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!
Ja mówię o tym, że to jest nie ta ścieżka. To jest albo przez analityka danych, albo przez programista. Przez analitykę danych jest łatwiej, bo łatwiej jest analitykiem zostać. Punkt numer dwa. AI i automatyzacja. Jeżeli chodzi o analitykę, to ze względu na ilość rzeczy, które my wciąż musimy wykonywać po stronie takiej czysto ludzkiej, czyli ogólne rozkminy, co my chcemy liczyć i w jaki sposób. Jak powinny wyglądać KPI-e? Które KPI chcemy liczyć? W jaki sposób? Dogadywanie się co do tego, co ma być raportowane, a co ma nie być raportowane. Dogadywanie się co do tego, jak ma wyglądać dashboard, który prezentuje różne wykresy. To są wszystko umiejętności ludzkie, których po prostu nie da się outsourcować AI-owi, bo jesteśmy zespołem, jesteśmy teamem, pracujemy w firmie, nie pracujemy w próżni.
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!