Data Analyst vs Data Scientist: che differenza c'è?
Il Data Analyst analizza i dati che l'azienda ha già e li trasforma in report, dashboard e decisioni; il Data Scientist costruisce modelli predittivi e di machine learning per anticipare quello che succederà. Il primo lavora con Excel, SQL, Python, Power BI e Tableau; il secondo con statistica, machine learning, deep learning ed NLP. Per questo il Master in Data Analytics è di livello base e si può iniziare da zero, mentre quello in Data Science è intermedio. I due percorsi esistono anche insieme, come doppio master.
I due percorsi, riga per riga.
Dipende da cosa vuoi fare, non da quale è meglio.
Master in Data Analytics
A chi vuole imparare ad analizzare i dati e trasformarli in decisioni, anche senza un percorso tecnico alle spalle. Tipicamente lavora in un ruolo operativo, amministrativo, economico o gestionale e vuole diventare la persona che legge i numeri invece di esportare report per altri. Il percorso parte da Excel e non richiede prerequisiti matematici o di programmazione.
Scopri il master →Master in Data Science
A chi vuole costruire modelli predittivi e lavorare con machine learning e deep learning, e ha attitudine analitica anche se arriva da un altro settore. Non servono titoli specifici in informatica o statistica: servono ragionamento logico-matematico e voglia di studiare seriamente, e una laurea STEM o un background tecnico aiutano. Chi vuole prima imparare ad analizzare i dati può partire dalla Data Analytics.
Scopri il master →Doppio Master in Data Science & Analytics
I due master in sequenza, con il primo che fa da base al secondo: 600 ore in 18 mesi, 16 corsi, 3.100 € con accesso per 12 mesi — 1.100 € in meno rispetto ai due master comprati separatamente.
Vedi il doppio master →Le domande che si fanno tutti.
Data Analyst e Data Scientist: che differenza c'è?
Il Data Analyst analizza i dati che l'azienda ha già e li trasforma in report, dashboard e decisioni; il Data Scientist costruisce modelli predittivi e di machine learning per anticipare quello che succederà. Il primo lavora con Excel, SQL, Python, Power BI e Tableau; il secondo con statistica, machine learning, deep learning ed NLP. Per questo il Master in Data Analytics è di livello base e si può iniziare da zero, mentre quello in Data Science è intermedio. I due percorsi esistono anche insieme, come doppio master.
Quale dei due percorsi è più impegnativo?
Il Master in Data Analytics è di livello base: si parte da zero. Il Master in Data Science è di livello intermedio: si parte anche da zero, con costanza.
Quanto durano i due master?
Il Master in Data Analytics dura 400 ore in 6-12 mesi, con 11 corsi; il Master in Data Science dura 400 ore in 6-12 mesi, con 11 corsi. Entrambi sono online, con lezioni on-demand e un progetto per ogni corso.
Quanto costano?
Il Master in Data Analytics costa 2.100 € con accesso per 12 mesi o 2.890 € a vita; il Master in Data Science 2.100 € per 12 mesi o 2.890 € a vita.
Si possono fare entrambi?
Sì, con il Doppio Master in Data Science & Analytics: 600 ore in 18 mesi, 16 corsi, a 3.100 € con accesso per 12 mesi, cioè 1.100 € in meno rispetto ai due master comprati separatamente. I due percorsi si seguono in sequenza, con il primo che fa da base al secondo.
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