Data Scientist vs. Data Engineer vs. Statistician - Big data to więcej niż dwa słowa i eksploduje w niespotykany dotąd sposób. Rośnie pod względem prędkości, różnorodności i objętości w niewyobrażalnym tempie. Szturmem opanował cały świat i jest teraz dostępny w czasie rzeczywistym, umożliwiając markom szybkie i szybkie generowanie analiz. Dzięki możliwości zmiany świata duża analiza ma wpływ na rządy, firmy, marki i organizacje akademickie. Zmieniając sposób życia i sposób życia ludzi, duże zbiory danych szybko ewoluują i zmieniają się każdego dnia.
Ilość danych na świecie jest niewyobrażalna, a my jesteśmy równi litrom wody we wszystkich oceanach świata. Nauka surfowania w tym oceanie dużych zbiorów danych pomoże firmom wykorzystać wiele możliwości, jakie istnieją na świecie. Gdy firmy są w stanie uzyskać wgląd w dane surowe i uzyskać od nich cenne informacje, marki mogą lepiej dostosować się do trendów markerów i podejmować działania w celu wzmocnienia i poszerzenia swojej bazy w sposób kompleksowy.
Teraz wielu z was zastanawiałoby się, czym właściwie są duże zbiory danych? Big data służy do opisu procesu stosowania poważnej mocy komputera, szczególnie takich jak uczenie maszynowe i sztuczne uczenie się do bardzo złożonych i dużych zestawów informacji. Jakiego rodzaju informacje dotyczą dużych zbiorów danych? Big zajmuje się wszystkimi rodzajami informacji, po prostu je nazwij. Można go wykorzystać do porównania kosztów mediów z danymi meteorologicznymi w celu uzyskania informacji o trendach i nieefektywnościach. Można go również wykorzystać do porównania informacji o położeniu karetek pogotowia, dokumentacji pacjenta i pomocy szpitalom w dokonywaniu bardziej świadomych wyborów dotyczących czasu reakcji i przeżycia. Entuzjaści fitnessu mogą również wykorzystywać duże dane do śledzenia ćwiczeń i liczby kalorii, dzięki czemu mogą szybciej i płynniej osiągać swoje cele.
Ponieważ duże zbiory danych to tak duże pole z ogromną szansą, istnieje również wiele możliwości pracy w tej dziedzinie. Ten artykuł dotyczy trzech głównych ofert pracy, które zyskują na znaczeniu w dziedzinie dużych zbiorów danych. Należą do nich naukowcy danych, inżynier danych i statystyki.
Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
Ewoluująca dziedzina naukowców zajmujących się danymi
Rozwój nowych technologii w postaci dużych zbiorów danych z kolei doprowadził do powstania nowej możliwości zwanej naukowcem danych. Podczas gdy praca naukowca danych nie jest związana wyłącznie z projektami dużych zbiorów danych, jego praca jest komplementarna w tej dziedzinie, ponieważ dane stanowią integralną część ich obowiązków i funkcji. Obowiązki i funkcje badacza danych ewoluowały, gdy obowiązki i funkcje marek zaczęły ewoluować w szybko konkurencyjnym środowisku. Formalne szkolenie jest integralną częścią zostania naukowcem danych, a to wymaga solidnych podstaw w niektórych podstawowych dziedzinach, takich jak informatyka i aplikacje, modelowanie, statystyka, matematyka i analityka. Analityk danych różni się od innych zwykłych profesjonalistów, ponieważ ma silne wyczucie biznesowe, które jest ogólnie połączone z silnymi umiejętnościami komunikacyjnymi, które pomagają im komunikować swoje ustalenia i spostrzeżenia z liderami biznesu i IT, aby mogli sprostać wyzwaniom i wymaganiom swojej branży w skuteczny sposób z jednej strony i wartość dodana z drugiej strony.
Analityk danych to ktoś niezwykle kreatywny i ciekawy, który potrafi dostrzec spostrzeżenia z dużych ilości danych w łatwy i uproszczony sposób. To prawie jak renesansowa jednostka, która naprawdę chce wprowadzić duże zmiany w branży i nauczyć się również wielkich rzeczy.
Tradycyjni analitycy danych patrzą na dane zasadniczo tylko z jednego źródła, specjalista ds. Danych jest wystarczająco kompetentny, aby badać dane z wielu różnych źródeł. Przeszukując wszelkiego rodzaju dane, głównym celem badacza danych jest odkrycie ukrytych spostrzeżeń, co z kolei może pomóc mu w uzyskaniu przewagi konkurencyjnej. Analityk danych jest odpowiedzialny nie tylko za gromadzenie i raportowanie danych, ale także bada je z różnych punktów widzenia i rekomenduje markom, w jaki sposób mogą wykorzystać te dane do osiągnięcia swoich celów, a także stworzyć nowe cele.
