Chi è un Data Scientist, un Data Analyst e un Data Engineer?

Se ti stai chiedendo quando è il momento giusto per inseguire una carriera nei dati, non cercare oltre perché è il momento. Il masticare dati richiede un esercito di specialisti. C'è una grave carenza di due milioni di professionisti nell'analisi dei dati. I professionisti, in grado di ricavare informazioni dettagliate e prendere decisioni informate dai dati, sono molto richiesti. Questi ruoli includono generalmente Data Engineer, Data Analyst e Data Scientist. Di conseguenza, i corsi di analisi dei dati sono molto richiesti in India.

Quali sono le responsabilità di un Data Engineer?

I Data Engineer sono responsabili dell'organizzazione dei dati in un formato strutturato e facilmente accessibile per l'organizzazione per cui lavorano. Analisti di dati e scienziati di dati utilizzano questi dati per fornire informazioni dettagliate, che informano l'azienda o sviluppano prodotti di dati che migliorano il percorso del cliente.

• Creare, costruire, installare, testare e mantenere sistemi di gestione dei dati. Creano database organizzativi o data lake per archiviare tutti i punti dati rilevanti.
• Certificare che i sistemi soddisfino le pratiche del settore e i requisiti aziendali.
• Indagare i potenziali clienti per l'acquisizione di dati e le ultime procedure per i dati esistenti.
• Incorporare nuove tecnologie di gestione dei dati e strumenti di ingegneria del software negli accordi esistenti.
• Collabora con modellatori, architetti di dati e membri del team IT per raggiungere gli obiettivi del progetto.

Quali sono le competenze richieste da un Data Engineer?

1. Competenze tecniche – Per diventare un Data Engineer, devi essere bravo a programmare, perché devi sviluppare e testare pipeline di dati. La tua conoscenza dei sistemi distribuiti e del software è fondamentale per la programmazione parallela. In sostanza, sarai un ingegnere del software nel cuore che ha familiarità con Agile, DevOps, ecc. e dovrai essere un esperto di database SQL e altri linguaggi di query di database. La conoscenza delle tecnologie Big Data è un vantaggio quando si tratta di ruoli di Data Engineering.
2. Collaborazione efficace : dovrai ascoltare architetti di dati, scienziati di dati e dirigenti per soddisfare le loro esigenze. Poiché sei il proprietario dei dati dell'organizzazione, dovrai assicurarti che i dati siano disponibili in un formato desiderabile e facilmente recuperabile.
3. Curiosità intellettuale – Dovrai essere in grado di risolvere i problemi di gestione dei dati indagando nuovi territori e scoprendo soluzioni creative.
4. Conoscenza del settore : dovrai comprendere il modo in cui funziona il tuo settore preferito e come le informazioni possono essere accumulate, analizzate e applicate nell'area dello sviluppo dei dati.

Consideriamo l'esempio di una società di e-commerce. Un Data Engineer creerebbe la piattaforma e una struttura di dati per acquisire i dati dei propri utenti: gli articoli che acquistano, archiviano nel carrello ed elencano nella loro lista dei desideri. Devono assicurarsi che i rispettivi dati siano archiviati in modo efficiente e che siano facilmente recuperabili.

Quali sono le responsabilità di un Data Analyst?

I ruoli e le responsabilità di un Data Analyst includono l'analisi dei dati e la derivazione di insight da essi. Usano le statistiche, l'analisi dei dati esplorativi e l'apprendimento automatico per valutare i dati a portata di mano. Aiutano le organizzazioni a comprendere:

• Previsioni di marketing e vendite.
• Ottimizzazione delle risorse
• L'abbandono dei dipendenti in un'organizzazione.

Quali sono i requisiti di lavoro e le competenze di un Data Analyst?

• Conoscenza del dominio aziendale : gli analisti di dati sono risolutori di problemi aziendali. Pertanto, devono avere una comprensione acuta del business, al fine di definire chiaramente il problema e trovare soluzioni quantitative.
• Competenze analitiche e statistiche : gli analisti di dati operano con grandi quantità di dati, cifre, fatti e numeri crunch. Hanno bisogno di conoscere le tecniche statistiche e di apprendimento automatico per analizzare i dati al fine di trarre conclusioni ed essere in grado di formulare raccomandazioni. Dovrebbero avere familiarità con le aree dell'analisi esplorativa dei dati, del test di ipotesi e dell'apprendimento automatico.
• Competenze tecniche: gli analisti di dati setacciano enormi quantità di dati. Devono conoscere linguaggi specializzati come R e Python per eseguire analisi e avere familiarità con SQL per gestire i dati e ricavare tendenze rapide.
• Abilità comunicative – Gli analisti dei dati sono spesso tenuti a presentare i risultati o a decifrare i dati in un manoscritto comprensibile. Devono comunicare idee complesse nel miglior modo possibile.

