데이터 분석가 vs 데이터 과학자 차이점

데이터 분석가와 데이터 과학자의 역할은 유사점을 공유하지만 책임, 기술 세트 및 작업 범위 측면에서 뚜렷한 차이점이 있습니다. 다음은 데이터 분석가와 데이터 과학자의 주요 차이점에 대한 개요입니다.

▣데이터 분석가:

업무 범위:
데이터 분석가는 주로 데이터를 검사하고 해석하여 통찰력을 제공하는 데 중점을 둡니다. 그들은 종종 구조화된 데이터를 수집, 처리, 분석하는 데 관여합니다.

 

책임:
데이터 분석가는 데이터 정리 및 구성, 보고서 생성, 시각화 생성을 담당하여 기업이 정보에 기초한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 그들은 데이터 분석을 위해 통계 기술과 도구를 사용할 수 있습니다.

 

기술:
SQL, Excel 및 데이터 시각화 도구(예: Tableau, Power BI)에 대한 뛰어난 능숙도.
통계 분석 및 데이터 정리 기술에 대한 기본 지식.
프로그래밍 언어(예: Python, R)에 대한 지식은 장점이지만 항상 필요한 것은 아닙니다.

 

교육 배경:
통계, 수학, 경제학 또는 컴퓨터 과학과 같은 관련 분야의 학사 학위는 신입 사원에게 일반적입니다.

▣데이터 과학자:

업무 범위:
데이터 과학자는 더 광범위하고 복잡한 작업 범위를 가지고 있습니다. 그들은 통찰력을 추출하고 복잡한 문제를 해결하기 위해 알고리즘, 예측 모델 및 기계 학습 솔루션을 개발하고 구현하는 데 참여합니다.

 

책임:
데이터 과학자는 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 처리하고 기계 학습 모델을 설계 및 구현하며 탐색적 데이터 분석에 참여하는 경우가 많습니다. 또한 빅 데이터 기술 및 고급 분석에 참여할 수도 있습니다.

 

기술:
기계 학습 프레임워크 및 라이브러리에 대한 전문 지식과 함께 Python 또는 R과 같은 프로그래밍 언어에 능숙합니다.
고급 통계 지식과 복잡한 알고리즘을 만들고 구현하는 능력.
데이터 전처리, 기능 엔지니어링 및 모델 평가에 대한 깊은 이해.
빅 데이터 기술(예: Hadoop, Spark)에 대한 지식이 도움이 되는 경우가 많습니다.

 

교육 배경:
일반적으로 데이터 과학자는 컴퓨터 과학, 통계 또는 관련 양적 분야와 같은 분야에서 고급 학위(석사 또는 박사)를 보유하고 있습니다. 그러나 이는 엄격한 요구 사항은 아니며 일부 데이터 과학자는 강력한 실무 경험을 가지고 있습니다.

 

간단히 정리하면, 데이터 분석가(Data Analyst)는 주로 구조화된 데이터와 기본 통계 기법을 사용하여 실행 가능한 통찰력을 제공하기 위해 데이터를 분석하고 해석하는 데 중점을 둡니다. 반면, 데이터 과학자(Data Scientist)는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 모두에서 통찰력을 얻기 위해 복잡한 알고리즘과 기계 학습 모델의 개발 및 구현과 관련된 보다 광범위한 역할을 수행합니다. 두 역할 모두 데이터에서 귀중한 정보를 추출하는 데 중요하지만 깊이, 복잡성 및 필요한 기술 범위가 다릅니다.

 

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