Diferencia entre un analista de datos y un científico de datos

Los analistas de datos analizan conocimientos históricos similares para obtener información. La información |los datos} generados no se utilizará más para aumentar la comprensión del sistema. Por lo tanto, la empresa puede mantenerlo seguro y no correr ningún riesgo significativo para aumentar su negocio. Los analistas trabajan sobre el conocimiento histórico y generan las tendencias de su empresa. Los científicos de datos, por el contrario, miden al cuadrado a la gente extremadamente experimentada (analistas cuando unos pocos años de experiencia pueden ascender a científicos) de la empresa. Son la agencia de las Naciones Unidas la que tiene la culpa si su información no funciona correctamente para el negocio. Una vez que los analistas generan los datos, el trabajo de la persona es utilizar sus datos y conocimientos y tomar las decisiones necesarias para impulsar el negocio.

• Los analistas trabajan en datos reactivos (datos históricos). A veces obtienen información o resultados idénticos mientras analizan la información.
• Los científicos trabajan en el conocimiento profético. ¿Qué va a pasar si tendemos a probar y probar esto o aquello?
• Los analistas de datos están estrechamente relacionados con la inteligencia empresarial, mientras que los científicos del conocimiento están estrechamente relacionados con el análisis empresarial. Por lo tanto, simplemente, los analistas trabajan en el conocimiento para obtener información.
• Los científicos trabajan sobre la información y su información y experiencia para tomar las decisiones comerciales necesarias.

Considere UN ejemplo de una aplicación social. Sus principales clientes son de países europeos. Actualmente, lo que puede hacer un analista de AN es que puede analizar el comportamiento del cliente (que incluye el tiempo de uso, la ubicación del cliente, el seguimiento de eventos, etc.). Actualmente, con el apoyo de estos «datos históricos», el analista puede generar {la información|el conocimiento|el conocimiento} combinando muchos datos diferentes. Al igual que al combinar ubicación y género del cliente, el analista puede volver a comprender que las mujeres usan su aplicación bastante juntos; sin embargo, los niños de las regiones entrantes (país europeo xyz) tienden a usar el dispositivo más. Por lo tanto, con esto, la empresa puede intentar mejorar su negocio. Por otro lado, vienen los científicos. Corrientemente, Los científicos usan esta información y pueden tratar de mejorar la industria con su experiencia e información para que puedan tomar decisiones como difundir más su aplicación publicitándola en otros estados. Su enfoque principal está en lo que sucederá “si” el dispositivo se lanza en otro país. Esto a menudo no es de bajo costo, ya que los anuncios pueden costar mucho y si el negocio fracasa en este país, entonces la persona es responsable. Sin embargo, si es un gran éxito, entonces el mercado también mejora enormemente. como los anuncios pueden costar montones y si el negocio fracasa en este país, entonces la persona es responsable. Sin embargo, si es un gran éxito, entonces el mercado también mejora enormemente. como los anuncios pueden costar montones y si el negocio fracasa en este país, entonces la persona es responsable. Sin embargo, si es un gran éxito, entonces el mercado también mejora enormemente.Modelo de analista de datos:

• Administrar: Comprende organizar, ejecutar y mantener formularios de información para el almacenamiento seguro de los recursos de información y datos.
• Limpieza: es una forma de verificar la calidad y la precisión de la información al percibir en ese momento la eliminación de información inexacta o unilateral de una base de datos.
• Abstracción: es una forma de eliminar cualidades de un conjunto de datos para reducirlo a muchos atributos básicos para una preparación de datos cada vez más productiva.
• Agregación: es una forma de recopilar datos de diferentes fuentes de información para obtener conjuntos de datos fácilmente combinados para el manejo de la información.

Modelo de científico de datos:

• Descriptivo: ¿Qué ocurrió? Ejemplo: ¿Cuál es la facturación de este mes?
• Diagnóstico: ¿Por qué ocurrió? Ejemplo: en su informe mensual, puede ver que la ejecución comercial del mes pasado disminuyó. ¿Qué causó esto?
• Predictivo: ¿Qué ocurrirá? Ejemplo: imagine que es un minorista y necesita aumentar las ofertas de artículos y limitar el desperdicio. ¿De qué manera puede medir con precisión la cantidad de stock que necesita?
• Prescriptivo: ¿Qué sería una buena idea que yo hiciera? Ejemplo: según las expectativas de tráfico, ¿cuáles son las mejores actividades de promoción que puede configurar para aumentar la proporción de prospectos a prospectos?

Veamos las diferencias en forma tabular -:

Analista de datos	Científico de datos
Un analista de datos es responsable de diseñar y mantener sistemas de datos y bases de datos.	Los científicos de datos son los expertos en datos analíticos que tienen las habilidades técnicas para resolver problemas complejos.
Requiere una licenciatura o una maestría en análisis, modelado por computadora, ciencia	Requiere una formación en matemáticas o informática,
El salario promedio anual de un analista de datos puede oscilar entre aproximadamente $60,000 y $138,000	El salario anual promedio de un científico de datos es de aproximadamente 10 rupias lakh.
Las habilidades importantes para los analistas de datos son las habilidades técnicas y las habilidades de liderazgo.	El científico de datos lleva las visualizaciones de datos creadas por los analistas de datos un paso más allá
Un analista de datos también corrige errores de codificación y otros problemas relacionados con los datos.	Un científico de datos también recopila grandes cantidades de datos ingobernables y los transforma en un formato más útil.