La questione di quale strada intraprendere tra scienza dei dati e analisi dei dati è una delle più comuni nel settore.
Si dice che i dati siano il nuovo oro. In un’epoca dominata dai dati, come quella attuale, la maggior parte delle organizzazioni si affida in modo cruciale ai dati per prendere decisioni informate su questioni fondamentali per le proprie operazioni.
L’intero processo di acquisizione, elaborazione e analisi delle informazioni, finalizzato alla produzione di preziose conoscenze, apre diverse opportunità di lavoro per coloro che possiedono competenze pertinenti nella manipolazione dei dati. In questo contesto, la Scienza dei Dati e l’Analisi dei Dati emergono come due professioni principali che si occupano dell’elaborazione e dell’analisi dei dati.
Ma cosa implicano esattamente una carriera nella Scienza dei Dati e una nell’Analisi dei Dati? Sono forse la stessa cosa? Quanto sono differenti? Quali competenze preliminari sono richieste per intraprendere una di queste professioni?
Attraverso le risposte a queste domande, questo articolo ti aiuterà a orientarti nella scelta tra una carriera nell’Analisi dei Dati e una nella Scienza dei Dati. So che sei curioso come me!
Andiamo ad analizzare i principali aspetti da valutare prima di decidere il tuo percorso tra questi due ambiti.
Questi aspetti includono:
- Descrizione del lavoro nel campo della Scienza dei Dati e descrizione del lavoro nel campo dell’Analisi dei Dati.
- Responsabilità specifiche nell’Analisi dei Dati e nella Scienza dei Dati.
- Competenze richieste nella Scienza dei Dati e competenze richieste nell’Analisi dei Dati.
- Valutare se i tuoi interessi si allineano a questi ambiti.
Descrizione delle Mansioni
Scienza dei Dati
I professionisti della scienza dei dati raccolgono dati provenienti da diverse fonti all’interno di un settore specifico. Utilizzano quindi l’informatica, l’analisi predittiva, la statistica e l’apprendimento automatico per analizzare questi vasti set di dati. In questo modo, riescono a comprendere le prestazioni aziendali e la loro struttura funzionale, individuando soluzioni alle loro esigenze.
Gli scienziati dei dati portano alla luce questioni che a volte non vengono nemmeno poste, ma che richiedono una risposta. Il loro obiettivo è quello di identificare potenziali aree di studio o, ancora meglio, di innovazione!
Analisi dei Dati
Questo campo si concentra sull’elaborazione e l’analisi statistica di informazioni già esistenti, con lo scopo di estrarre dati utilizzabili. Gli analisti di dati sviluppano metodologie per raccogliere, elaborare e organizzare i dati, con l’obiettivo di comprendere i problemi in questione.
Gli esperti impiegano strumenti di analisi dei dati come Python, R, Microsoft Excel e Tableau per raggiungere i loro obiettivi. Inoltre, controllano l’accuratezza e la qualità dei dati. In seguito, analizzano ulteriormente questi dati prima di sviluppare modelli che possano consentire una presentazione chiara ed efficace al pubblico di riferimento. Il metodo di presentazione che sfrutta i modelli, permette al pubblico di comprendere rapidamente i dati presentati e prendere decisioni in modo agevole.
Responsabilità Specifiche
Le responsabilità di un data scientist
Un data scientist ripulisce, elabora e manipola i dati grezzi che sono stati acquisiti. Utilizza diverse tecniche di analisi per ottenere informazioni preziose dai dati. Gli esperti di data science progettano processi di modellazione dei dati che creano algoritmi e modelli predittivi per realizzare analisi personalizzate.
Inoltre, la scienza dei dati implica l’estrazione e la raccolta di grandi insiemi di dati, strutturati e non, da diverse fonti pertinenti. In qualità di data scientist, sarai responsabile della progettazione e della valutazione di modelli statistici avanzati per interpretare questi dati. Inoltre, la creazione di modelli predittivi e algoritmi di Machine Learning che operano su grandi volumi di dati rientra tra le responsabilità di un data scientist.
I dati elaborati devono essere analizzati e quindi rappresentati graficamente in dashboard e report utilizzando grafici e diagrammi. La rappresentazione visiva aiuta gli stakeholder a comprendere in modo rapido i trend e gli schemi dei dati, prima di prendere decisioni. Questo processo è definito visualizzazione dei dati. I data scientist spesso collaborano con ingegneri e analisti di dati quando è necessario per formulare un’analisi dei risultati dei dati.
Le responsabilità di un analista di dati
Le responsabilità nel campo dell’analisi dei dati non sono molto diverse da quelle della scienza dei dati.
