Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Выбор между аналитиком данных и data scientist зависит от ваших интересов, навыков и карьерных целей.
Аналитик данных обычно работает с готовыми данными, проводит анализ, создает отчеты и дает рекомендации на основе имеющихся данных. Он обладает хорошими навыками в области статистики, базовыми навыками программирования и знанием инструментов для работы с данными, такими как SQL и Excel. Аналитик данных может работать в различных отраслях, включая маркетинг, финансы, здравоохранение и другие.
Data scientist, с другой стороны, имеет более широкий спектр навыков и занимается более сложными задачами. Он не только анализирует данные, но и разрабатывает и применяет алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта для решения сложных проблем и создания предсказательных моделей. Data scientist должен обладать глубоким пониманием статистики, математики, программирования и иметь опыт работы с большими объемами данных. Data scientist обычно работает в технологических компаниях, исследовательских лабораториях или в области научных исследований.
Если вам нравится работать с данными и проводить анализ, а также у вас есть базовые навыки программирования и статистики, то аналитик данных может быть хорошим выбором. Если же вы заинтересованы в разработке сложных моделей машинного обучения и решении сложных проблем, то data scientist может быть более подходящей для вас ролью. В любом случае, обе эти роли востребованы на рынке труда и предлагают хорошие перспективы карьерного роста.