데이터 사이언스와 관련된 직업은 구인 포털에서 1 위를 차지했습니다. 데이터 과학자, 데이터 분석가 및 데이터 엔지니어와 같은 다양한 직책에 대한 채용 공고가 있습니다. 이 모든 직책은 데이터를 다루고 비슷하게 들리지만 여러 가지 세부적인 차이점이 있습니다. 서로 얼마나 다른지 궁금한 적이 있습니까? 했어요! 그리고 여기에 데이터 과학자와 데이터 분석가의 차이점이 있습니다.
데이터 과학자 – IT의 Rock Star
데이터 과학자는 비즈니스 관점에서 데이터를 이해하는 전문가입니다. 그는 기업이 정확한 결정을 내릴 수 있도록 예측을 담당하고 있습니다. 데이터 과학자는 컴퓨터 응용 프로그램, 모델링, 통계 및 수학의 견고한 기반을 갖추고 있습니다. 이들을 차별화하는 것은 비즈니스 및 IT 리더 모두를 처리 할 수있는 뛰어난 의사 소통 기술과 결합 된 비즈니스의 탁월함입니다. 그들은 올바른 문제를 선택하는 데 효율적이며이를 해결 한 후 조직에 가치를 더합니다.
Harvard Business Review는 '데이터 과학자'를 '21 세기의 가장 섹시한 직업 '으로 선정했습니다.숙련도 향상 당신에게 오는 직업 기회를 활용하십시오.
데이터 과학자는 기술 세트에 따라 4 가지 역할로 나눌 수 있습니다.
- 데이터 연구원
- 데이터 개발자
- 데이터 크리에이티브
- 데이터 기업인
데이터 분석가 – 아직 멋진 태그가 없습니다!
데이터 분석가도 데이터 과학에서 중요한 역할을합니다. 그들은 데이터 수집, 구성 및 통계 정보 획득과 관련된 다양한 작업을 수행합니다. 또한 차트, 그래프 및 표의 형태로 데이터를 표시하고이를 사용하여 조직을위한 관계형 데이터베이스를 구축 할 책임이 있습니다.
데이터 분석가는 스킬 세트에 따라 4 가지 역할로 나눌 수 있습니다.
- 데이터 설계자
- 데이터베이스 관리자
- 분석 엔지니어
- 운영
데이터 과학자 및 데이터 분석가에게 필요한 자격
힙 구현 방법
데이터 과학자 및 데이터 분석의 채용 동향 – Google 트렌드 기준
Google에 따른 데이터 분석가 채용 동향은 다음과 같습니다.
다음은 주로 2012 년부터 시작된 Google에 따른 데이터 과학자 작업의 추세입니다.
데이터 과학자 및 데이터 분석가 연봉 – 지갑 살펴보기.
다음은 Indeed.com의 데이터 과학자 및 데이터 분석가의 급여에 대한 간략한 설명입니다.
Rails 웹 사이트 튜토리얼의 루비
그러나 두 직책간에 아무리 많은 차이점을 강조하더라도 하나는 다른 하나 없이는 성공할 수 없습니다.
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