Data Analyst или Data Scientist — кем бы вам хотелось быть?

    Каково находиться в каждой из этих ролей, рассказывает Matt Przybyla, автор статьи, опубликованной в блоге towardsdatascience.com. Предлагаем вам ее перевод.


    Фото с сайта Unsplash. Автор: Christina @ wocintechchat.com

    Мне довелось поработать и профессиональным аналитиком данных (Data Analyst), и исследователем данных (Data Scientist). Думаю, было бы полезно поделиться опытом по каждой должности, указывая ключевые различия в повседневных задачах. Я надеюсь, что моя статья поможет определиться, что подходит именно вам. А тем, кто уже работает, возможно, после прочтения захочется изменить свою должность. Некоторые начинают аналитиками данных, а затем переходят в исследователи. Не так популярен, но не менее интересен путь от исследователя на невысоких позициях до аналитика на позиции сеньора. Обе должности имеют свои особенности и требуют определенных умений, о которых необходимо знать, прежде чем сделать следующий большой шаг в профессиональном развитии.

    Ниже я, опираясь на свой опыт, расскажу, что такое быть аналитиком данных и исследователем данных, и подробно отвечу на наиболее частые вопросы о каждой позиции.

    Data Analyst


    Если вы хотите описывать данные за прошедший период или текущий момент и презентовать стейкхолдерам ключевые результаты поиска, полную визуализацию изменений и тенденций, значит, вам подходит позиция аналитика данных. У упомянутых должностей есть общие черты, которые я описывал в другой статье, охватывающей сходства и различия между необходимыми для этих позиций навыками. Сейчас же я хочу показать, как роль аналитика данных в сравнении с ролью исследователя данных ощущается. Очень важно понимать, чего ждать этим специалистам в их повседневной работе. Аналитик будет взаимодействовать с разными людьми, много общаться и поддерживать высокий темп выполнения задач — выше, чем требуется от исследователя данных.

    Поэтому впечатления, получаемые на каждой из должностей, могут сильно различаться.

    Ниже вы найдете ответы на самые частые вопросы о том, с чем сталкиваются аналитики данных.

    • С кем придется работать?

    В основном со стейкхолдерами компании, которые запрашивают обобщение данных, визуализацию выводов и отчеты по результатам. Общение, как правило, устное или через цифровые каналы: электронную почту, Slack и Jira. По моему опыту, вам предстоит тесно взаимодействовать с человеческой и аналитической составляющими бизнеса, а не инженерной и производственной.

    • Кому предоставляются результаты?

    Вероятнее всего, вышеупомянутым стейкхолдерам. Однако если у вас есть менеджер, вы отчитываетесь перед ним, а он уже передает данные стейкхолдерам. Не исключен и вариант, когда вы собираете пул запросов, составляете по ним отчет и презентуете стейкхолдерам. Для составления отчетов у вас могут быть такие инструменты, как Tableau, Google Data Studio, Power BI и Salesforce, которые обеспечивают легкий доступ к данным, например к файлам CSV. Другие инструменты требуют больше технических усилий — составления расширенных запросов к базам данных с помощью SQL.

    • Какими будут темпы работы над проектом?

    Значительно выше, чем у исследователей данных. Вы можете подготавливать несколько пулов данных (запросов) или отчетов ежедневно и крупные презентации с выводами еженедельно. Поскольку вы не строите модели и не составляете прогнозы (обычно), а результаты скорее описательные и ситуативные, работа идет быстрее.

    Data Scientist


    Исследователи данных довольно сильно отличаются от аналитиков данных. Они могут использовать одинаковые инструменты и языки, но исследователю приходится работать с другими людьми, над более крупными проектами (такими как создание и внедрение модели машинного обучения) и тратить на это больше времени. Аналитики данных обычно работают над своими проектами самостоятельно: например, использовать панель Tableau для презентации результатов может и один человек. Исследователи данных вправе привлекать нескольких инженеров и менеджеров по продукту для эффективного выполнения бизнес-задач с использованием правильных инструментов и качественных решений.

    • С кем придется работать?

    В отличие от аналитика данных, вам предстоит взаимодействовать со стейкхолдерами только по некоторым вопросам, по другим же, связанным с моделями и результатами их использования вопросам вы будете обращаться к инженерам данных, инженерам по программному обеспечению и менеджерам по продукту.

    • Кому предоставляются результаты?

    Вы можете делиться ими со стейкхолдерами, а также с инженерами, которым важно иметь представление о готовом продукте, чтобы, например, разработать UI (пользовательский интерфейс) в соответствии с вашими прогнозами.

    • Какими будут темпы работы над проектом?

    Вероятно, самая большая разница в восприятии и функционировании этих должностей заключается в количестве времени на каждый проект. Скорость работы аналитиков данных довольно высока, а исследователям данных могут потребоваться недели или даже месяцы для завершения проекта. Разработка моделей и подготовка проектов исследователя данных — это долгие процессы, поскольку они включают сбор данных, разведочный анализ данных, создание основной модели, итерирование, настройку модели и извлечение результатов.

    Заключение



    Фото с сайта Unsplash. Автор: Markus Winkler

    Аналитики и исследователи данных пользуются одинаковыми инструментами, такими как Tableau, SQL и даже Python, но профессиональные задачи у них могут быть очень разными. Повседневная деятельность аналитика данных включает больше собраний и личного взаимодействия, требует прокачанных софт-скиллов и быстрого выполнения проектов. Работа исследователя предполагает более долгие процессы, общение с инженерами и менеджерами по продуктам, а также построение прогностических моделей, осмысляющих новые данные или явления в их развитии, тогда как аналитики фокусируются на прошлом и текущем состоянии.

    Надеюсь, статья была интересной и полезной. Спасибо за внимание!
    Plarium
    Разработчик мобильных и браузерных игр

    Комментарии 1

      +1

      Ничего так, но можно было бы подробнее разложить

      Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

      Самое читаемое