Кто такой Data Scientist, Data Analyst и Data Engineer?

Если вам интересно, когда наступит подходящее время для карьеры в области данных, не ищите дальше, потому что время пришло. Для пережевывания данных требуется армия специалистов. Существует острая нехватка двух миллионов специалистов по анализу данных. Профессионалы, которые могут получать информацию и принимать обоснованные решения на основе данных, пользуются большим спросом. Эти роли широко включают инженеров данных, аналитиков данных и ученых данных. В результате курсы по анализу данных пользуются большим спросом в Индии.

Что входит в обязанности Data Engineer?

Инженеры данных несут ответственность за организацию данных в структурированном и легкодоступном формате для организации, в которой они работают. Аналитики данных и специалисты по данным используют эти данные для получения информации, которая информирует бизнес или разрабатывает продукты данных, которые улучшают путь клиента.

• Создавать, создавать, устанавливать, тестировать и поддерживать системы управления данными. Они создают организационные базы данных или озера данных для хранения всех соответствующих точек данных.
• Подтвердите, что системы соответствуют отраслевым практикам и бизнес-требованиям.
• Изучите перспективы получения данных и новейшие процедуры для существующих данных.
• Внедрение новых технологий управления данными и инструментов разработки программного обеспечения в существующие механизмы.
• Работайте с разработчиками моделей, архитекторами данных и членами ИТ-команды для достижения целей проекта.

Какие навыки требуются от Data Engineer?

1. Технические навыки . Чтобы стать инженером данных, вам нужно уметь программировать, потому что вам нужно разрабатывать и тестировать конвейеры данных. Ваши знания о распределенных системах и программном обеспечении имеют решающее значение для параллельного программирования. По сути, вы будете инженером-программистом в душе, знакомым с Agile, DevOps и т. д., и вам нужно будет быть экспертом в базах данных SQL и других языках запросов к базам данных. Знание технологий больших данных является преимуществом, когда дело доходит до роли инженера данных.
2. Эффективное сотрудничество . Вам нужно будет прислушиваться к мнению архитекторов данных, ученых и менеджеров, чтобы удовлетворить их потребности. Поскольку вы являетесь владельцем данных организации, вам необходимо убедиться, что данные доступны в желаемом и легкодоступном формате.
3. Интеллектуальное любопытство . Вам нужно будет решать проблемы управления данными, исследуя новые территории и находя творческие решения.
4. Отраслевые знания . Вам нужно будет понимать, как работает предпочитаемая вами отрасль и как можно собирать, анализировать и применять информацию в области разработки данных.

Рассмотрим пример компании электронной коммерции. Инженер данных создаст платформу и структуру данных для сбора данных своих пользователей — предметов, которые они покупают, хранят в своей корзине и добавляют в свой список пожеланий. Они должны убедиться, что соответствующие данные хранятся эффективно и легко извлекаются.

Что входит в обязанности аналитика данных?

Роли и обязанности аналитиков данных включают анализ данных и получение из них информации. Они используют статистику, исследовательский анализ данных и машинное обучение для оценки имеющихся данных. Они помогают организациям понять:

• Прогнозы по маркетингу и продажам.
• Оптимизация ресурсов
• Увольнение сотрудников в организации.

Каковы требования к работе и навыки аналитика данных?

• Знание предметной области бизнеса . Аналитики данных решают бизнес-проблемы. Поэтому им необходимо иметь острое понимание бизнеса, чтобы четко определить проблему и предложить количественные решения.
• Аналитические и статистические навыки . Аналитики данных работают с большими объемами данных, цифрами, фактами и цифрами. Им необходимо знать методы статистики и машинного обучения для анализа данных, чтобы делать выводы и давать рекомендации. Они должны быть знакомы с областями исследовательского анализа данных, проверки гипотез и машинного обучения.
• Технические навыки: Аналитики данных просеивают огромные объемы данных. Им необходимо знать специализированные языки, такие как R и Python, для выполнения анализа и быть знакомым с SQL для управления данными и получения быстрых тенденций.
• Навыки общения . Аналитикам данных часто требуется представлять результаты или расшифровывать данные в понятной рукописи. Они должны наилучшим образом передавать сложные идеи.

