データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニアは誰ですか？

データのキャリアを追いかけるのに適切な時期がいつか疑問に思っている場合は、今がその時期なので、もう探す必要はありません。 データのチョッピングには、専門家の軍隊が必要です。 データ分析の専門家は2人不足しています。 データから洞察を導き出し、情報に基づいた意思決定を行うことができる専門家は、高い需要があります。 これらの役割には、データエンジニア、データアナリスト、データサイエンティストが広く含まれます。 その結果、データ分析コースはインドで高い需要があります。

データエンジニアの責任は何ですか？

データエンジニアは、所属する組織が構造化され、簡単にアクセスできる形式でデータを整理する責任があります。 データアナリストとデータサイエンティストは、このデータを使用して洞察を導き出し、ビジネスに情報を提供したり、カスタマージャーニーを改善するデータ製品を開発したりします。

• データ管理システムを作成、構築、インストール、テスト、および保守します。 関連するすべてのデータポイントを格納するための組織データベースまたはデータレイクを作成します。
• システムが業界の慣行とビジネス要件を満たしていることを証明します。
• データ調達の見通しと既存データの最新の手順を調査します。
• 新しいデータ管理テクノロジーとソフトウェアエンジニアリングツールを既存の取り決めに組み込みます。
• モデラー、データアーキテクト、ITチームのメンバーと協力して、プロジェクトの目標を達成します。

データエンジニアに必要なスキルは何ですか？

1. 技術スキル–データエンジニアになるには、データパイプラインを開発してテストする必要があるため、プログラミングに長けている必要があります。 分散システムとソフトウェアに関する知識は、並列プログラミングにとって重要です。 基本的に、あなたはアジャイルやDevOpsなどに精通しているソフトウェアエンジニアであり、SQLデータベースやその他のデータベースクエリ言語の専門家である必要があります。 ビッグデータテクノロジーの知識は、データエンジニアリングの役割に関しては利点です。
2. 効果的なコラボレーション–ニーズを満たすには、データアーキテクト、データサイエンティスト、および管理者の意見に耳を傾ける必要があります。 あなたは組織データの所有者であるため、データが望ましい、簡単に取得できる形式で利用可能であることを確認する必要があります。
3. 知的好奇心–新しい領域を調査し、創造的な解決策を見つけることによって、データ管理の問題を解決できる必要があります。
4. 業界の知識–好みの業界がどのように機能し、データ開発の分野で情報を収集、分析、適用する方法を理解する必要があります。

eコマース会社の例を考えてみましょう。 データエンジニアは、ユーザーのデータ（購入し、カートに保存し、ウィッシュリストにリストするアイテム）をキャプチャするためのプラットフォームとデータ構造を作成します。 それぞれのデータが効率的に保存され、簡単に取得できることを確認する必要があります。

データアナリストの責任は何ですか？

データアナリストの役割と責任には、データの分析とそこからの洞察の導出が含まれます。 彼らは、統計、探索的データ分析、機械学習を使用して、手元のデータを評価します。 それらは組織が理解するのを助けます：

• マーケティングと販売の予測。
• リソースの最適化
• 組織内の従業員の減少。

データアナリストの職務要件とスキルは何ですか？

• ビジネスドメイン知識–データアナリストはビジネス問題の解決者です。 したがって、問題を明確に定義し、定量的な解決策を考え出すために、彼らはビジネスを鋭く理解する必要があります。
• 分析および統計スキル–データアナリストは、大量のデータ、数値、事実、およびクランチ数を操作します。 結論に到達し、推奨事項を作成できるようにするには、データを分析するための統計的手法と機械学習手法を知っている必要があります。 彼らは、探索的データ分析、仮説検定、機械学習の分野に精通している必要があります。
• 技術スキル：データアナリストは大量のデータをふるいにかけます。 分析を実行するにはRやPythonなどの特殊な言語を知っている必要があり、データを管理して迅速な傾向を導き出すにはSQLに精通している必要があります。
• コミュニケーションスキル–データアナリストは、多くの場合、調査結果を提示したり、データを解読して理解しやすい原稿にする必要があります。 彼らは可能な限り最善の方法で複雑なアイデアを伝えなければなりません。

eコマース会社の例に戻ります。 データアナリストのスキルには、マーケティングチームが顧客セグメントを特定するのを支援することが含まれている必要があります。 セグメントをマーケティングする必要があるか、特定の製品をマーケティングするピーク時間と、最後のマーケティングキャンペーンが失敗した方法または理由と、それを防ぐために将来何をすべきか。 また、さまざまな製品の販売、平均納期、または1日の注文のキャンセル数について管理者に通知するために、毎週のダッシュボードの作成を担当するデータビジュアライザーが存在する場合もあります。

