Data Analyst (Αναλυτής Δεδομένων):

Ορισμός: Ο αναλυτής δεδομένων είναι υπεύθυνος για τη συλλογή, επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων με σκοπό την παραγωγή αναφορών και παρουσιάσεων. Χρησιμοποιεί συχνά εργαλεία όπως το Excel και άλλα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων για να παράγει πληροφορίες που βοηθούν στη λήψη αποφάσεων.

Data Scientist (Επιστήμονας Δεδομένων):

Ορισμός: Ο επιστήμονας δεδομένων είναι ένα βήμα παραπέρα και εκτελεί προηγμένη ανάλυση δεδομένων, χρησιμοποιώντας συχνά προγραμματιστικές γλώσσες και εργαλεία όπως το Python και το R. Στοχεύει στην ανάλυση μεγάλων και πολύπλοκων συνόλων δεδομένων για την ανακάλυψη τάσεων, πρότυπων και προβλέψεων

Περιγραφή Εργασίας για έναν Data Analyst (Αναλυτή Δεδομένων):

Ο Αναλυτής Δεδομένων είναι υπεύθυνος για τη συλλογή, τον προσδιορισμό προτύπων και την ερμηνεία των δεδομένων. Χρησιμοποιεί εργαλεία όπως το Excel για τη δημιουργία αναφορών, γραφημάτων και πινάκων που υποστηρίζουν τη λήψη αποφάσεων. Ο Αναλυτής Δεδομένων επίσης προετοιμάζει περιληπτικές αναφορές που παρέχουν ενδιαφέρουσες εργασιακές ή επιχειρηματικές πληροφορίες.

Περιγραφή Εργασίας για έναν Data Scientist (Επιστήμονας Δεδομένων):

Ο Επιστήμονας Δεδομένων αναλαμβάνει προηγμένη ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας προγραμματιστικές γλώσσες και εργαλεία. Εξερευνά μεγάλα σύνολα δεδομένων, εφαρμόζει μοντέλα μηχανικής μάθησης και αναπτύσσει αλγόριθμους για την ανάλυση πολύπλοκων δεδομένων. Ο Επιστήμονας Δεδομένων στοχεύει στην εξαγωγή ενδιαφερουσών προβλέψεων και προτάσεων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη λήψη στρατηγικών αποφάσεων.

Σύντομη Περιγραφή Εργασίας

 Data Analyst:

  • Πραγματοποιεί αναλύσεις
  • Δημιουργεί οπτικοποιήσεις
  • Αναφέρεται στους ενδιαφερόμενους φορείς

 Data Scientist:

  • Δημιουργεί μοντέλα
  • Προβλέπει μελλοντικές τάσεις
  • Αναπτύσσει αλγόριθμους μηχανικής μάθησης

 Καθημερινότητα ενός Data Analyst:

 Συλλογή Δεδομένων:

Συλλέγει δεδομένα από διάφορες πηγές, όπως βάσεις δεδομένων, αρχεία Excel, APIs, κ.λπ.

Καθαρισμός και Προεπεξεργασία Δεδομένων:

Καθαρίζει και επεξεργάζεται τα δεδομένα για να εξασφαλίσει την ποιότητα και τη συνοχή τους.

Ανάλυση Δεδομένων:

Εφαρμόζει στατιστικές και αναλυτικές μεθόδους για την ανάλυση των δεδομένων και την εξαγωγή συμπερασμάτων.

Δημιουργία Αναφορών και Οπτικοποιήσεων:

Δημιουργεί αναφορές, γραφήματα και άλλες οπτικοποιήσεις για την επικοινωνία των αποτελεσμάτων με άλλα μέλη της ομάδας ή της εταιρείας.

Συμμετοχή σε Συναντήσεις:

Συμμετέχει σε συναντήσεις με άλλα μέλη της ομάδας, πελάτες ή διευθυντικό προσωπικό για να συζητήσει αποτελέσματα και σχέδια.

Ενημέρωση και Μάθηση:

Κρατάει ενημερωμένος για τις τελευταίες εξελίξεις στον τομέα των δεδομένων και αναπτύσσει νέες δεξιότητες.

Συνεργασία:

Συνεργάζεται με άλλα μέλη της ομάδας, όπως data scientists, developers και επαγγελματίες του μάρκετινγκ.

Προτάσεις Βελτίωσης:

Κατανοεί τις ανάγκες της επιχείρησης και κατατάσσει προτάσεις για βελτιώσεις στη διαχείριση των δεδομένων.