Inżynieria danych i jej ewolucja
Rola inżyniera danych czasami nakłada się na rolę inżyniera danych. Wynika to głównie z tego, że ich narzędzia i techniki są bardzo podobne i mają prawie taki sam zestaw funkcji w niektórych firmach. Jednak inżynieria danych jest również nazywana infrastrukturą danych lub architekturą danych w wielu firmach. Głównym obowiązkiem inżyniera danych jest gromadzenie danych, przechowywanie danych i przetwarzanie wsadowe lub przetwarzanie ich w czasie rzeczywistym i przekazywanie ich za pośrednictwem interfejsu API do naukowca, który może je łatwo zrozumieć i zrozumieć. Innymi słowy, inżynieria danych naprawdę pomaga naukowcom w wykonywaniu zadań w sposób płynny i łatwy.
Rynek jest wypełniony wieloma narzędziami do dużych zbiorów danych, a każde z nich pełni unikalną funkcję. Ważne jest, aby marka korzystała z określonego narzędzia, aby osiągnąć swój cel, a nie z faktu, że jest ono modne i popularne w branży. Dlatego inżynierowie danych muszą mieć solidną i solidną bazę w dziedzinie inżynierii oprogramowania. Muszą umieć uczyć się i korzystać z tych narzędzi w sposób skuteczny, a także doskonalić je na wypadek takiej sytuacji. Krótko mówiąc, dobry i wydajny inżynier danych będzie posiadał rozległą i kompleksową wiedzę na temat baz danych i biegle posługuje się najlepszymi praktykami inżynierskimi. Niektóre z tych praktyk obejmują obsługę błędów i rejestrowanie błędów, monitorowanie systemu, budowanie rurociągów tolerujących tłuszcz ludzki, zrozumienie procesu skalowania wśród innych technik i metod.
Umiejętności potrzebne, by odnieść sukces jako naukowcy danych
Stanie się naukowcem danych jest zatem bardzo poszukiwane przez wielu profesjonalistów. Jednocześnie należy pamiętać, aby wyróżniać się w tłumie. Istnieją pewne umiejętności, które pomogą specjalistom zdobyć umiejętności, które pomogą im stać się kompetentnymi w sektorze dużych zbiorów danych.
-
Naukowcy zajmujący się danymi muszą posiadać wiedzę na temat podstawowych narzędzi
Przed zdobyciem większego znaczenia w branży dużych zbiorów danych ważne jest opanowanie podstawowych narzędzi związanych z dużymi zbiorami danych. Oznacza to, że profesjonaliści muszą dogłębnie zrozumieć język programowania statystycznego, taki jak R lub Python, z jednej strony, a język zapytań bazy danych, taki jak SQL, z drugiej strony. Te języki i umiejętności pomogą profesjonalistom stworzyć silną podstawę, a tym samym zbudować silną i udaną karierę.
-
Naukowcy zajmujący się danymi muszą dobrze rozumieć podstawowe statystyki
Podstawowa znajomość statystyki jest niezwykle ważna dla osób, które chcą lepiej zrozumieć branżę dużych zbiorów danych. Wielu naukowców danych nadal nie jest świadomych poprawnej definicji wartości p. Dlatego naukowcy danych muszą być świadomi testów statystycznych, maksymalnego prawdopodobieństwa, rozkładów między innymi. Ponadto przydatne będą takie elementy, jak uczenie maszynowe i wiedza statystyczna podczas wszystkich przyszłych uczenia się. W szczególności statystyki są niezwykle ważne w przypadku, gdy chcesz tworzyć firmy oparte na danych. Chociaż niektóre firmy mogą nie kierować się produktami, statystyki są niezbędne dla wszystkich marek i firm z różnych sektorów i gospodarek.
-
Dobry naukowiec danych musi być świadomy różnych aspektów uczenia maszynowego
Jeśli jesteś naukowcem danych, który chce pracować dla dużej firmy, musisz pracować z danymi o ogromnej wielkości i strukturze. Dlatego musisz wiedzieć, jak pracować z metodami uczenia maszynowego. Obejmuje to różne elementy, takie jak k-najbliżsi sąsiedzi, losowe lasy, metody łączenia, wszystkie te elementy zyskują na znaczeniu wśród entuzjastów uczenia maszynowego. Chociaż istnieje wiele technik implementowanych przez biblioteki R lub Python, uczenie maszynowe jest dobre, choć nie do końca niezbędne. Ważniejsze jest, aby zrozumieć szerokie pociągnięcia i używać ich we właściwy sposób.
-
Dobry specjalista od danych jest biegły w przetwarzaniu danych
Analiza danych nie jest tak prosta, jak się wydaje, a czasami, gdy ilość danych jest ogromna, może to stać się trudnym i złożonym procesem. Dlatego niezwykle ważne i istotne jest, aby naukowcy danych znali problem z niedoskonałościami danych, które mogą obejmować brakujące wartości, niespójne formatowanie ciągów, formatowanie daty i inne problemy. Ten problem radzenia sobie z rozbieżnościami w danych odgrywa istotną rolę w małych i średnich firmach lub w przypadkach, w których dane odgrywają bardzo ważną rolę w funkcjonowaniu firmy. Biorąc to pod uwagę, wiedza specjalistyczna w zakresie przetwarzania danych jest czymś, co pomoże naukowcom danych w odkrywaniu i rozwijaniu kariery w udany sposób.
