No tengo idea sobre Netflix, pero puedo darte las diferencias entre el trabajo de Data Scientist y Data analyst.
Comparación sabia entre la ciencia de datos y el análisis de datos
Científico de datos vs analista de datos según la definición
- ¿Quién tiene más conocimientos, un científico de datos o un agricultor?
- ¿Qué hiciste como estudiante para prepararte para convertirte en un científico de datos?
- ¿Quiénes son los mejores científicos de datos?
- ¿El trabajo de un asociado de tecnología de negocios de zs asociado está relacionado con la ciencia de datos?
- ¿Cómo debería ser reclutado como científico de datos / analista de datos directamente de la universidad?
- Un rol de Data Scientist es predecir el futuro basado en patrones pasados. Mientras que el analista de datos encuentra información significativa de los datos.
- El papel del científico de datos es generar su propia pregunta. Pero el analista de datos encuentra las respuestas a otros grupos de preguntas.
- Como los científicos de datos tienen lo que si. Pero los analistas de datos son los que hacen el análisis diario
- El científico de datos aborda problemas comerciales. También ofrece una predicción precisa del valor del negocio una vez resuelto. Mientras que Data Analyst solo aborda problemas de negocios
- El científico de datos utiliza el aprendizaje automático para extraer información. Pero Data Analyst utiliza una herramienta R / SAS para extraer información.
- El papel del científico de datos es explorar y examinar la información. Explora información de muchas fuentes desconectadas. Pero Data Analyst explora y examina datos de una sola fuente.
- La predicción de Data Scientist es muy alta. Puede ser exacto hasta el 90%. Pero, los analistas de datos no predicen. Solo resuelven la pregunta dada por el negocio.
- A Los científicos de datos formularán preguntas. Formulan esas preguntas cuyas soluciones pueden beneficiar al negocio. Pero Data Analyst solo resuelve las preguntas dadas por las empresas.
- Un científico de datos debe tener un sólido conocimiento en modelos estadísticos y aprendizaje automático. El analista de datos necesita un conocimiento sólido en SAS / R
2. Analista de datos versus científico de datos según las responsabilidades
a) Responsabilidades de un científico de datos
- Limpieza y procesamiento de datos.
- Predicción del problema empresarial. Sus roles son dar resultados futuros de ese negocio.
- Desarrollar modelos de aprendizaje automático y métodos analíticos.
- Encuentre nuevas preguntas comerciales que luego puedan agregar valor al negocio.
- Minería de datos utilizando métodos de vanguardia.
- Presentar resultados de manera clara y hacer el análisis ad-hoc.
b) Responsabilidades del analista de datos
- Identifique cualquier problema de calidad de datos en la adquisición de datos.
- Resolviendo problemas de negocios. Al mapear y luego rastrear los datos.
- Un analista de datos debe coordinarse con los ingenieros para recopilar nuevos datos.
- Realizar análisis estadísticos de datos comerciales.
- Documentar los tipos y la estructura de los datos comerciales.
3. Roles de analista de datos vs científico de datos basados en conjuntos de habilidades
a) Roles de Data Scientist según sus habilidades
- Las creatividades de datos
- Desarrolladores de datos
- Investigadores de datos
- Los empresarios de datos
b) Roles de analista de datos según sus habilidades
- Administradores de bases de datos
- Operaciones
- Los arquitectos de datos
- A analistas de datos
4.4. Data Scientist vs Data Analyst – Salario
Las estadísticas a continuación muestran el salario de Data Scientist vs Data Analyst-
Para saber más, consulte el siguiente enlace:
Diferencias entre Data Scientist y Data Analyst