Data Science vs Data Analytics: у чому різниця та що обрати для успішної кар'єри?

У наші дні дані називають «новою нафтою» – і це не перебільшення. Компанії по всьому світу шукають фахівців, які вміють перетворювати цифри на конкретні бізнес-рішення. Попит на таких спеціалістів зростає щодня, а зарплати залишаються одними з найвищих на ринку праці.

Але ось у чому проблема: багато хто плутає поняття науки про дані та аналітики даних, хоча різниця між Data Science та Data Analytics принципова – ці сфери вирішують зовсім різні завдання. Одні працюють з минулим, інші – прогнозують майбутнє. Одним достатньо Excel та SQL, іншим потрібні алгоритми машинного навчання.

У цій статті ти дізнаєшся, що обрати для навчання, зрозумієш, який напрям підходить саме тобі, і дізнаєшся, як здобути необхідну освіту на магістратурі Neoversity, щоб розпочати кар'єру в одній з найперспективніших галузей сучасності.

Що таке Data Analytics простими словами

Data Analytics – це процес аналізу історичних даних для пошуку закономірностей і прийняття обґрунтованих бізнес-рішень. Аналітик відповідає на питання: «Що сталося та чому?»

Уяви аналітика даних як детектива, який вивчає докази після того, як злочин вже стався. Він збирає факти, шукає взаємозв'язки, відновлює картину подій і пояснює, що саме призвело до результату. Тільки замість слідів на місці злочину аналітик працює з цифрами, графіками та таблицями.

Наприклад, якщо продажі інтернет-магазину різко впали в червні, саме аналітик даних розбереться, чому це сталося: через зміну цін, сезонність чи проблеми з доставкою. Він підготує звіт з чіткими висновками та покаже дані на зрозумілих дашбордах.

Ключові завдання Data Analyst:

• збір, очищення та підготовка даних для аналізу;
• створення звітів та інтерактивних дашбордів (наприклад, у Power BI, Tableau);
• описовий та діагностичний аналіз бізнес-процесів;
• пошук кореляцій і тенденцій у даних;
• візуалізація результатів для прийняття рішень керівництвом;
• моніторинг ключових показників ефективності (KPI).

Що таке Data Science простими словами

Data Science – це міждисциплінарна галузь, яка використовує наукові методи, алгоритми та машинне навчання для створення прогнозних моделей. Дата Саєнтист відповідає на питання: «Що може статися?»

Якщо аналітик – детектив, то дата-саєнтист – це футуролог або стратег. Він не просто дивиться на те, що вже відбулося, а будує моделі, які прогнозують майбутнє. На основі наявних даних і математичних алгоритмів він передбачає тренди, оптимізує процеси та навіть створює нові продукти.

Припустимо, Netflix хоче знати, які серіали будуть популярними наступного місяця. Дата Сайентист побудує модель машинного навчання, яка проаналізує мільйони переглядів, оцінить уподобання користувачів і спрогнозує, що варто рекомендувати кожному глядачу персонально.

Ключові завдання Data Scientist:

• побудова та тестування моделей машинного навчання (Machine Learning);
• робота з великими даними (Big Data) та розподіленими системами;
• розробка алгоритмів для рекомендаційних систем, прогнозування попиту тощо;
• проведення A/B тестування для оптимізації продуктів;
• створення та впровадження систем штучного інтелекту;
• дослідження нових методів і підходів до роботи з даними.

Ключові відмінності Data Analyst vs Data Scientist

Щоб остаточно розібратися в різниці між Data Science та Data Analytics, розберемо ключові відмінності між цими професіями за основними критеріями.

Головне питання: аналітик з даних – що сталося, чому це сталося, науковець з даних – що станеться, як ми можемо на це вплинути.

Фокус роботи: Data Analyst – минуле та сьогодення, Data Scientist – майбутнє.

Основні інструменти: дата аналітик – SQL, Excel, Power BI, Tableau, дата саєнтист – Python (Pandas, Scikit-learn), R, Spark, TensorFlow.

Ключові навички: Data Analyst – статистичний аналіз, візуалізація даних, бізнес-аналіз, Data Scientist – машинне навчання, програмування, глибока статистика, алгоритми.

Результат роботи: аналітик даних – звіти, дашборди, бізнес-інсайти, дата сайентист – прогнозні моделі, алгоритми, прототипи продуктів.

Рівень програмування: Data Analyst – базовий (SQL, іноді Пайтон), Data Scientist – просунутий (Python/R, алгоритми).

Математична база: аналітик з даних – описова статистика, науковець з даних – лінійна алгебра, теорія ймовірностей, оптимізація.

Поріг входу: Data Analyst – нижчий, швидше можна стартувати, Data Scientist – вищий, потрібна глибша підготовка.

Що обрати: Data Science чи Data Analytics?

Тепер, коли ти розумієш різницю між Дата Сайнс і аналітикою даних, час визначитися, що обрати для свого професійного шляху. Обидва напрями перспективні, але підходять різним типам людей.

