Najważniejsze informacje:
- Data Analyst skupia się na analizie danych historycznych i raportowaniu, podczas gdy Data Scientist tworzy modele predykcyjne i wykorzystuje uczenie maszynowe
- Data Scientist zazwyczaj potrzebuje wyższego wykształcenia i zaawansowanych umiejętności programistycznych niż Data Analyst
- Wynagrodzenia Data Scientist w Polsce często przekraczają 200 000 PLN rocznie, a Data Analyst zarabia 90 000-150 000 PLN rocznie
- Możliwa jest ścieżka rozwoju z Data Analyst do Data Scientist poprzez zdobycie dodatkowych kompetencji technicznych
- Oba zawody należą do najbardziej poszukiwanych na polskim rynku pracy
Na skróty:
- Główne różnice w zakresie obowiązków
- Wymagane umiejętności i narzędzia
- Wykształcenie i wejście do zawodu
- Ścieżki rozwoju kariery
- Podejście do pracy z danymi
- Wynagrodzenia na polskim rynku
- Kluczowe cechy osobowości
- Możliwości przekwalifikowania
- Perspektywy na rynku pracy
Rynek pracy w obszarze danych rozwija się w Polsce bardzo dynamicznie. Dwa zawody szczególnie przykuwają uwagę pracodawców i kandydatów – Data Analyst i Data Scientist. Choć oba wykorzystują dane do podejmowania decyzji biznesowych, różnią się zakresem obowiązków, wymaganymi kompetencjami i możliwościami rozwoju kariery.
Wybór między tymi ścieżkami kariery często budzi wątpliwości. Warto poznać specyfikę każdej z ról, aby podjąć świadomą decyzję o kierunku rozwoju zawodowego.
Główne różnice w zakresie obowiązków
Data Analyst koncentruje się na analizie danych, które już istnieją w organizacji. Jego głównym zadaniem jest przygotowywanie raportów, tworzenie wizualizacji oraz wspieranie decyzji biznesowych na podstawie danych historycznych. Praca analityka danych skupia się na odpowiedzi na pytanie "co się wydarzyło?" i "dlaczego to się wydarzyło?".
Typowy dzień Data Analyst obejmuje pracę ze strukturalnymi danymi, przygotowywanie dashboardów, analizę trendów sprzedażowych lub badanie zachowań klientów. Rezultatem jego pracy są raporty i prezentacje, które pomagają menedżerom podejmować lepsze decyzje.
Data Scientist wykonuje znacznie bardziej zaawansowane analizy. Wykorzystuje techniki uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji i modelowania predykcyjnego. Jego zadaniem jest nie tylko opisanie przeszłości, ale także przewidywanie przyszłych trendów i proponowanie konkretnych rozwiązań.
Data Scientist pracuje z dużymi, często nieustrukturyzowanymi zbiorami danych. Tworzy modele, które potrafią przewidzieć zachowania klientów, zoptymalizować procesy biznesowe lub automatycznie wykrywać anomalie w danych.
Wymagane umiejętności i narzędzia
Różnice w obowiązkach przekładają się na inne wymagania dotyczące umiejętności i narzędzi.
Data Analyst powinien znać podstawowe narzędzia analityczne. Excel pozostaje często używanym programem do szybkich analiz i raportowania. SQL jest niezbędny do wyciągania danych z baz danych. Znajomość podstaw programowania w Python lub R ułatwia automatyzację procesów analitycznych.
Ważne są też umiejętności tworzenia czytelnych raportów i wizualizacji danych. Narzędzia takie jak Tableau, Power BI czy Google Data Studio pomagają w prezentowaniu wyników analiz w sposób zrozumiały dla odbiorców biznesowych.
Data Scientist musi posiadać zaawansowaną wiedzę z matematyki i statystyki. Programowanie w Python lub R to absolutna podstawa. Znajomość bibliotek do uczenia maszynowego jak scikit-learn, TensorFlow czy PyTorch jest często wymagana.
Data Scientist pracuje też z narzędziami do przetwarzania Big Data, takimi jak Apache Spark czy Hadoop. Musi umieć wdrażać algorytmy predykcyjne i często zarządzać całym cyklem życia modeli uczenia maszynowego.
Wykształcenie i wejście do zawodu
Próg wejścia do tych zawodów różni się znacząco.
Dla Data Analyst wystarczające są często studia licencjackie z kierunków ścisłych – matematyki, ekonomii, informatyki czy statystyki. Coraz więcej osób wchodzi do tego zawodu poprzez ukończenie specjalistycznych kursów online lub bootcampów.
Praktyczne umiejętności i znajomość narzędzi są często ważniejsze niż formalne wykształcenie. Wiele firm chętnie zatrudnia osoby z innych branż, które zdobyły kompetencje analityczne w praktyce.
Data Scientist zazwyczaj potrzebuje wyższego wykształcenia – preferowane są studia magisterskie lub doktoranckie z matematyki, statystyki, informatyki lub fizyki. Złożoność problemów, które rozwiązuje Data Scientist, wymaga solidnej podstawy teoretycznej.
Coraz więcej znaczenia mają też specjalistyczne kursy z zakresu Data Science oraz praktyczne doświadczenie w realizacji projektów analitycznych. Portfel projektów często waży więcej niż sam dyplom.
Ścieżki rozwoju kariery
Możliwości rozwoju w obu zawodach są szerokie, ale prowadzą w różnych kierunkach.
Data Analyst może rozwijać się w kierunku stanowisk Senior Data Analyst, Analytics Manager czy Business Intelligence Analyst. Z czasem możliwy jest awans na pozycje menedżerskie – Business Intelligence Director lub Head of Analytics.