Tornando all'esempio di una società di e-commerce. Le competenze dell'analista di dati dovrebbero includere l'aiuto del team di marketing a identificare i segmenti di clientela. I segmenti devono essere commercializzati o l'ora di punta per commercializzare un determinato prodotto e come, o perché l'ultima campagna di marketing è fallita e cosa si dovrebbe fare in futuro per prevenirlo. Potrebbe esserci anche un Data Visualiser che si occupa della creazione di dashboard settimanali per informare il management sulle vendite dei diversi prodotti, sui tempi medi di consegna o sul numero di annullamenti giornalieri degli ordini.

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Allora, dove si collocano i data scientist?

Un Data Scientist incarna la perfetta combinazione di conoscenza aziendale, competenza tecnica e statistica. In qualità di Data Scientist, il tuo compito non è semplicemente trarre informazioni e tendenze dai dati raccolti in un periodo di tempo, ma anche creare sistemi intelligenti che le aziende possono implementare per automatizzare il processo decisionale.

Come altri professionisti dei dati, in qualità di Data Scientist, dovresti sapere come recuperare i dati da varie fonti. Inoltre, dovresti anche sapere come creare algoritmi per trovare tendenze e modelli nascosti e come sviluppare soluzioni appropriate. Pertanto, dovrai conoscere concetti come la preparazione e l'esplorazione dei dati per raccogliere e comprendere i dati. Machine learning: per creare sistemi predittivi. E anche un po' di ingegneria del software, per creare un prodotto che le aziende possono ottenere direttamente.

Ad esempio, un data scientist creerebbe un sistema di raccomandazioni presso un'azienda di e-commerce o il sistema che ti collega al taxi più vicino nella tua app Uber in base alla distanza geografica.

E cosa fanno i data scientist? Quali sono i loro doveri?

Prendiamo l'esempio dei sistemi di raccomandazione. In primo luogo, i data scientist esamineranno i dati disponibili di un sito Web di e-commerce per esaminare i modelli di acquisto e identificare articoli e utenti simili sul sito Web. Creeranno quindi algoritmi in modo che il sito Web sia in grado di consigliare prodotti agli utenti, in base alla loro navigazione e cronologia degli acquisti. Questa soluzione deve essere sufficientemente efficace da prevedere gli acquisti futuri dei visitatori del sito web.

Questo è diverso dal ruolo di un analista di dati poiché ci si aspetta che gli analisti di dati eseguano molte analisi ad hoc. Può facilitare il processo decisionale all'interno di un'organizzazione. Considerando che i data scientist creano anche prototipi e sviluppano prodotti di dati , che prendono decisioni intelligenti in modo indipendente. È qui che l'apprendimento automatico diventa estremamente critico.

Competenze richieste per un data scientist?

• Conoscenza di algoritmi, statistica, matematica e machine learning.
• Linguaggi di programmazione come R, Python, SQL, SAS e Hive.
• Comprensione del business e attitudine a inquadrare le domande giuste da porre e trovare risposte nei dati disponibili.
• Abilità comunicative per comunicare efficacemente i risultati al resto del team.

Tuttavia, il lavoro quotidiano di un Data Scientist varia molto. Un giorno potrebbe eseguire il text mining per dare un senso a dati linguistici non strutturati. Il giorno dopo, potrebbe pulire i dati da inserire in un algoritmo di apprendimento. Pertanto, anche un Data Scientist deve essere estremamente agile.

Differenza tra Data Scientist e Data Analyst

Per spiegare più in dettaglio, entrambi si occupano di dati, ma la differenza fondamentale tra Data Scientist e Data Analyst è per cosa usano i dati? I ruoli e le responsabilità del Data Scientist includono l'interpretazione dei dati. Devono anche codificare e preparare modelli per il futuro migliore dell'azienda. Un Data Scientist ha già una laurea avanzata che in alcuni casi potrebbe aver già svolto i ruoli e le responsabilità di un Data Analyst. Se ti confonde ancora che cosa fa esattamente un Data Scientist, allora comprendi il fatto che è esperto e avanzato nella programmazione e negli attuali processi di modellazione dei dati. Ma possiedono anche le competenze di Data Analyst.

Tutto ciò che possiamo dire su quale sia il ruolo del Data Analyst è destreggiarsi tra i dati e identificare le nuove tendenze. Prendere decisioni basate sugli insight e creare rappresentazioni grafiche e mostrare all'azienda ciò che i dati rivelano è esattamente ciò che è il lavoro di un Data Analyst.

Per riassumere…

Il Data Engineer gestisce le esigenze di dati dell'organizzazione. Gli analisti dei dati forniscono approfondimenti. I data scientist creano prodotti di dati che possono rendere l'esperienza dell'utente senza interruzioni. È importante tenere presente che queste definizioni e ruoli possono variare nelle diverse organizzazioni.

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