Data Science vs Data Analytics: в чем разница и где платят больше на старте?

Data Science и Data Analytics — две специальности, которые часто смешивают в одну кучу, хотя различия между ними существенны. Первые строят модели и автоматизируют решения, вторые объясняют, что произошло и почему. Для новичка вопрос «куда идти» превращается в дилемму: где платят больше на старте, где проще войти и где быстрее получить оффер?

Ответ зависит от трёх факторов: уровня подготовки, географии и готовности инвестировать время. Data Analyst (DA) — путь с более низким порогом входа и часто более быстрым выходом на доход. Data Scientist (DS) требует глубокой математической базы, владения Machine learning и готовности к длинному марафону обучения, но стартовые вилки иногда выше — особенно в крупных компаниях и на западных рынках.

В этом материале мы разберём ключевые различия между DS и DA через призму практики: таблицу сравнения навыков и задач, roadmap входа с реалистичными сроками, чек-листы готовности к интервью и дорожную карту перехода из аналитики в Data Science. Цель — дать вам конкретную карту местности, а не абстрактные советы.

Data Science vs Data Analytics — в чём разница простыми словами?

Разница между Data Science и Data Analytics не в инструментах, а в конечном результате работы. Data Analyst отвечает на вопрос «что произошло и почему?» — находит закономерности в прошлом, объясняет причины падения метрик, разбирает аномалии в данных. Data Scientist идёт дальше и отвечает на «что будет и как автоматизировать?» — строит прогнозные модели и алгоритмы, которые работают без постоянного участия человека.

Примеры для DA: интернет-магазин теряет 60% пользователей после добавления товара в корзину. Аналитик выгружает данные, строит воронку, выясняет, что время между добавлением и оплатой — 12 минут, а самая проблемная точка — выбор способа доставки. Результат: инсайт + рекомендация упростить форму.

Примеры для DS: тот же магазин хочет заранее прогнозировать, кто из пользователей откажется от покупки. Data Scientist строит модель на основе поведенческих признаков (время на сайте, количество просмотров, регион), предсказывает вероятность отказа и запускает автоматическую персонализацию — скидку или напоминание. Результат: работающая модель + интеграция в продукт.

Эксперт: Валерий Бабушкин, (Ex-Lead DS в Facebook, WhatsApp, Alibaba, X5 Group): «Data Science — это не про рисование графиков, это про деньги. Если ваша модель не приносит прибыли или не экономит ресурсы, она бесполезна. Новичкам стоит сначала научиться считать деньги (аналитика), а потом уже строить алгоритмы».

Что делает Data Analyst и Data Scientist на практике?

Data Analyst работает с метриками, отчётами и коммуникацией. Типовой день: SQL-запрос для выгрузки данных по конверсии, построение дашборда в Power BI или Tableau, анализ результатов A/B-теста и презентация выводов продуктовой команде. Рутина включает чистку данных, проверку аномалий и регулярное обновление отчётности. Математика нужна, но базовая — описательная статистика, проверка гипотез, понимание корреляций.

Пример интерактивного дашборда с метриками, фильтрами и графиками. Показывает, как выглядит основной рабочий артефакт аналитика — дашборд. Источник: .microsoft.

Data Scientist собирает данные, генерирует признаки (feature engineering), выбирает алгоритм машинного обучения, учит модель и оценивает её качество через метрики вроде precision, recall, AUC-ROC. Рутина — эксперименты с гиперпараметрами, борьба с переобучением и доработка пайплайнов. Python здесь не просто инструмент, а необходимость. Deep Learning требуется не всегда, но знание линейной регрессии, решающих деревьев, градиентного бустинга — обязательно.

Таблица: DS vs DA за 60 секунд

Какие задачи решает Data Analyst и какие — Data Scientist?

Data Analyst:

1. Анализ падения метрик — выяснить, почему упала конверсия или выручка. Бизнес-эффект: быстрая локализация проблемы, минимизация потерь.
2. Построение дашбордов — автоматизация отчётности для продуктовых команд и менеджмента. Эффект: экономия времени на ручных отчётах, прозрачность данных.
3. A/B-тестирование — проверка гипотез о влиянии изменений на поведение пользователей. Эффект: снижение рисков при запуске новых функций.
4. Сегментация пользователей — разделение аудитории по поведению, демографии, LTV. Эффект: персонализация маркетинга, точечные акции.
5. Ad-hoc исследования — разовые запросы от бизнеса («Сколько пользователей отваливается на этапе оплаты?»). Эффект: оперативные ответы для принятия решений.

