ใครคือ Data Scientist, Data Analyst และ Data Engineer?

หากคุณสงสัยว่าเมื่อไรคือเวลาที่เหมาะสมในการไล่ตามอาชีพด้านข้อมูล ไม่ต้องมองหาที่ไหนอีกแล้วเพราะเวลานี้มาถึงแล้ว Data chomping ต้องการกองทัพของผู้เชี่ยวชาญ ปัญหาการขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญ 2 แสน รายอย่างฉับพลันในการวิเคราะห์ข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญที่สามารถรับข้อมูลเชิงลึกและตัดสินใจอย่างชาญฉลาดจากข้อมูลเป็นที่ต้องการสูง บทบาทเหล่านี้ในวงกว้าง ได้แก่ วิศวกรข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ด้วยเหตุนี้ หลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลจึงมีความต้องการสูงในอินเดีย

ความรับผิดชอบของ Data Engineer คืออะไร?

วิศวกรข้อมูลมีหน้าที่รับผิดชอบในการจัดระเบียบข้อมูลในรูปแบบที่มีโครงสร้างและเข้าถึงได้ง่ายสำหรับองค์กรที่พวกเขาทำงานด้วย นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ข้อมูลนี้เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึก ซึ่งจะแจ้งธุรกิจหรือพัฒนาผลิตภัณฑ์ข้อมูลที่ช่วยปรับปรุงการเดินทางของลูกค้า

• สร้าง สร้าง ติดตั้ง ทดสอบ และบำรุงรักษาระบบการจัดการข้อมูล พวกเขาสร้างฐานข้อมูลขององค์กรหรือ Data Lake เพื่อจัดเก็บจุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมด
• รับรองว่าระบบเป็นไปตามแนวทางปฏิบัติของอุตสาหกรรมและข้อกำหนดทางธุรกิจ
• ตรวจสอบผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าสำหรับการจัดซื้อข้อมูลและขั้นตอนล่าสุดสำหรับข้อมูลที่มีอยู่
• รวมเทคโนโลยีการจัดการข้อมูลใหม่และเครื่องมือวิศวกรรมซอฟต์แวร์เข้ากับการจัดการที่มีอยู่
• ทำงานร่วมกับผู้สร้างโมเดล สถาปนิกข้อมูล และสมาชิกในทีมไอทีเพื่อให้บรรลุเป้าหมายของโครงการ

Data Engineer ต้องใช้ทักษะอะไรบ้าง?

1. ทักษะทางเทคนิค – ในการเป็น Data Engineer คุณต้องเขียนโปรแกรมให้เก่ง เพราะคุณต้องพัฒนาและทดสอบไปป์ไลน์ข้อมูล ความรู้ของคุณเกี่ยวกับระบบและซอฟต์แวร์แบบกระจายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเขียนโปรแกรมแบบคู่ขนาน โดยพื้นฐานแล้ว คุณจะเป็นวิศวกรซอฟต์แวร์ที่คุ้นเคยกับ Agile, DevOps เป็นต้น และคุณจะต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญในฐานข้อมูล SQL และภาษาการสืบค้นฐานข้อมูลอื่นๆ ความรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าเป็นข้อได้เปรียบเมื่อพูดถึงบทบาทวิศวกรรมข้อมูล
2. การทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพ – คุณจะต้องฟังสถาปนิกข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และผู้บริหารเพื่อตอบสนองความต้องการของพวกเขา เนื่องจากคุณเป็นเจ้าของข้อมูลองค์กร คุณจะต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลนั้นพร้อมใช้งานในรูปแบบที่ต้องการและเรียกค้นได้ง่าย
3. ความอยากรู้ทางปัญญา – คุณจะต้องสามารถแก้ปัญหาการจัดการข้อมูลได้โดยการสำรวจพื้นที่ใหม่และค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาที่สร้างสรรค์
4. ความรู้ในอุตสาหกรรม – คุณจะต้องเข้าใจวิธีการทำงานของอุตสาหกรรมที่คุณต้องการ และวิธีการรวบรวม วิเคราะห์ และประยุกต์ข้อมูลในด้านการพัฒนาข้อมูล

ลองพิจารณาตัวอย่างของบริษัทอีคอมเมิร์ซ วิศวกรข้อมูลจะสร้างแพลตฟอร์มและโครงสร้างข้อมูลเพื่อเก็บข้อมูลของผู้ใช้ – รายการที่พวกเขาซื้อ เก็บไว้ในรถเข็นและรายการในสิ่งที่อยากได้ พวกเขาต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่เกี่ยวข้องถูกจัดเก็บอย่างมีประสิทธิภาพและสามารถเรียกค้นได้ง่าย

ความรับผิดชอบของ Data Analyst คืออะไร?

