Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician - Большие данные - это больше, чем просто два слова, и они взрываются беспрецедентным образом. Он растет с точки зрения скорости, разнообразия и объема невообразимым темпом. Он покорил весь мир и теперь доступен в режиме реального времени, позволяя брендам быстро и быстро генерировать аналитику. Потенциал для изменения мира может повлиять на большую аналитику, которая также влияет на правительства, компании, бренды и академические организации. Изменяя средства к существованию и образ жизни людей, большие данные быстро развиваются и меняются каждый день.
Количество данных в мире невообразимо, и мы равны литрам воды во всех океанах мира. Научиться работать с этим океаном больших данных поможет компаниям использовать многочисленные возможности, существующие в мире. Когда компании могут получать информацию из необработанных данных и получать от них ценную информацию, бренды могут лучше приспосабливаться к маркерным тенденциям и предпринимать действия по расширению возможностей и расширению своей базы всесторонним образом.
Многие из вас задаются вопросом, что же такое большие данные? Большие данные используются для описания процесса применения серьезных компьютерных возможностей, особенно таких, как машинное обучение и искусственное обучение, для очень сложных и больших наборов информации. Какую информацию обрабатывают большие данные? Большой занимается всеми видами информации, просто назовите ее. Он может использоваться для сравнения коммунальных расходов с метеорологическими данными, чтобы получить информацию о тенденциях и неэффективности. Его также можно использовать для сравнения информации о местонахождении машин скорой помощи, а также записей о пациентах и помощи больницам в принятии более обоснованных решений относительно времени реакции и выживаемости. Фитнес-энтузиасты могут также использовать большие данные для отслеживания упражнений и подсчета калорий, чтобы они могли быстрее и эффективнее достигать своих целей.
Поскольку большие данные - это такая большая область с огромными возможностями, в этой области также есть множество возможностей трудоустройства. В этой статье рассматриваются три основных рабочих места, которые становятся все более заметными в области больших данных. К ним относятся ученые данных, инженер данных и статистика.
Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
Развивающееся поле данных ученых
Рост новых технологий в форме больших данных, в свою очередь, привел к появлению новой возможности под названием ученый данных. Хотя работа специалиста по данным не связана исключительно с проектами больших данных, их работа дополняет эту область, поскольку данные являются неотъемлемой частью их обязанностей и функций. Обязанности и функции ученого в области данных развивались по мере того, как обязанности и функции брендов начали развиваться в быстро конкурентной среде. Формальное обучение является неотъемлемой частью становления ученым, занимающимся данными, и требует прочной основы в некоторых основных областях, таких как компьютерные науки и приложения, моделирование, статистика, математика и аналитика. Специалист по данным отличается от других обычных профессионалов тем, что у него сильное деловое чувство, которое обычно сочетается с сильными коммуникативными навыками, которые помогают им обмениваться своими выводами и знаниями с лидерами бизнеса и ИТ, чтобы они могли отвечать вызовам и требованиям своей отрасли в успешной манере с одной стороны и добавить ценность с другой стороны.
Специалист по данным - это человек, который чрезвычайно креативен и любопытен и может легко и просто определить, что происходит с большими объемами данных. Это почти как человек эпохи Возрождения, который действительно хочет добиться больших перемен в отрасли и научиться чему-то большому.
Традиционные аналитики данных будут смотреть на данные, как правило, только из одного источника, специалист по данным достаточно компетентен, чтобы исследовать данные из нескольких разнородных источников. Просматривая все виды данных, ученый, специализирующийся на данных, ставит перед собой цель обнаружить скрытые данные, что, в свою очередь, может помочь им также получить конкурентное преимущество. Специалист по данным не только отвечает за сбор и представление данных, но также изучает их с разных сторон и рекомендует бренды, как они могут использовать эти данные для достижения своих целей и задач, а также создавать новые цели.