Niektórzy analitycy specjalizują się w konkretnych obszarach biznesowych, stając się ekspertami od analityki finansowej, marketingowej czy operacyjnej.
Data Scientist ma jeszcze szersze możliwości rozwoju. Może specjalizować się w uczeniu maszynowym, zostając Machine Learning Engineer. Inną ścieżką jest rozwój w kierunku Data Science Lead, który zarządza zespołem data scientistów.
Na najwyższych szczeblach kariery Data Scientist może zostać Chief Data Officer, odpowiadając za strategię danych w całej organizacji. Możliwe są też ścieżki eksperckie lub badawcze, szczególnie w firmach technologicznych.
Podejście do pracy z danymi
Sposób pracy z danymi różni się fundamentalnie między tymi rolami.
Data Analyst koncentruje się na analizie danych uporządkowanych. Jego podejście to descriptive analytics – opisywanie tego, co się wydarzyło w przeszłości. Generuje raporty, które pokazują trendy historyczne i pomagają zrozumieć obecną sytuację biznesową.
Analityk danych odpowiada na konkretne pytania biznesowe, korzystając z dostępnych danych. Jego wyniki są zwykle prezentowane w formie dashboardów, wykresów i tabel.
Data Scientist pracuje zarówno z danymi uporządkowanymi, jak i nieuporządkowanymi. Stosuje predictive i prescriptive analytics – przewiduje przyszłość i rekomenduje konkretne działania.
Tworzy modele predykcyjne, systemy rekomendacyjne i algorytmy optymalizacyjne. Często odpowiada za cały proces analityczny – od pozyskania surowych danych po wdrożenie rozwiązania w systemach produkcyjnych.
Wynagrodzenia na polskim rynku
Oba zawody są bardzo dobrze wynagradzane w Polsce, choć istnieją między nimi różnice.
Data Analyst zarabia średnio 90 000 – 150 000 PLN brutto rocznie. Początkujący analitycy mogą liczyć na wynagrodzenia od 70 000 PLN, podczas gdy doświadczeni specjaliści z kilkuletnim stażem zarabiają nawet 180 000 PLN rocznie.
Data Scientist otrzymuje zwykle wyższe wynagrodzenie ze względu na większy poziom zaawansowania technicznego. Roczne wynagrodzenie często przekracza 200 000 PLN brutto, a doświadczeni specjaliści mogą zarabiać ponad 300 000 PLN rocznie.
Wysokość wynagrodzenia zależy od doświadczenia, branży i wielkości firmy. Sektor finansowy, e-commerce i firmy technologiczne oferują najwyższe stawki.
Kluczowe cechy osobowości
Sukces w obu rolach wymaga podobnych cech charakteru, choć w różnym nasileniu.
Logiczne myślenie i podejście analityczne to podstawa. Oba zawody wymagają umiejętności rozkładania złożonych problemów na mniejsze części i systematycznego ich rozwiązywania.
Ciekawość świata i chęć ciągłego uczenia się są kluczowe. Technologie i narzędzia rozwijają się bardzo szybko, więc specjaliści muszą na bieżąco aktualizować swoją wiedzę.
Istotna jest też umiejętność komunikacji. Zarówno Data Analyst, jak i Data Scientist muszą potrafić wytłumaczyć złożone wyniki analiz w sposób zrozumiały dla odbiorców biznesowych.
Samodzielność i dokładność w pracy z danymi są niezbędne. Błędy w analizie mogą prowadzić do złych decyzji biznesowych o wysokiej wartości finansowej.
Możliwości przekwalifikowania
Przejście między tymi rolami jest możliwe, choć w jedną stronę łatwiejsze niż w drugą.
Data Analyst może rozwinąć się do roli Data Scientist, ale wymaga to zdobycia zaawansowanej wiedzy z programowania, statystyki i uczenia maszynowego. Proces ten zajmuje zwykle 1-2 lata intensywnej nauki i praktyki.
Kluczowe jest opanowanie języków programowania, zrozumienie algorytmów uczenia maszynowego i zdobycie doświadczenia w pracy z Big Data. Wiele osób korzysta z kursów online, bootcampów lub studiów podyplomowych.
Przejście z Data Scientist do Data Analyst jest prostsze, ponieważ Data Scientist posiada już wszystkie kompetencje wymagane na stanowisku analityka danych. Taka zmiana może być motywowana chęcią pracy w mniejszej firmie lub skupienia się na konkretnym obszarze biznesowym.
Perspektywy na rynku pracy
Polski rynek pracy bardzo potrzebuje specjalistów od danych. Oba zawody należą do najbardziej poszukiwanych, szczególnie w branżach jak finanse, e-commerce, telekomunikacja i medycyna.
Dynamiczny rozwój cyfryzacji powoduje, że firmy gromadzą coraz więcej danych. Potrzebują specjalistów, którzy potrafią te dane wykorzystać do poprawy wyników biznesowych.
Sektor publiczny również zaczyna doceniać wartość analityki danych, tworząc nowe możliwości zatrudnienia dla specjalistów.
Zapotrzebowanie na kompetencje analityczne będzie stale rosnąć. Firmy, które nie wykorzystują danych do podejmowania decyzji, tracą przewagę konkurencyjną. To sprawia, że zarówno Data Analyst, jak i Data Scientist mogą liczyć na stabilność zatrudnienia i atrakcyjne warunki pracy.
Wybór między tymi ścieżkami kariery zależy od indywidualnych preferencji, dotychczasowego wykształcenia i gotowości do inwestowania czasu w rozwój kompetencji technicznych. Oba zawody oferują świetne perspektywy rozwoju i wysokie wynagrodzenia na polskim rynku pracy.
