Чем аналитик данных отличается от data scientist: что выбрать для работы — data science или дата analysis, в чем разница между специалистами

Рынок IT меняется быстрее, чем успевают обновляться университетские программы. По оценкам Минцифры, дефицит кадров уже достигает сотен тысяч специалистов. Особенно востребованы эксперты, которые умеют не просто смотреть на цифры в таблице, а правильно интерпретировать их и превращать в прогнозы. Если вы хотите стать одним из таких профессионалов, сразу возникает вопрос: куда двигаться? Поговорим, чем аналитик данных отличается от Data Scientist, если обе профессии кажутся одинаково перспективными.

Эта статья даст общее понимание различий, но если хочется посмотреть шире и сравнить разные роли в IT, пригодится бесплатный гайд по профессиям в Data Science. Он поможет быстро сориентироваться и понять, какая траектория подойдет именно вам.

Чем занимается дата-аналитик 

Подробно о профессии мы писали в отдельной статье. Но если коротко, давайте посмотрим на типичную задачу этого специалиста.

Представьте, что у онлайн-кинотеатра резко упали просмотры нового сериала. Руководству нужно понять — почему? Наш герой проверяет все вводные: сколько человек открыло приложение, на какой минуте выключили серию, какие устройства использовали. Оказалось, что проблема в технической ошибке на Smart TV, где сериал просто не запускался. Благодаря работе эксперта компания быстро исправляет баг, и показатели возвращаются к норме.

Аналитик данных занимается тем, что превращает сырые цифры в понятные выводы для бизнеса. Он собирает информацию из разных источников, очищает ее, строит отчеты и дашборды, ищет закономерности и помогает принимать решения. Задачи бывают разные — от анализа продаж и эффективности рекламы до изучения поведения юзеров в сервисе.

Специализации аналитика

• Продуктовый — исследует, как пользователи ведут себя в приложении: какие функции используют, где отваливаются, что способствует удержанию аудитории.
• Маркетинговый — оценивает эффективность рекламных кампаний, способствует грамотному распределению бюджета и более выгодному привлечению клиентов.
• Финансовый — работает с денежными потоками: прогнозирует доходы и расходы, считает рентабельность проектов, оценивает риски.
• BI (Business Intelligence) — строит отчеты и дашборды для бизнеса, чтобы руководители могли быстро видеть ключевые показатели.
• Web — следит за поведением пользователей на сайте: источники трафика, конверсии, путь клиента от клика до покупки.

Чем занимается дата-сайентист

Data Scientist — это аналитик, который идет дальше простого описания ситуации. Он строит прогнозы, находит скрытые закономерности в больших массивах информации и разрабатывает алгоритмы для автоматизации решений. В его работе сочетаются математика, программирование и глубокое понимание бизнеса.

Представьте крупный банк, который хочет заранее определить, кто из клиентов не вернет кредит. Обычных отчетов здесь недостаточно — нужно построить математическую модель, которая будет прогнозировать риск. Этой задачей и занимается второй герой нашей статьи: он берет исторические данные о заемщиках, тренирует алгоритм машинного обучения и получает систему, которая помогает банку принимать более взвешенные решения.

Чем отличается аналитик данных от специалиста по Data Science

Обе профессии востребованы, обе связаны с информацией. Чтобы не запутаться, далее мы детально сравним их по трем ключевым аспектам: суть работы, обязанности и уровень дохода.

Основные различия

Иногда проще один раз взглянуть на сравнительную таблицу, чем читать длинные объяснения.

Роли и обязанности

Аналитик данных — посредник между цифрами и бизнесом. Он объясняет руководителям и коллегам, что на самом деле стоит за графиками и презентациями.

Он должен:

• собирать и очищать информацию из разных источников;
• готовить дашборды для бизнеса;
• находить причины изменений (почему выросли или упали показатели);
• помогать команде принимать решения на основе фактов.

Например, в e-commerce аналитик может показать, что падение продаж связано не с маркетингом, а с проблемами в логистике.

Дата-сайентист — разработчик алгоритмов и предсказаний. Он помогает компании смотреть не только в прошлое, но и в будущее.

В его задачи входит:

• строить математические модели и прогнозы;
• обучать алгоритмы машинного обучения на больших массивах информации;
• находить скрытые закономерности;
• внедрять решения, которые автоматизируют процессы.

Например, в онлайн-кинотеатре Data Scientist создает систему персональных рекомендаций. Благодаря этому пользователи чаще находят интересный контент, а сервис удерживает аудиторию дольше.

Уровни зарплат

Когда речь заходит о выборе профессии, вопрос дохода встает одним из первых. Здесь важно понимать: зарплаты сильно зависят от опыта, региона и конкретной компании, но общие тенденции заметны.

