Την σημερινή εποχή, όσο αυξάνεται η ζήτηση για διαχείριση και επεξεργασία δεδομένων από τις επιχειρήσεις, τόσο περισσότερο αυξάνεται και η ζήτηση για επιστήμονες που ασχολούνται με τα Data Analytics και το Data Science.

Οι δύο αυτές επιστήμες έχουν κάνει αισθητή την παρουσία τους και πολλοί δείχνουν ενδιαφέρον να τις μελετήσουν αλλά και να ασχοληθούν επαγγελματικά με αυτές.

Αν και είναι αλληλένδετες, είναι δύο διαφορετικές επιστήμες μεταξύ τους και η κάθε μια έχει διαφορετικό σκοπό.

Στο άρθρο αυτό λοιπόν θα δούμε:

 Τι Είναι το Data Science

 Τι Είναι τα Data Analytics

 Διαφορές Μεταξύ Data Science και Data Analytics

Ας ξεκινήσουμε λοιπόν εξηγώντας τι είναι το Data Science. 

 Τι Είναι το Data Science;

Το Data Science είναι ο τομέας που ασχολείται με ένα μεγάλο πλήθος πληροφοριών και δεδομένων, με την χρήση πολύπλοκων αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για την επεξεργασία τους.

Χρησιμοποιώντας λοιπόν σύγχρονες τεχνικές και εργαλεία, το Data Science καταφέρνει να προσφέρει προγνωστικά μοτίβα και εξαγωγή ουσιαστικών πληροφοριών που βοηθούν  στη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων.

Βασικός σκοπός ενός Data Scientist είναι να προβλέπει πιθανές τάσεις, να εξερευνά διαφορετικές και ασύνδετες πηγές δεδομένων και να βρίσκει καλύτερους τρόπους ανάλυσης πληροφοριών.

Η παρουσία του είναι πολύ χρήσιμη για τις επιχειρήσεις για αυτό και συνεργάζεται με το τμήμα πωλήσεων, marketing, έρευνας και ανάπτυξης προϊόντων και άλλα πολλά.

Για τον λόγο αυτό η εκπαίδευση ενός Data Scientist πρέπει να πλήρης και να του προσφέρει όλα τα εφόδια και τις απαραίτητες γνώσεις.

 Τι Είναι τα Data Analytics;

Τα Data Analytics αφορούν την οργάνωση και συντήρηση των δεδομένων που συλλέγονται, καθώς και την χρήση στατιστικών και διαφόρων τεχνικών για την απόκτηση πληροφοριών από τα δεδομένα αυτά.

Ένας Data Analyst έχει σαν σκοπό να εντοπίζει τις τάσεις που επικρατούν και να βρίσκει λύσεις σε διάφορα προβλήματα.

Μπορεί για παράδειγμα, να φανεί πολύ χρήσιμος σε μια επιχείρηση λιανικού εμπορίου, δίνοντας λύσεις σε θέματα που αφορούν τις παραγγελίες, τις λειτουργίες και τις πωλήσεις.

Επίσης, έχει την δυνατότητα να ανταποκρίνεται σε θέσεις με υψηλή ευθύνη, παίρνοντας σημαντικές αποφάσεις.

Μια διαφορά μεταξύ του Data Scientist και του Data Analyst, είναι ότι ο πρώτος προβλέπει προβλήματα και θέτει ερωτήματα, ενώ ο δεύτερος απαντάει σε αυτά τα ερωτήματα.

Βλέποντας λοιπόν, πόση μεγάλη ευθύνη έχει ένας Data Analyst, οι εταιρείες και οι επιχειρήσεις θα πρέπει να εμπιστεύονται καταρτισμένους επιστήμονες. 

 Διαφορές Μεταξύ Data Science και Data Analytics

Όπως αναφέρθηκε και παραπάνω οι δυο αυτές επιστήμες είναι διαφορετικές μεταξύ τους και παρουσιάζουν διαφορετικά χαρακτηριστικά.

   Διαφορά #1: Αρμοδιότητες

Ο Data Scientist αναλαμβάνει την επεξεργασία και τον καθαρισμό των δεδομένων.

Αναλαμβάνει να χρησιμοποιεί στατιστικές μεθόδους και εργαλεία, καθώς και τεχνικές οπτικοποίησης δεδομένων.