Καθημερινότητα ενός Data Scientist:

 Κατανόηση του Προβλήματος:

Συνεργάζονται με επαγγελματίες του τομέα για να κατανοήσουν τα προβλήματα που χρειάζεται να λυθούν με τη χρήση δεδομένων.

 Συλλογή και Καθαρισμός Δεδομένων:

Συλλέγουν και καθαρίζουν μεγάλα σύνολα δεδομένων από διάφορες πηγές.

Ανάλυση Δεδομένων:

Εφαρμόζουν προηγμένες αναλυτικές μεθόδους, όπως μηχανική μάθηση, για την ανάλυση δεδομένων και την εξαγωγή πληροφοριών.

Ανάπτυξη Μοντέλων Μηχανικής Μάθησης:

Δημιουργούν, εκπαιδεύουν και βελτιστοποιούν μοντέλα μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη ή την ταξινόμηση.

 Επικοινωνία Αποτελεσμάτων:

Δημιουργούν αναφορές και οπτικοποιήσεις για να μεταφέρουν τα αποτελέσματα της ανάλυσής τους σε μη τεχνικούς συνεργάτες και ανώτερα στελέχη.

 Συνεχής Εκπαίδευση και Εξέλιξη:

Παρακολουθούν τις τελευταίες εξελίξεις στον τομέα της επιστήμης των δεδομένων και εξελίσσουν τις δεξιότητές τους.

 Συνεργασία με Άλλα Μέλη της Ομάδας:

Συνεργάζονται με άλλους data scientists, data analysts, developers και επαγγελματίες του τομέα.

 Εφαρμογή Αλγορίθμων και Τεχνικών Μηχανικής Μάθησης:

Επιλέγουν και εφαρμόζουν κατάλληλους αλγορίθμους μηχανικής μάθησης για την επίλυση συγκεκριμένων προβλημάτων.

Συμβολή σε Επιχειρησιακές Αποφάσεις:

Παρέχουν επιχειρησιακή στήριξη, βοηθώντας την εταιρεία να λαμβάνει αποφάσεις βασισμένες στα δεδομένα.

Μισθός και προοπτικές  καριέρας ενός Data Analyst:

  • Υψηλά ζητούμενο
  • Μέσος μισθός $70k
  • Κλάδοι Πληροφορικής, Υγείας, Χρηματοοικονομικών, Ασφαλιστική

 Μισθός και προοπτικές καριέρας ενός Data Scientist:

  • Δημοφιλή επάγγελμα
  • Μέσος μισθός $100k
  • Κλάδοι Πληροφορικής, Υγείας, Χρηματοοικονομικών, Ασφαλιστική

 Το background και η εκπαίδευση ενός Data Analyst:

  • Πτυχίο Α.Σ. ή Β.Σ. σε στατιστικό πεδίο
  • Κάποιες γνώσεις προγραμματισμού και βάσεων δεδομένων

 Το background και η εκπαίδευση ενός Data Scientist:

  • Μεταπτυχιακό ή Διδακτορικό
  • Εξειδίκευση σε γλώσσες προγραμματισμού και βάσεις δεδομένων

 Οι δεξιότητες ενός Data Analyst:

  • Πάθος για την επιχείρηση
  • Δεξιότητες επικοινωνίας
  • Ένστικτα επίλυσης προβλημάτων
  • Δεξιότητες καθαρισμού/ ανάλυσης δεδομένων

 Οι δεξιότητες ενός Data Scientist:

  • Ικανότητα να διακρίνει το μεγαλύτερο πλαίσιο
  • Διαπολιτισμική επικοινωνία
  • Δεξιότητες κατασκευής μοντέλων

 Data Analyst: Τι ακολουθεί μετά;

  • Επιστήμονας Δεδομένων
  • Προχωρημένος Ειδικός Αναλυτής Δεδομένων
  • Σύμβουλος Ανάλυσης Δεδομένων

 Data Scientist: Τι ακολουθεί μετά;

  • Συνεισφέρων ως εξειδικευμένος επιστήμονας δεδομένων
  • Διευθυντής ομάδας επιστήμης δεδομένων

 Data Analyst: Ποιο είναι το καλύτερο;

  • Αν δεν έχει το σύνολο των δεξιοτήτων ή αν δεν έχει εμπειρία στη δημιουργία μοντέλων

 Data Scientist: Ποιο είναι το καλύτερο;

  • Αν έχει μεταπτυχιακό ή διδακτορικό σε στατιστικό πεδίο και εξειδίκευση σε γλώσσες προγραμματισμού και βάσεις δεδομένων.