นักวิเคราะห์ข้อมูลกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: ความแตกต่างคืออะไร?

© Wichy/Shutterstock.com

คุณสนใจในอาชีพด้านข้อมูล แต่ไม่แน่ใจว่าจะเลือกเส้นทางไหนดี บางทีคุณอาจเคยได้ยินทั้งนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่คุณไม่แน่ใจว่าอะไรที่ทำให้อาชีพเหล่านี้แตกต่างออกไป

ในขณะที่ทั้งนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานร่วมกับข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกและแก้ปัญหา วิธีที่พวกเขาทำเช่นนั้นแตกต่างกัน โดยทั่วไป นักวิเคราะห์ข้อมูลจะมุ่งเน้นไปที่การสำรวจข้อมูล ระบุแนวโน้ม และสร้างการแสดงข้อมูลเป็นภาพเพื่อสื่อสารสิ่งที่ค้นพบ ในทางกลับกัน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะมีวิธีการสำรวจและการทดลองมากกว่า โดยใช้การวิเคราะห์ทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์และพัฒนาข้อมูลเชิงลึกที่สามารถแจ้งการตัดสินใจทางธุรกิจได้

มาสำรวจความแตกต่างที่สำคัญในบทบาทของนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทักษะที่จำเป็นสำหรับทั้งคู่ และดูว่าเส้นทางอาชีพใดที่เหมาะกับคุณ

นักวิเคราะห์ข้อมูลกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: เคียงข้างกัน-การเปรียบเทียบด้านข้าง

Data Analyst vs. Data Scientist: อะไรคือความแตกต่าง?

ในขณะที่นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต่างก็ทำงานกับข้อมูล มีบทบาทที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ ความรับผิดชอบและชุดทักษะที่จำเป็น เรามาแจกแจงความแตกต่างโดยละเอียดด้านล่างนี้

นักวิเคราะห์ข้อมูล

นักวิเคราะห์ข้อมูลมุ่งเน้นที่การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุรูปแบบ แนวโน้ม และข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยให้ผู้ถือหุ้นตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก โดยทำงานร่วมกับชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างและโดยทั่วไปจะใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น SQL และ Excel เพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล

ด้านล่างนี้ เราจะแจกแจงความรับผิดชอบหลักของบทบาทนักวิเคราะห์ข้อมูล

การทำความสะอาดและการเตรียมข้อมูล

หนึ่งในความรับผิดชอบหลักของนักวิเคราะห์ข้อมูล คือการทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการระบุและแก้ไขข้อผิดพลาดในชุดข้อมูล การจัดการกับค่าที่ขาดหายไป และการแปลงข้อมูลให้เป็นรูปแบบที่ใช้งานได้ นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องมีทักษะในการจัดการและจัดการข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่พวกเขาทำงานนั้นถูกต้องและสมบูรณ์

การสร้างรายงานและการแสดงภาพ

นักวิเคราะห์ข้อมูลมีหน้าที่รับผิดชอบในการสร้างรายงานและ การสร้างภาพที่สื่อสารสิ่งที่ค้นพบไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย พวกเขาใช้เครื่องมือเช่น Tableau และ Power BI เพื่อสร้างแผนภูมิ กราฟ และแดชบอร์ดที่ทำให้ผู้ชมที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ นักวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นต้องมีทักษะในการสื่อสารที่ดีเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลเชิงลึกของพวกเขาได้รับการสื่อสารไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอย่างมีประสิทธิภาพ

Descriptive Analytics

นักวิเคราะห์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์เชิงพรรณนา ซึ่งเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อระบุรูปแบบ และแนวโน้ม พวกเขาใช้วิธีการทางสถิติในการวิเคราะห์ข้อมูลและสรุปผลที่ช่วยให้ผู้บริหารและผู้ถือหุ้นตัดสินใจอย่างชาญฉลาด การวิเคราะห์เชิงพรรณนามักใช้เพื่อตอบคำถามเช่น”เกิดอะไรขึ้น”และ “ทำไมถึงเกิดขึ้น”