Επίσης, δημιουργεί προγνωστικά μοντέλα με την βοήθεια αλγορίθμων και δίνει λύση σε δύσκολα προβλήματα.

Από την άλλη, ένας Data Analyst είναι υπεύθυνος για την παράδοση και την δημιουργία reports.

Ακόμη, συνεργάζεται με τα ενδιαφερόμενα μέλη, όπως το τμήμα marketing ή πωλήσεων μιας εταιρείας αλλά και με άλλα άτομα που επεξεργάζονται δεδομένα, όπως προγραμματιστές βάσεων δεδομένων.

Ρόλος του επίσης είναι η ενοποίηση των δεδομένων αλλά και η δημιουργία υποδομών, τα οποία αποτελούν σημαντικές αρμοδιότητες.

   Διαφορά #2: Δεξιότητες που χρειάζονται

Ένας Data Scientist, όπως φαίνεται και από τις παραπάνω αρμοδιότητες του, πρέπει να έχει δεξιότητες που να αφορούν την εξόρυξη δεδομένων (data mining), στατιστικές τεχνικές και τεχνικές οπτικοποίησης. 

Επίσης, πρέπει να γνωρίζει από τεχνητή νοημοσύνη και χρήση μοντέλων machine learning.

Ο Data Analyst από την άλλη, πρέπει να κατανοεί τα στατιστικά και τις πιθανότητες που υπάρχουν για να γίνει κάτι.

Επιπλέον, θα πρέπει να διαθέτει καλή γνώση προγραμματισμού Python και SQL, αλλά και να χειρίζεται άψογα το MS Excel για ανάλυση δεδομένων.

   Διαφορά #3: Εκπαιδευτικό background

Το εκπαιδευτικό υπόβαθρο πάντα έχει σημασία να είναι όσο πιο σχετικό γίνεται, αλλά όχι αυστηρά συγκεκριμένο.

Για τον λόγο αυτό, κάποιο πτυχίο στα μαθηματικά, στην μηχανική ή στην στατιστική θα ήταν πολύ βοηθητικά.

Για ένα Data Scientist, κάποιο μεταπτυχιακό στην επιστήμη των δεδομένων ή υπολογιστών είναι  πολύ συνηθισμένο αλλά όχι και  απαραίτητο.

Από την άλλη, ένας Data Analyst μπορεί να προέρχεται από τα οικονομικά, τα εφαρμοσμένα μαθηματικά ή και από τα πληροφοριακά συστήματα διοίκησης.

   Διαφορά #4: Μέσος μισθός

Όπως κάθε επάγγελμα, έτσι και αυτά τα δύο έχουν μισθούς ανάλογα με την εμπειρία, την τοποθεσία και άλλα κριτήρια.

Πάμε λοιπόν να δούμε ενδεικτικά τι μισθό παίρνουν.

Ένας Data Scientist στην Αμερική έχει μισθό που κυμαίνεται από $85.000 έως $170.000.

Ενώ, ένας Data Analyst σε entry level λαμβάνει έναν μισθό από $50.000 ως $75.000, ενώ ένας έμπειρος Data Analyst λαμβάνει μισθό από $65.000 ως $110.000.

Στην Ελλάδα, ένας Data Scientist έχει σαφώς χαμηλότερο μισθό σε σχέση με την Αμερική και κυμαίνεται από περίπου από €10.000 ως και €48.000 το χρόνο.

Ένας Data Analyst στην Ελλάδα έχει μισθό από €10.000 έως €41.000 το χρόνο.

 Η Τελική Επιλογή

Σίγουρα ο καθένας έχει ξεχωριστές ικανότητες και επιθυμίες για το τι επάγγελμα θα ακολουθήσει.

Σημασία έχει να διαλέξει κάτι που του ταιριάζει και θα μπορεί να ανταποκριθεί.

Αν λοιπόν, σε ενδιαφέρει να ακολουθήσεις ένα από τα παραπάνω επαγγέλματα ή να ενισχύσεις τις γνώσεις σου πάνω σε αυτά και να εξελιχθείς επαγγελματικά, είτε ως Data Analyst είτε Data Scientist, τότε μάθε περισσότερα για το Data Analytics Bootcamp και το Data Science Bootcamp αντίστοιχα!