От junior DA ждут не глубокой аналитики, а корректных SQL-запросов, грамотной визуализации и способности объяснить выводы без технического жаргона.

Data Scientist:

1. Прогнозирование спроса — предсказание продаж на основе временных рядов и внешних факторов. Эффект: оптимизация логистики, снижение остатков на складах (кейс Walmart).
2. Детекция мошенничества — выявление аномальных транзакций в реальном времени. Эффект: сокращение финансовых потерь (кейс PayPal).
3. Рекомендательные системы — персонализация контента на основе поведения и предпочтений. Эффект: рост вовлечённости и retention (Amazon, Netflix).
4. Классификация оттока (churn prediction) — прогнозирование, кто из клиентов уйдёт в ближайшее время. Эффект: удержание через таргетированные акции.
5. Обработка естественного языка (NLP) — анализ отзывов, тональности, классификация обращений в поддержку. Эффект: автоматизация коммуникации с клиентами.

От junior DS ждут baseline-модели, понимания метрик качества (precision, recall, F1) и умения документировать эксперименты, а не production-ready решений.

Что считается результатом работы (артефакты junior-уровня)?

Data Analyst:

• Дашборд в Power BI/Tableau с ключевыми метриками и фильтрами.
• SQL-запрос с комментариями и логикой выборки.
• Презентация с выводами и рекомендациями для продуктовой команды.
• Отчёт по A/B-тесту с расчётом статистической значимости.

Пример работы с Jupyter. Наглядно показывает ключевой артефакт DS — исследование данных и обучение модели в коде. Отлично контрастирует с дашбордом аналитика.

Новички чаще всего «заваливаются» на коммуникации — не могут перевести технические находки на язык бизнеса или строят дашборды, которые никто не понимает.

Глеб Михайлов, известный автор курсов по анализу данных: «Путь через аналитика (DA) — самый надежный. Вы начинаете приносить пользу бизнесу через месяц после выхода, а DS может месяцами крутить модель, которая в итоге не полетит».

Data Scientist:

• Jupyter-ноутбук с исследованием данных (EDA), feature engineering и baseline-моделью.
• Метрики качества модели (accuracy, ROC-AUC, MAE) с интерпретацией.
• Документация процесса: какие признаки использованы, почему выбран конкретный алгоритм, как оценивалось качество.
• Презентация для бизнеса: что модель предсказывает и какую ценность это даёт.

Пример работы с Jupyter. Наглядно показывает ключевой артефакт DS — исследование данных и обучение модели в коде. Отлично контрастирует с дашбордом аналитика.

Новички «заваливаются» на переобучении (overfitting), неправильной валидации данных и неумении объяснить, почему модель работает именно так.

Таблица: Типовые задачи и артефакты: DA vs DS

Схема: Пайплайн работы с данными: DA vs DS

Data Analyst:

Бизнес-вопрос → SQL-запрос → Визуализация → Инсайт → Рекомендация

Data Scientist:

Бизнес-задача → Сбор данных → Feature engineering → Обучение модели → Валидация → Внедрение

Что нужно знать новичку для старта в Data Analytics и Data Science?

Data Analyst — быстрый старт:

Минимальный набор для первых откликов: SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY), Excel или Google Sheets (сводные таблицы, базовые формулы), понимание бизнес-метрик (конверсия, LTV, средний чек, retention). Визуализация — базовые графики в Power BI или Tableau. Python желателен, но не критичен на старте (Pandas для обработки данных).

Порог входа низкий: можно начать обучение с нуля и за 3–4 месяца подготовиться к собеседованиям на junior-позиции. Математика нужна школьного уровня плюс основы статистики (среднее, медиана, корреляция, статистическая значимость).

Типичный вопрос: «Можно ли без программирования?» На старте — да, но карьерный потолок будет низким. SQL обязателен, Python расширяет возможности.

Data Scientist — долгий марафон:

Минимум для junior DS: уверенный Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn), статистика и теория вероятностей (распределения, проверка гипотез, байесовский подход), машинное обучение (линейная и логистическая регрессия, деревья решений, градиентный бустинг), валидация моделей (train/test split, cross-validation, метрики качества).

Порог входа высокий: реалистичный срок подготовки с нуля — 6–9 месяцев интенсивного обучения. Математика критична — линейная алгебра, матричные операции, градиентный спуск, функции потерь.

Типичный вопрос: «Можно ли без математики?» Нет. Можно использовать готовые библиотеки, но без понимания, как работает алгоритм внутри, невозможно диагностировать проблемы модели или объяснить результаты бизнесу.

Что учить в первую очередь: SQL или Python, статистику или ML?

