כמה פעמים חשבתם שאנליסטים ודאטה סיינס הן תכלס אותם א.נשים.
יש לי חידוש , אנחנו לא.
אחרי אלפי פעמים שבהם הייתי צריכה להסביר לחברים שלי מה אני עושה, החלטתי להעלות פוסט בו אסביר בדיוק מה כל אחד עושה ולפזר את העמימות סביב הנושא.
התפקידים בעולמות הדאטה מתחלקים לכמה סוגים שונים:
Data Science, Data engineer/developer , BI/Product/Data Analyst
חל בלבול בעיקר כי החברות עצמן לא יודעות מה הן מחפשות וכל אחת מגדירה את התפקיד בצורה שונה.
בפוסט הזה נבחן את ההבדלים המהותיים של האנליסט מול הדאטה סיינס.
נתחיל? יאללה
האנליסט והסיינס עוסקים באותם דאטה בייס אך מזוויות שונות.
1. הדאטה סיינס מנסח את השאלות שיעזרו לחברה להבין יותר את משמעות הדאטה שיש להם ואיך לחשוב חכם יותר . בשונה ממנו האנליסט עובד עם השאלות העסקיות שצצות מצוותי הביזנס והפרודקט.
כלומר, הסיינס יוזם את השאלות ומפתח אותם בעצמו ואילו האנליסט עונה לדרישות קיימות.
2. בשני התפקידים צפויים לכתוב שאילתות, לעבוד עם צוותי הנדסה כדי לזהות את הנתונים הנכונים, לבצע מנגנון נתונים (הכנת נתונים לפורמט הנכון, נוח לניתוח / פרשנות) ולהפיק מידע מהם.
עם זאת, ברוב המקרים, אנליסט לא צפוי לבנות מודלים סטטיסטיים או ללמוד Machine learning ולכתוב סקריפטים . במקום זאת, אנליסט נתונים עובד בדרך כלל על SQL מובנה פשוט יותר או מסדי נתונים דומים או עם כלים / חבילות BI אחרות.
