L'analisi dei dati e la scienza dei dati spesso si confondono tra i nuovi arrivati nel campo. Sebbene ci siano molte sovrapposizioni tra i due, ci sono anche alcune differenze importanti. In questo articolo esamineremo le differenze (e le somiglianze) tra l'analisi dei dati e la scienza dei dati.
Per prima cosa, entriamo nell'analisi dei dati. L'obiettivo di un analista di dati è utilizzare i dati preesistenti per risolvere i problemi aziendali attuali. In genere, la responsabilità principale di un analista di dati consiste nell'utilizzare i dati per creare report e dashboard. Gli analisti di dati lo fanno utilizzando strumenti come Microsoft Excel, linguaggio di query strutturato (SQL) e software di visualizzazione come Tableau o Microsoft Power BI.
Per quanto riguarda la scienza dei dati, le cose si complicano un po'. L'obiettivo di un data scientist è quello di sviluppare modelli di apprendimento automatico e metodi analitici. I data scientist aiutano a raccogliere dati, che rivedono in seguito, per trovare tendenze e modelli che potrebbero influenzare il business. Un'altra grande responsabilità di un data scientist è la pulizia e il test dei dati. I data scientist utilizzano anche Excel, SQL e strumenti di visualizzazione, tuttavia fanno anche molto affidamento su linguaggi di programmazione come Python e R.
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Data Scientist vs Data Analyst
A seconda del settore e/o dell'azienda, l'area grigia tra un analista di dati e uno scienziato di dati spesso diventa abbastanza ampia da rendere i due titoli virtualmente intercambiabili. Ad esempio, gli analisti dei dati potrebbero ritrovarsi a pulire i dati o ad entrare nel processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL). D'altra parte, un data scientist potrebbe essere responsabile della creazione di dashboard o della codifica di query SQL per dati già esistenti.
In un mondo perfetto, tuttavia, c'è un team di analisi dei dati dedicato e un team di scienza dei dati. In generale, ai data scientist è richiesto di conoscere la maggior parte delle responsabilità di un analista di dati, con l'aggiunta del machine learning (ML). L'apprendimento automatico è un metodo avanzato di analisi dei dati che utilizza l'intelligenza artificiale (AI) per prevedere i risultati. Per questo motivo, la scienza dei dati è spesso vista come un gradino al di sopra dell'analisi dei dati.
Vale la pena ricordare che la parola "analista" è usata molto in questi giorni. Non tutti coloro che lavorano in Excel sono analisti di dati. Tuttavia, ci sono alcune eccezioni quando si tratta di posizioni di analista di dati meno tecnici a cui spesso vengono dati nomi diversi, come analista aziendale o analista di marketing. Questi tipi di ruoli non eseguiranno quasi mai alcun tipo di analisi avanzata dei dati come l'apprendimento automatico.
Per diventare un analista di dati, di solito è necessaria una laurea in STEM. Tuttavia, non è raro che qualcuno passi all'analisi dei dati da un altro campo, soprattutto se ha una vasta conoscenza del dominio in un settore specifico. In effetti, non è impossibile diventare un analista di dati senza alcuna laurea (senza dire che sarà facile). Se conosci i tre strumenti principali di Excel, SQL e uno strumento di visualizzazione, potresti avere la possibilità di diventare un analista di dati. Per quanto riguarda il diventare un data scientist, è quasi garantito che avrai bisogno di una laurea in STEM, con un master nella maggior parte dei casi preferito.
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La differenza tra analisi dei dati e scienza dei dati è significativa. Ironia della sorte, la differenza tra un analista di dati e uno scienziato di dati non è così significativa. Come accennato in precedenza, le responsabilità di ciascuno a volte possono essere piuttosto fluide, quindi può creare confusione su quale ruolo sia effettivamente. Si spera che questo articolo abbia chiarito alcune delle differenze tra analisi dei dati e scienza dei dati. Tuttavia, non rimanere così appeso alle etichette:se sei interessato a entrambe, prova prima ad apprendere le competenze di base di Excel, SQL e strumenti di visualizzazione. Da lì, potresti decidere se vuoi fare il possibile e imparare un linguaggio di programmazione che eccelle nella manipolazione dei dati e nella statistica, come Python o R. Ad ogni modo, conoscere le differenze tra queste due discipline ti aiuterà molto durante il tuo viaggio nel mondo dei dati!
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