Quelle est la différence entre un Data Scientist et un Business Intelligence Analyst?


Réponse 1:

Rapport sur les compétences et les salaires 2015

rôles

Les scientifiques des données et les analystes BI effectuent des visualisations.

Les outils ne sont que des outils.

Les scientifiques des données et les analystes BI travaillent avec des sources de données.

La gestion des données consiste simplement à gérer les données.

Les scientifiques des données et les analystes BI font de la programmation.

Le codage est juste du codage.

Mais en plus de cela, les scientifiques des données devraient être statistiquement compétents, mener des expériences, interpréter les données avec un esprit de causalité et - le plus souvent - faire de la modélisation.

responsable

ici


Réponse 2:

Les scientifiques des données seront-ils à la hauteur de nos attentes, ou les mégadonnées seront-elles une déception?

  • Les scientifiques des données travaillent avec une combinaison d'outils Big Data tels que Hadoop / Map-Reduce / Hive, NoSQL, MPP, les bases de données traditionnelles et essentiellement tout ce qui stocke / contient des données. Ils ont également tendance à avoir un ensemble de compétences technologiques plus solides en ce sens qu'ils ont également des programmeurs, et ont également de très bonnes compétences en mathématiques, en particulier dans des domaines comme les statistiques. J'ai également vu qu'un data scientist aurait généralement besoin de savoir comment visualiser les données. Le data scientist doit également avoir une bonne compréhension de l'entreprise, car il travaille généralement directement avec l'entreprise. Je crois que c'est un rôle dans lequel de manière réaliste très peu de personnes pourraient remplir, même avec une formation approfondie.Un analyste BI serait une personne qui travaille avec des outils de BI pour effectuer une analyse. D'une manière générale, il s'agirait d'une personne qui est quelque peu éduquée sur le data warhousing et qui comprend comment un schéma en étoile est modélisé. Cela leur permet de faire des choses telles que réaliser une analyse ad hoc soit via un outil de reporting, soit en utilisant SQL pour créer les diagrammes, graphiques, feuilles Excel, etc. dont les utilisateurs métier ont besoin. Ils peuvent également servir d'intermédiaire entre l'entreprise et l'informatique lors de la création de nouvelles fonctionnalités BI. Fondamentalement, il travaillera davantage avec les utilisateurs de la technologie et de l'entreprise plutôt que d'essayer de jouer ce rôle unique.

Réponse 3:

Les scientifiques des données seront-ils à la hauteur de nos attentes, ou les mégadonnées seront-elles une déception?

  • Les scientifiques des données travaillent avec une combinaison d'outils Big Data tels que Hadoop / Map-Reduce / Hive, NoSQL, MPP, les bases de données traditionnelles et essentiellement tout ce qui stocke / contient des données. Ils ont également tendance à avoir un ensemble de compétences technologiques plus solides en ce sens qu'ils ont également des programmeurs, et ont également de très bonnes compétences en mathématiques, en particulier dans des domaines comme les statistiques. J'ai également vu qu'un data scientist aurait généralement besoin de savoir comment visualiser les données. Le data scientist doit également avoir une bonne compréhension de l'entreprise, car il travaille généralement directement avec l'entreprise. Je crois que c'est un rôle dans lequel de manière réaliste très peu de personnes pourraient remplir, même avec une formation approfondie.Un analyste BI serait une personne qui travaille avec des outils de BI pour effectuer une analyse. D'une manière générale, il s'agirait d'une personne qui est quelque peu éduquée sur le data warhousing et qui comprend comment un schéma en étoile est modélisé. Cela leur permet de faire des choses telles que réaliser une analyse ad hoc soit via un outil de reporting, soit en utilisant SQL pour créer les diagrammes, graphiques, feuilles Excel, etc. dont les utilisateurs métier ont besoin. Ils peuvent également servir d'intermédiaire entre l'entreprise et l'informatique lors de la création de nouvelles fonctionnalités BI. Fondamentalement, il travaillera davantage avec les utilisateurs de la technologie et de l'entreprise plutôt que d'essayer de jouer ce rôle unique.