データサイエンティストとデータアナリストの違い、21世紀の2つの最も「セクシーな」職業

データアナリストのイラスト(写真:ドク。ピクサベイ)

YOGYAKARTA - この記事では、データサイエンティストとデータアナリストの違いについて議論します、得られた収入は非常に素晴らしいので、これら2つの職業は増加しています、そしてそれは今後10年以上にわたって緊急に必要とされる職業になると予測されています。

科学者データとデータアナリストには、多くの注目を集めている「オンデマンド」の職業、特に技術分野の労働者が含まれます。この分野での高いキャリア需要は、多くの企業がビッグデータを将来の戦略の参考に処理し始めているためです。さて、この活動に関連する2つの職業は、データ科学者とデータアナリストです。では、この 2 つの違いは何ですか?

データサイエンティストとデータアナリストの違い

Insight Globalによると、データサイエンティストは、大規模なデータセットを収集して解釈する熟練したアナリストです。

データサイエンティストは、大きなデータセット(ビッグデータ)でトレンドやパターンを特定して、企業がパフォーマンスを向上させ、顧客を巻き込み、利益を上げるためにどのような行動を取るべきかを理解することができます。

データサイエンティストには以下のタスクがあります。

データサイエンティストは、次の形式でアウトプットを生成することが期待されています。

ほぼすべての企業が科学者データを必要としています。米国労働統計局は、科学者データの仕事が2021年から2031年にかけて36%増加し、この仕事を「21世紀の最もセクシーな仕事」と呼んでいると予測しています。

一方、データアナリストは、財務省の公式ウェブサイトから引用された、問題に関連するデータを分析することによって問題を解決するように求められる人です。

アナリスト データは、変換とモデリングに必要なデータにアクセスできます。これらのデータから、彼はデータを処理して結論を導き出し、視覚化を行います。

アナリストのデータには、データ視覚化技術スキル、要約および参考統計、プレゼンテーションおよびコミュニケーションスキルが必要です。

データアナリストの役割は次のとおりです。

データアナリストは、会社の日々の業務に役立つ洞察を生み出します。データ分析の予想される出力は次のとおりです。

これは、データサイエンティストとデータアナリストの違いに関する情報です。他の興味深いニュースを入手するには、引き続き VOI.ID を読んでください。