Обирай Data Analytics, якщо ти:

Любиш розв'язувати конкретні бізнес-завдання та бачити швидкий результат. Аналітика – це про те, щоб дати відповіді тут і зараз. Ти проаналізуєш дані та вже завтра твій звіт допоможе компанії прийняти важливе рішення.

Хочеш перетворювати складні дані на зрозумілі візуалізації та звіти. Якщо тобі подобається робити інформацію доступною, створювати красиві дашборди, які навіть людина без технічного бекграунду зрозуміє – це твоє.

Маєш аналітичний склад розуму, але не хочеш заглиблюватися у складне програмування та математику. Для старту в аналітиці достатньо SQL, Excel та базових знань статистики. Програмування потрібне, але не на рівні розробника.

Бачиш себе в ролі бізнес-консультанта, що працює з даними. Аналітик завжди близький до бізнесу, він розуміє процеси компанії та допомагає приймати стратегічні рішення.

Хочете швидше увійти в професію. Поріг входу в Data Analytics нижчий, і ти зможеш знайти першу роботу вже через 6-12 місяців інтенсивного навчання.

Обирай Data Science, якщо ти:

Захоплюєшся математикою, статистикою та програмуванням. Якщо тобі подобається розв'язувати складні задачі, писати код і працювати з алгоритмами – Дата Сайнс стане справжнім викликом для твого інтелекту.

Хочеш не просто аналізувати, а створювати щось нове: алгоритми, моделі, продукти. Дата-саєнтист – це творець. Ти будуватимеш системи, які раніше не існували, і твій код впливатиме на життя мільйонів користувачів.

Готовий до глибоких досліджень та експериментів. У Data Science багато невизначеності. Іноді потрібно протестувати десятки підходів, перш ніж знайти той, що працює. Якщо тобі цікавий процес дослідження – це твій шлях.

Тебе цікавить штучний інтелект і машинне навчання. Саме Дата Сайнс дає змогу працювати з найсучаснішими технологіями: від розпізнавання образів до чат-ботів на базі великих мовних моделей.

Готовий інвестувати більше часу в навчання. Data Science вимагає глибшої підготовки, але й можливості для розвитку тут майже безмежні.

Як стати фахівцем з даних на магістратурі в Neoversity

Незалежно від обраного шляху, ключем до успіху є фундаментальна та практична освіта. Ти можеш пройти десятки курсів онлайн, але системних знань, які дає університетська програма, це не замінить.

Саме тому магістерські програми Неоверсіті – ідеальний старт для тих, хто хоче побудувати кар'єру в Data Analytics або Data Science. Програми дають потужну базу в обох напрямках і готують універсальних фахівців, які можуть працювати як з аналітикою, так і з машинним навчанням.

Чому варто обрати магістратуру Neoversity?

• Універсальність програми. Отримаєш знання, що дозволять стартувати як в аналітиці, так і в Data Science. Після навчання ти зможеш обирати напрям, який тобі найбільше підходить.
• Практичний фокус. Навчання на реальних кейсах від провідних компаній. Ти не просто вивчатимеш теорію, а розв'язуватимеш справжні бізнес-завдання, які потім покладеш у своє портфоліо.
• Ключові інструменти індустрії. Опануєш SQL, Python, Power BI та основи Machine Learning – все, що потрібно для першої роботи та подальшого розвитку в професії.
• Викладачі-практики. Навчання в експертів з індустрії, які працюють у провідних IT-компаніях та знають, які навички насправді потрібні роботодавцям.
• Диплом державного зразка. Магістерський диплом, який визнається в Україні та за кордоном, відкриває двері до кращих вакансій.
• Гнучкий формат. Можливість поєднувати навчання з роботою завдяки онлайн-формату та зручному розкладу.

Якщо ти досі вагаєшся при виборі між Data Science та Data Analytics – не переживай. Магістерські програми дають тобі можливість спробувати обидва напрями та зробити усвідомлений вибір на основі власного досвіду.

→ Дізнайся більше про магістерські програми та почни свій шлях у світі даних

Найпопулярніші питання про дата аналітику та науку з даних

Чи може аналітик даних стати дата-саєнтистом?

Так, це один з найпоширеніших шляхів кар'єрного росту. Посада аналітика даних дає чудову базу для подальшого розвитку. Ти вже розумієш бізнес-логіку, вмієш працювати з даними та знаєш SQL. Наступний крок – поглибити знання в Python, вивчити алгоритми машинного навчання та математичну статистику. Багато Data Scientists починали саме як аналітики й поступово переходили до складніших завдань. Така еволюція дає перевагу: ти розумієш не тільки, як побудувати модель, але й як інтерпретувати результати для бізнесу.

Яка сфера вимагає кращих навичок програмування?

