数据分析师 印度尼西亚是什么意思 - 印度尼西亚翻译

• data analyst
• analis data

在 中文 中使用 数据分析师 的示例及其翻译为 印度尼西亚

话虽如此，我们到了“数据分析师与数据科学家”比较文章的结尾。
Kita telah sampai pada bagian akhir dari artikel perbandingan Data Analyst vs Data Scientist ini.

数据分析师有助于确保数据科学团队不会浪费时间解决那些无法带来业务价值的问题。
Analis data membantu memastikan bahwa tim sains data tidak membuang waktu mereka memecahkan masalah yang tidak memberikan nilai bisnis.

当谈到数据分析师与数据科学家的话题时，数据分析无疑是两者中比较流行的一种。
Dalam topik soal data analyst vs data scientist, analisis data adalah topik yang paling populer di antara keduanya.

WhyImportant：高技术人员通常很难理解为什么数据分析师如此重要，但他们真的很重要。
Mengapa ini penting: Orang yang sangat teknis sering mengalami kesulitan memahami mengapa analis data sangat penting, tetapi memang benar.

话虽如此，让我们继续进行“数据分析师与数据科学家的对比”文章的下一部分，并讨论数据科学家的工作。
Dengan begitu, sekarang kita akan membahas bagian selanjutnya dari artikel data analyst vs data scientist ini dan membahas apa yang dikerjakan oleh data scientist.

职位可以包括学术学习专家，教育数据分析师，项目评估经理，战略与学习总监，或学校领导顾问。
Judul pekerjaan bisa termasuk spesialis pembelajaran akademik, analis data pendidikan, manajer evaluasi program, direktur strategi dan pembelajaran, atau konsultan kepemimpinan sekolah.

数据分析师是任何想要发展业务的团队的重要成员。
Data analyst adalah anggota karyawan yang sangat esensial bagi mereka yang ingin mengembangkan bisnis.

如果您有类似的问题，请不要担心-这篇“数据分析师与数据科学家”的比较文章对您有所帮助。
Jika anda juga termasuk orang yang tidak tahu bedanya, maka jangan kuatir, artikel perbandingan Data Analyst vs Data Scientist ini akan membantu anda untuk memahaminya.

今天，其网站列出了英国公民的职业机会中的“运营数据分析师”和“商业支持官员”。
Saat ini, situs webnya mencantumkan" analis data operasional" dan" petugas dukungan bisnis" di antara peluang karirnya bagi warga Inggris.

话虽如此，让我们从一开始就开始进行数据分析师与数据科学家的比较-从受欢迎程度上来比较。
Dengan begitu, mari kita mulai perbandingan data analyst vs data scientist mulai dari poin yang pertama, yaitu popularitas.

Vishnu是一名夜间自由撰稿人，白天担任数据分析师。
Wisnu adalah penulis lepas di malam hari, bekerja sebagai analis data pada siang hari.

这些有助于帮助市场研究人员/数据分析师/数据科学家去消除或评估最佳的一组变量用于建立预测模型。
Fungsi-fungsi seperti itu banyak membantu market researcher, data analyst, ataupun data scientist untuk mengeliminasi dan mengevaluasi sekelompok variabel yang paling bisa digunakan untuk membangun model prediktif.

数据分析师有助于确保数据科学团队不会浪费时间解决那些无法带来业务价值的问题。
Data Analyst membantu memastikan bahwa tim data sciencetidak membuang waktu untuk menyelesaikan masalah yang tak punya nilai bisnis.

数据分析师会回答您的问题，并根据您公司的业绩找到答案。
Seorang data analyst akan menggunakan pertanyaan anda untuk dapat mencari jawabannya sesuai dengan performa bisnis perusahaan anda.

每个组织都可以雇用或培训大数据分析师来理解数据模式。
Setiap organisasi dapat mempekerjakan atau melatih Big Data Analyst untuk memahami pola dalam data..

例如，在初创公司的早期，数据科学家可能还必须是数据工程师和数据分析师。
Pada startuptahap awal, misalnya, seorang Data Scientist mungkin harus juga berperan sebagai Data Engineer dan/ atau Data Analyst.

