誰是數據科學家、數據分析師和數據工程師？

如果您想知道什麼時候是從事數據職業的合適時機——不要再猶豫了，因為現在是時候了。 數據篩選需要一支專家隊伍。 數據分析領域的專業人員嚴重短缺 20 萬。 能夠從數據中獲得洞察力並做出明智決策的專業人士需求量很大。 這些角色廣泛地包括數據工程師、數據分析師和數據科學家。 因此，印度對數據分析課程的需求量很大。

數據工程師的職責是什麼？

數據工程師負責為他們工作的組織以結構化且易於訪問的格式組織數據。 數據分析師和數據科學家使用這些數據來提出見解，從而為業務提供信息或開發可改善客戶旅程的數據產品。

• 創建、構建、安裝、測試和維護數據管理系統。 他們創建組織數據庫或數據湖來存儲所有相關數據點。
• 證明系統符合行業慣例和業務要求。
• 調查數據採購的前景和現有數據的最新程序。
• 將新的數據管理技術和軟件工程工具納入現有安排。
• 與建模師、數據架構師和 IT 團隊成員合作以實現項目目標。

數據工程師需要具備哪些技能？

1. 技術技能——要成為一名數據工程師，你需要擅長編程，因為你需要開發和測試數據管道。 您對分佈式系統和軟件的了解對於並行編程至關重要。 從本質上講，您將成為一名熟悉敏捷、DevOps 等的軟件工程師，並且您需要成為 SQL 數據庫和其他數據庫查詢語言方面的專家。 當涉及到數據工程角色時，大數據技術的知識是一個優勢。
2. 有效協作——您需要傾聽數據架構師、數據科學家和管理層的意見，以滿足他們的需求。 由於您是組織數據的所有者，因此您必須確保數據以理想且易於檢索的格式提供。
3. 求知欲——您需要能夠通過調查新領域和發現創造性解決方案來解決數據管理問題。
4. 行業知識——你需要了解你喜歡的行業的運作方式，以及如何在數據開發領域收集、分析和應用信息。

讓我們以電子商務公司為例。 數據工程師將創建平台和數據結構來捕獲用戶的數據——他們購買的商品、存儲在購物車中的商品以及在願望清單上的清單。 他們必須確保有效地存儲相應的數據並且易於檢索。

數據分析師的職責是什麼？

數據分析師的角色和職責包括分析數據並從中獲得見解。 他們使用統計、探索性數據分析和機器學習來評估手頭的數據。 它們幫助組織了解：

• 營銷和銷售預測。
• 資源優化
• 組織中的員工流失。

數據分析師的工作要求和技能是什麼？

• 業務領域知識——數據分析師是業務問題的解決者。 因此，他們需要對業務有敏銳的理解，才能清晰地定義問題並提出量化的解決方案。
• 分析和統計技能——數據分析師處理大量數據、數字、事實和關鍵數字。 他們需要了解統計和機器學習技術來分析數據，以便得出結論並能夠提出建議。 他們應該熟悉探索性數據分析、假設檢驗和機器學習領域。
• 技術技能：數據分析師篩選大量數據。 他們需要了解 R 和 Python 等專業語言來執行分析，並熟悉 SQL 來管理數據並得出快速趨勢。
• 溝通技巧——數據分析師通常需要展示調查結果或將數據解讀為易於理解的手稿。 他們必須以最好的方式傳達複雜的想法。

回到電子商務公司的例子。 數據分析師的技能應該包括幫助營銷團隊識別客戶群。 需要針對細分市場進行營銷，或者某個產品的營銷高峰時間，以及上一次營銷活動如何失敗或為什麼失敗，以及未來應該採取什麼措施來防止它發生。 可能還有一個數據可視化器，負責創建每週儀表板，以告知管理層不同產品的銷售情況、平均交貨時間或每日取消訂單的數量。

結帳：印度的數據分析師薪水

那麼，數據科學家適合做什麼呢？

數據科學家體現了商業知識、技術專長和統計數據的完美結合。 作為一名數據科學家，你的工作不僅僅是從一段時間內收集的數據中得出見解和趨勢，還要創建智能係統，公司可以部署這些系統來自動化決策。

與其他數據專業人員一樣，作為數據科學家，您應該知道如何從各種來源檢索數據。 此外，您還應該知道如何創建算法以發現隱藏的趨勢和模式，以及如何開發適當的解決方案。 因此，您需要了解數據準備和探索等概念，以收集和理解數據。 機器學習——創建預測系統。 而且，還有一些軟件工程——為了創造一種公司可以直接獲得的產品。

例如，數據科學家會在電子商務公司創建推薦系統，或者根據地理距離將您與 Uber 應用程序中最近的出租車連接起來的系統。

數據科學家做什麼？ 他們的職責是什麼？

讓我們以推薦系統為例。 首先，數據科學家將通過電子商務網站的可用數據來查看購買模式並識別網站上相似的商品和用戶。 然後，他們將創建算法，以便網站能夠根據用戶的導航和購買歷史向用戶推薦產品。 該解決方案必須足夠有效，以預測網站訪問者未來的購買行為。

這與數據分析師的角色不同，因為數據分析師需要執行大量的臨時分析。 它可以促進組織內的決策。 鑑於數據科學家還創建原型並開發數據產品，這些產品可以獨立做出明智的決策。 這就是機器學習變得非常關鍵的地方。

數據科學家的必備技能？

• 算法、統計學、數學和機器學習方面的知識。
• 編程語言，例如 R、Python、SQL、SAS 和 Hive。
• 對業務的理解和提出正確問題的能力，並在可用數據中找到答案。
• 溝通技巧，以便將結果有效地傳達給團隊的其他成員。

但是，數據科學家的日常工作差異很大。 有一天，她可能會進行文本挖掘以理解非結構化語言數據。 第二天，她可能會清理數據以輸入學習算法。 因此，數據科學家也必須非常敏捷。

數據科學家和數據分析師之間的區別

為了更詳細地解釋，他們都處理數據，但數據科學家和數據分析師之間的主要區別在於他們使用數據的目的是什麼？ 數據科學家的角色和職責包括解釋數據。 他們還必須為公司更美好的未來編寫代碼並準備模型。 數據科學家已經擁有高級學位，在某些情況下，他們可能已經履行了數據分析師的角色和職責。 如果您仍然對數據科學家所做的事情感到困惑，那麼請了解他們在編程和當前數據建模過程中的熟練和先進這一事實。 但他們也擁有數據分析師的技能。

關於數據分析師的作用，我們只能說是在數據和識別新趨勢之間進行權衡。 根據洞察力做出決策並創建圖形表示，並向公司展示數據揭示的內容正是數據分析師的工作。

總結…

數據工程師管理組織的數據需求。 數據分析師提供見解。 數據科學家創建可以使用戶體驗無縫的數據產品。 重要的是要記住，這些定義和角色在不同的組織中可能會有所不同。

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