데이터 과학자, 데이터 분석가 및 데이터 엔지니어는 누구입니까?

데이터 분야에서 경력을 쌓기에 적절한 시기가 언제인지 궁금하다면 지금이 바로 지금이기 때문에 더 이상 보지 마십시오. 데이터 chomping에는 전문가의 군대가 필요합니다. 데이터 분석 분야에서 200만 명의 전문가가 급격히 부족 합니다. 데이터에서 통찰력을 얻고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 전문가에 대한 수요가 높습니다. 이러한 역할에는 데이터 엔지니어, 데이터 분석가 및 데이터 과학자가 포함됩니다. 결과적으로 데이터 분석 과정은 인도에서 수요가 많습니다.

데이터 엔지니어의 책임은 무엇입니까?

데이터 엔지니어는 자신이 일하는 조직에 대해 구조화되고 쉽게 액세스할 수 있는 형식으로 데이터를 구성할 책임이 있습니다. 데이터 분석가와 데이터 과학자는 이 데이터를 사용하여 비즈니스에 정보를 제공하거나 고객 여정을 개선하는 데이터 제품을 개발하는 통찰력을 제공합니다.

• 데이터 관리 시스템을 생성, 구성, 설치, 테스트 및 유지 관리합니다. 그들은 모든 관련 데이터 포인트를 저장하기 위해 조직 데이터베이스 또는 데이터 레이크를 만듭니다.
• 시스템이 업계 관행 및 비즈니스 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.
• 데이터 조달 및 기존 데이터에 대한 최신 절차에 대한 전망을 조사합니다.
• 새로운 데이터 관리 기술과 소프트웨어 엔지니어링 도구를 기존 배치에 통합합니다.
• 모델러, 데이터 설계자 및 IT 팀 구성원과 협력하여 프로젝트 목표를 달성하십시오.

데이터 엔지니어에게 필요한 기술은 무엇입니까?

1. 기술적 능력 – 데이터 엔지니어가 되려면 데이터 파이프라인을 개발하고 테스트해야 하기 때문에 프로그래밍에 능숙해야 합니다. 분산 시스템 및 소프트웨어에 대한 지식은 병렬 프로그래밍에 매우 중요합니다. 기본적으로 여러분은 Agile, DevOps 등에 익숙한 소프트웨어 엔지니어가 될 것이며 SQL 데이터베이스 및 기타 데이터베이스 쿼리 언어의 전문가가 되어야 합니다. 빅 데이터 기술에 대한 지식은 데이터 엔지니어링 역할에 있어 유리합니다.
2. 효과적인 협업 – 데이터 설계자, 데이터 과학자 및 경영진의 요구 사항을 충족하려면 그들의 말을 들어야 합니다. 당신은 조직 데이터의 소유자이므로 데이터가 바람직하고 쉽게 검색할 수 있는 형식으로 제공되는지 확인해야 합니다.
3. 지적 호기심 – 새로운 영역을 조사하고 창의적인 솔루션을 발견하여 데이터 관리 문제를 해결할 수 있어야 합니다.
4. 산업 지식 – 선호하는 산업이 작동하는 방식과 데이터 개발 영역에서 정보를 수집, 분석 및 적용하는 방법을 이해해야 합니다.

전자 상거래 회사의 예를 살펴보겠습니다. 데이터 엔지니어는 플랫폼과 데이터 구조를 만들어 사용자의 데이터(구매 항목, 장바구니에 저장 및 위시리스트 목록)를 캡처합니다. 그들은 각각의 데이터가 효율적으로 저장되고 쉽게 검색할 수 있는지 확인해야 합니다.

데이터 분석가의 책임은 무엇입니까?

데이터 분석가의 역할과 책임에는 데이터 를 분석하고 이를 통해 통찰력을 도출하는 것이 포함됩니다. 그들은 통계, 탐색적 데이터 분석 및 기계 학습을 사용하여 당면한 데이터를 평가합니다. 그들은 조직이 다음을 이해하도록 돕습니다.

• 마케팅 및 판매 예측.
• 리소스 최적화
• 조직에서 직원의 손실.

데이터 분석가의 직무 요구 사항과 기술은 무엇입니까?

• 비즈니스 도메인 지식 – 데이터 분석가는 비즈니스 문제 해결사입니다. 따라서 문제를 명확하게 정의하고 정량적 솔루션을 제시하려면 비즈니스에 대한 예리한 이해가 필요합니다.
• 분석 및 통계 기술 – 데이터 분석가는 많은 양의 데이터, 수치, 사실 및 중요한 숫자로 작업합니다. 그들은 결론에 도달하고 권장 사항을 제시할 수 있도록 데이터를 분석하기 위해 통계 및 기계 학습 기술을 알아야 합니다. 그들은 탐색적 데이터 분석, 가설 테스트 및 기계 학습의 영역에 익숙해야 합니다.
• 기술적 능력: 데이터 분석가는 엄청난 양의 데이터를 조사합니다. 분석을 수행하려면 R 및 Python과 같은 특수 언어를 알아야 하고 데이터를 관리하고 빠른 추세를 도출하려면 SQL에 익숙해야 합니다.
• 의사 소통 기술 – 데이터 분석가는 종종 결과를 제시하거나 데이터를 이해할 수 있는 원고로 해독해야 합니다. 그들은 가능한 최선의 방법으로 복잡한 아이디어를 전달해야 합니다.