นักวิเคราะห์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การจัดการและตีความข้อมูล ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสร้างแบบจำลองและสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

©metamorworks/Shutterstock.com

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ในทางกลับกัน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์และใช้เทคนิคการวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนผลลัพธ์ทางธุรกิจ พวกเขาทำงานกับชุดข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง และใช้เครื่องมือเช่น Python และ R เพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล

มาพูดคุยเกี่ยวกับความรับผิดชอบหลักของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การเรียนรู้ของเครื่อง

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่สามารถใช้ในการตัดสินใจโดยมีข้อมูลประกอบ. พวกเขาใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การวิเคราะห์การถดถอย ต้นไม้การตัดสินใจ และโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและคาดการณ์ การเรียนรู้ของเครื่องมักใช้เพื่อตอบคำถามเช่น”สิ่งที่น่าจะเกิดขึ้น”และ”เราควรทำอย่างไร”

การสำรวจข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เวลาจำนวนมากในการสำรวจข้อมูลเพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้มที่สามารถใช้เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึก พวกเขาใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การจัดกลุ่ม การลดขนาด และการเลือกคุณลักษณะเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและระบุตัวแปรที่เกี่ยวข้อง การสำรวจข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องจากช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ที่สามารถกำหนดโมเดลของตนได้

Prescriptive Analytics

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์เชิงกำหนด ซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลเพื่อเสนอแนะและประกอบการตัดสินใจ พวกเขาใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพ การจำลอง และการวิเคราะห์การตัดสินใจ เพื่อระบุแนวทางการดำเนินการที่ดีที่สุด การวิเคราะห์เชิงกำหนดมักใช้เพื่อตอบคำถามเช่น”เราควรทำอย่างไรต่อไป”และ”อะไรคือผลลัพธ์ที่ดีที่สุด”

ตัวเลือกเส้นทางอาชีพสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถมีเส้นทางอาชีพที่หลากหลาย ขึ้นอยู่กับทักษะ ความสนใจ และเป้าหมายในอาชีพ ด้านล่างนี้คือเส้นทางอาชีพทั่วไปบางส่วนสำหรับแต่ละบทบาท

นักวิเคราะห์ข้อมูล

นักวิเคราะห์ข่าวกรองธุรกิจ: ในบทบาทนี้ นักวิเคราะห์ข้อมูลจะใช้ทักษะของตนเพื่อช่วยองค์กรในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก พวกเขาออกแบบ สร้าง และบำรุงรักษาแดชบอร์ด รายงาน และเครื่องมืออื่นๆ ที่ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของธุรกิจ วิศวกรข้อมูล: วิศวกรข้อมูลสร้างและบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถใช้ได้ พวกเขาออกแบบและพัฒนาท่อส่งข้อมูล ระบบจัดเก็บข้อมูล และเทคโนโลยีอื่น ๆ ที่ช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลได้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: นักวิเคราะห์ข้อมูลบางคนเปลี่ยนไปสู่บทบาทด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเมื่อพวกเขาได้รับประสบการณ์มากขึ้นและพัฒนาทักษะเพิ่มเติม ในบทบาทนี้ พวกเขามุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแบบจำลองการคาดการณ์และใช้เทคนิคการวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึก

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง: วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องทำงานเกี่ยวกับการสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในสภาพแวดล้อมการผลิต พวกเขาออกแบบและพัฒนาอัลกอริทึม จัดการไปป์ไลน์ข้อมูล และร่วมมือกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรซอฟต์แวร์เพื่อพัฒนาโซลูชันที่ปรับขนาดได้ ผู้จัดการวิทยาศาสตร์ข้อมูล: ผู้จัดการวิทยาศาสตร์ข้อมูลดูแลทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและทำงานร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเพื่อกำหนดโครงการและลำดับความสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล พวกเขายังรับประกันว่าทีมสามารถเข้าถึงเครื่องมือและทรัพยากรที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จ นักวิทยาศาสตร์การวิจัย: นักวิทยาศาสตร์การวิจัยทำงานในสถาบันการศึกษาหรือภาครัฐ/เอกชนเพื่อพัฒนาสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล พวกเขาทำการวิจัยต้นฉบับและพัฒนาอัลกอริทึมและเทคนิคใหม่ที่ขยายขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ในภาคสนาม

สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าเส้นทางอาชีพเหล่านี้ไม่ได้แยกออกจากกัน และผู้เชี่ยวชาญจำนวนมากในอุตสาหกรรมข้อมูลอาจทำงานในหลายบทบาทเหล่านี้ตลอดอาชีพการงานของพวกเขา นอกจากนี้ บางองค์กรอาจมีตำแหน่งงานหรือความรับผิดชอบที่แตกต่างกันสำหรับบทบาทเหล่านี้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะและอุตสาหกรรมนั้นๆ โดยรวมแล้ว เส้นทางอาชีพสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นไม่หยุดนิ่งและสามารถเสนอโอกาสที่หลากหลายสำหรับการเติบโตและการพัฒนา

Data Analyst vs. Data Scientist: 9 ข้อเท็จจริงที่ต้องรู้

Data นักวิเคราะห์ทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นหลัก ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งโครงสร้าง นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้เครื่องมือเช่น SQL และ Excel สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ภาษาโปรแกรมเช่น Python และ R เช่นเดียวกับเครื่องมืออย่าง Hadoop และ Spark นักวิเคราะห์ข้อมูลมักจะมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์เชิงพรรณนา ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และเชิงกำหนด นักวิเคราะห์ข้อมูลมักจะทำงานร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจเพื่อทำความเข้าใจความต้องการข้อมูลของพวกเขา ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งด้านเทคนิคและไม่ใช่ด้านเทคนิค นักวิเคราะห์ข้อมูลมักต้องการ ปริญญาตรีในสาขาที่เกี่ยวข้อง ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักต้องการปริญญาโทหรือปริญญาเอกในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือสาขาที่เกี่ยวข้อง นักวิเคราะห์ข้อมูลมักใช้เวลา เวลาในการเตรียมและทำความสะอาดข้อมูล ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เวลามากขึ้นในการสร้างแบบจำลองและการทดสอบ นักวิเคราะห์ข้อมูลอาจทำงานหลายอย่าง ตั้งแต่การสร้างรายงานไปจนถึงการพัฒนาแดชบอร์ด ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาเฉพาะโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องและ เทคนิคขั้นสูงอื่นๆ นักวิเคราะห์ข้อมูลอาจทำงานกับชุดข้อมูลที่มีขนาดเล็ก ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะทำงานกับชุดข้อมูลที่ใหญ่และซับซ้อนมากขึ้น นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต่างก็ต้องการทักษะการวิเคราะห์และการแก้ปัญหาที่แข็งแกร่ง เช่นเดียวกับความสามารถในการสื่อสารข้อมูลเชิงลึกแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอย่างมีประสิทธิภาพ

นักวิเคราะห์ข้อมูลกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: อาชีพใดที่เหมาะกับคุณมากกว่ากัน

เมื่อตัดสินใจว่าจะประกอบอาชีพในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูลหรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาข้อดีข้อเสียของแต่ละด้าน บทบาท.

Data Analyst: Pros

โดยทั่วไปต้องการการศึกษาในระดับที่ต่ำกว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งอาจหมายถึงเส้นทางที่สั้นกว่าและมีค่าใช้จ่ายน้อยกว่าในการประกอบอาชีพด้านข้อมูล มักจะมีเวิร์กโฟลว์ที่มีโครงสร้างและคาดเดาได้มากกว่า ซึ่งสามารถ สร้างความสมดุลระหว่างชีวิตและการทำงานมากขึ้น มีโอกาสทำงานในอุตสาหกรรมและขอบเขตที่หลากหลาย รวมถึงการดูแลสุขภาพ การเงิน และการค้าปลีก มักทำงานอย่างใกล้ชิดกับผู้ถือหุ้นในธุรกิจมากขึ้น ทำให้มีโอกาสได้รับไหวพริบทางธุรกิจที่มีคุณค่าและพัฒนาทักษะด้านมนุษยสัมพันธ์

