מה ההבדלים ביניהם ומה דרוש כדי להיות Data analyst ומה דרוש לאייש משרה של Data scientist?
מה עושה אנליסט ומה עושה מדען נתונים?
אנליסטים ומדעני נתונים עובדים עם נתונים, אבל כל אחד מהם בוחן את הנתונים מזווית אחרת. ההבדל העיקרי בין התחומים הוא ההיקף. מדע נתונים עוסק במקרו – בהיקף רחב יותר של נתונים וניתוח נתונים מרוכז יותר ממדע הנתונים ומתמקד במיקרו ובמימוש התובנות לביצוע שניתן ליישם באופן מידי. כמו כן, בעיבוד ובביצוע של ניתוח סטטיסטי על גבי מערך נתונים קיים וממוקד באסטרטגיה העסקית של הארגון.
אנליסטים בוחנים את הנתונים לרוב על מנת לזהות מגמות וליצור תחזיות שיעזרו, כאמור, לארגון לקבל החלטות עסקיות טובות יותר ואילו מדעני נתונים מתכננים תהליכים חדשים למידול וייצור נתונים באמצעות אלגוריתמים ומודלים שונים.
מה צריך לדעת לכל אחד מהתחומים?
מדעני נתונים ואנליסטים של נתונים מגיעים גם מרקע שונה ועוסקים בפעולות שונות. התפקיד של אנליסט נפוץ יותר בתעשיות כמו שירותי הבריאות, עולם הגיימינג והנסיעות ומדע הנתונים נפוץ יותר בענף האינטרנט ובעיקר בשיווק דיגיטלי.
מדעני נתונים ממלאים תפקיד חשוב בהתפתחות הבינה המלאכותית ולמידת מכונה, מיפוי של כמויות נתונים גדולות ושימוש באלגוריתם למציאת חיבורים שונים. מדעני נתונים משלבים בעבודתם בין סטטיסטיקה, מתמטיקה, תכנות, פתרון בעיות, לכידת נתונים וכוד. אנליסטים מבצעים יישום של תהליך אלגוריתמי או מכני כדי להפיק תובנות על פי מה שכבר נבדק וידוע מבחינה מחקרית.
היכן עובד מדען נתונים והיכן עובד אנליסט?
תחומי הפעילות של דאטה סיינס הם בעיקר פיתוח מודלים מבוססי נתונים, למידת מכונות, AI, הנדסת מנועי חיפוש, ניתוח חברות. זהו תחום נפוץ בחיפוש באינטרנט במיוחד, כיוון שמנועי החיפוש משתמשים באלגוריתמים על מנת לספק את התוצאות המדויקות ביותר עבור שאילתות חיפוש במהירות וכן בפרסום הדיגיטלי, כיוון ששיווק דיגיטלי משתמש באלגוריתמים למידע מהתאמת באנרים לפי המשתמש ועד מודעות שיזכו ליותר קליקים.
ניתן למצוא את הפעילות שלהם גם בתחומים של מערכות המלצת תוכן למיניהן המיועדות למציאת מוצרים ושדרוג חוויית המשתמש.
מדעני נתונים לרוב ידרשו לידע מעמיק ב-SAS או R, קידוד בפייתון הנחשבת לשפת הקידוד הנפוצה ביותר במדעי הנתונים יחד עם PERL וג’אווה. רובם בעלי ידע בפלטפורמת Hadoop ובמסדי נתונים, כולל SQL.
ממדעני נתונים יצופה לטפל בנתונים מובנים ולא מובנים במטרה לפתח מודלים עסקיים (בין אם מוצרים או שירותים) מבוססי נתונים על מנת לסייע לארגון לדייק בהפקת המוצרים והשירותים המתאימים ביותר ללקוחותיו.
מהם תחומי האחריות של כל אחד מהשניים?
תחומי הפעילות של דאטה אנליטיקס הם שירותי בריאות, משחקים, נסיעות, תעשיות עם צרכי נתונים מיידיים. המיומנויות הנדרשות ממנו כוללות לרוב כישורי תכנות ב-R ובפייתון, כישורים סטטיסטיים וידע במתמטיקה, כריית נתונים, עבודה עם מחסני נתונים, כישורים הקשורים בהדמיית נתונים. אנליסטים מנתחים נתונים באמצעות כלים שונים על מנת לענות גם על שאילתות קיימות כמו למשל, מדוע קמפיין שיווקי עבד טוב יותר בפלטפורמה מסוימת ומדוע המכירות עלו ברבעון מסוים.
ניתן להתמחות גם במגוון סוגי ניתוח נתונים הן במחקרי שוק והן בפיננסים, שיווק ופרסום, אסטרטגיה בינלאומית ועוד. המומחיות הטכנית חשובה מאוד להצלחה בתפקיד. במסגרת העבודה אנליסטים אחראים לרוב על תכנון ותחזוקה של מערכות ומסדי נתונים, הכנת דוחות, דפוסים ותחזיות.
לעומתם, מדעני נתונים מעריכים אל הלא ידוע עדיין על ידי שאילות, כתיבת אלגוריתמים ובניית מודלים סטטיסטיים. לרוב מדעני נתונים עובדים בתהליך רב שלבי של Data Mining הכולל טיפול בנתונים מפיצוח האתגר העסקי דרך מרחב הנתונים ועד בחינת אופי וטיב הנתונים וכלה בפיתוח מודלים לכריית נתונים, הפקת תובנות מהתוצאות המתקבלות וליווי האנליסטים בהטמעת הפתרונות הדרושים. בבסיס העבודה איתור מגמות על מנת לייצר תובנות משמעותיות כמו גם לשמור על מצבור נתונים אופטימלי וארכיטקטורות מודלים.
כדי להגיע לכל אחד מהתחומי חשוב ללמוד קורסים מקצועיים המקנים את הכלים המעשיים בעבודה. קורס דאטה סיינס מתבסס על בעלי ידע וניסיון מעשי בעולמות הדאטה במיוחד אחזור, עיבוד וניתוח נתונים, ידע בסיסי ב-SQL, רקע בכתיבת קוד וידע סטטיסטי ברמת קורס מבוא לסטטיסטיקה וכולל נושאים כמו Data Analysis and Visualization with Python, למידת מכונה, SQL באוריינטציה למדע הנתונים ועוד. קורס דאטה אנליטיקס ממוקד ב-Hadoop, סוגי בסיסי נתונים של NoSQL., POWER BI ועוד ומתאים גם לחסרי רקע בתחום. אז במה תבחרו להתמקד בקריירת הדאטה שלכם?