Инженерия данных и ее эволюция
Роль инженера данных иногда пересекается с ролью ученого данных. Это главным образом потому, что их инструменты и методы очень похожи и имеют почти одинаковый набор функций в некоторых компаниях. Тем не менее, инженерия данных также называется инфраструктурой данных или архитектурой данных в нескольких компаниях. Основными обязанностями инженера данных является сбор данных, хранение данных и пакетная обработка или обработка их в режиме реального времени и передача их через API ученому, который может легко понять и понять их. Другими словами, именно инженерия данных действительно помогает науке данных выполнять свою работу гладко и легко.
Рынок заполнен множеством инструментов для работы с большими данными, и каждый из них выполняет уникальную функцию. Важно, чтобы бренд использовал определенный инструмент для достижения своей цели, а не тот факт, что этот инструмент является модным и популярным в отрасли. Вот почему инженеры данных должны иметь прочную и прочную базу в области разработки программного обеспечения. Они должны быть в состоянии изучить и эффективно использовать эти инструменты, а также совершенствовать их в случае возникновения такой ситуации. Короче говоря, хороший и эффективный инженер по обработке данных будет обладать обширными и всесторонними знаниями о базах данных и владеет лучшими инженерными методами. Некоторые из этих методов включают обработку и регистрацию ошибок, мониторинг системы, построение конвейеров, которые толерантны к человеческому жиру, понимание процесса масштабирования среди других методов и методов.
Навыки, необходимые для успешной работы с данными
Поэтому, чтобы стать специалистом по данным, требуется много профессионалов. В то же время важно помнить, что стоит выделяться из толпы. Существуют определенные навыки, которые помогут профессионалам приобрести навыки, которые помогут им стать компетентными в области больших данных.
-
Специалисты по данным должны обладать знаниями в основных инструментах
Прежде чем получить лучшую известность в индустрии больших данных, важно освоить основные инструменты, связанные с большими данными. Это означает, что профессионалы должны получить глубокое понимание языка статистического программирования, такого как R или Python, с одной стороны, и языка запросов к базе данных, такого как SQL, с другой. Эти языки и навыки помогут профессионалам создать прочную основу и тем самым построить сильную и успешную карьеру.
-
Ученые данных должны иметь правильное понимание основных статистических данных.
Базовое понимание статистики чрезвычайно важно для тех людей, которые хотят лучше понять индустрию больших данных. Многие ученые, работающие с данными, до сих пор не знают правильного определения значения p. Именно поэтому ученые, работающие с данными, должны знать о статистических тестах, максимальной вероятности, распределении среди прочего. Кроме того, такие вещи, как машинное обучение и знание статистики, пригодятся во время всех будущих занятий. Статистика, в частности, чрезвычайно важна в случае, если вы хотите сделать данные управляемыми компаниями. Хотя некоторые компании могут не ориентироваться на продукт, статистика является жизненно важной для всех брендов и компаний в разных секторах и экономиках.
-
Хороший специалист по данным должен знать о различных аспектах машинного обучения
Если вы являетесь специалистом по данным и хотите работать в большой компании, вам придется работать с огромными по размеру и структуре данными. Вот почему вам необходимо знать, как работать с методами машинного обучения. Это включает в себя различные элементы, такие как k-ближайшие соседи, случайные леса, ансамблевые методы - все это термины, которые становятся выдающимися среди энтузиастов машинного обучения. Хотя есть много методов, которые реализуются через библиотеки R или Python, машинное обучение хорошо, но не совсем необходимо. Более важно понимать широкие мазки и использовать их соответствующим образом.
-
Хороший ученый, имеющий большой опыт, разбирается в данных
Анализ данных не так прост, как кажется, и иногда, когда объем данных огромен, это может стать сложным и сложным процессом. Вот почему крайне важно и важно, чтобы специалисты по данным знали, как справляться с несовершенствами данных, которые могут включать в себя пропущенные значения, несовместимое форматирование строк, форматирование даты и другие вопросы. Эта проблема устранения несоответствий в данных является жизненно важной для малых и средних компаний или в тех случаях, когда данные играют очень важную роль в функционировании компании. Тем не менее, опыт в грабительстве данных - это то, что поможет ученым, работающим с данными, успешно исследовать и развивать свою карьеру.
