Wer ist ein Data Scientist, ein Data Analyst und ein Data Engineer?

Wenn Sie sich fragen, wann der richtige Zeitpunkt für eine Karriere im Datenbereich ist – suchen Sie nicht weiter, denn die Zeit ist jetzt. Für die Datenvernichtung ist ein Heer von Spezialisten erforderlich. Es gibt einen akuten Mangel an zwei Lakh -Experten in der Datenanalyse. Fachkräfte, die aus Daten Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen können, sind sehr gefragt. Diese Rollen umfassen im Großen und Ganzen Data Engineers, Data Analysts und Data Scientists. Daher sind Datenanalysekurse in Indien sehr gefragt.

Welche Aufgaben hat ein Data Engineer?

Data Engineers sind dafür verantwortlich, die Daten in einem strukturierten und leicht zugänglichen Format für die Organisation zu organisieren, für die sie arbeiten. Datenanalysten und Datenwissenschaftler verwenden diese Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die das Unternehmen informieren, oder Datenprodukte zu entwickeln, die die Customer Journey verbessern.

• Erstellen, konstruieren, installieren, testen und warten Sie Datenmanagementsysteme. Sie erstellen organisatorische Datenbanken oder Data Lakes, um alle relevanten Datenpunkte zu speichern.
• Zertifizieren Sie, dass die Systeme Branchenpraktiken und Geschäftsanforderungen erfüllen.
• Untersuchen Sie Perspektiven für die Datenbeschaffung und die neuesten Verfahren für vorhandene Daten.
• Integrieren Sie neue Datenverwaltungstechnologien und Software-Engineering-Tools in bestehende Arrangements.
• Arbeiten Sie mit Modellierern, Datenarchitekten und IT-Teammitgliedern zusammen, um Projektziele zu erreichen.

Welche Fähigkeiten benötigt ein Data Engineer?

1. Technische Fähigkeiten – Um Data Engineer zu werden, müssen Sie gut programmieren können, da Sie Datenpipelines entwickeln und testen müssen. Ihr Wissen über verteilte Systeme und Software ist entscheidend für die parallele Programmierung. Im Wesentlichen sind Sie im Herzen ein Softwareentwickler, der sich mit Agile, DevOps usw. auskennt, und Sie müssen ein Experte für SQL-Datenbanken und andere Datenbankabfragesprachen sein. Kenntnisse in Big-Data-Technologien sind von Vorteil, wenn es um Data-Engineering-Rollen geht.
2. Effektive Zusammenarbeit – Sie müssen Datenarchitekten, Datenwissenschaftlern und dem Management zuhören, um ihre Anforderungen zu erfüllen. Da Sie der Eigentümer der Daten der Organisation sind, müssen Sie sicherstellen, dass die Daten in einem gewünschten und leicht abrufbaren Format vorliegen.
3. Intellektuelle Neugier – Sie müssen in der Lage sein, Datenverwaltungsprobleme zu lösen, indem Sie neue Gebiete untersuchen und kreative Lösungen entdecken.
4. Branchenkenntnisse – Sie müssen verstehen, wie Ihre bevorzugte Branche funktioniert und wie Informationen gesammelt, analysiert und im Bereich der Datenentwicklung angewendet werden können.

Betrachten wir das Beispiel eines E-Commerce-Unternehmens. Ein Data Engineer würde die Plattform und eine Datenstruktur erstellen, um die Daten seiner Benutzer zu erfassen – die Artikel, die sie kaufen, in ihrem Einkaufswagen speichern und auf ihrer Wunschliste aufführen. Sie müssen sicherstellen, dass die jeweiligen Daten effizient gespeichert und leicht abrufbar sind.

Was sind die Aufgaben eines Datenanalysten?

Die Rollen und Verantwortlichkeiten eines Datenanalysten umfassen die Analyse von Daten und die Ableitung von Erkenntnissen daraus. Sie nutzen Statistiken, explorative Datenanalysen und maschinelles Lernen, um die vorliegenden Daten auszuwerten. Sie helfen Organisationen zu verstehen:

• Marketing- und Verkaufsprognosen.
• Ressourcenoptimierung
• Fluktuation von Mitarbeitern in einer Organisation.

Was sind die beruflichen Anforderungen und Fähigkeiten eines Datenanalysten?

• Geschäftsdomänenwissen – Datenanalysten sind Problemlöser für Unternehmen. Daher müssen sie ein genaues Verständnis des Geschäfts haben, um das Problem klar zu definieren und quantitative Lösungen zu finden.
• Analytische und statistische Fähigkeiten – Datenanalysten arbeiten mit großen Mengen an Daten, Zahlen, Fakten und knackigen Zahlen. Sie müssen statistische und maschinelle Lerntechniken kennen, um die Daten zu analysieren, um Schlussfolgerungen zu ziehen und Empfehlungen abgeben zu können. Sie sollten mit Bereichen der explorativen Datenanalyse, des Hypothesentestens und des maschinellen Lernens vertraut sein.
• Technische Fähigkeiten: Datenanalysten sichten riesige Datenmengen. Sie müssen spezialisierte Sprachen wie R und Python kennen, um Analysen durchzuführen, und mit SQL vertraut sein, um Daten zu verwalten und schnelle Trends abzuleiten.
• Kommunikationsfähigkeiten – Datenanalysten müssen häufig Ergebnisse präsentieren oder die Daten in ein verständliches Manuskript entschlüsseln. Sie müssen komplexe Ideen bestmöglich kommunizieren.

