W świecie IT, gdzie analiza danych odgrywa coraz większą rolę, często pojawia się pytanie: data scientist czy data analyst? Która ścieżka kariery jest dla mnie odpowiednia? W tym artykule postaram się rozwiać Twoje wątpliwości i pomóc Ci podjąć właściwą decyzję.
Data scientist vs data analyst – Kariera w IT: obejrzyj na YouTube 📺.
Wymagania i poziom trudności
Na pierwszy rzut oka, data scientist wydaje się być szczytem marzeń. To „fancy” tytuł, za którym kryją się jednak spore wymagania. Ogarnięcie programowania, zaawansowana analityka, statystyka na wysokim poziomie, a do tego jeszcze machine learning – to wszystko brzmi dość… przytłaczająco, prawda?
Tymczasem, aby zostać data analystą, wystarczy dobra znajomość Excela, SQL-a i podstaw statystyki. To znacznie niższy próg wejścia, szczególnie dla osób, które dopiero zaczynają swoją przygodę z IT.
AI i automatyzacja
Wiele osób obawia się, że AI i automatyzacja zabiorą im pracę. W przypadku data scientist i data analyst, AI jest raczej narzędziem, które pomaga w pracy, a nie zagrożeniem. Oczywiście, AI podnosi poprzeczkę i wymaga od nas ciągłego rozwoju, ale nie zastąpi człowieka w całości.
Chcesz sprawdzić czy nadajesz się na analityka? Dołącz do społeczności KajoDataSpace i poznaj innych, takich jak Ty.
Zakres obowiązków i codzienna praca
Praca data analyst jest bardzo zróżnicowana. Od analizy danych, przez tworzenie raportów i dashboardów, po kontakt z ludźmi i prezentację wyników. data scientist skupia się bardziej na technologicznej stronie analizy danych, takiej jak machine learning czy zaawansowana analityka w Pythonie.
Krzywa uczenia się i rozwój kariery
data analyst to idealna rola na start. Można z niej łatwo przeskoczyć na inne stanowiska, takie jak data scientist, architekt danych, data engineer, a nawet menadżer. data scientist to już wyższy poziom, do którego warto dojść z pewnym doświadczeniem.
Najlepsze kursy z analizy danych – Excel, SQL, Python i więcej – znajdziesz u mnie na:
Popyt, zarobki i łatwość znalezienia pracy
Zarobki data scientist’ów są kuszące, ale… Analityków danych potrzebuje praktycznie każda firma! Oznacza to o wiele większą liczbę ofert pracy i łatwiejszy start w branży. Pamiętaj, że „lepszy wróbel w garści niż gołąb na dachu”!
Mam nadzieję, że ten artykuł pomógł Ci zrozumieć różnice między data scientist a data analyst i ułatwi Ci wybór ścieżki kariery. Powodzenia!
Inne ciekawe artykuły:
- Jak być najlepszym w zespole i rozwijać karierę w IT?
- Przebranżowienie po 30tce – jak dokonać zmiany branży po 30tce?
- Tworzenie histogramu w SQL – praktyczne podejście z subquery, CTE i CASE WHEN
Wolisz czytać po angielsku? No problem!
To tyle w tym temacie. Analizujcie w pokoju!
Podobał Ci się ten artykuł 🙂?
Podziel się nim w Social Mediach 📱
>>> udostępnij go na LinkedIn i pokaż, że codziennie uczysz się czegoś nowego
>>> wrzuć go na Facebooka, to się może przydać któremuś z Twoich znajomych
>>> Przypnij sobie tą stronkę to zakładek, może się przydać w przyszłości
Wolisz oglądać 📺 niż czytać – nie ma problemu
>>> Obserwuj i oglądaj KajoData na YouTube