นักวิเคราะห์ข้อมูล: ข้อเสีย

อาจมีโอกาสก้าวหน้าในอาชีพน้อยกว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูล อาจมีขอบเขตความรับผิดชอบที่จำกัดกว่าและทักษะด้านเทคนิคที่จำกัดกว่า อาจมีเวิร์กโฟลว์ซ้ำๆ มากกว่า โดยมุ่งเน้นที่การสร้างรายงานและแดชบอร์ดมากกว่าการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: ข้อดี

มีโอกาสทำงานเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่ทันสมัยและแก้ปัญหาที่ซับซ้อนโดยใช้เทคนิคขั้นสูง โดยปกติแล้วจะได้รับเงินเดือนที่สูงขึ้น มากกว่านักวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งสะท้อนถึงระดับการศึกษาที่สูงขึ้นและชุดทักษะเฉพาะทางที่มากขึ้น มีโอกาสก้าวหน้าในสายอาชีพมากกว่า รวมถึงบทบาทผู้นำในทีมวิทยาการข้อมูล หรือแม้แต่ตำแหน่งระดับผู้บริหาร มีโอกาสทำงานข้ามโดเมนและอุตสาหกรรมต่างๆ มอบประสบการณ์ที่หลากหลาย

Data Scientist: ข้อเสีย

อาจต้องมีระดับการศึกษาที่สูงขึ้นและการฝึกอบรมเฉพาะทางมากขึ้น ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน อาจมีเวิร์กโฟลว์ที่คาดเดาได้น้อยกว่าและมีความสมดุลระหว่างชีวิตและการทำงานน้อยกว่านักวิเคราะห์ข้อมูลอาจมีโอกาสในการทำงานด้วยน้อยกว่า ผู้ถือหุ้นในธุรกิจและพัฒนาทักษะความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลอาจต้องการประสบการณ์ที่มากขึ้นก่อนที่จะได้รับความไว้วางใจในโครงการที่มีเดิมพันสูง

คุณเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลหรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคนต่อไปหรือไม่?

ท้ายที่สุด การตัดสินใจระหว่างนักวิเคราะห์ข้อมูลและบทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะขึ้นอยู่กับทักษะ ความสนใจ และเป้าหมายในอาชีพของคุณ หากคุณชื่นชอบการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบและแนวโน้ม การสร้างรายงานและการแสดงภาพข้อมูล และมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งใน SQL และเครื่องมือการแสดงภาพข้อมูล บทบาทของนักวิเคราะห์ข้อมูลอาจเหมาะสำหรับคุณ หากคุณสนใจในการพัฒนาและทดสอบอัลกอริทึมที่ซับซ้อน สร้างแบบจำลองการคาดการณ์ และวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปสู่ผลลัพธ์ทางธุรกิจ บทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจเหมาะสมกว่า

Data Analyst vs. Data Scientist: อะไรคือความแตกต่าง? คำถามที่พบบ่อย (คำถามที่พบบ่อย) 

อะไรคือความแตกต่างหลักระหว่างนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

แม้ว่าทั้งสองบทบาทจะทำงานกับข้อมูล แต่โดยทั่วไปแล้วนักวิเคราะห์ข้อมูล มุ่งเน้นไปที่การสำรวจข้อมูล ระบุแนวโน้ม และสร้างภาพเพื่อสื่อสารสิ่งที่ค้นพบ ในทางกลับกัน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักมีวิธีการเชิงสำรวจและการทดลองมากกว่า โดยใช้การวิเคราะห์ทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์และพัฒนาข้อมูลเชิงลึกที่สามารถแจ้งการตัดสินใจทางธุรกิจ

ประเภทของเครื่องมือ นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้หรือไม่