Если цель — быстрый вход в Data Analytics, логично начинать с инструментов, которые позволяют сразу работать с бизнес-данными. В первые месяцы приоритет — SQL и Excel: они дают возможность извлекать данные, агрегировать метрики и отвечать на типовые вопросы бизнеса. Далее подключается базовая статистика (описательные показатели, проверка гипотез) и инструменты визуализации вроде Power BI или Tableau — именно на этом этапе появляется способность превращать цифры в понятные выводы. Python для аналитика желателен, но не обязателен на старте: его обычно осваивают на третьем этапе, чтобы автоматизировать расчёты и собрать первый проект для портфолио. В целом приоритет выглядит так: SQL → статистика → визуализация → Python.

Путь в Data Science требует другой логики обучения, потому что здесь результат — не отчёт, а работающая модель. Сначала нужно уверенно освоить Python как основной рабочий инструмент, параллельно подтянуть статистику и основы работы с данными (включая SQL). После этого переходят к машинному обучению: классическим алгоритмам, валидации моделей, метрикам качества и борьбе с переобучением. Заключительный этап — проекты, где знания превращаются в практический опыт: задачи регрессии, классификации или анализа временных рядов. Поэтому для DS приоритет иной: Python → статистика → ML-алгоритмы → проекты.

Таблица: Skill-матрица новичка: DA vs DS

Чек-лист: Готов ли я на junior DA?

• Пишу SQL-запросы с JOIN, GROUP BY, подзапросами.
• Понимаю разницу между средним и медианой, знаю, когда что использовать.
• Строю читаемые графики (столбцы, линии, scatter plot).
• Могу объяснить бизнесу, почему метрика изменилась.
• Есть 1–2 проекта в портфолио с анализом реальных данных.

Чек-лист: Готов ли я на junior DS?

• Пишу код на Python: обработка данных, построение моделей.
• Понимаю, как работает линейная и логистическая регрессия.
• Знаю метрики качества: accuracy, precision, recall, ROC-AUC.
• Умею разделять данные на train/test, провожу кросс-валидацию.
• Есть 2–3 проекта с обученными моделями и оценкой качества.

Где платят больше на старте — Data Science или Data Analytics?

Junior Data Scientist иногда дороже, но junior-вакансий меньше. По данным 2024–2025 гг., стартовая вилка junior DS в России: 80 000–160 000 ₽/месяц (Москва), средняя ~90 000–170 000 ₽. Junior DA: 50 000–110 000 ₽/месяц, средняя ~80 000–83 000 ₽ (данные hh.ru, Хабр Карьера, начало 2025). Разница не драматическая, но DS-позиции встречаются реже: на одну junior DS-вакансию приходится 25+ откликов, конкуренция высокая. Компании предпочитают брать DS с опытом или через стажировки.

• Факторы зарплаты: Москва даёт +10–30% к средней по России. Санкт-Петербург — немного ниже. Регионы — существенно ниже (Новосибирск, Екатеринбург).
• Формат работы: Офис/гибрид чаще для junior (особенно DA). Удалённая работа доступна, но junior-позиций с remote меньше — компании хотят обучать вживую.
• Отрасль: Финтех, банки, IT-продукты платят выше. Ретейл, госсектор — ниже, но стабильнее. DS востребованы в продуктовых компаниях (маркетплейсы, стримин, соцсети), DA — везде, включая малый бизнес.
• Размер компании: Крупные корпорации (VK, Яндекс, Сбер) дают верхние вилки (+40–60% к рынку), но требования жёстче. Стартапы платят меньше, но предлагают опционы и быстрый рост.

Что выбрать, если цель — быстрее выйти на доход?

Стратегия «быстрый DA»: 3–4 месяца обучения → портфолио с 2–3 проектами → массовые отклики на вакансии → первый оффер через 1–3 месяца после начала поиска. Реалистичный срок до первой зарплаты: 4–7 месяцев с момента старта обучения. Риск: конкуренция среди junior DA выросла на 30% (2025), но вакансий больше, чем для DS.

Стратегия «долгий DS»: 6–9 месяцев обучения → портфолио с ML-проектами → селективные отклики + участие в Kaggle/хакатонах → первый оффер через 3–6 месяцев поиска. Реалистичный срок: 9–15 месяцев. Риск: junior DS-вакансий в 2025 сократилось на 30–50%, компании предпочитают стажировки или middle-специалистов.

Гибрид DA → DS: Войти как DA, работать 1–2 года, параллельно изучать ML, затем перейти. Компромисс между скоростью входа и долгосрочным доходом.

