Data Scientist vagy Data Analyst – kritikus különbségek, amiket minden vállalati recruiternek ismernie kell
A Data pozíciók az elmúlt években az egyik leggyorsabban növekvő területté váltak.
De miközben a kereslet robbanásszerűen nő, a piacon egyre nagyobb a zavar.
A cégek sokszor nem tudják pontosan, kit keresnek: Data Scientistet vagy Data Analystet.
Toborzási vezetőként vagy vállalat oldali recruiterként ez nem pusztán terminológiai kérdés. Ha rossz profilt célzol meg, hónapokat és komoly összegeket veszíthetsz egy nem illeszkedő jelölt miatt.
A Bluebird szakmai anyaga segít rendet tenni a fogalmak között.
Két szerep, két teljesen eltérő kompetenciakészlet
Data Analyst – az üzleti értelmező
A Data Analyst feladata, hogy adatokat fordítson le üzleti nyelvre. Trendeket azonosít, riportokat készít, segíti a vezetőket abban, hogy megértsék, mi történt és miért történt.
Tipikus eszközök: Excel, SQL, Power BI, Tableau
Fő kérdések:
1. Mi történt az adatok alapján?
2. Miért történt így?
3. Hogyan dönthetünk jobban a jövőben?
A Data Analyst erőssége az üzleti megértés és a kommunikáció.
Data Scientist
A Data Scientist a következő szint: előre jelez, modellez, automatizál. Munkája nem az, hogy megmagyarázza a múltat, hanem hogy megjósolja a jövőt.
Prediktív modelleket készít, gépi tanulást és statisztikai módszereket alkalmaz, gyakran Pythonban vagy R-ben dolgozik.
Fő kérdések:
1. Mi fog történni?
2. Mit tehetünk, hogy jobb eredményt érjünk el?
3. Hogyan optimalizálhatjuk a folyamatokat adatalapon?
A Data Scientist tehát nem csak elemző, hanem alkotó is.
Összehasonlító táblázat a könnyű érthetőség kedvéért
Forrás: Bluebird blogposzt - Data Scientist vs Data Analyst
Az egyik tehát üzleti értelmező, a másik adatalapú előrejelző. Mindkettő létfontosságú, de más típusú gondolkodást, soft skilleket és toborzási stratégiát igényel.
Tanácsaink recruitment vezetőknek és vállalati recruitereknek data analyst és data scientist kiválasztásához
1.
A legnagyobb hibát ott követi el sok cég, hogy az álláshirdetés tele van technológiai buzzwordökkel, de nincs benne világos cél. Milyen üzleti problémát akar megoldani a pozíció?
Ha riportingra van szükség → Data Analyst.
Ha prediktív modellezésre → Data Scientist.
2.
A Data szakemberek pontosan tudják, mit takar a két szerep közötti különbség. Egy pontatlan vagy félrevezető hirdetés (pl. „Data Scientist pozíció, Power BI tapasztalat szükséges”) azonnal ronthatja a hirdető cég szakmai hitelességét.
3.
A legjobb Data csapatok 3 pillérre épülnek:
a, Data Analyst (üzleti betekintés),
b, Data Scientist (modellezés),
c, Data Engineer (adatáramlás, infrastruktúra).
4.
Mielőtt elindítod a toborzást, tudd meg, milyen érettségi szinten van a vállalati adatok kezelése a cégnél.
Ha a vállalat még csak most épít adatbázist és riportálást, akkor Data Analyst a reális.
Ha már adatplatformmal, ML-folyamatokkal dolgozik, jöhet a Data Scientist.
5.
A Data Scientist máshogy működik, ha:
a, IT alá tartozik (technikai, fejlesztési fókusz), vagy
b, üzleti alá (elemzési, döntéstámogatási fókusz).
Ez alapvetően befolyásolja, milyen jelöltet keresel és milyen kompetenciák lesznek kritikusak. Kérdezz rá, ki lesz a felettese és milyen döntési jogköre lesz!
6.
A Data Analyst és Data Scientist pozíciókban az üzleti kommunikáció és problémamegoldás legalább olyan fontos, mint a technikai tudás. Keress olyan jelölteket, akik képesek a komplex adatokat üzleti nyelvre lefordítani, prezentálni a vezetőknek, kérdezni és értelmezni a problémát.
7.
Sok hirdetés még mindig „Excel + SQL” vagy „Python + R” kulcsszavakra épül. A valóságban a projekt kontextusa a döntő. Tudd meg, hogy milyen adatforrásokat használnak, mi a cél (riport, dashboard, predikció, automatizálás), és milyen adatvolumenről beszélünk.
8.
A toborzás legnagyobb hibája, ha HR vagy recruiter önállóan próbálja értelmezni a pozíciót. Ülj le a Head of Data / CTO / Data Lead szakemberrel, és dolgozzátok ki együtt a feladatkört.
Ők pontosan meg tudják mondani, milyen típusú adatproblémákat kell megoldani, és milyen háttér illik hozzá.
A két munkakör összehasonlításáról szóló teljes tartalmat itt éred el: Data Scientist vs Data Analyst – Bluebird.hu
Réfi Balázs a Bluebird International Zrt. alapítója, aki több mint két évtizede dolgozik az IT fejvadászat és IT contracting területén. Pályafutása során több száz vállalatnak segített megtalálni a megfelelő IT szakembereket, és számos fejvadász cég számára mutatott példát az átlátható, eredményorientált működésben. Munkáját a szakmai hitelesség, a piacismeret és az ügyfélérték-teremtés határozza meg. Blogjában a HR és az IT világának metszetében szerzett tapasztalatait osztja meg.
