Navigare tra i Titoli di Lavoro nel Data Science Data Analyst vs Data Scientist vs Data Engineer

Esplorando le Differenze tra i Titoli di Lavoro nel Data Science Data Analyst vs Data Scientist vs Data Engineer

 

Navigare sembra la scelta giusta di parole. La scienza dei dati a volte può sembrare un mare selvaggio che porta a riva un nuovo titolo di lavoro o specializzazione ogni pochi minuti. Grazie mille, scienza dei dati. Ti apprezziamo per la tua dinamicità e bravura, ma cosa ne facciamo?

Cominciamo con le basi. Quando dico lavori sulla scienza dei dati, intendo la scienza dei dati in senso ampio che include tutti i lavori sui dati. Per me, tutti questi sono titoli di lavoro sulla scienza dei dati.

In secondo luogo, data analyst, data scientist e data engineer non sono più lavori nuovi. Ma ancora causano qualche confusione su chi fa cosa. C’è una leggera sovrapposizione tra i lavori, il che non aiuta.

• Tra Sogni e Realtà Testo Generativo e Allucinazioni
• Con il pensionamento dei baby boomer, le aziende tedesche si affidano ai robot
• Controllare i farmaci contraffatti utilizzando uno smartphone

Molte aziende peggiorano la situazione quando hanno un team dati formato da una sola persona. Sì, start-up, sto parlando proprio di voi!

No, data analyst, data scientist e data engineer non sono lo stesso lavoro! Chi l’avrebbe mai detto?

Pur avendo diverse aree di competenza e focus, tutti lavorano verso lo stesso obiettivo come parte di un team dati all’interno di un’azienda.

 

Perché i ruoli dei dati sono cruciali

 

Ogni azienda vede valore nei dati e utilizza un team dati per estrarlo. In generale, ci sono cinque obiettivi comuni che la maggior parte delle aziende cerca di raggiungere.

 

1. Decisioni consapevoli

 

I dati hanno permesso alle aziende di smettere di agire a tentoni e di fare affidamento sull’intuito degli esperti di business (leggasi: fortuna). Grazie agli avanzamenti tecnologici, la varietà dei dati e le possibilità del loro utilizzo sono aumentate.

La scienza dei dati utilizza i dati per fornire conoscenze che guidano strategie e decisioni aziendali.

 

2. Migliorare l’esperienza del cliente

 

Le aziende devono essere orientate al cliente perché è da lì che proviene il loro denaro. La scienza dei dati consente alle aziende di analizzare il comportamento e il feedback dei clienti. Ciò consente alle aziende di personalizzare i loro prodotti e servizi per i clienti e prevedere le loro esigenze.

 

3. Efficienza operativa

 

Pur cercando di guadagnare il più possibile dai loro clienti, le aziende cercano di farlo nel modo più efficiente. Leggasi: al costo più basso possibile. La scienza dei dati aiuta in questo. Può automatizzare e velocizzare compiti, ottimizzarli e individuare punti critici. In breve, occuparsi del lato dei costi del business.

 

4. Innovazione e competitività

 

La scienza dei dati stimola l’innovazione identificando e prevedendo le esigenze dei clienti, le tendenze del settore, i cambiamenti nell’economia e così via. L’innovazione può riferirsi ai prodotti esistenti o nuovi, alle strategie di marketing e vendita e ai processi di produzione, ma non si limita a ciò.

 

5. Gestione del rischio

 

Il business è rischioso, ahem, business. La scienza dei dati aiuta a identificare, valutare e gestire i rischi potenziali per l’azienda.

 

Titoli di lavoro sulla scienza dei dati

 

Non possiamo analizzare le differenze tra i titoli di lavoro a meno che non abbiamo definizioni chiare per ciascuno. Cominciamo da quello. Poi passeremo alle responsabilità, alle competenze, agli strumenti utilizzati e alle prospettive di carriera.

 

Data Analyst

 

Sommario del ruolo: I data analyst, piuttosto ovviamente, analizzano i dati. Lo fanno per identificare pattern e ottenere informazioni utilizzabili. Queste informazioni vengono presentate attraverso report e dashboard, consentendo ai responsabili delle decisioni di prendere decisioni consapevoli.