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では、データサイエンティストはどこに適しているのでしょうか？

データサイエンティストは、ビジネス知識、技術的専門知識、統計の完璧な組み合わせを体現しています。 データサイエンティストとしてのあなたの仕事は、一定期間に収集されたデータから洞察や傾向を引き出すだけでなく、企業が意思決定を自動化するために展開できるインテリジェントなシステムを作成することでもあります。

他のデータプロフェッショナルと同様に、データサイエンティストとして、さまざまなソースからデータを取得する方法を知っていることが求められます。 さらに、隠れた傾向やパターンを見つけるためのアルゴリズムを作成する方法、および適切なソリューションを開発する方法も知っておく必要があります。 したがって、データを収集して理解するには、データの準備や調査などの概念を知る必要があります。 機械学習-予測システムを作成します。 そして、企業が直接入手できる製品を作成するために、ソフトウェアエンジニアリングも少し行います。

たとえば、データサイエンティストは、eコマース会社でレコメンデーションシステムを作成したり、地理的な距離に基づいてUberアプリ内の最寄りのタクシーに接続するシステムを作成したりします。

そして、データサイエンティストは何をしますか？ 彼らの義務は何ですか？

レコメンデーションシステムの例を見てみましょう。 まず、データサイエンティストは、eコマースWebサイトの利用可能なデータを調べて、購入パターンを調べ、Webサイト上の類似したアイテムとユーザーを特定します。 次に、ナビゲーションと購入履歴に基づいて、Webサイトがユーザーに製品を推奨できるようにするためのアルゴリズムを作成します。 このソリューションは、Webサイトの訪問者の将来の購入を予測するのに十分効果的でなければなりません。

データアナリストは多くのアドホック分析を実行することが期待されるため、これはデータアナリストの役割とは異なります。 組織内での意思決定を容易にすることができます。 一方、データサイエンティストは、プロトタイプを作成し、データ製品を開発します。これらの製品は、独立してインテリジェントな決定を行います。 ここで、機械学習が非常に重要になります。

データサイエンティストに必要なスキルは？

• アルゴリズム、統計、数学、機械学習に関する知識。
• R、Python、SQL、SAS、Hiveなどのプログラミング言語。
• ビジネスの理解と、質問する適切な質問を組み立て、利用可能なデータから回答を見つける適性。
• 結果をチームの他のメンバーに効果的に伝えるためのコミュニケーションスキル。

ただし、データサイエンティストの日常業務は大きく異なります。 ある日、彼女は非構造化言語データを理解するためにテキストマイニングを実行している可能性があります。 翌日、彼女は学習アルゴリズムにフィードするためにデータをクリーンアップする可能性があります。 したがって、データサイエンティストも非常に機敏でなければなりません。

データサイエンティストとデータアナリストの違い

さらに詳しく説明すると、どちらもデータを扱っていますが、データサイエンティストとデータアナリストの主な違いは、データを何に使用するかということです。 データサイエンティストの役割と責任には、データの解釈が含まれます。 また、会社のより良い未来のためにモデルをコーディングして準備する必要があります。 データサイエンティストはすでに高度な学位を取得しており、場合によっては、データアナリストの役割と責任をすでに果たしている可能性があります。 それでもデータサイエンティストが何をしているのか混乱する場合は、彼らがプログラミングとデータモデリングの現在のプロセスに熟練していて高度であるという事実を理解してください。 しかし、彼らはデータアナリストのスキルも持っています。

データアナリストの役割について言えることは、データ間を行き来し、新しいトレンドを特定することです。 洞察に基づいて意思決定を行い、グラフィカルな表現を作成し、データが明らかにすることを会社に示すことは、まさにデータアナリストの仕事です。

総括する…

データエンジニアは、組織のデータニーズを管理します。 データアナリストは洞察を提供します。 データサイエンティストは、ユーザーエクスペリエンスをシームレスにすることができるデータ製品を作成します。 これらの定義と役割は組織によって異なる可能性があることに注意してください。

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