באופן כללי ההנחה הרווחת היא שאנליסט לא מקודד אלא משתמש בפיתרונות לניתוח מידע כמו Tablue, PowerBI ובמקום ליצור תהליך אוטומטי לניתוח המידע הוא מנתח אותו באופן ידני, בימינו הגבול בניהם מטשטש, מאוד נפוץ לראות אנליסטים שמתכנתים בעצמם ויוצרים אוטומציה של האנליזה. הבדל שעדיין נשמר הוא השימוש במודלים פרדקטיביים: יכולות מחקריות: חשיבה עצמאית, להתעדכן במאמרים או כתבות, הבנה של האספקטים התיאורטיים יכולות ניתוח מידע: ניתוח כמותי, סטטיסטי - הסתברותי של מידע בעזרת קוד, בדיקת מודלים, יצירת פיטשרים. יכולות אופרטיביות: יכולות תכנות גבוהות, עבודה עם תשתיות מידע ( DevOps ) מבחינת חלוקת הזמן הנדרש זה בערך 40% עבור אופרציה, 40% עבור ניתוח המידע ו- 20% יכולות מחקריות לכן צוות בדרך כלל יכלול לפחות מדען נתונים אחד עם רקע בתכנות, מדען נתונים עם רקע בניתוח מידע או ג'וניור, ומדען נתונים מנוסה שיכיר את הספרות הרלוונטית