-
Dobry naukowiec danych będzie miał silne umiejętności wizualizacji i komunikacji danych
Umiejętności wizualizacji i komunikacji to jedne z najważniejszych umiejętności, jakie może posiadać naukowiec. Jest to szczególnie prawdziwe w przypadku nowych firm, które dopiero odkrywają siłę i moc dużych zbiorów danych i ich aplikacji. Umiejętności komunikacyjne są niezwykle ważne, ponieważ jeśli specjalista od danych nie jest w stanie wyjaśnić swoich ustaleń i spostrzeżeń, cały proces będzie daremny. Gdy naukowcy danych mogą skutecznie przekazywać korzyści płynące z dużych zbiorów danych, mogą pomóc firmom w realizacji ich celów. Jeśli chodzi o wizualizację, niezwykle ważne jest, aby badacze danych znali narzędzia do wizualizacji danych, w tym między innymi ggplot i d3.js. Chociaż wizualizacja jest ważna, badacze danych muszą także zdawać sobie sprawę z zasad rządzących także kodowaniem danych i informacji komunikacyjnych.
-
Dobra znajomość inżynierii oprogramowania może przydać się inżynierowi danych
Naukowcy zajmujący się danymi, którzy są świadomi inżynierii, mają kluczowe znaczenie dla rozwoju małej firmy. Wynika to z faktu, że będą oni odpowiedzialni za obsługę dużej ilości rejestrowania danych i ostatecznie staną na czele rozwoju silnych i zaawansowanych technologicznie produktów opartych na danych.
-
Myślenie naukowca danych jest niezwykle ważne
Wszystkie firmy chcą zatrudniać osoby, które są w stanie skutecznie rozwiązywać problemy i wyzwania. Dlatego powinni być kreatywni, analityczni i rozwiązywać problemy we wszystkich sytuacjach. Zadając odpowiednie pytania i znajdując odpowiednie odpowiedzi, naukowcy danych mogą osiągnąć szczyt sukcesu w swojej karierze.
Rola i obowiązki statystyki
Podczas gdy obowiązki i role inżyniera danych i badaczy danych pokrywają się w więcej niż jednym przypadku, rola statystyki jest stosunkowo inna i wyjątkowa. Dziś świat można porównać do pola ilościowego. Wiele branż i firm opiera się na danych i wnioskach numerycznych, aby zrozumieć różne aspekty ich wzrostu i rozwoju. Dane nie są już tylko liczbami, ale liczbami zawierającymi informacje, które można interpretować w sposób dynamiczny. To wykorzystanie danych z kolei doprowadziło do wzrostu statystyk, których wiedza specjalistyczna dotyczy następujących dziedzin:
1. Produkcja wiarygodnych danych
2. Analiza danych, aby ich znaczenie było jaśniejsze
3. Wnioskowanie danych, aby można było wyciągać z nich solidne wnioski
Statystycy są potrzebni w każdej możliwej branży i firmie. Na przykład odgrywają one ważną rolę w funkcjonowaniu biznesu i przemysłu. Istnieją cztery główne obszary w tej dziedzinie, które wymagają wiedzy statystycznej, a mianowicie produkcja, marketing, inżynieria i obliczenia statystyczne. W produkcji statystycy pomagają markom w projektowaniu produktów, które spełniają oczekiwania klienta, zapewniają spójność jakości oraz zapewniają ciągły wzrost i rozwój w długim okresie. Projektując nowe produkty, prowadząc grupy fokusowe i zbierając opinie klientów / klientów, statystycy pomagają firmom analizować sprzedaż i przewidywać przyszłe trendy, zapewniając w ten sposób lepszą realizację celów marketingowych.
Dobre i skuteczne metody statystyczne pomagają inżynierom w tworzeniu spójnych produktów, wykrywaniu problemów przed ich wystąpieniem, minimalizowaniu odpadów chemicznych i innych oraz przewidywaniu okresu trwałości określonego produktu. Obliczenia statystyczne zapewniają możliwości poprzez projektowanie i rozwój oprogramowania, wsparcie techniczne, testowanie oprogramowania, zapewnianie jakości, edukacja, dokumentacja, marketing i sprzedaż między innymi dziedzinami. Statystyki odgrywają również istotną rolę w takich dziedzinach, jak zdrowie i medycyna, pomagając monitorować i zgłaszać wybuchy chorób, tworzyć szczepionki, zapobiegać rozprzestrzenianiu się chorób wśród wielu innych rzeczy, które mają na celu stworzenie lepszego standardu zdrowia dla ludzi na całym świecie.
Podsumowując, niezależnie od dziedziny, dane odgrywają bardzo ważną rolę i pomagają uczynić życie łatwiejszym i bardziej produktywnym dla wszystkich sektorów. Dzięki tworzeniu nowych możliwości i stawianiu czoła globalnym wyzwaniom związanym z energią, środowiskiem i rozwojem duże zbiory danych mają ogromny potencjał, aby pomóc światu odkryć nowe możliwości wzrostu i rozwoju.