Дата-сайентист разрабатывает искусственный интеллект, создает алгоритмы, с которыми мы сталкиваемся каждый день: Алиса распознает голос, YouTube подкидывает интересные рекомендации, роботы привозят пиццу. А робот-пылесос строит карту помещения и убирает по ней каждый уголок. Вот такие проекты дата сайентист и создает.
Дата-аналитик собирает информацию, ищет в ней закономерности, которые позволяют компаниям принимать решения, опираясь на подготовленные им данные. Именно такие решения стимулируют развитие любого бизнеса. Например, оценить, какой канал маркетинга приносит больше выручки, или предсказать, когда именно лучше продавать холодные лимонады, — это задачи аналитика.
А кто это и чем отличаются?
Общее у этих двух профессий очень важное — надо знать математику.
Дата сайентист применяет методы науки о данных (Data Science) для обработки больших объемов информации. Он строит и тестирует математические модели поведения данных. Это помогает найти в них закономерности или прогнозировать будущие значения.
• Например, в помощь маркетологам он проанализирует данные карт лояльности — и станет понятно, каким группам клиентов что рекламировать.
• Для логистов изучит данные с GPS-трекеров и оптимизирует маршрут перевозок.
• HR-отделу поможет предсказать, кто из сотрудников скоро уволится, проанализировав активность в течение рабочего дня.
Аналитик данных занимается сбором, обработкой и анализом информации. Он пишет запросы в базы данных, выявляет тенденции, проверяет гипотезы, проводит тесты и на основе результатов делает определенные выводы, которые помогают решить ту или иную задачу.
• Например, модель Geosurge помогает определить тарифы поездок Uber: собирает данные о машинах, предсказывает количество и спрос на такси в городе, и проверяет, работают ли водители на конкурентов.
• Coca-Cola исследует соцсети. Так компания узнала, что пользователи хотят пить снятую в 90-е газировку Surge, и вернула ее. А Sprite Cherry появился после анализа данных вендинговых автоматов.
Иногда кажется: это такое великое волшебство, что освоить его могут только люди, изучавшие не просто школьный предмет «алгебра и начала анализа», а полный университетский курс линейной алгебры, статистики, теории вероятностей и других предметов, которые могут вогнать в ступор одними названиями. Конечно, они вам понадобятся, но в объеме, вполне поддающемся изучению. Так что не бойтесь и читайте дальше.