Data Scientist vs Data Analyst | KajoData Podcast
🟨 Społeczność analityków 🟦 Kursy - Excel, SQL, Python W tym odcinku porównuję dwa zawody, które często budzą wątpliwości wśród osób chcących wejść do świata IT: data scientist i data analyst. Która ścieżka kariery jest lepsza na start? Data scientist brzmi "fancy", ale wymaga ogarnięcia programowania, zaawansowanej analityki, statystyki i machine learningu. To dość wysoka poprzeczka, prawda? Z kolei data analyst to idealna rola na początek. Wystarczy dobra znajomość Excela, SQL-a i podstaw statystyki. Łatwiej też znaleźć pracę, bo analityków danych potrzebuje praktycznie każda firma. A co z AI i automatyzacją? Czy zabiorą nam pracę? Spokojnie, w naszym przypadku AI to raczej pomocne narzędzie, a nie zagrożenie. W odcinku omawiam też zakres obowiązków, krzywą uczenia się i możliwości rozwoju. Dowiesz się, czym różni się codzienna praca data analyst i data scientist, a także jakie są perspektywy zarobkowe i awansu. Jeśli zastanawiasz się nad karierą w IT i chcesz zostać data scientist lub data analyst, ten odcinek pomoże Ci podjąć właściwą decyzję!
To są dosyć podstawowe rzeczy i to wszystko nam się w roli analityka przyda. Natomiast jest dużo rzeczy, których nie musimy robić. I to powoduje, że jeżeli ktoś chce wejść do branży, to rola analityka jest o wiele lepsza tutaj. Dlatego, że po prostu jest mniej do ogarnięcia. I co najlepsze, jeżeli my zostaniemy analitykiem, to o wiele łatwiej nam zostać data scientistem później, tak? Tymczasem, gdybyśmy chcieli od razu zostać data scientistem, no to to jest, wiesz, to to jest tak jakbyś, no nie wiem, Pykał tam sobie w piłkę nożną na boisku, obijał sobie o mur i jednocześnie się zastanawiał kiedy Cię przyjmą do Juventusu czy do Barcelony, nie? Jakby ten skok jest za duży, który Ty próbujesz zrobić, więc ja nie mówię nawet, że ktoś kto chce być data scientistem powinien nie być data scientistem, powinien po prostu poprzestać na roli analityka.
Pokazano wszystkie 1 dopasowanie. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Podróżnica między Data Scientistem a Data Analystem, analiza wymagań wejściowych i poziomu trudności.
Rola AI w obu zawodach i inflacja oczekiwań, porównanie możliwości automatyzacji.
Porównanie zakresu obowiązków między analitykiem danych a Data Scientistem, zasięg technologiczny.
Porównanie możliwości rozwoju kariery i szans na awans między oboma zawodami.
Porównanie popytu, zarobków i łatwowości znalezienia pracy między analitykiem danych a Data Scientistem.
Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.
🟨 Społeczność analityków
🟦 Kursy - Excel, SQL, Python
W tym odcinku porównuję dwa zawody, które często budzą wątpliwości wśród osób chcących wejść do świata IT: data scientist i data analyst. Która ścieżka kariery jest lepsza na start? Data scientist brzmi "fancy", ale wymaga ogarnięcia programowania, zaawansowanej analityki, statystyki i machine learningu. To dość wysoka poprzeczka, prawda? Z kolei data analyst to idealna rola na początek. Wystarczy dobra znajomość Excela, SQL-a i podstaw statystyki. Łatwiej też znaleźć pracę, bo analityków danych potrzebuje praktycznie każda firma. A co z AI i automatyzacją? Czy zabiorą nam pracę? Spokojnie, w naszym przypadku AI to raczej pomocne narzędzie, a nie zagrożenie. W odcinku omawiam też zakres obowiązków, krzywą uczenia się i możliwości rozwoju. Dowiesz się, czym różni się codzienna praca data analyst i data scientist, a także jakie są perspektywy zarobkowe i awansu. Jeśli zastanawiasz się nad karierą w IT i chcesz zostać data scientist lub data analyst, ten odcinek pomoże Ci podjąć właściwą decyzję!