Gli analisti di dati utilizzano informazioni rilevanti per preparare report che descrivono modelli e tendenze precise. Un analista di dati deve comprendere il ruolo e i requisiti dell’azienda, in modo da poter semplificare l’intero processo di analisi dei dati. Impiegano anche strumenti automatizzati per recuperare questi requisiti da origini dati primarie e secondarie.
Una volta raccolti i dati, li elaborano eliminando dati corrotti, correggendo errori nel codice ed eventuali problemi correlati.
Gli analisti di dati esaminano anche i dati per valutarne la qualità e il significato.
Inoltre, sviluppano e gestiscono database per riorganizzare i dati in formati leggibili.
Gli analisti di dati utilizzano strumenti statistici per diagnosticare e fare previsioni, identificando, analizzando e interpretando modelli e tendenze in set di dati complessi.
Questi professionisti assegnano un valore numerico a funzioni aziendali critiche per valutare e confrontare le prestazioni aziendali nel tempo.
Come i data scientist, collaborano con programmatori, ingegneri e dirigenti per continuare a individuare le opportunità di miglioramento dei processi.
Ora, analizziamo le competenze cruciali richieste in entrambi i campi.
Abilità Richieste
Scienza dei Dati
Questo campo richiede una solida conoscenza di matematica, statistica avanzata, modellazione predittiva, apprendimento automatico e, naturalmente, capacità di programmazione, tra cui:
- Familiarità con strumenti di visualizzazione dei dati come Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js e QlikeView, tra gli altri.
- Competenza in linguaggi di programmazione come R, Python e Scala.
- Dovresti essere esperto nell’uso di Hadoop e Spark, strumenti per big data.
Analisi dei Dati
Altrettanto importante, un analista di dati deve possedere conoscenze in statistica, database, modellazione e analisi predittiva. Sarebbe utile, inoltre, essere in grado di risolvere problemi e avere competenze come:
- Utilizzo di Excel e progettazione e sviluppo di database SQL per la manipolazione dei dati.
- Linguaggi di programmazione come Python e R per la statistica.
- Padronanza della matematica per la raccolta, misurazione, organizzazione e analisi dei dati.
- Esperienza nell’uso di pacchetti di report, inclusi framework JavaScript, XML o ETL.
Formazione di Base
Oltre alle competenze tecniche, un analista di dati trarrebbe vantaggio da una laurea in un campo che implica abilità statistiche e analitiche pertinenti, o in informatica. In alternativa, puoi frequentare un corso di certificazione in data science o un bootcamp adatto. Lavorare su progetti personali è un ulteriore vantaggio che ti aiuterà ad acquisire le competenze necessarie per un ruolo lavorativo.
D’altra parte, un data scientist ha bisogno di una laurea o di un master in corsi di matematica o informatica.
Interessi Personali
Ti appassiona lavorare con la matematica computazionale o il pensiero sistemico? In generale, ti piace creare sistemi che si nutrono di dati? La scienza dei dati è più adatta a te. Questo perché i data scientist costruiscono principalmente sistemi per l’analisi dei dati e usano le capacità di apprendimento automatico per creare modelli analitici predittivi. Inoltre, progettano anche il sistema di raccolta dati aziendale e utilizzano una prospettiva informatica per definire i processi.
Al contrario, se preferisci lavorare per raggiungere obiettivi esplorando i dati in profondità e ricavandone modelli o tendenze, l’analisi dei dati è la scelta perfetta per te.
Livello Professionale 🕵️♂️
La scienza dei dati ha un livello professionale più elevato rispetto all’analisi dei dati. Analogamente, dal punto di vista salariale, i data scientist guadagnano relativamente di più degli analisti di dati. Negli Stati Uniti, gli stipendi medi si attestano rispettivamente sui 110.000 e i 65.300 dollari. Un settore redditizio, non trovi?😊
Tuttavia, ci sono più opportunità di lavoro disponibili per gli analisti di dati rispetto ai data scientist.
Quindi, cosa sarebbe meglio per te? 🤔
Dopo aver esaminato le differenze tra Scienza dei Dati e Analisi dei Dati, ora sei in una posizione migliore per decidere tra i due.
Probabilmente, vorrai riconsiderare i tuoi principali obiettivi di carriera, i tuoi interessi e, soprattutto, le tue abilità.
Qualunque sia il percorso che sceglierai, entrambi i campi offrono grandi vantaggi. Inoltre, non sbaglierai mai scegliendo di lavorare con i dati, qualunque sia la tua scelta professionale.
Puoi approfondire i corsi disponibili di Analisi dei Dati se scegli questo percorso. In alternativa, potresti voler conoscere gli strumenti di Scienza dei Dati che utilizzerai, se dovessi optare per la Scienza dei Dati.
Buona fortuna!