Чем отличаются задачи аналитика данных от работы дата-сайентиста?

Основные отличия задач аналитика данных от работы дата-сайентиста:

1. Аналитик данных сфокусирован на прошлом. netology.ru Он работает с ретроспективными данными здесь и сейчас и помогает бизнесу принять правильное решение на их основе. blog.skillfactory.ru
2. Дата-сайентист нацелен на будущее. blog.skillfactory.ru {7-host} Он обрабатывает большие объёмы информации, анализирует их и на этой основе разрабатывает модель, которая может упростить, модифицировать или же найти креативные решения в работе компании. blog.skillfactory.ru
3. Аналитик данных не владеет навыками машинного обучения. netology.ru В то время как дата-сайентист не только обрабатывает и визуализирует данные, но и строит на их основе модели. {8-host}
4. Аналитик данных чаще взаимодействует с другими специалистами, чтобы лучше понимать бизнес-процессы. netology.ru Поэтому ему нужны развитые софт-скиллы в большей степени, чем дата-сайентисту. netology.ru
5. У задач аналитика данных более короткий «жизненный цикл». {10-host} Аналитик делает отчёт за несколько дней и несколько раз за неделю, а дата-сайентист может работать над одним проектом полгода и больше. {7-host}