Zurück zum Beispiel eines E-Commerce-Unternehmens. Zu den Fähigkeiten des Datenanalysten sollte es gehören, dem Marketingteam bei der Identifizierung der Kundensegmente zu helfen. Die Segmente müssen vermarktet werden, oder die Spitzenzeit für die Vermarktung eines bestimmten Produkts und wie oder warum die letzte Marketingkampagne fehlgeschlagen ist und was in Zukunft getan werden sollte, um dies zu verhindern. Es kann auch einen Datenvisualisierer geben, der für die Erstellung wöchentlicher Dashboards verantwortlich ist, um das Management über den Verkauf verschiedener Produkte, die durchschnittliche Lieferzeit oder die Anzahl der täglichen Auftragsstornierungen zu informieren.

Kasse: Gehalt für Datenanalysten in Indien

Also, wo passen Data Scientists hin?

Ein Data Scientist verkörpert die perfekte Kombination aus betriebswirtschaftlichem Wissen, technischer Expertise und Statistik. Als Data Scientist besteht Ihre Aufgabe nicht nur darin, Erkenntnisse und Trends aus den über einen bestimmten Zeitraum gesammelten Daten zu ziehen, sondern auch intelligente Systeme zu erstellen, die Unternehmen zur Automatisierung der Entscheidungsfindung einsetzen können.

Wie andere Datenexperten wird von Ihnen als Data Scientist erwartet, dass Sie wissen, wie man Daten aus verschiedenen Quellen abruft. Darüber hinaus sollten Sie wissen, wie Sie Algorithmen erstellen, um verborgene Trends und Muster zu finden, und wie Sie geeignete Lösungen entwickeln. Daher müssen Sie Konzepte wie Datenvorbereitung und -exploration kennen, um Daten zu sammeln und zu verstehen. Maschinelles Lernen – um Vorhersagesysteme zu erstellen. Und ein bisschen Software-Engineering auch – um ein Produkt zu schaffen, das Unternehmen direkt beziehen können.

Beispielsweise würde ein Datenwissenschaftler ein Empfehlungssystem bei einem E-Commerce-Unternehmen erstellen oder das System, das Sie basierend auf der geografischen Entfernung mit dem nächstgelegenen Taxi in Ihrer Uber-App verbindet.

Und was machen Data Scientists? Was sind ihre Aufgaben?

Nehmen wir das Beispiel von Empfehlungssystemen. Zunächst gehen Data Scientists die verfügbaren Daten einer E-Commerce-Website durch, um das Kaufverhalten zu untersuchen und ähnliche Artikel und Benutzer auf der Website zu identifizieren. Sie erstellen dann Algorithmen, damit die Website den Benutzern Produkte basierend auf ihrer Navigations- und Kaufhistorie empfehlen kann. Diese Lösung muss effektiv genug sein, um die zukünftigen Einkäufe der Website-Besucher vorherzusagen.

Dies unterscheidet sich von der Rolle eines Datenanalysten, da von Datenanalysten erwartet wird, dass sie viele Ad-hoc-Analysen durchführen. Es kann die Entscheidungsfindung innerhalb einer Organisation erleichtern. Dagegen erstellen Data Scientists auch Prototypen und entwickeln Datenprodukte , die selbstständig intelligente Entscheidungen treffen. Hier wird maschinelles Lernen äußerst kritisch.

Erforderliche Fähigkeiten für einen Data Scientist?

• Kenntnisse in Algorithmen, Statistik, Mathematik und maschinellem Lernen.
• Programmiersprachen wie R, Python, SQL, SAS und Hive.
• Geschäftsverständnis und die Fähigkeit, die richtigen Fragen zu stellen und Antworten in den verfügbaren Daten zu finden.
• Kommunikationsfähigkeiten, um die Ergebnisse effektiv an den Rest des Teams zu kommunizieren.

Der Arbeitsalltag eines Data Scientists ist jedoch sehr unterschiedlich. Eines Tages könnte sie Text Mining betreiben, um unstrukturierten Sprachdaten einen Sinn zu geben. Am nächsten Tag bereinigt sie möglicherweise Daten, um sie in einen Lernalgorithmus einzuspeisen. Daher muss ein Data Scientist auch extrem agil sein.

Unterschied zwischen Data Scientist und Data Analyst

Um es genauer zu erklären, beide beschäftigen sich mit Daten, aber der Hauptunterschied zwischen Data Scientist und Data Analyst ist, wofür sie die Daten verwenden? Zu den Aufgaben und Verantwortlichkeiten von Data Scientists gehört die Interpretation von Daten. Sie müssen auch Modelle für die bessere Zukunft des Unternehmens codieren und vorbereiten. Ein Data Scientist hat bereits einen fortgeschrittenen Abschluss, der in einigen Fällen möglicherweise bereits die Rollen und Verantwortlichkeiten eines Datenanalysten wahrgenommen hat. Wenn es Sie immer noch verwirrt, was genau ein Data Scientist tut, dann verstehen Sie die Tatsache, dass er in der Programmierung und den aktuellen Prozessen der Datenmodellierung erfahren und fortgeschritten ist. Aber sie besitzen auch die Fähigkeiten eines Datenanalysten.

Alles, was wir über die Rolle des Datenanalysten sagen können, ist das Jonglieren zwischen Daten und das Erkennen neuer Trends. Entscheidungen basierend auf den Erkenntnissen zu treffen und grafische Darstellungen zu erstellen und dem Unternehmen zu zeigen, was die Daten offenbaren, ist genau das, was die Arbeit eines Datenanalysten ist.

Um zusammenzufassen…

Der Data Engineer verwaltet die Datenanforderungen der Organisation. Datenanalysten liefern Einblicke. Data Scientists erstellen Datenprodukte, die die Benutzererfahrung nahtlos machen können. Es ist wichtig zu beachten, dass diese Definitionen und Rollen in verschiedenen Organisationen variieren können.

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