Qui est un Data Scientist, un Data Analyst et un Data Engineer ?

Si vous vous demandez quel est le bon moment pour poursuivre une carrière dans les données, ne cherchez pas plus loin car le moment est venu. Le broyage des données nécessite une armée de spécialistes. Il y a une grave pénurie de deux lakh professionnels en analyse de données. Les professionnels, capables de tirer des enseignements et de prendre des décisions éclairées à partir de données, sont très demandés. Ces rôles incluent généralement les ingénieurs de données, les analystes de données et les scientifiques de données. En conséquence, les cours d'analyse de données sont très demandés en Inde.

Quelles sont les missions d'un Data Engineer ?

Les ingénieurs de données sont chargés d'organiser les données dans un format structuré et facilement accessible pour l'organisation pour laquelle ils travaillent. Les analystes de données et les scientifiques de données utilisent ces données pour obtenir des informations qui informent l'entreprise ou développent des produits de données qui améliorent le parcours client.

• Créer, construire, installer, tester et maintenir des systèmes de gestion de données. Ils créent des bases de données organisationnelles ou des lacs de données pour stocker tous les points de données pertinents.
• Certifier que les systèmes répondent aux pratiques de l'industrie et aux exigences de l'entreprise.
• Étudiez les perspectives d'acquisition de données et les dernières procédures pour les données existantes.
• Incorporer de nouvelles technologies de gestion des données et des outils de génie logiciel dans les arrangements existants.
• Travailler avec des modélisateurs, des architectes de données et des membres de l'équipe informatique pour atteindre les objectifs du projet.

Quelles sont les compétences requises par un Data Engineer ?

1. Compétences techniques - Pour devenir ingénieur de données, vous devez être bon en programmation, car vous devez développer et tester des pipelines de données. Votre connaissance des systèmes distribués et des logiciels est essentielle pour la programmation parallèle. Essentiellement, vous serez un ingénieur logiciel dans l'âme qui connaît Agile, DevOps, etc. et vous devrez être un expert des bases de données SQL et d'autres langages de requête de base de données. La connaissance des technologies Big Data est un atout lorsqu'il s'agit de rôles d'ingénierie des données.
2. Collaboration efficace - Vous devrez écouter les architectes de données, les scientifiques des données et la direction pour répondre à leurs besoins. Étant donné que vous êtes le propriétaire des données de l'organisation, vous devrez vous assurer que les données sont disponibles dans un format souhaitable et facilement récupérable.
3. Curiosité intellectuelle - Vous devrez être capable de résoudre des problèmes de gestion de données en explorant de nouveaux territoires et en découvrant des solutions créatives.
4. Connaissance de l'industrie - Vous devrez comprendre le fonctionnement de votre industrie préférée et comment les informations peuvent être recueillies, analysées et appliquées dans le domaine du développement de données.

Prenons l'exemple d'une entreprise de commerce électronique. Un ingénieur de données créerait la plate-forme et une structure de données pour capturer les données de leurs utilisateurs - les articles qu'ils achètent, stockent dans leur panier et listent sur leur liste de souhaits. Ils doivent s'assurer que les données respectives sont stockées efficacement et qu'elles sont facilement récupérables.

Quelles sont les responsabilités d'un analyste de données ?

Les rôles et responsabilités d'un analyste de données comprennent l'analyse des données et l'obtention d'informations à partir de celles-ci. Ils utilisent les statistiques, l'analyse exploratoire des données et l'apprentissage automatique pour évaluer les données disponibles. Ils aident les organisations à comprendre :

• Prédictions marketing et ventes.
• Optimisation des ressources
• Attrition des employés dans une organisation.

Quelles sont les exigences et les compétences d'un analyste de données ?

• Connaissance du domaine métier – Les analystes de données sont des résolveurs de problèmes métier. Par conséquent, ils doivent avoir une compréhension aiguë de l'entreprise, afin de définir clairement le problème et de proposer des solutions quantitatives.
• Compétences analytiques et statistiques - Les analystes de données travaillent avec de grandes quantités de données, de chiffres, de faits et de chiffres critiques. Ils doivent connaître les techniques statistiques et d'apprentissage automatique pour analyser les données afin de tirer des conclusions et être en mesure de faire des recommandations. Ils doivent être familiarisés avec les domaines de l'analyse exploratoire des données, des tests d'hypothèses et de l'apprentissage automatique.
• Compétences techniques : les analystes de données passent au crible d'énormes quantités de données. Ils doivent connaître des langages spécialisés tels que R et Python pour effectuer des analyses et se familiariser avec SQL pour gérer les données et dériver des tendances rapides.
• Compétences en communication - Les analystes de données sont souvent tenus de présenter des résultats ou de déchiffrer les données dans un manuscrit compréhensible. Ils doivent communiquer des idées complexes de la meilleure façon possible.

