Чем отличается профессия аналитика данных от специалиста по машинному обучению?

Основное отличие аналитика данных от специалиста по машинному обучению (Data Scientist) заключается в том, на какой вопрос они пытаются ответить. istudy.by

Аналитик данных стремится ответить на вопрос «Что произошло?», исследуя данные о действиях пользователей и их последствиях. istudy.by Он работает с уже случившимися событиями, ищет ответы на вопросы, как улучшить бизнес-процессы, повысить прибыль компании и принимать ответственные решения. tproger.ru productstar.ru

Специалист по машинному обучению старается предсказать будущее, отвечая на вопрос «Что произойдёт?». istudy.by Он строит модели машинного обучения с целью выявления зависимостей и создания новых продуктов на их основе. istudy.by

Некоторые другие различия:

• Инструменты и методы. istudy.by Data Scientist чаще использует более сложные инструменты и методы машинного обучения для создания прогностических моделей, аналитик данных чаще работает с более традиционными инструментами анализа данных. istudy.by
• Навыки. istudy.by Data Scientist чаще имеет более глубокие знания в области математики, статистики и программирования, чем аналитик данных. istudy.by
• Фокус. netology.ru Аналитик данных сфокусирован на прошлом, а Data Scientist — на будущем. netology.ru

При этом чёткой грани между этими профессиями нет, и один и тот же человек может выполнять одну или несколько ролей в зависимости от требований, навыков и размера компании. istudy.by