data Analyst i Data Scientist imaju različite uloge i nivoe tehničkih veština koje koriste u svakodnevnom radu.
Data Analyst – Tumačenje podataka za poslovne odluke
Analitičari podataka se uglavnom fokusiraju na analizu postojećih podataka kako bi pomogli kompanijama da razumeju trendove, unaprede poslovne procese i optimizuju strategije. Oni najčešće koriste Python, SQL, Excel, Power BI, Tableau i osnovne statističke metode za izvlačenje korisnih uvida i vizualizaciju podataka.
Tipični zadaci Data Analyst-a:
- Prikupljanje, obrada i analiza podataka
- Kreiranje izveštaja i vizuelizacija u Power BI-u ili Tableau-u
- Analiza tržišta, prodajnih rezultata i korisničkog ponašanja
- Predlaganje strategija na osnovu analize podataka
Data Analyst je odličan izbor za one koji žele da započnu karijeru u analizi podataka bez previše tehničke kompleksnosti.
Data Scientist – Kreiranje prediktivnih modela i mašinsko učenje
Za razliku od analitičara podataka, Data Scientist se ne bavi samo analizom postojećih podataka (iako radi i taj deo), već i razvijanjem prediktivnih modela koristeći napredne tehnike mašinskog učenja (Machine Learning). Ova uloga zahteva nešto dublje matematičko, statističko i programsko znanje, a uobičajeni alati su Python, R, TensorFlow, scikit-learn i baze podataka.
Tipični zadaci Data Scientist-a:
- Razvoj algoritama mašinskog učenja za predikciju trendova
- Obrada velikih skupova podataka (Big Data)
- Kreiranje modela za prepoznavanje obrazaca u podacima
- Optimizacija poslovnih procesa kroz AI i automatizovane analize
Ova pozicija je idealna za one koji žele da se bave dubljom analizom podataka, prediktivnim modelima i veštačkom inteligencijom.
Koju karijeru odabrati?
Ako vas interesuje rad sa podacima, ali ne želite previše programiranja, Data Analyst kurs je odličan početak. Ova pozicija je brži put ka zapošljavanju i može vam pomoći da kasnije pređete na kompleksnije analize te prediktivne modele i nadogradite svoje veštine za naredni korak, a to je Data Scientist.
S druge strane, ako želite da radite sa algoritmima, veštačkom inteligencijom (AI) i prediktivnim modelima, karijera Data Scientist-a može biti pravi izbor. Međutim, ona zahteva naprednije znanje matematike, statistike i programiranja, pa je potrebno više vremena za učenje.
Bez obzira koji pravac odaberete, veštine analize podataka su danas među najtraženijima na tržištu rada. Početak u jednoj oblasti ne znači da ne možete kasnije preći u drugu – najvažnije je da izgradite jake temelje i neprestano učite!
Na Coders Lab Data Science kursu možete da odaberete one module koji se tiču samo analize podataka ali možete i da idete korak dalje te savlade i mašinsko učenje za ulogu Data Scientista.