Να γίνω Data Analyst ή Software Developer ?

Έγινε ενημέρωση: 4 Νοε 2020



Από την μια πλευρά έχουμε τους Software Engineers/Developers, οι οποίοι ασχολούνται κυρίως με τη κατασκευή προϊόντων λογισμικού.


Από την άλλη πλευρά έχουμε τους Data Scientists/Analysts οι οποίοι αναλύουν δεδομένα και μετατρέπουν τις πληροφορίες που λαμβάνουν σε χρήσιμα συμπεράσματα για τις επιχειρήσεις.


Οι Software Developers ασχολούνται με την ανάπτυξη web και mobile εφαρμογών, ανάπτυξη λειτουργικών συστημάτων και λογισμικού.

Οι Data Scientists Εργάζονται πάνω στα δεδομένα που συλλέγονται για τη δημιουργία προγνωστικών μοντέλων και για την ανάπτυξη ικανοτήτων μηχανικής μάθησης (Machine Learning) ώστε να αναλύσουν τα δεδομένα που συλλαμβάνονται από το λογισμικό.



Οι ικανότητες και τα Προσόντα.

Data Scientist/Analyst:


  • Ένας Data Analyst θα πρέπει να είναι γνώριμος με τα βασικά στοιχεία της Στατιστικής Ανάλυσης και τη γνώση του ‘πότε’ θα χρησιμοποιηθούν ποιές στατιστικές τεχνικές για ένα δεδομένο πρόβλημα δεδομένων.


  • Οι ικανότητες προγραμματισμού είναι πολύ σημαντικές για έναν Data Analyst. . Γι’ αυτόν τον σκοπό οι πιο συχνές γλώσσες προγραμματισμού είναι οι: Python και R.


  • Όπως είναι γνωστό, τα δεδομένα παίζουν καθοριστικό ρόλο στις εργασίες ενός Data Analyst, γι’ αυτό και είναι απαραίτητη η γνώση της SQL. Είναι ένα από τα κύρια εργαλεία για τη Διαχείριση δεδομένων που περιλαμβάνει την Εξόρυξη , τον Μετασχηματισμό και την Φόρτωση Δεδομένων (Data Extraction, Data Transformation, and Data Loading).


  • Τέλος, μια απαραίτητη δεξιότητα είναι αυτή της επικοινωνίας. Αυτό συμβαίνει επειδή, ένας Data Analyst, κατανοεί καλύτερα τα δεδομένα από οποιονδήποτε άλλο. Από πλευράς του πρέπει να μεταφράσει τα ευρήματα των δεδομένων σε ποσοτικές πληροφορίες για μια μη τεχνική ομάδα ώστε να βοηθήσει στη λήψη αποφάσεων.



Software Engineer/Developer:


  • Μαθηματικές ικανότητες

  • Ικανότητες επίλυσης προβλημάτων

  • Γλώσσες προγραμματισμού (διαφορετικοί τύποι ρόλων προγραμματιστή απαιτούν διαφορετικές γλώσσες)

  • Εξαιρετικές δεξιότητες οργάνωσης και διαχείρισης χρόνου

  • Ακρίβεια και προσοχή στη λεπτομέρεια

  • Κατανόηση των τελευταίων τάσεων και του ρόλου τους σε ένα εμπορικό περιβάλλον

  • Ομαδικές Ικανότητες

  • Δεξιότητες αυτο-βελτίωσης για να ενημερώνεστε για τις ταχέως μεταβαλλόμενες τάσεις


Μισθός

Από οικονομικής άποψης και οι δυο θέσεις φαίνεται να έχουν παρόμοιες απολαβές.


Ποιο από τα δυο;

Εντέλει η απόφαση είναι καθαρά προσωπική ως προς τις προτιμήσεις και τα ενδιαφέροντα τους καθενός. Αν σε κάποιον αρέσει η δημιουργία προϊόντων λογισμικού, τότε η θέση του Softwae Engineer/Developer φαίνεται να είναι πιο κατάλληλη. Όμως, αν σε κάποιον αρέσει περισσότερο το απρόβλεπτο, προτιμάει τα στατιστικά στοιχεία και τις τάσεις σε συνδυασμό με την επιχειρηματική πλευρά των πραγμάτων, τότε η θέση του Data Analyst/Scientist είναι η καλύτερη επιλογή.



Ποιά όμως είναι η ιδανική ειδικότητα για εσένα ;


Θα αξιολογήσουμε το προφίλ σου και θα επιλέξουμε μαζί την κατάλληλη ειδικότητα !


ΚΑΝΕ ΔΩΡΕΑΝ ΑΙΤΗΣΗ ΕΔΩ