I data analyst sono principalmente responsabili dell’analisi dei dati descrittiva (Cosa è successo?) e diagnostica (Perché è successo?).

Principali responsabilità:

• Pulizia dei dati: Preparare i dati per l’analisi standardizzandoli, cambiandone il formato e gestendo duplicati, valori mancanti e incongruenze dei dati.
• Analisi dei dati: Utilizzare metodi statistici per comprendere tendenze, pattern e informazioni all’interno dei dati.
• Visualizzazione e reportistica dei dati: Comunicazione dei risultati dell’analisi dei dati attraverso report, visualizzazioni dei dati e dashboard.

Competenze chiave e strumenti: Le principali competenze e strumenti utilizzati possono essere dedotti dalla descrizione del ruolo.

Percorso di carriera: Gli analisti dei dati possono passare a ruoli di analisti più senior. Con maggiore esperienza ed ulteriori competenze, possono passare a ruoli specialistici, come lo statistico, l’analista aziendale o addirittura lo scienziato dei dati.

Scienziato dei dati

Sintesi del ruolo: Gli scienziati dei dati analizzano anche loro i dati, ma a un livello più avanzato. Utilizzano modelli statistici e algoritmi di apprendimento automatico per determinare la probabilità di eventi futuri. Ciò indica che, a differenza degli analisti dei dati, si occupano di analisi dati predittive (Che cosa accadrà?) e prescrittive (Cosa dovrebbe essere fatto?).

Responsabilità chiave:

• Analisi avanzata: Utilizzare tecniche statistiche avanzate per estrarre informazioni dai dati.
• Apprendimento automatico: Implementare algoritmi di apprendimento automatico per apprendere dai dati esistenti.
• Modellazione predittiva: Creare e utilizzare modelli per predire eventi futuri sui dati attuali e nuovi.

Queste responsabilità chiave si basano sullo stesso lavoro svolto dagli analisti dei dati. Gli scienziati dei dati non possono fare a meno anche della pulizia dei dati e della visualizzazione dei dati.

Competenze chiave e strumenti: Ecco le competenze e gli strumenti necessari per essere uno scienziato dei dati. Noterai che vi è una certa sovrapposizione con gli analisti dei dati.

Percorso di carriera: Gli scienziati dei dati iniziano come scienziati dei dati junior e possono passare a senior scienziati dei dati, scienziati dei dati di punta e direttori della scienza dei dati. Possono anche seguire altre direzioni, come diventare specialisti in intelligenza artificiale, ingegneri di apprendimento automatico o ricercatori informatici e dell’informazione.

Ingegnere dei dati

Sintesi del ruolo: Gli ingegneri dei dati costruiscono sistemi di dati con lo scopo di raccogliere, memorizzare e trasportare dati. Assicurano la disponibilità, la qualità e l’analizzabilità dei dati per tutti gli utenti dei dati.

Responsabilità chiave:

• Architettura dei dati: Costruire sistemi di dati basati sul design previsto dagli architetti dei dati.
• Data Pipeline: Costruire il sistema che consente ai dati di essere trasmessi da più fonti di dati a database, data warehouse e data lake, pronti per l’uso da parte di altri utenti dei dati.
• Garanzia della qualità dei dati: Identificare errori e incongruenze nei dati, eliminarli e migliorare l’accuratezza e l’affidabilità dei dati.

Sì, gli ingegneri dei dati si concentrano su queste attività. Ma anche loro non possono evitare la pulizia dei dati e la visualizzazione dei dati.

Competenze chiave e strumenti: Ecco le competenze e gli strumenti usati dagli ingegneri dei dati.

Percorso di carriera: La carriera degli ingegneri dei dati può progredire fino ad ingegneri dei dati senior o architetti dei dati. Possono anche specializzarsi in aree come big data, apprendimento automatico o business intelligence.

