5 najpopularniejszych rodzajów zawodów związanych z analizą danych

Na tej planecie codziennie produkuje się 2,5 tryliona bajtów danych. Ale kto stoi za analizą większości tych danych i pomaganiem wszystkim branżom poprzez dostarczanie rozwiązań biznesowych? Tak, to Data Scientist ( nieopiekowani wysoko słynni bohaterowie)! Została uznana za najgorętszą pracę XXII wieku, ale czy wiesz, jaką pracę oferuje Data Science? Cóż, jesteśmy tutaj, aby przekazać ci pochodnię oświecenia, ciekawska duszo!

Ale zanim zaczniemy to przedsięwzięcie, zacznijmy od podstawowej wskazówki — Data Science łączy wiele dyscyplin, w tym analizę danych, statystykę, informatykę i uczenie maszynowe. To może być zniechęcające i przytłaczające, gdy jesteś nowy w tej dziedzinie, ale ważne jest, aby pamiętać, że różne firmy oczekują różnych ról z tego samego profilu. Oznacza to, że „naukowiec ds. danych” jest często używany jako ogólny termin, w którym JD jest drastycznie inny, a zestaw wymaganych umiejętności również się różni.

Oto kilka zadań związanych z nauką o danych, którym możesz się przyjrzeć:

• Inżynier danych

Kiedy Internet przejmuje świat, firma praktycznie nie istnieje, jeśli nie możesz twierdzić, że masz wynik wyszukiwania Google na swoje nazwisko. Niektóre firmy mają szczęście, że uzyskują duży ruch, ale z tym wiąże się zupełnie inny problem, polegający na radzeniu sobie z większą ilością danych. Ale co robisz z tymi danymi? Cóż, dane mogą być kluczem do sukcesu, jeśli zostaną mądrze wykorzystane. Infrastrukturę danych można skonfigurować, aby firma mogła się rozwijać. W tym przypadku uczenie maszynowe i rozbudowane statystyki są mniej ważne niż silne umiejętności inżynierii oprogramowania. Pamiętaj tylko, że w firmach, które chcą wykorzystywać nieustanną ilość danych, może okazać się mniej obfitych możliwości mentoringu dla młodszych naukowców zajmujących się danymi.

W tym obszarze można się rozwijać wykładniczo, ale ryzyko stagnacji i klapy jest również wysokie, jeśli opuści cię szczęście i nie otrzymasz wystarczających wskazówek.

Ekspertyza zawodowa i techniczna
Informatica 9, skrypty powłoki Unix, Pl/SQL
Języki programowania: Java / Python / Scala

• Analityk danych

Często w większości firm równoznaczne z byciem analitykiem danych, opis stanowiska lub profil stanowiska może wymagać, abyś został mistrzem Tableau lub Excel lub wyciągał dane z baz danych SQL, paneli raportowania i tworzenia niezbędnych wizualizacji danych.

Technika, która zyskała popularność na przestrzeni lat, to testy A/B – gdzie przeprowadza się losowy eksperyment z dwoma wariantami, A i B; hipoteza statystyczna jest zawarta w jej zastosowaniu, a test dwupróbkowy jest następnie wykorzystywany w statystyce roboczej firmy lub przedsięwzięcia. Twoja praca może również wymagać, abyś przeanalizował wyniki testu A/B lub objął prowadzenie na koncie Google Analytics firmy.

Ekspertyza zawodowa i techniczna
Informatica 9, skrypty powłoki Unix, Pl/SQL
Języki programowania: Java / Python / Scala

• Architekt danych

Znaczenie architektów danych rośnie z minuty na minutę. Ich rola polega na tworzeniu planów zarządzania wszystkimi systemami danych, które firma powinna integrować, chronić, centralizować i utrzymywać. Architekci w tej dziedzinie potrzebują mistrzowskich technologii, takich jak Spark, Hive, Pig, oprócz tego, że są na równi z bieżącymi trendami innowacji w branży.

Od architektów danych oczekuje się umiejętności w zakresie fizycznego modelowania danych, logicznego modelowania danych, strategii danych, języków zapytań o dane, opracowywania polityk danych, magazynowania danych oraz identyfikowania i wybierania systemu, który zasadniczo okaże się najlepszy w zakresie przechowywania i wyszukiwania danych i zarządzanie.

• Inżynier uczenia maszynowego

Inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym często skupiają się na wytwarzaniu niezwykłych produktów opartych na danych, a nie na odpowiadaniu na pytania operacyjne dla firmy. Ich atrybutem nie jest wiedza o tym, jak działają algorytmy, ale jak z nich korzystać. Jeśli ktoś wie, jak walczyć z kodem, będzie w stanie odrzucić i cp=omb przez różne zestawy danych i znaleźć dokładnie to, czego szuka.

Może to okazać się idealną sytuacją dla kogoś, kto formalnie zagłębił się w matematykę, statystykę lub fizykę i nadal ma ten sam zapał do podążania ścieżką bardziej akademicką. Z grubsza rola inżyniera uczenia maszynowego obejmuje optymalizację rozwiązań pod kątem wydajności i skalowalności, zapewnienie funkcjonalnego przepływu danych między bazą danych a systemami zaplecza oraz wdrażanie niestandardowego kodu uczenia maszynowego.

• Statystyk

Podczas gdy wszystkie wyżej wymienione role radośnie eksplorują dane, jest jedna rola, która zachowuje się jak wilgotny ręcznik na przyjęciu — to jest statystyka. Nie oznacza to, że ta rola jest w jakikolwiek sposób nudna, ale dlatego, że są to ludzie, którzy pomagają firmie podejmować decyzje wykraczające poza dane. Uruchamianie systemu uczenia maszynowego to coś więcej, niż działa on doskonale w konkretnym zestawie danych — na przykład, jak działa, gdy działa w środowisku produkcyjnym itp. W tym miejscu w grę wchodzą umiejętności statystyka. Pomagają podejmować decyzje i bezpiecznie wyciągać wnioski, gdy nie ma się idealnie ze wszystkimi faktami.

Dziedzina Data Science wymaga dużo „szkolenia i ciekawości”, aby móc dokonywać solidnych odkryć w Big Data. Biorąc pod uwagę prognozy, że do 2020 r. dane osiągną oszałamiające 40 zegabajtów, z pewnością zabraknie wyszkolonych profesjonalistów, którzy zajmują się tymi danymi. Wsiądź do pociągu Data Science, a możesz zostać nagrodzony za uratowanie świata dzięki temu, jak manewrujesz danymi!