전자 상거래 회사의 예로 돌아가서. 데이터 분석가 의 기술 에는 마케팅 팀이 고객 세그먼트를 식별하도록 돕는 것이 포함되어야 합니다. 세그먼트는 특정 제품을 마케팅할 피크 시간 또는 피크 시간과 마지막 마케팅 캠페인이 실패한 방법 또는 이유와 이를 방지하기 위해 미래에 무엇을 해야 하는지에 대해 설명해야 합니다. 다른 제품의 판매, 평균 배송 시간 또는 일일 주문 취소 횟수에 대해 경영진에게 알리기 위해 주간 대시보드를 만드는 책임이 있는 Data Visualiser가 있을 수도 있습니다.

체크아웃: 인도의 데이터 분석가 급여

그렇다면 데이터 과학자는 어디에 속할까요?

데이터 과학자는 비즈니스 지식, 기술 전문성 및 통계의 완벽한 조합을 구현합니다. 데이터 과학자로서 당신의 임무는 단순히 일정 기간 동안 수집된 데이터에서 통찰력과 추세를 이끌어내는 것이 아니라 기업이 의사 결정을 자동화하기 위해 배포할 수 있는 지능형 시스템을 만드는 것입니다.

다른 데이터 전문가와 마찬가지로 데이터 과학자는 다양한 소스에서 데이터를 검색하는 방법을 알고 있어야 합니다. 또한 숨겨진 추세와 패턴을 찾는 알고리즘을 만드는 방법과 적절한 솔루션을 개발하는 방법도 알아야 합니다. 따라서 데이터를 수집하고 이해하려면 데이터 준비 및 탐색과 같은 개념을 알아야 합니다. 기계 학습 - 예측 시스템을 생성합니다. 그리고 회사에서 직접 얻을 수 있는 제품을 만들기 위한 약간의 소프트웨어 엔지니어링도 필요합니다.

예를 들어, 데이터 과학자는 전자 상거래 회사에서 추천 시스템을 만들거나 지리적 거리를 기반으로 Uber 앱에서 가장 가까운 택시를 연결해 주는 시스템을 만들 것입니다.

그리고 데이터 과학자는 무엇을 합니까? 그들의 의무는 무엇입니까?

추천 시스템의 예를 살펴보겠습니다. 첫째, 데이터 과학자는 전자상거래 웹사이트의 사용 가능한 데이터를 살펴보고 구매 패턴을 살펴보고 웹사이트에서 유사한 항목과 사용자를 식별합니다. 그런 다음 웹사이트가 탐색 및 구매 내역을 기반으로 사용자에게 제품을 추천할 수 있도록 알고리즘을 만듭니다. 이 솔루션은 웹사이트 방문자의 향후 구매를 예측할 수 있을 만큼 충분히 효과적이어야 합니다.

이는 데이터 분석가가 많은 임시 분석을 수행해야 하기 때문에 데이터 분석가의 역할과 다릅니다. 조직 내 의사 결정을 용이하게 할 수 있습니다. 반면 데이터 과학자는 프로토타입을 만들고 독립적으로 지능적인 결정을 내리는 데이터 제품을 개발합니다 . 여기서 머신 러닝이 매우 중요해집니다.

데이터 과학자에게 필요한 기술은?

• 알고리즘, 통계, 수학 및 기계 학습에 대한 지식.
• R, Python, SQL, SAS 및 Hive와 같은 프로그래밍 언어.
• 비즈니스에 대한 이해와 질문할 올바른 질문을 구성하고 사용 가능한 데이터에서 답을 찾는 능력.
• 결과를 나머지 팀에게 효과적으로 전달하기 위한 커뮤니케이션 기술.

그러나 데이터 과학자의 일상 업무는 매우 다양합니다. 언젠가 그녀는 구조화되지 않은 언어 데이터를 이해하기 위해 텍스트 마이닝을 수행할 수 있습니다. 다음 날 그녀는 학습 알고리즘에 입력하기 위해 데이터를 정리할 수 있습니다. 따라서 데이터 과학자도 매우 민첩해야 합니다.

데이터 과학자와 데이터 분석가의 차이점

더 자세히 설명하면 둘 다 데이터를 다루지만 데이터 과학자와 데이터 분석가의 주요 차이점은 데이터를 사용하는 것입니다. 데이터 과학자의 역할과 책임에는 데이터 해석이 포함됩니다. 또한 회사의 더 나은 미래를 위해 모델을 코딩하고 준비해야 합니다. 데이터 과학자는 이미 고급 학위를 가지고 있으며 경우에 따라 이미 데이터 분석가의 역할과 책임을 수행했을 수도 있습니다. 데이터 과학자가 정확히 무엇을 하는지 여전히 혼란스럽다면 그들이 프로그래밍과 데이터 모델링의 현재 프로세스에 능숙하고 고급이라는 사실을 이해하십시오. 그러나 그들은 또한 데이터 분석가의 기술을 가지고 있습니다.

데이터 분석가의 역할에 대해 말할 수 있는 것은 데이터 사이에서 저글링을 하고 새로운 추세를 식별하는 것뿐입니다. 통찰력을 기반으로 의사 결정을 내리고 그래픽 표현을 만들고 데이터가 나타내는 것을 회사에 보여주는 것이 바로 데이터 분석가의 작업입니다.

요약하자면…

데이터 엔지니어는 조직의 데이터 요구 사항을 관리합니다. 데이터 분석가는 통찰력을 제공합니다. 데이터 과학자는 사용자 경험을 원활하게 만들 수 있는 데이터 제품을 만듭니다. 이러한 정의와 역할은 조직마다 다를 수 있음을 명심하는 것이 중요합니다.

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