Data Analyst e Data Scientist: qual è la differenza?

Sia gli analisti di dati – Data Analyst- che i Data Scientist lavorano con i dati, ma lo fanno in modi diversi.

Gli analisti di dati e i data scientist rappresentano due dei lavori più richiesti e ben pagati nel 2021. Il World Economic Forum Future of Jobs Report 2020 ha elencato questi ruoli al primo posto per l’aumento della domanda in tutti i settori, seguiti immediatamente dagli specialisti di intelligenza artificiale e machine learning e specialisti di big data [ 1 ].

Sebbene ci sia innegabilmente molto interesse per i professionisti dei dati, potrebbe non essere sempre chiaro quale sia la differenza tra un analista di dati e uno scienziato di dati. Entrambi i ruoli lavorano con i dati, ma lo fanno in modi diversi.

Analisti di dati e scienziati dei dati: cosa fanno?

Una delle maggiori differenze tra analisti di dati e scienziati è ciò che fanno con i dati.

I Data Analyst in genere lavorano con dati strutturati per risolvere problemi aziendali tangibili utilizzando strumenti come linguaggi di programmazione SQL, R o Python, software di visualizzazione dei dati e analisi statistiche. Le attività comuni per un analista di dati potrebbero includere:

• Collaborare con i leader dell’organizzazione per identificare le esigenze informative
• Acquisizione dati da fonti primarie e secondarie
• Pulizia e riorganizzazione dei dati per l’analisi
• Analizzare i set di dati per individuare tendenze e modelli che possono essere tradotti in informazioni fruibili
• Presentare i risultati in un modo facile da capire per informare le decisioni basate sui dati

Per saperne di più: cosa fa un analista di dati? Una guida alla carriera

Gli scienziati dei dati spesso affrontano l’ignoto utilizzando tecniche di dati più avanzate per fare previsioni sul futuro. Potrebbero automatizzare i propri algoritmi di apprendimento automatico o progettare processi di modellazione predittiva in grado di gestire dati strutturati e non strutturati. Questo ruolo è generalmente considerato una versione più avanzata di un analista di dati. Alcune attività quotidiane potrebbero includere:

• Raccolta, pulizia ed elaborazione di dati grezzi
• Progettare modelli predittivi e algoritmi di apprendimento automatico per estrarre set di big data
• Sviluppo di strumenti e processi per monitorare e analizzare l’accuratezza dei dati
• Creazione di strumenti di visualizzazione dei dati, dashboard e report
• Scrittura di programmi per automatizzare la raccolta e l’elaborazione dei dati

Per saperne di più: Che cos’è un Data Scientist? Stipendio, competenze e come diventarlo

Data science vs. analytics: requisiti formativi

La maggior parte dei ruoli di analista di dati richiede almeno una laurea in un campo come matematica, statistica, informatica o finanza. Gli scienziati dei dati (così come molti analisti di dati avanzati) in genere hanno un master o un dottorato in scienza dei dati, tecnologia dell’informazione, matematica o statistica.

Mentre una laurea è stata generalmente il percorso principale verso una carriera nei dati, stanno emergendo alcune nuove opzioni per coloro che non hanno una laurea o esperienza precedente. Ottenendo un certificato professionale in analisi dei dati da Google o IBM , entrambi disponibili su Coursera, puoi sviluppare le competenze necessarie per un ruolo di livello base come analista di dati in meno di sei mesi di studio. Al completamento del certificato Google, avrai accesso a un consorzio di assunzione di oltre 130 aziende.

Se sei appena agli inizi, lavorare prima come analista di dati può essere un buon modo per avviare una carriera come scienziato di dati.

Competenze sui dati per scienziati e analisti

Sia i data scientist che gli analisti di dati lavorano con i dati, ma ogni ruolo utilizza un insieme leggermente diverso di competenze e strumenti. Molte competenze coinvolte nella scienza dei dati si basano su quelle utilizzate dagli analisti di dati. Ecco uno sguardo a come si confrontano.

Domande frequenti (FAQ)

Un data analyst può diventare un data scientist?

Sì. Molti analisti di dati diventano scienziati dei dati dopo aver acquisito esperienza, aver migliorato le proprie capacità di programmazione e matematiche e aver conseguito un diploma avanzato.

Dovrei studiare l’analisi dei dati o la scienza dei dati?

Quale scegli è in gran parte una questione di preferenza. Se hai una mentalità matematica e ti piacciono gli aspetti tecnici della codifica e della modellazione, una laurea in scienze dei dati potrebbe essere una buona scelta. D’altra parte, se ami lavorare con i numeri, comunicare le tue intuizioni e influenzare le decisioni aziendali, prendi in considerazione una laurea in Data Analysis. Sia che studi la scienza dei dati o l’analisi dei dati, svilupperai competenze per una carriera molto richiesta e ben pagata.

L’analisi dei dati è una buona carriera?

Lavorare come Data Analyst ti consente di applicare le tue capacità di pensiero analitico per aiutare a risolvere i problemi aziendali. È un ruolo molto ricercato che in genere è ben compensato.

Secondo la Robert Half Salary Guide 2020, gli analisti di dati negli Stati Uniti guadagnano tra $ 83.750 e $ 142.500, a seconda delle competenze e dell’esperienza. Gli scienziati dei dati guadagnano ancora di più: da $ 105,750 a $ 180,250. La specializzazione in ingegneria dei big data e architettura AI può aumentare ulteriormente il potenziale di guadagno.

Gli analisti di dati codificano?

La codifica non è in genere richiesta per gli analisti di dati, anche se avere padronanza di Python, R o SQL può aiutarti a pulire, organizzare e analizzare i dati.