นักวิเคราะห์ข้อมูลมักจะใช้เครื่องมือเช่น SQL และ Excel สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ภาษาโปรแกรม เช่น Python และ R รวมถึงเครื่องมืออย่าง Hadoop และ จุดประกาย

นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการทักษะประเภทใด

ทั้งสองบทบาทต้องการทักษะการวิเคราะห์และการแก้ปัญหาที่แข็งแกร่ง เช่นเดียวกับ สามารถสื่อสารข้อมูลเชิงลึกไปยังผู้ถือหุ้นและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียได้อย่างมีประสิทธิภาพ นักวิเคราะห์ข้อมูลมักต้องการทักษะในการแสดงข้อมูล สถิติ และการจัดการฐานข้อมูล ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการทักษะในแมชชีนเลิร์นนิง การสร้างแบบจำลองข้อมูล และวิศวกรรมซอฟต์แวร์

การศึกษาประเภทใดที่จำเป็นสำหรับการประกอบอาชีพ ในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูลหรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิเคราะห์ข้อมูลมักต้องการวุฒิปริญญาตรีในสาขาที่เกี่ยวข้อง ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักต้องการปริญญาโทหรือปริญญาเอก ปริญญาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือสาขาที่เกี่ยวข้อง

นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานประเภทใดในแต่ละวัน

นักวิเคราะห์ข้อมูลอาจทำงาน ในงานที่หลากหลาย ตั้งแต่การสร้างรายงานไปจนถึงการพัฒนาแดชบอร์ด ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาเฉพาะโดยใช้แมชชีนเลิร์นนิงและเทคนิคขั้นสูงอื่นๆ

บริษัทหรืออุตสาหกรรมประเภทใดที่ทำนักวิเคราะห์ข้อมูลและ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานให้กับอะไร

นักวิเคราะห์ข้อมูลมักทำงานในแผนกต่างๆ เช่น การตลาด การเงิน หรือการดำเนินงาน ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถทำงานในอุตสาหกรรมและโดเมนต่างๆ ได้

ตำแหน่งใดที่มักจะได้รับเงินเดือนสูงกว่า: นักวิเคราะห์ข้อมูลหรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะได้รับเงินเดือนสูงกว่านักวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งสะท้อนถึงระดับการศึกษาที่สูงขึ้นและชุดทักษะเฉพาะทางที่มากขึ้น

บทบาทหนึ่งเป็นที่ต้องการมากกว่าอีกบทบาทหนึ่งหรือไม่

ทั้งนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอยู่ในระดับสูง ความต้องการ เนื่องจากองค์กรในอุตสาหกรรมต่างๆ พยายามที่จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนผลลัพธ์ทางธุรกิจ

ใครสามารถเปลี่ยนจากนักวิเคราะห์ข้อมูลเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือในทางกลับกันได้หรือไม่

สามารถเปลี่ยนจากบทบาทหนึ่งไปเป็นอีกบทบาทหนึ่งได้ แต่อาจต้องการการศึกษาหรือการฝึกอบรมเพิ่มเติมเพื่อให้ได้รับทักษะที่จำเป็นสำหรับบทบาทใหม่

นักวิเคราะห์ข้อมูลและข้อมูลทำอย่างไร นักวิทยาศาสตร์ทำงานร่วมกับแผนกอื่นๆ หรือผู้มีส่วนได้ส่วนเสียภายในองค์กรหรือไม่

นักวิเคราะห์ข้อมูลมักจะทำงานอย่างใกล้ชิดกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจเพื่อทำความเข้าใจความต้องการข้อมูลของพวกเขาและพัฒนาข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยในการตัดสินใจ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจทำงานร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียด้านเทคนิค เช่น วิศวกรซอฟต์แวร์และวิศวกรข้อมูลเพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เช่นเดียวกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค เช่น ผู้จัดการผลิตภัณฑ์และนักวิเคราะห์ธุรกิจเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลดังกล่าวสามารถแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องได้