每个组织都可以雇用或培训大数据分析师来理解数据模式。
Setiap organisasi bisa mempekerjakan atau melakukan pelatihan Big Data Analyst agar bisa memahami pola yang ada di dalam data..

例如，在初创公司的早期，数据科学家可能还必须是数据工程师和数据分析师。
Misalnya pada awal pembuatan startup, seorang data scientist mungkin harus menjadi data engineer dan/ atau data analyst.

例如，在早期的初创企业中，数据科学家可能也必须是数据工程师或数据分析师。
Pada startuptahap awal, misalnya, seorang Data Scientist mungkin harus juga berperan sebagai Data Engineer dan/ atau Data Analyst.

潜在的工作包括担任数据分析师，首席技术官，信息官，信息安全经理或计算机系统架构师。
Pekerjaan potensial termasuk bekerja sebagai analis data, chief technology officer, petugas informasi, manajer keamanan informasi atau arsitek sistem komputer.

与JavaScript一样，Python易于学习，是编程领域的共同切入点，特别是对于科学家和数据分析师而言。
Seperti JavaScript, Python mudah dipelajari dan merupakan titik utama yang umum menuju dunia programming, terutama bagi para ilmuwan dan data analysts.

现在，在我们开始讨论实际的“数据分析师与数据科学家”的比较之前，让我们简要介绍一下将用于分析这两个专业的标准。
Sebelum kita memulai perbandingan aktual dari data analyst vs data scientist, saya ingin membahas soal kriteria yang akan kita gunakan untuk menganalisis kedua profesi tersebut.

数据分析师和软件开发人员可以访问GitHubWEB上的代码来创建自己的软件，并简化诸如统计分析、机器学习、实时预测、个性化推荐和异常识别之类的任务。
Analis data dan developer perangkat lunak( software) dapat mengakses kode platform WEB pada GitHub untuk membangun perangkat lunak mereka sendiri, yang dapat memfasilitasi berbagai fungsi, seperti analisa statistik, machine learning, prediksi real-time, rekomendasi yang dipersonalisasi, dan deteksi abnormalitas.

最近的LinkedIn劳动力报告认为，在美国，对这些专业人士的需求与五年前相比增长了六倍，数据分析师将继续成为未来五年中最受追捧的人物。
LinkedIn Workforce Report juga menyatakan, di Amerika Serikat, lowongan Data Analyst bertambah enam kali lipat dibanding lima tahun lalu, dan Data Analyst akan terus menjadi keahlian yang paling dibutuhkan perusahaan-perusahaan hingga lima tahun mendatang.

最近的LinkedIn劳动力报告认为，在美国，对这些专业人士的需求与五年前相比增长了六倍，数据分析师将继续成为未来五年中最受追捧的人物。
Prediksi ini juga diperkuat data dari LinkedIn Workforce Report yang menyatakan, di Amerika Serikat, lowongan data analyst bertambah enam kali lipat dibanding lima tahun lalu, dan data analyst akan menjadi keahlian paling dibutuhkan banyak perusahaan dalam lima tahun mendatang.

如何成为一名数据分析师?
Bagaimana cara menjadi seorang ahli analisis data?

为什么每个组织都需要数据分析师.
Alasan mengapa setiap orang harus belajar data analytics.

您可以协调合适的项目并在高级管理层，数据工程师和数据分析师之间的界面上工作。
Anda mengkoordinasikan proyek yang sesuai dan bekerja di antarmuka antara Manajemen Puncak, Teknisi Data, dan Analis Data.

尽管从数据分析师与数据科学家的讨论看来似乎不是这样，但数据分析师实际上具有非常明确的工作职责（这是好事！）。
Biarpun pekerjaan tersebut jarang dibahas dalam diskusi soal data analyst vs data scientist, sebenarnya para data analyst memiliki tugas dan tanggung jawab yang sangat jelas dan spesifik( tentu saja ini keren!).

由于这会适得其反，并且会花费大量时间，因此我们将仅使用几个最常引用的点来区分数据分析师与数据科学家。
Analisis seperti ini dapat menjadi kontraproduktif dan menghabiskan banyak waktu, maka dari itu kita hanya akan menggunakan beberapa kriteria yang paling umum digunakan untuk menganalisis topik data analyst vs data scientist.