I diagrammi di Venn degli analisti dei dati, degli scienziati dei dati e degli ingegneri dei dati

Abbiamo visto le differenze tra i tre lavori. Lungo il percorso, abbiamo anche notato una sovrapposizione tra i lavori in termini di competenze richieste.

Per una comprensione rapida, queste possono essere rappresentate utilizzando i diagrammi di Venn.

Puoi vedere che le competenze condivise da tutti e tre i lavori sono:

1. Codifica
2. Manipolazione dei dati
3. Cloud computing
4. Visualizzazione dei dati

Le competenze aggiuntive condivise tra due lavori sono evidenziate.

Gli analisti dei dati non hanno competenze uniche che li contraddistinguono; anche altri lavori necessitano di queste competenze in certa misura.

Competenze uniche per i data scientist includono:

1. Creazione, test e implementazione di modelli
2. Intelligenza artificiale

Competenze speciali per gli ingegneri dei dati includono:

1. Integrazione dei dati, ETL/ELT e processamento
2. Data warehousing

Ora useremo la stessa visualizzazione per mostrare gli strumenti utilizzati in questi lavori.

L’immagine mostra che tutti e tre i lavori condividono questi strumenti:

1. SQL
2. Python
3. Database relazionali
4. Database cloud
5. Database NoSQL
6. Strumenti per il business intelligence e la visualizzazione dei dati

Gli strumenti aggiuntivi condivisi tra due lavori sono evidenziati.

Gli strumenti utilizzati dagli analisti dei dati vengono utilizzati anche da almeno un altro lavoro. Anche se i lavori potrebbero condividere gli stessi tipi di strumenti, potrebbero utilizzarli in misura diversa, o gli strumenti esatti all’interno di una categoria potrebbero essere diversi.

Gli strumenti unici per i data scientist includono:

1. R
2. Strumenti per la scienza dei dati e il machine learning

Gli strumenti unici per gli ingegneri dei dati includono:

1. Java
2. Scala
3. Go
4. Strumenti per l’integrazione dei dati, ETL/ELT e processamento dati
5. Strumenti per il data warehousing

Bridging the Gaps: La collaborazione è fondamentale

Abbiamo visto che ogni ruolo ha responsabilità distinte e utilizza strumenti diversi. Ci sono anche delle sovrapposizioni tra tutti e tre i lavori. Questo mostra che questi lavori non sono mondi completamente diversi e la collaborazione tra gli analisti dei dati, i data scientist e gli ingegneri dei dati in un team di dati è cruciale.

Sia gli analisti dei dati che i data scientist fanno affidamento sull’infrastruttura e sui dati puliti e organizzati di alta qualità. D’altra parte, gli ingegneri dei dati devono collaborare con gli analisti dei dati e i data scientist, in quanto sono utenti dei dati, quando costruiscono l’architettura dei dati e forniscono i dati stessi.

I data scientist spesso devono collaborare con gli analisti dei dati per comprendere meglio il contesto aziendale.

Conclusioni: Scegli il tuo percorso

Le differenze e le somiglianze tra gli analisti dei dati, i data scientist e gli ingegneri dei dati dovrebbero essere molto più chiare ora.

In conclusione,

• Se estrarre informazioni dai dati e comunicarle è la tua cosa, l’analisi dei dati potrebbe essere la tua strada.
• Se costruire modelli predittivi e utilizzare algoritmi di apprendimento automatico ti stimola, considera la scienza dei dati.
• Se senti che costruire l’architettura dei dati e garantire un flusso regolare dei dati ti renderà felice, allora l’ingegneria dei dati potrebbe essere la scelta giusta.

Se desideri saperne di più, ecco ulteriori dettagli sulle differenze tra ingegneri dei dati e data scientist, e anche tra analisti dei dati e data scientist.

****[Nate Rosidi](https://twitter.com/StrataScratch)**** è un data scientist e responsabile strategico del prodotto. È anche un professore a contratto che insegna analisi e fondatore di StrataScratch, una piattaforma che aiuta i data scientist a prepararsi per i colloqui con domande di interviste reali delle principali aziende. Connettiti con lui su Twitter: StrataScratch o LinkedIn.