Вернемся к примеру с электронной коммерцией. Навыки аналитика данных должны включать помощь маркетинговой команде в определении сегментов клиентов. Сегменты, в которые нужно продвигать, или пиковое время для продажи определенного продукта, и как, или почему последняя маркетинговая кампания потерпела неудачу, и что нужно сделать в будущем, чтобы предотвратить это. Также может быть визуализатор данных, который отвечает за создание еженедельных информационных панелей для информирования руководства о продажах различных продуктов, среднем времени доставки или количестве ежедневных отмен заказов.

Оформить заказ: зарплата аналитика данных в Индии

Итак, какое место занимают специалисты по данным?

Data Scientist воплощает в себе идеальное сочетание бизнес-знаний, технического опыта и статистики. Ваша работа как Data Scientist заключается не только в том, чтобы извлекать информацию и тенденции из данных, собранных за определенный период времени, но и в создании интеллектуальных систем, которые компании могут использовать для автоматизации принятия решений.

Как и другие специалисты по данным, вы, как Data Scientist, должны знать, как извлекать данные из различных источников. Кроме того, вы также должны знать, как создавать алгоритмы для поиска скрытых тенденций и закономерностей, а также как разрабатывать подходящие решения. Поэтому вам необходимо знать такие понятия, как подготовка и исследование данных, чтобы собирать и понимать данные. Машинное обучение — для создания прогностических систем. И немного разработки программного обеспечения — для того, чтобы создать продукт, который компании могут получить напрямую.

Например, специалист по данным может создать систему рекомендаций в компании, занимающейся электронной коммерцией, или систему, которая соединяет вас с ближайшим такси в вашем приложении Uber на основе географического расстояния.

И чем занимаются специалисты по данным? Каковы их обязанности?

Возьмем пример рекомендательных систем. Во-первых, специалисты по обработке данных просматривают доступные данные веб-сайта электронной коммерции, чтобы изучить модели покупок и выявить похожие товары и пользователей на веб-сайте. Затем они создадут алгоритмы, чтобы веб-сайт мог рекомендовать продукты пользователям на основе их навигации и истории покупок. Это решение должно быть достаточно эффективным, чтобы прогнозировать будущие покупки посетителей веб-сайта.

Это отличается от роли аналитика данных, поскольку ожидается, что аналитики данных будут выполнять много специального анализа. Это может облегчить принятие решений внутри организации. Принимая во внимание, что специалисты по данным также создают прототипы и разрабатывают продукты данных , которые самостоятельно принимают разумные решения. Именно здесь машинное обучение становится чрезвычайно важным.

Необходимые навыки для специалиста по данным?

• Знание алгоритмов, статистики, математики и машинного обучения.
• Языки программирования, такие как R, Python, SQL, SAS и Hive.
• Понимание бизнеса и способность формулировать правильные вопросы и находить ответы в доступных данных.
• Коммуникативные навыки для эффективного сообщения результатов остальной части команды.

Однако повседневная работа Data Scientist сильно различается. Однажды она может заняться анализом текста, чтобы разобраться в неструктурированных лингвистических данных. На следующий день она может очищать данные, чтобы передать их в алгоритм обучения. Таким образом, Data Scientist также должен быть чрезвычайно гибким.

Разница между Data Scientist и Data Analyst

Чтобы объяснить более подробно, они оба имеют дело с данными, но ключевое различие между специалистом по данным и аналитиком данных заключается в том, для чего они используют данные? Роли и обязанности Data Scientist включают интерпретацию данных. Они также должны кодировать и готовить модели для лучшего будущего компании. Специалист по данным уже имеет ученую степень, которая в некоторых случаях может уже выполнять роли и обязанности аналитика данных. Если вас все еще смущает, что именно делает Data Scientist, то поймите тот факт, что они опытны и продвинуты в программировании и текущих процессах моделирования данных. Но они также обладают навыками аналитика данных.

Все, что мы можем сказать о роли аналитика данных, — это манипулирование данными и выявление новых тенденций. Принимать решения на основе информации и создавать графические представления, а также демонстрировать компании то, что раскрывают данные, — это именно то, что является работой аналитика данных.

Подводить итоги…

Инженер данных управляет потребностями организации в данных. Аналитики данных предоставляют информацию. Специалисты по данным создают продукты данных, которые могут сделать пользовательский опыт бесшовным. Важно иметь в виду, что эти определения и роли могут различаться в разных организациях.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.