Revenons à l'exemple d'une entreprise de commerce électronique. Les compétences d'un analyste de données doivent inclure l'aide à l'équipe marketing pour identifier les segments de clientèle. Les segments doivent être commercialisés, ou l'heure de pointe pour commercialiser un certain produit et comment, ou pourquoi la dernière campagne de marketing a échoué et ce qui devrait être fait à l'avenir pour l'empêcher. Il peut également y avoir un Data Visualiser qui est chargé de créer des tableaux de bord hebdomadaires pour informer la direction sur les ventes des différents produits, le délai moyen de livraison ou le nombre d'annulations quotidiennes de commandes.

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Alors, où se situent les Data Scientists ?

Un Data Scientist incarne la combinaison parfaite de connaissances métier, d'expertise technique et de statistiques. En tant que Data Scientist, votre travail ne consiste pas simplement à tirer des informations et des tendances à partir des données collectées sur une période donnée, mais également à créer des systèmes intelligents que les entreprises peuvent déployer pour automatiser la prise de décision.

Comme d'autres professionnels des données, en tant que Data Scientist, on s'attend à ce que vous sachiez comment récupérer des données à partir de sources variées. De plus, vous devez également savoir comment créer des algorithmes pour trouver des tendances et des modèles cachés, et comment développer des solutions appropriées. Par conséquent, vous devrez connaître des concepts tels que la préparation et l'exploration des données pour collecter et comprendre les données. Apprentissage automatique - pour créer des systèmes prédictifs. Et, un peu de génie logiciel aussi - afin de créer un produit que les entreprises peuvent obtenir directement.

Par exemple, un scientifique des données créerait un système de recommandation dans une entreprise de commerce électronique, ou le système qui vous met en relation avec le taxi le plus proche dans votre application Uber en fonction de la distance géographique.

Et que font les Data Scientists ? Quelles sont leurs fonctions ?

Prenons l'exemple des systèmes de recommandation. Tout d'abord, les Data Scientists passeront en revue les données disponibles d'un site Web de commerce électronique pour examiner les habitudes d'achat et identifier les articles et utilisateurs similaires sur le site Web. Ils créeront ensuite des algorithmes afin que le site puisse recommander des produits aux utilisateurs, en fonction de leur historique de navigation et d'achat. Cette solution doit être suffisamment efficace pour prédire les futurs achats des visiteurs du site.

Ceci est différent du rôle d'un analyste de données, car les analystes de données sont censés effectuer de nombreuses analyses ad hoc. Il peut faciliter la prise de décision au sein d'une organisation. Alors que les Data Scientists créent également des prototypes et développent des produits de données , qui prennent indépendamment des décisions intelligentes. C'est là que l'apprentissage automatique devient extrêmement critique.

Compétences requises pour un data scientist ?

• Connaissance des algorithmes, des statistiques, des mathématiques et de l'apprentissage automatique.
• Langages de programmation tels que R, Python, SQL, SAS et Hive.
• Compréhension des affaires et aptitude à formuler les bonnes questions à poser et à trouver des réponses dans les données disponibles.
• Compétences en communication afin de communiquer efficacement les résultats au reste de l'équipe.

Cependant, le travail quotidien d'un Data Scientist varie beaucoup. Un jour, elle effectuera peut-être du text mining pour donner un sens à des données linguistiques non structurées. Le lendemain, elle pourrait nettoyer des données pour alimenter un algorithme d'apprentissage. Ainsi, un Data Scientist doit également être extrêmement agile.

Différence entre Data Scientist et Data Analyst

Pour expliquer plus en détail, ils traitent tous les deux des données, mais la principale différence entre Data Scientist et Data analyst est la raison pour laquelle ils utilisent les données ? Les rôles et responsabilités du Data Scientist incluent l'interprétation des données. Ils doivent également coder et préparer des modèles pour le meilleur avenir de l'entreprise. Un Data Scientist possède déjà un diplôme d'études supérieures qui, dans certains cas, peut avoir déjà exercé les rôles et responsabilités d'un analyste de données. Si vous ne savez toujours pas exactement ce que fait un scientifique des données, alors comprenez le fait qu'il est compétent et avancé en programmation et dans les processus actuels de modélisation des données. Mais ils possèdent aussi les compétences de Data Analyst.

Tout ce que nous pouvons dire sur le rôle du Data Analyst, c'est de jongler entre les données et d'identifier les nouvelles tendances. Prendre des décisions basées sur les informations et créer des représentations graphiques, et montrer à l'entreprise ce que les données révèlent, c'est précisément le travail d'un analyste de données.

Pour résumer…

L'ingénieur de données gère les besoins en données de l'organisation. Les analystes de données fournissent des informations. Les Data Scientists créent des produits de données qui peuvent rendre l'expérience utilisateur transparente. Il est important de garder à l'esprit que ces définitions et rôles peuvent varier selon les organisations.

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