Data Science вимагає значно глибших навичок програмування, ніж Data Analytics. Дата-сайентисту потрібно вільно володіти Python або R, розуміти об'єктноорієнтоване програмування, писати складні алгоритми та працювати з бібліотеками машинного навчання (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). Аналітик теж використовує програмування, але на базовішому рівні: SQL для запитів до баз даних, іноді Python для обробки даних. Якщо ти поки не впевнений у своїх навичках програмування, краще почати з Data Analytics, а потім, якщо є бажання, прокачати скіли для переходу в Data Science.

Які зарплати у цих фахівців в Україні?

Обидві професії є високооплачуваними та входять до топ-10 найбільш прибуткових IT-спеціальностей. Junior Data Analyst може розраховувати на зарплату від $800-1200, Middle – $1500-2500, Senior – від $3000 і вище. Data Scientists зазвичай отримують трохи більше через складніші вимоги: Junior стартує від $1000-1500, Middle – $2000-3500, Senior – від $4000 і вище. Проте досвідчений Data Analyst у великій компанії може заробляти не менше за Middle Data Scientist. Багато залежить від галузі, компанії та твоїх конкретних навичок. У обох напрямах є простір для зростання до позицій Lead, Manager або Chief Data Officer з зарплатами від $5000-10000+.

Скільки часу потрібно вчитися, щоб почати працювати?

Для Data Analytics реально знайти першу роботу через 6-12 місяців інтенсивного навчання. За цей час ти встигнеш опанувати SQL, Excel, основи статистики, навчишся працювати з Power BI чи Tableau та збереш портфоліо з кількох проєктів. Data Science вимагає більше часу – зазвичай 12-18 місяців, адже потрібно глибше вивчити програмування, математику, алгоритми та машинне навчання. Магістерські програми Neoversity дають комплексну підготовку за обома напрямами. Але пам'ятай: це мінімум для старту. Справжня експертиза приходить з досвідом, а навчання в цій галузі – це безперервний процес.

Які компанії найбільше потребують фахівців з даних?

Практично всі сучасні бізнеси потребують спеціалістів з даних, але найбільший попит у таких галузях: IT-компанії та стартапи (для розробки продуктів та аналізу користувачів), e-commerce та ритейл (для аналізу продажів, оптимізації асортименту, персоналізації), фінтех та банки (для аналізу ризиків, виявлення шахрайства, кредитного скорингу), телеком-компанії (для аналізу поведінки абонентів, прогнозування відтоку), маркетингові агенції (для аналітики рекламних кампаній), логістика та транспорт (для оптимізації маршрутів і прогнозування попиту). В Україні активно наймають як локальні компанії (ПриватБанк, ДТЕК, Нова Пошта), так і міжнародні – багато фахівців працюють віддалено на закордонні проєкти.

Чи потрібна вища математика для Data Analytics?

Для аналітики даних глибокі знання математики не є обов'язковими. Тобі знадобиться базова статистика: середнє значення, медіана, стандартне відхилення, розуміння розподілів і кореляцій. Це той рівень, який можна опанувати без математичної освіти. А ось для Data Science потрібна серйозніша математична база: лінійна алгебра (для розуміння, як працюють алгоритми), теорія ймовірностей та математична статистика (для побудови моделей), математичний аналіз та оптимізація (для налаштування моделей). Якщо математика не твоя сильна сторона, краще почати з аналітики. Але якщо ти готовий вчитися – математику для Data Science цілком можна опанувати в процесі навчання на магістратурі Неоверсіті.

Які soft skills важливі для фахівців з даних?

Технічні навички – це лише половина успіху. Не менш важливі soft skills: комунікація (вміння пояснити складні технічні речі зрозумілою мовою керівникам і колегам без технічного бекграунду), критичне мислення (здатність ставити під сумнів дані, шукати помилки, бачити обмеження своїх аналізів), бізнес-орієнтованість (розуміти, навіщо потрібен аналіз і як він вплине на рішення компанії), увага до деталей (помилка в даних може призвести до неправильних висновків), допитливість та бажання вчитися (галузь змінюється дуже швидко, треба постійно опановувати нові інструменти). Хороший фахівець з даних – це не просто технар, а людина, яка розуміє бізнес і вміє бути мостом між даними та рішеннями.

Чи можна працювати віддалено?

Так, Data Analytics та Data Science – одні з найбільш зручних професій для дистанційної роботи. Більшість завдань можна виконувати з будь-якої точки світу, де є ноутбук та інтернет. Багато українських фахівців працюють на закордонні компанії, отримуючи зарплату в доларах або євро. Особливо це стосується Дата Сайенс, де часто потрібні рідкісні експерти, яких компанії готові наймати незалежно від локації. Деякі позиції (особливо в банках або державних структурах) можуть вимагати офісної присутності через політики безпеки даних, але загалом у цій галузі віддалена робота – це норма, а не виняток.

Тепер ти знаєш усе про різницю між Data Science та Data Analytics і можеш зробити усвідомлений вибір. Обидва шляхи відкривають двері до високооплачуваної та перспективної кар'єри. Головне – почати, а магістратура Neoversity дасть тобі всі необхідні інструменти для успіху. Не відкладай своє майбутнє – роби перший крок до кар'єри мрії вже сьогодні!