บทบาทและความรับผิดชอบของ Data Analyst รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลและการรับข้อมูลเชิงลึก พวกเขาใช้สถิติ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประเมินข้อมูลในมือ ช่วยให้องค์กรเข้าใจ:

• การคาดการณ์ทางการตลาดและการขาย
• การเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร
• การเลิกจ้างพนักงานในองค์กร

ข้อกำหนดและทักษะของงานของ Data Analyst คืออะไร?

• ความรู้เกี่ยวกับโดเมนธุรกิจ – นักวิเคราะห์ข้อมูลคือนักแก้ปัญหาทางธุรกิจ ดังนั้นพวกเขาจึงจำเป็นต้องมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับธุรกิจ เพื่อที่จะระบุปัญหาได้อย่างชัดเจนและคิดหาวิธีแก้ปัญหาเชิงปริมาณ
• ทักษะการวิเคราะห์และสถิติ – นักวิเคราะห์ข้อมูลทำงานกับข้อมูล ตัวเลข ข้อเท็จจริง และตัวเลขวิกฤติจำนวนมาก พวกเขาจำเป็นต้องรู้เทคนิคทางสถิติและแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อสรุปและสามารถให้คำแนะนำได้ พวกเขาควรจะคุ้นเคยกับพื้นที่ของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ การทดสอบสมมติฐาน และการเรียนรู้ของเครื่อง
• ทักษะทางเทคนิค: นักวิเคราะห์ข้อมูลจะกลั่นกรองข้อมูลจำนวนมหาศาล พวกเขาจำเป็นต้องรู้ภาษาเฉพาะทาง เช่น R และ Python เพื่อทำการวิเคราะห์ และทำความคุ้นเคยกับ SQL เพื่อจัดการข้อมูลและรับแนวโน้มอย่างรวดเร็ว
• ทักษะการสื่อสาร – นักวิเคราะห์ข้อมูลมักจะต้องนำเสนอสิ่งที่ค้นพบหรือถอดรหัสข้อมูลให้เป็นต้นฉบับที่เข้าใจได้ พวกเขาต้องสื่อสารแนวคิดที่ซับซ้อนอย่างดีที่สุด

ย้อนกลับไปที่ตัวอย่างของบริษัทอีคอมเมิร์ซ ทักษะของ Data Analyst ควร รวมถึงการช่วยทีมการตลาดระบุกลุ่มลูกค้า จำเป็นต้องทำการตลาดกับกลุ่มต่างๆ หรือช่วงเวลาสูงสุดในการทำการตลาดผลิตภัณฑ์หนึ่งๆ และอย่างไร หรือเหตุใดแคมเปญการตลาดครั้งล่าสุดจึงล้มเหลว และสิ่งที่ควรทำในอนาคตเพื่อป้องกัน อาจมี Data Visualiser ที่รับผิดชอบในการสร้างแดชบอร์ดรายสัปดาห์เพื่อแจ้งฝ่ายบริหารเกี่ยวกับการขายผลิตภัณฑ์ต่างๆ เวลาการส่งมอบโดยเฉลี่ย หรือจำนวนการยกเลิกคำสั่งซื้อรายวัน

ชำระเงิน: เงินเดือนนักวิเคราะห์ข้อมูลในอินเดีย

แล้ว Data Scientist เหมาะกับที่ไหน?

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรวบรวมความรู้ทางธุรกิจ ความเชี่ยวชาญทางเทคนิค และสถิติที่ลงตัว ในฐานะ Data Scientist งานของคุณไม่ใช่เพียงแค่ดึงข้อมูลเชิงลึกและแนวโน้มจากข้อมูลที่รวบรวมในช่วงระยะเวลาหนึ่ง แต่ยังสร้างระบบอัจฉริยะที่บริษัทต่างๆ สามารถปรับใช้ในการตัดสินใจโดยอัตโนมัติได้

เช่นเดียวกับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลอื่นๆ ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะต้องรู้วิธีดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ นอกจากนี้ คุณควรทราบวิธีสร้างอัลกอริทึมเพื่อค้นหาแนวโน้มและรูปแบบที่ซ่อนอยู่ และวิธีการพัฒนาโซลูชันที่เหมาะสม ดังนั้น คุณจะต้องรู้แนวคิด เช่น การเตรียมข้อมูลและการสำรวจ เพื่อรวบรวมและทำความเข้าใจข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง- เพื่อสร้างระบบการทำนาย และวิศวกรรมซอฟต์แวร์อีกเล็กน้อย- เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ ซึ่งบริษัทต่างๆ สามารถรับได้โดยตรง

ตัวอย่างเช่น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะสร้างระบบคำแนะนำที่บริษัทอีคอมเมิร์ซ หรือระบบที่เชื่อมต่อคุณกับรถแท็กซี่ที่ใกล้ที่สุดในแอป Uber โดยอิงตามระยะทางทางภูมิศาสตร์

และ Data Scientists ทำอะไร? หน้าที่ของพวกเขาคืออะไร?