-
Хороший специалист по данным будет иметь сильные навыки визуализации данных и общения
Навыки визуализации и общения являются одними из самых важных навыков, которыми может обладать ученый. Это особенно актуально для новых компаний, которые только открывают для себя силу и мощь больших данных и их приложений. Коммуникативные навыки чрезвычайно важны, потому что, если специалист по данным не сможет объяснить свои выводы и идеи, тогда весь процесс будет бесполезным. Когда исследователи данных могут успешно донести преимущества больших данных, они могут помочь компаниям реализовать свои цели и задачи. Что касается визуализации, то крайне важно, чтобы специалисты по данным были знакомы с инструментами визуализации данных, среди которых ggplot и d3.js. В то время как визуализация важна, ученые, работающие с данными, также должны знать принципы, которые управляют кодированием данных и коммуникационной информации.
-
Хорошее знание программной инженерии поможет инженеру данных
Специалисты по данным, знающие об инженерии, имеют решающее значение для роста небольшой компании. Это потому, что они будут отвечать за обработку большого количества данных и в конечном итоге будут руководить разработкой сильных и технологически продвинутых продуктов, управляемых данными.
-
Мышление ученого данных чрезвычайно важно
Все компании хотят нанимать людей, способных успешно решать проблемы и задачи. Вот почему они должны быть креативными, аналитическими и решать проблемы во всех ситуациях. Задавая соответствующие вопросы и находя соответствующие ответы, ученые-данные могут достичь вершины успеха в своей карьере.
Роль и обязанности статистика
В то время как обязанности и роли инженера данных и ученых данных перекрываются в большем количестве случаев, чем в одном, роль статистика относительно различна и уникальна. Сегодня мир можно сравнить с количественным полем. Многие отрасли и компании полагаются на данные и численные рассуждения, чтобы понять различные аспекты их роста и развития. Данные - это не просто числа, а числа, несущие информацию, которую можно интерпретировать динамически. Такое использование данных, в свою очередь, привело к росту статистиков, которые специализируются в следующих областях:
1. Производство достоверных данных
2. Анализ данных, чтобы их значение было более понятным
3. Вывод данных, чтобы сделать из них надежные выводы
Статистики нужны во всех возможных отраслях и компаниях. Например, они играют важную роль в функционировании бизнеса и отраслей. В этой области есть четыре основных области, которые требуют опыта статистиков, и это производственные, маркетинговые, инженерные и статистические вычисления. На производстве статистики помогают брендам разрабатывать продукты, которые соответствуют ожиданиям клиентов, обеспечивают постоянство качества и обеспечивают постоянный рост и развитие в долгосрочной перспективе. Разрабатывая новые продукты, проводя фокус-группы и собирая отзывы клиентов / клиентов, статистики помогают компаниям анализировать продажи и прогнозировать будущие тенденции, тем самым обеспечивая лучшее выполнение маркетинговых задач.
Хорошие и эффективные статистические методы помогают инженерам создавать согласованные продукты, выявлять проблемы до их возникновения, минимизировать химические и другие отходы и прогнозировать срок службы продукта для конкретного продукта. Статистические вычисления предоставляют возможности за счет разработки и разработки программного обеспечения, технической поддержки, тестирования программного обеспечения, обеспечение качества, образование, документация, маркетинг и продажи среди других областей. Статистические данные также играют жизненно важную роль в таких областях, как здравоохранение и медицина, помогая отслеживать и сообщать о вспышках заболеваний, создавать вакцины, предотвращать распространение болезней, в том числе и многие другие, которые направлены на создание лучшего стандарта здоровья для людей во всем мире.
В заключение, каковы бы ни были области, данные играют очень важную роль и помогают сделать жизнь проще и продуктивнее для всех секторов. Создавая новые возможности и решая глобальные проблемы энергетики, окружающей среды и развития, большие данные обладают огромным потенциалом, чтобы помочь миру открыть новые возможности для роста и развития.