Таблица: Факторы зарплаты на старте

Цифра: «Смерть классического Junior DS». По итогам 2024 года количество вакансий уровня Junior в Data Science сократилось на 42%, в то время как требования к оставшимся позициям выросли: 78% вакансий теперь требуют знания инструментов деплоя (Docker, MLflow) и основ Software Engineering. В аналитике (DA) спад составил всего 12%, при этом 65% вакансий всё еще открыты для кандидатов без глубокого знания Python, но с сильным SQL.

Схема: Два сценария входа

Быстрый DA:

Старт → 3 мес. обучения → Портфолио → Поиск (1–3 мес.) → Оффер (80k ₽)

Долгий DS:

Старт → 6–9 мес. обучения → ML-проекты + Kaggle → Поиск (3–6 мес.) → Оффер (90–100k ₽)

Гибрид DA→DS:

DA (1–2 года) → Параллельное изучение ML → Переход в DS (+50–80% к зарплате)

Как войти в DA или DS с нуля и получить оффер?

Roadmap Data Analyst (3–6 месяцев):

1. Месяц 1: SQL + Excel. Цель: научиться извлекать данные и делать базовые расчёты. На выходе: 5–10 решённых задач на SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY, подзапросы), умение строить сводные таблицы в Excel.
2. Месяц 2: Статистика + визуализация. Цель: понимать метрики и строить читаемые графики. На выходе: знание описательной статистики, проверки гипотез, первый дашборд в Power BI/Tableau.
3. Месяц 3: Python (опционально) + первый проект. Цель: расширить инструментарий и создать кейс для портфолио. На выходе: Jupyter-ноутбук с анализом данных (e-commerce, продажи, маркетинг), визуализация выводов.
4. Месяцы 4–6 (при необходимости): углубление + портфолио. A/B-тестирование, когортный анализ, 2–3 проекта разной сложности.

Roadmap Data Scientist (6–9 месяцев):

1. Месяцы 1–2: Python + SQL + статистика. Цель: заложить фундамент. На выходе: уверенное владение Pandas, NumPy, понимание распределений, корреляций, байесовского подхода.
2. Месяцы 3–4: Машинное обучение. Цель: освоить классические алгоритмы. На выходе: умение строить модели регрессии, классификации, понимание переобучения, метрик качества (precision, recall, F1, ROC-AUC).
3. Месяцы 5–6: Проекты + валидация. Цель: собрать портфолио. На выходе: 2–3 проекта (регрессия, классификация, временные ряды) с документированным процессом и оценкой качества.
4. Месяцы 7–9 (опционально): специализация + соревнования. Kaggle, хакатоны, NLP или CV (по желанию), подготовка к интервью.

Как собрать портфолио и подготовиться к интервью?

Портфолио junior DA:

• Минимум 2–3 проекта с реальными данными (Kaggle, публичные датасеты).
• Каждый проект: постановка задачи → данные → анализ → визуализация → выводы.
• Типичные ошибки: называть проекты «учебными», копировать описание из курса, не объяснять бизнес-ценность.

Портфолио junior DS:

• 2–3 проекта с обученными моделями.
• Обязательно: train/test split, метрики качества, интерпретация результатов.
• Желательно: участие в Kaggle (даже без призов — процесс важнее), GitHub с чистым кодом и README.
• Типичные ошибки: переобучение без диагностики, отсутствие валидации, непонятный код без комментариев.

Страница соревнования Kaggle. Показывает, где начинающие DS берут реальные задачи и данные.

Что проверяют на интервью DA:

• SQL: написать запрос с JOIN, GROUP BY, оконными функциями.
• Статистика: объяснить разницу между средним и медианой, когда использовать t-test.
• Кейсы: «Метрика упала на 20%, что делать?» — проверяют логику мышления.
• Коммуникация: умение объяснить технические выводы простым языком.

Что проверяют на интервью DS:

• Теория ML: как работает линейная регрессия, что такое градиентный спуск, чем precision отличается от recall.
• Практика: решение задачи на Python (обработка данных, построение модели).
• Кейсы: «Как бы ты решал задачу прогнозирования оттока клиентов?»
• Code review: читаемость и структура кода в портфолио.

Чек-лист: Портфолио junior DA.

• 2–3 проекта с чётким бизнес-контекстом.
• SQL-запросы с комментариями.
• Визуализация понятна без пояснений.
• GitHub или личный сайт с описанием проектов.
• Никаких маркеров «учебный проект».

Чек-лист: Портфолио junior DS

• 2–3 проекта с разными типами задач (регрессия, классификация).
• Jupyter-ноутбуки с EDA, feature engineering, обучением модели.
• Метрики качества с интерпретацией.
• Код на GitHub с README и объяснением подхода.
• Желательно: участие в Kaggle или хакатонах.