ให้เรายกตัวอย่างระบบการแนะนำ ประการแรก Data Scientists จะตรวจสอบข้อมูลที่มีอยู่ของเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซเพื่อดูรูปแบบการซื้อและระบุรายการและผู้ใช้ที่คล้ายคลึงกันบนเว็บไซต์ จากนั้นพวกเขาจะสร้างอัลกอริธึมเพื่อให้เว็บไซต์สามารถแนะนำผลิตภัณฑ์ให้กับผู้ใช้ตามการนำทางและประวัติการซื้อ โซลูชันนี้ต้องมีประสิทธิภาพเพียงพอที่จะคาดการณ์การซื้อในอนาคตของผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์

ซึ่งแตกต่างจากบทบาทของนักวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากนักวิเคราะห์ข้อมูลได้รับการคาดหวังให้ทำการวิเคราะห์เฉพาะกิจเป็นจำนวนมาก สามารถอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจภายในองค์กร ในขณะที่ Data Scientists ยังสร้างต้นแบบและ พัฒนาผลิตภัณฑ์ข้อมูล ซึ่งทำการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดโดยอิสระ นี่คือจุดที่แมชชีนเลิร์นนิงมีความสำคัญอย่างยิ่ง

ทักษะที่จำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล?

• ความรู้เกี่ยวกับอัลกอริธึม สถิติ คณิตศาสตร์ และการเรียนรู้ของเครื่อง
• ภาษาการเขียนโปรแกรมเช่น R, Python, SQL, SAS และ Hive
• ความเข้าใจทางธุรกิจและความถนัดในการกำหนดกรอบคำถามที่เหมาะสมที่จะถาม และค้นหาคำตอบในข้อมูลที่มี
• ทักษะการสื่อสารเพื่อสื่อสารผลลัพธ์อย่างมีประสิทธิภาพไปยังส่วนที่เหลือของทีม

อย่างไรก็ตาม งานในแต่ละวันของ Data Scientist นั้นแตกต่างกันมาก อยู่มาวันหนึ่งเธออาจทำเหมืองข้อความเพื่อทำความเข้าใจข้อมูลภาษาศาสตร์ที่ไม่มีโครงสร้าง วันรุ่งขึ้น เธออาจจะกำลังล้างข้อมูลเพื่อป้อนเข้าสู่อัลกอริทึมการเรียนรู้ ดังนั้น Data Scientist ก็ต้องมีความคล่องตัวสูงเช่นกัน

ความแตกต่างระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูล

เพื่ออธิบายรายละเอียดเพิ่มเติม พวกเขาทั้งคู่จัดการกับข้อมูล แต่ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Data Scientist และ Data Analyst คือสิ่งที่พวกเขาใช้ข้อมูลเพื่อ? บทบาทและความรับผิดชอบของ Data Scientist รวมถึงการตีความข้อมูล พวกเขายังต้องเขียนโค้ดและเตรียมโมเดลเพื่ออนาคตที่ดีกว่าของบริษัทอีกด้วย นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีปริญญาขั้นสูงอยู่แล้ว ซึ่งในบางกรณี พวกเขาอาจได้ทำหน้าที่และความรับผิดชอบของนักวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว หากยังคงทำให้คุณสับสนว่า Data Scientist ทำอะไร ให้เข้าใจข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขามีทักษะและความเชี่ยวชาญขั้นสูงในการเขียนโปรแกรมและกระบวนการปัจจุบันของการสร้างแบบจำลองข้อมูล แต่พวกเขายังมีทักษะของ Data Analyst

ทั้งหมดที่เราสามารถพูดได้เกี่ยวกับบทบาทของ Data Analyst คือการเล่นกลระหว่างข้อมูลและการระบุแนวโน้มใหม่ การตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลเชิงลึกและเพื่อสร้างการนำเสนอแบบกราฟิก และเพื่อแสดงให้บริษัทเห็นว่าข้อมูลที่เปิดเผยนั้นแม่นยำว่างานของนักวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร

สรุป…

Data Engineer จัดการความต้องการข้อมูลขององค์กร นักวิเคราะห์ข้อมูลให้ข้อมูลเชิงลึก นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสร้างผลิตภัณฑ์ข้อมูลที่สามารถทำให้ประสบการณ์การใช้งานของผู้ใช้เป็นไปอย่างราบรื่น สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าคำจำกัดความและบทบาทเหล่านี้อาจแตกต่างกันไปในองค์กรต่างๆ

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว