Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician - Datele mari reprezintă mai mult decât doar două cuvinte și explodează într-un mod fără precedent. Crește în ceea ce privește viteza, varietatea și volumul într-un ritm de neimaginat. A luat întreaga lume în timp și este acum disponibil în timp real, permițând brandurilor să genereze analize într-un mod rapid și rapid. Cu potențialul de a schimba lumea, analizele mari afectează și guvernele, companiile, mărcile și organizațiile academice. Schimbând modul de trai și modul în care oamenii își trăiesc viața, datele mari evoluează rapid și se schimbă, în fiecare zi.

Cantitatea de date din lume este de neimaginat și noi este egală cu litrii de apă din toate oceanele lumii. Învățarea de a naviga pe acest ocean de date mari va ajuta companiile să utilizeze multiplele oportunități care există în lume. Atunci când companiile sunt capabile să obțină informații cu privire la datele brute și obținând informații valoroase din acestea, mărcile se pot adapta mai bine la tendințele marcatorilor și pot acționa pentru a-și consolida și extinde baza într-o manieră cuprinzătoare.

Acum, mulți dintre voi v-ați întreba care este exact datele mari? Datele mari sunt utilizate pentru a descrie procesul de aplicare a puterii grave a computerului, în special cele precum învățarea automată și învățarea artificială la seturi de informații extrem de complexe și mari. Ce fel de informații abordează datele mari? Se referă la tot felul de informații, doar numele acestuia. Poate fi utilizat pentru compararea costurilor de utilitate cu datele meteorologice pentru a obține informații despre tendințe și ineficiențe. Poate fi, de asemenea, utilizat pentru a compara informații despre locația ambulanțelor, împreună cu înregistrările pacienților și pentru a ajuta spitalele să facă alegeri mai informate despre timpul de răspuns și supraviețuirea. Datele mari pot fi folosite și de pasionații de fitness pentru a-și urmări exercițiile fizice și numărul de calorii, astfel încât să își poată atinge obiectivele într-o manieră mai rapidă și mai lină.

Deoarece datele mari sunt un domeniu atât de mare cu o oportunitate imensă, există și mai multe oportunități de muncă în acest domeniu. Acest articol tratează trei oportunități majore de locuri de muncă, care cresc în prim plan în domeniul datelor mari. Acestea includ oamenii de știință de date, inginerul de date și statisticianul.

Data Scientist vs Data Engineer vs Statisticist

Campul evolutiv al oamenilor de știință în date

Creșterea noilor tehnologii sub formă de date mari a condus la rândul ei la apariția unei noi oportunități numită științific de date. Deși jobul unui om de știință de date nu are legătură exclusiv cu proiecte de date mari, meseria lor este complementară acestui domeniu, deoarece datele sunt parte integrantă a îndatoririlor și funcțiilor lor. Sarcinile și funcțiile unui om de știință de date au evoluat pe măsură ce îndatoririle și funcțiile mărcilor au început să evolueze într-un mediu concurențial rapid. Pregătirea formală este o parte integrantă a devenirii unui om de știință de date și acest lucru necesită o bază solidă în unele domenii de bază precum informatică și aplicații, modelare, statistici, matematică și analiză. Un om de știință de date este diferit de alți profesioniști normali, deoarece el are un simț al afacerii puternice, care este, în general, cuplat cu abilități comunicative puternice, care îi ajută să-și comunice constatările și perspectivele cu liderii de afaceri și IT, astfel încât să poată răspunde provocărilor și cerințelor industriei lor în o manieră de succes pe de o parte și valoare adăugată pe de altă parte.

Un om de știință de date este cineva care este extrem de creativ și curios și poate observa informații din cantități mari de date într-o manieră simplă și simplificată. Este aproape ca o persoană renascentistă care dorește cu adevărat să aducă mari schimbări în industrie și să învețe și lucruri mari.

Un analist tradițional de date va analiza datele în general numai dintr-o sursă, un om de știință de date este suficient de competent pentru a examina datele din mai multe surse disparate. Prin cernerea prin tot felul de date, un om de știință de date are un obiectiv major de a descoperi perspective ascunse și, la rândul lor, îi poate ajuta să obțină și un avantaj competitiv. Un om de știință de date nu este doar responsabil de colectarea și raportarea datelor, ci și le studiază din diverse unghiuri și recomandă brandurilor, cum pot utiliza datele menționate pentru a-și atinge obiectivele și obiectivele, precum și pentru a crea noi obiective.

Ingineria datelor și evoluția sa

Rolul inginerului de date se suprapune uneori cu cel al unui om de știință. Acest lucru se datorează mai ales faptului că instrumentele și tehnicile lor sunt foarte similare și au aproape același set de funcții în unele companii. Cu toate acestea, inginerie de date se mai numește infrastructură de date sau arhitectură de date în mai multe companii. Principalele responsabilități ale unui inginer de date sunt colectarea datelor, stocarea datelor și procesarea loturilor sau prelucrarea lor în timp real și transmiterea acestora printr-o API către un om de știință de date, care le poate înțelege și înțelege cu ușurință. Cu alte cuvinte, ingineria de date este cea care ajută cu adevărat știința datelor să își îndeplinească meseria într-o manieră lină și ușoară.

Piața este plină cu mai multe instrumente de date mari și fiecare dintre acestea îndeplinește o funcție unică. Este important ca o marcă să folosească un anumit instrument pentru a-și atinge obiectivul și nu faptul că instrumentul este la modă și popular în cadrul industriei. De aceea, inginerii de date trebuie să aibă o bază solidă și fermă în domeniul ingineriei software. Acestea trebuie să poată învăța și utiliza aceste instrumente într-o manieră eficientă și, de asemenea, să le îmbunătățească în cazul în care aceasta este situația. Pe scurt, un inginer de date bun și eficient va avea cunoștințe vaste și cuprinzătoare despre bazele de date și este priceput în cele mai bune practici de inginerie. Unele dintre aceste practici includ erori de manipulare și înregistrare, monitorizarea sistemului, construirea conductelor care sunt tolerante la grăsimi umane, înțelegerea procesului de scalare printre alte tehnici și metode.

Aptitudini necesare pentru a deveni oameni de știință de succes de date

Devenind un om de date este, prin urmare, o cerere în rândul multor profesioniști. În același timp, este important să ne amintim că să ieși în evidență în mulțime. Există anumite abilități care vor ajuta profesioniștii să dobândească competențe care să îi ajute să devină competenți în sectorul de date mari.

  • O persoană de știință de date trebuie să aibă cunoștințe în instrumentele de bază

Înainte de a câștiga o mai bună proeminență în industria de date mari, este important să stăpânești instrumentele de bază legate de datele mari. Acest lucru înseamnă că profesioniștii trebuie să obțină o înțelegere în profunzime a limbajului de programare statistic precum R sau Python pe de o parte și un limbaj de interogare a bazelor de date precum SQL pe de altă parte. Aceste limbi și abilități vor ajuta profesioniștii să creeze o bază puternică și astfel să construiască și o carieră puternică și de succes.

  • O persoană de știință de date trebuie să înțeleagă corect statistica de bază

Înțelegerea de bază a statisticilor este extrem de importantă pentru acei indivizi care doresc să înțeleagă mai bine industria marii date. Mulți oameni de știință de date încă nu sunt conștienți de definiția corectă a valorii p. Acesta este motivul pentru care oamenii de știință trebuie să fie conștienți de teste statistice, probabilitate maximă, distribuții, printre altele. În plus, lucruri precum învățarea automată și cunoașterea statisticilor vor veni la îndemână în timpul tuturor învățărilor viitoare. În special statisticile sunt extrem de importante în cazul în care doriți să faceți companii bazate pe date. Deși este posibil ca unele companii să nu fie bazate pe produse, statisticile sunt esențiale pentru toate mărcile și companiile din sectoare și economii.

  • Un om de știință bun de date trebuie să fie conștient de diferitele aspecte ale învățării automate

Dacă sunteți un om de date care dorește să lucreze pentru o companie mare, atunci va trebui să lucrați cu date care au dimensiuni și structuri masive. Acesta este motivul pentru care trebuie să știți cum să lucrați cu metodele de învățare automată. Aceasta include diverse elemente precum vecinii cei mai apropiați de k, păduri aleatorii, metode de ansamblu, toți aceștia sunt termeni care capătă importanță în rândul pasionaților de învățare mașină. Deși există multe tehnici implementate prin intermediul bibliotecilor R sau Python, învățarea automată este bună, deși nu este complet esențială. Este mai important să înțelegeți loviturile largi și să le utilizați într-o manieră adecvată.

  • Un om de știință bun de date este adept al modificării datelor

Analiza datelor nu este atât de simplă pe cât arată și, uneori, când cantitatea de date este imensă, poate deveni un proces dificil și complex. Acesta este motivul pentru care este extrem de important și esențial ca oamenii de știință să știe să se ocupe de imperfecțiunile în date care pot include valori lipsă, formatarea inconsistentă a șirurilor, formatarea datei printre alte probleme. Această problemă a abordării discrepanțelor în date este un rol esențial în companiile mici și mijlocii sau în cazurile în care datele joacă un rol foarte important în funcționarea companiei. Acestea fiind spuse, expertiza în procesul de modificare a datelor este ceva care îi va ajuta pe oamenii de știință de date să exploreze și să își dezvolte cariera într-o manieră de succes.

  • Un om de știință bun de date va avea abilități puternice de vizualizare și comunicare a datelor

Abilitățile de vizualizare și comunicare sunt unele dintre cele mai importante abilități pe care le poate avea un om de știință de date. Acest lucru este valabil mai ales pentru noile companii, care abia descoperă puterea și puterea datelor mari și a aplicațiilor sale. Abilitățile de comunicare sunt extrem de importante, deoarece dacă un om de știință de date nu este capabil să explice descoperirile și perspectivele sale, întregul proces va fi inutil. Atunci când oamenii de știință de date pot comunica beneficiile datelor mari într-o manieră de succes, pot ajuta companiile să își îndeplinească obiectivele și obiectivele. Venind la vizualizare, este extrem de important ca oamenii de știință de date să fie familiarizați cu instrumentele de vizualizare a datelor care includ ggplot și d3.js, printre altele. Deși vizualizarea este importantă, oamenii de știință trebuie să fie, de asemenea, conștienți de principiile care guvernează codificarea datelor și informațiilor de comunicare.

  • O bună cunoaștere a ingineriei software va stabili un inginer de date într-un loc bun

O persoană de știință de date care este conștientă de inginerie este critică pentru dezvoltarea unei companii mici. Acest lucru se datorează faptului că aceștia vor fi responsabili de gestionarea multor înregistrări de date și vor ajuta în cele din urmă dezvoltarea de produse puternice și avansate din punct de vedere tehnologic.

  • Gândirea unui om de știință în date este extrem de importantă

Toate companiile doresc să angajeze persoane care sunt capabile să rezolve problemele și provocările într-o manieră de succes. Acesta este motivul pentru care ar trebui să fie creativi, analitici și să rezolve problemele în toate situațiile. Prin a pune întrebări relevante și a găsi răspunsuri relevante, oamenii de știință de date pot atinge culmea succesului în cariera lor.

Rolul și îndatoririle unui statistician

În timp ce îndatoririle și rolurile inginerului de date și ale oamenilor de știință de date se suprapun în mai multe cazuri decât unul, rolul unui statistician este relativ diferit și unic. Astăzi, lumea poate fi comparată cu un câmp cuantiv. Multe industrii și companii depind de date și raționamente numerice pentru a da sens diferitelor aspecte ale creșterii și dezvoltării lor. Datele nu mai sunt doar numere, ci numere care conțin informații care pot fi interpretate într-o manieră dinamică. Această utilizare a datelor a condus la rândul său la creșterea statisticienilor care fac expertiză în următorul domeniu:

1. Producția de date de încredere

2. Analiza datelor, astfel încât semnificația acestora să fie mai clară

3. Inferența datelor, astfel încât să se poată realiza concluzii solide din acestea

Statisticii sunt necesari în fiecare industrie și companie posibilă. De exemplu, acestea joacă un rol important în funcționarea afacerilor și a industriilor. Există patru domenii principale în acest domeniu care necesită expertiza statisticistului și sunt producție, marketing, inginerie și calcul statistic. În domeniul producției, statisticienii ajută mărcile să proiecteze produse care să răspundă așteptărilor clientului, asigură consecvența calității și asigură o creștere continuă și dezvoltare pe termen lung. Prin proiectarea de noi produse, realizarea grupurilor focus și colectarea feedback-ului clienților / clienților, statisticienii ajută companiile să analizeze vânzările și să prezică tendințele viitoare, asigurând astfel o mai bună îndeplinire a obiectivelor de marketing.

Metodele statistice bune și eficiente îi ajută pe ingineri să creeze produse consecvente, să detecteze probleme înainte de apariția lor, să minimizeze deșeurile chimice și alte deșeuri și să prezică viața produsului unui anumit produs. Calculul statistic oferă oportunități prin dezvoltarea proiectării și dezvoltării software, asistență tehnică, testare software, asigurarea calității, educație, documentație, marketing și vânzări în alte domenii. De asemenea, statisticile joacă un rol esențial în domenii precum sănătatea și medicina, ajutând la monitorizarea și raportarea focarelor de boli, la crearea de vaccinuri, la prevenirea răspândirii bolilor printre multe alte lucruri care au ca scop crearea unui standard de sănătate mai bun pentru oamenii de pe glob.

În concluzie, indiferent de domeniu, datele joacă un rol foarte important și contribuie la facilitarea vieții mai ușoare și mai productive pentru toate sectoarele. Prin crearea de noi oportunități și abordarea provocărilor globale de energie, mediu și dezvoltare, datele mari au un potențial imens de a ajuta lumea să descopere noi oportunități de creștere și dezvoltare.

Categorie:

Date mare