Data Analytics VS Data Science: у чому різниця та що обрати новачку
Будь-яку статтю можна зберегти в закладки на сайті, щоб прочитати її пізніше.
Режим читання збільшує текст, прибирає всю зайву інформацію зі сторінки і дозволяє зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.
Дані — нова валюта ринку праці. Професії аналітик і сайентист стабільно входять у топ найбільш потрібних ІТ-спеціальностей. Згідно інформації Мінфіну, бізнеси по всьому світу шукають фахівців, які вміють аналізувати дані, знаходити закономірності та прогнозувати результати.
Якщо ви розглядаєте:
- зміну професії;
- перехід у високооплачувану сферу;
- віддалену роботу в ІТ.
Тоді напрям роботи з даними може стати найкоротшим шляхом до цього.
Але що обрати: data science vs analytics?
Що таке Data Analytics
Data analytics — це аналіз даних для розуміння того, що вже відбулося в бізнесі та чому.
Основні обов’язки Data Analyst
Фахівець дата-аналітик у щоденній роботі має справу з реальними бізнес-процесами:
- збирає та очищає дані;
- аналізує продажі, маркетинг, продукт;
- створює звіти та дашборди;
- допомагає компаніям ухвалювати рішення.
Інструменти та навички Data Analyst
Щоб впевнено почуватися в професії, дата-аналітик має володіти набором практичних інструментів і мислити структурно. Популярний стек:
- Excel / Google Sheets;
- SQL;
- Power BI, Tableau;
- базова статистика;
- критичне мислення.
Цей набір дозволяє виконувати більшість завдань на стартових позиціях.
Що таке Data Science?
Data Science — це напрямок, де фахівці працюють із великими даними, прогнозують результати та створюють алгоритми машинного навчання. Тобто він занурюється глибше аналітики, бо тут йдеться не лише про пояснення минулого, а й про прогнозування майбутнього.
Основні обов’язки Data Scientist
- створювати моделі машинного навчання;
- працювати з big data;
- тестувати гіпотези, будувати прогнози та рекомендаційні системи;
- використовувати програмування і статистику.
Data Scientist: типові інструменти та навички
Типовий набір:
- Python / R;
- машинне навчання;
- статистика високого рівня;
- робота з великими масивами даних;
- розуміння алгоритмів.
Це складніший шлях, але і можливості тут ширші.
Порівняння: Data Science VS Data Analytics
Один більше про бізнес і візуалізацію, інший — про алгоритми та моделі:
- Аналітик даних пояснює, що сталося.
- Сайентист прогнозує, що станеться.
Нижче — стислий порівняльний огляд, який дає новачку чітку картину
| Критерій | Analytics | Science |
| Мета | Зрозуміти, що вже сталося і чому | Передбачити, що станеться далі |
| Обсяг роботи | Звіти, дашборди, візуалізації | Моделі, алгоритми, машинне навчання |
| Складність входу | Нижчий поріг входу | Більше математики й програмування |
| Час навчання | Приблизно 6–12 місяців до першої роботи | Часто 1,5–3 роки системного навчання |
| Попит і зарплата* | Високий попит і конкурентна зарплата (залежно від рівня: $800–$3000+) | Також високий попит; зазвичай вища оплата через складність (залежно від рівня: $1200–$5000+) |
| Use Cases | Аналіз продажів, маркетингу, поведінки клієнтів, business analytics | Рекомендаційні системи, прогноз попиту, ML-моделі |
* У великих технологічних компаніях і міжнародних командах оплата може бути значно вищою, особливо якщо включені бонуси, опціони, страхування та інші пільги.
Data Analytics VS Data Science: що обрати новачку
Дані не зникають. Їх стає тільки більше. Компаніям завжди будуть потрібні люди, які можуть перетворювати дані на рішення. Питання: «що обрати?» виникає у кожного новачка.
І аналітик, і сайентист можуть привести до сильної кар’єри. Різниця лише в глибині технічності та ваших інтересах.
Analytics часто стає першою сходинкою в кар’єрі. Сюди можна зайти без ІТ-бекґраунду, тобто з маркетингу, фінансів, менеджменту. З повним нівелюванням віку, але з важливістю розвитку навичок.
За наявності портфоліо та практичних кейсів перші робочі позиції стають реальні вже за кілька місяців практики. Проте, багато спеціалістів, розвиваючись, через 1–2 роки переходять у Science.
Обирайте зараз Data Analytics, якщо:
- хочете швидкий старт у кар’єрі;
- переходите з нетехнічної сфери;
- любите працювати з візуалізацією і бізнес-логікою.
Обирайте Data Science, якщо:
- вам цікаві моделі та прогнози;
- подобається програмування;
- готові до глибшого технічного навчання.
Висновок та рекомендації
Ринок показує стабільну тенденцію:
- попит на аналітиків даних зростає;
- попит на сайентистів ще вищий;
- можливий дистанційний формат роботи;
- обидві професії оплачуються вище середнього в ІТ.
Той, хто починає навчання сьогодні, через рік уже може працювати в професії.
Якщо хочеш не просто прочитати про analytics і science, а реально зайти в професію, варто обирати навчання, яке працює на результат. Mate academy — це платформа, де з нуля готують до першої роботи в ІТ: практичні задачі з реальних бізнес-кейсів, чітка структура навчання та розуміння того, що саме шукають роботодавці. Тут не розтягують навчання на роки — ти вчишся швидко і виходиш на ринок уже з готовими навичками, а не лише сертифікатом.
Головне — не відкладати старт. Шлях у сферу даних може початися вже зараз.
Партнерські матеріали