Сайт https://career.habr.com иллюстрирует, что дата-сайентисты получают значительно больше аналитиков данных за счет более высокой квалификации и технической сложности профессии. Разрыв особенно заметен на среднем и старшем уровнях.

А есть ли сходства?

Обе профессии связаны с работой с цифрами и фактами. И специалисты по аналитике, и эксперты в области Data Science опираются на реальные показатели, дают компаниям понимание того, что стоит за изменениями в цифрах и какие шаги стоит предпринять дальше. Они одинаково умеют собирать данные из баз, превращать их в удобные для чтения отчеты и визуализации, а также объяснять результаты коллегам, которые далеки от статистики. И в одном, и в другом случае важен интерес к бизнес-контексту и умение работать в команде: без понимания задач компании и диалога с другими подразделениями работа даже самого топового эксперта не принесет пользы.

Аналитик данных vs Data Scientist: кого выбрать?

Итак, мы разобрались в конкретных различиях и сходствах между специальностями. Но как сделать осознанный выбор, если вы только начинаете свой путь в новой сфере или планируете расширить команду? В этом случае нужно взглянуть на предмет немного шире.

Data Analysis (Анализ данных) — это ядро работы аналитика. Его главная цель — изучить исторические сведения, выявить тренды, закономерности и причины событий, чтобы проинформировать бизнес и поддержать операционные действия. Это работа с готовыми показателями, их очистка, визуализация и интерпретация для решения конкретных, часто уже известных, бизнес-задач.

Data Science (Наука о данных) — это более широкая и исследовательская дисциплина. Главное, чем отличается Data Science от Data Analysis, — это фокус на прогнозном моделировании и создании продуктов на основе данных. Дата-сайентист использует более сложные алгоритмы машинного обучения, чтобы построить самообучающуюся модель, которая может делать прогнозы (например, вероятность оттока клиента) или генерировать автоматизированные решения (например, систему рекомендаций).

Стоит выбрать путь аналитика, если:

• Вам нравится копаться в цифрах, искать аномалии и ясно объяснять, что они значат.
• Вы хотите оказывать прямое влияние на бизнес-решения здесь и сейчас.
• Ваша цель — отвечать на конкретные бизнес-вопросы маркетинга, продаж или операционной деятельности.

Стоит стремиться к роли Data Scientist, если:

• Вас увлекают не только выводы из показателей и таблиц, но и создание математических моделей, которые работают автономно.
• Вы мыслите не только категориями «как было», но и «как могло бы быть», желая спрогнозировать развитие событий.
• Вы хотите создавать сложные data-продукты, такие как чат-боты с NLP, системы компьютерного зрения или сложные системы прогнозирования.

Что нужно знать аналитику и дата-сайентисту

Уровень входа в эти профессии разный. В аналитику проще прийти новичку, а вот наука о данных требует более сильной базы. Чтобы нагляднее показать разницу, собрали ключевые знания и навыки в таблицу.

Как видите, набор key skills у этих специалистов пересекается, но глубина разная. Поэтому, выбирая путь, стоит оценить не только интересы, но и готовность прокачивать технические навыки.

Куда развиваться в профессии аналитику данных и Data Scientist

Перед профи всегда широкий горизонт для роста. Начав с базовых задач вроде построения отчетов или первых простых моделей, можно двигаться в сторону более сложных направлений: от продуктовой и маркетинговой аналитики до глубокого машинного обучения и работы с нейросетями.

Часто путь выглядит так: человек приходит в аналитику, осваивает SQL, BI-системы, базовую статистику. Затем постепенно уходит в прогнозирование и моделирование, переходя в науку о данных. Другой вариант — внутри Data Science выбирать специализацию: рекомендательные системы, обработку текстов и изображений, Big Data или стать исследователем, который придумывает новые подходы и методы.

Чтобы быстрее прокачать ключевые навыки и перейти от простых отчетов к более продвинутым задачам, лучше опереться на практику. В этом поможет курс «Hard Аналитика данных», благодаря которому можно за полгода повысить грейд. Программа предлагает освоить навыки, необходимые для уровня middle: продуктовый подход к созданию отчетности, продвинутые эксперименты, освоение Clickhouse и многое другое.

В итоге у обоих направлений есть перспектива: аналитики становятся продакт-менеджерами, тимлидами или переходят в Data Science, а дата-сайентисты растут в архитекторов решений, исследователей или руководителей команд машинного обучения.

Заключение

Итак, мы исследовали отличия дата-сайентиста (Data Scientist) от аналитика данных (Data Analyst), в чем принципиальная разница и что выбрать. Разобрали, как устроены две эти роли, их инструменты и задачи. На первый взгляд они кажутся похожими, но в действительности их подходы к работе отличаются.

Какой бы путь вы ни выбрали, оба направления открывают большие перспективы и позволят вам стать востребованными на современном рынке труда.