Таблица: Интервью-карта: DA vs DS

Можно ли перейти из Data Analytics в Data Science?

Рост DA измеряется не инструментами, а влиянием на бизнес.  Junior DA делает отчёты по запросу, Middle DA формулирует метрики и проводит A/B-тесты самостоятельно, Senior DA выстраивает аналитическую стратегию команды и влияет на продуктовые решения. Переход в DS — это не просто добавление Python и ML в резюме, а смена фокуса с объяснения прошлого на предсказание будущего.

Пошаговый мост DA → DS:

• Шаг 1 (6–12 месяцев работы DA). Освоить Python на уровне, достаточном для автоматизации аналитики. Писать скрипты для обработки данных, строить дашборды программно.
• Шаг 2 (параллельно). Изучить статистику углублённо — распределения, байесовский подход, временные ряды. Применять на рабочих задачах: вместо простого расчёта метрик делать прогнозы на основе исторических данных.
• Шаг 3 (следующие 6–12 месяцев). Освоить машинное обучение — классические алгоритмы, валидация моделей, метрики качества. Начать с задач, близких к аналитике: прогнозирование спроса, классификация оттока клиентов.
• Шаг 4 (ключевой проект). Сделать внутренний проект на работе с применением ML или собрать сильное портфолио из 2–3 проектов вне работы. Это доказательство способности решать DS-задачи.

Эта схема визуализирует долгосрочный план развития, превращая абстрактный «переход» в понятную дорожную карту с конкретными этапами и навыками.

Какой проект нужен для перехода:

Модель с бизнес-эффектом. Например, прогноз оттока клиентов с точностью 75%+ и рекомендациями по удержанию. Или система рекомендаций товаров с A/B-тестом, показавшим рост конверсии на 5%. Важно: не учебный проект, а решение реальной задачи с измеримым результатом.

Что выбрать сейчас, если бэкграунд разный?

• Гуманитарий (журналист, филолог, маркетолог): логичнее начать с DA. Низкий порог входа в SQL и визуализацию, меньше математики на старте. Коммуникационные навыки — преимущество: умение объяснять выводы бизнесу ценится. Переход в DS возможен через 1–2 года работы.
• Маркетолог (с опытом веб-аналитики, CRM): путь DA короче: уже есть понимание метрик (конверсия, LTV, CAC), знание Google Analytics/Яндекс.Метрики. Нужно добавить SQL и углубить статистику. DS — логичный следующий шаг для автоматизации сегментации и персонализации.
• Разработчик (бэкенд, фронтенд):прямая дорога в DS: Python уже знаком, логика программирования есть. Нужно добавить статистику и ML. Можно пропустить DA и сразу учиться на DS, но аналитическое мышление придётся развивать отдельно — умение задавать бизнес-вопросы данным.
• Инженер (не IT: механик, электрик, химик):путь зависит от математической базы. Если высшая математика свежа в памяти — можно в DS через курсы. Если математика забыта — начать с DA, восстановить базу, затем переходить. Инженерное мышление (системность, точность) — сильное преимущество в обеих ролях.

Таблица: Переход DA → DS: дорожная карта навыков

Заключение

Data Science и Data Analytics решают разные задачи: первые строят модели и автоматизируют решения, вторые объясняют данные и помогают бизнесу принимать обоснованные решения. Различия не в престиже или сложности, а в фокусе работы и требованиях к входу. Подведем итоги:

• Data Analyst и Data Scientist решают разные задачи. Первый объясняет прошлое и помогает принимать решения, второй строит прогнозы и автоматизирует процессы.
• Порог входа в Data Analytics ниже. Освоить базовые навыки и выйти на рынок труда можно быстрее, чем в Data Science.
• Data Science требует серьёзной математической базы. Обучение длится дольше, но карьерный потолок обычно выше.
• Стартовые зарплаты DS могут быть выше. Однако вакансий меньше и конкуренция среди новичков значительно сильнее.
• Путь через Data Analytics — наиболее безопасная стратегия. Он позволяет начать зарабатывать раньше и перейти в Data Science позже.
• Выбор зависит от бэкграунда и целей. Гуманитариям проще начать с DA, разработчикам — сразу двигаться в DS.

Если вы только начинаете осваивать профессию аналитика данных или специалиста по Data Science, рекомендуем обратить внимание на подборку курсов по Data Science и Data Analytics. В программах есть теоретическая база и практические проекты, которые помогают собрать портфолио и подготовиться к трудоустройству.