Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician - I big data sono più di due parole e stanno esplodendo in modo senza precedenti. Cresce in termini di velocità, varietà e volume a un ritmo inimmaginabile. Ha preso d'assalto il mondo intero ed è ora disponibile in tempo reale, consentendo ai marchi di generare analisi in modo rapido e rapido. Con il potenziale per cambiare il mondo, la grande analisi sta influenzando anche governi, aziende, marchi e organizzazioni accademiche. Cambiando il modo di vivere e il modo in cui le persone vivono la propria vita, i big data si evolvono e cambiano rapidamente, ogni singolo giorno.
La quantità di dati nel mondo è inimmaginabile e noi pari ai litri di acqua in tutti gli oceani del mondo. Imparare a navigare in questo oceano di big data aiuterà le aziende a sfruttare le molteplici opportunità esistenti nel mondo. Quando le aziende sono in grado di ottenere approfondimenti dai dati grezzi e acquisendo informazioni preziose da essi, i marchi possono adattarsi meglio alle tendenze dei marcatori e intraprendere azioni per potenziare ed espandere la propria base in modo globale.
Ora, molti di voi si staranno chiedendo che cosa sono esattamente i big data? I big data vengono utilizzati per descrivere il processo di applicazione della potenza del computer, in particolare quelli come l'apprendimento automatico e l'apprendimento artificiale a gruppi di informazioni estremamente complessi e di grandi dimensioni. Che tipo di informazioni vengono affrontate dai big data? Big affronta ogni tipo di informazione, basta nominarla. Può essere utilizzato per il confronto dei costi di utilità con i dati meteorologici per ottenere informazioni su tendenze e inefficienze. Può anche essere usato per confrontare le informazioni sulla posizione delle ambulanze, insieme ai dati dei pazienti e aiutare gli ospedali a fare scelte più informate sui tempi di risposta e sulla sopravvivenza. I big data possono anche essere utilizzati dagli appassionati di fitness per monitorare il loro esercizio e il conteggio delle calorie in modo che possano raggiungere i loro obiettivi in modo più rapido e fluido.
Poiché i big data sono un campo così grande con immense opportunità, ci sono anche più opportunità di lavoro in questo campo. Questo articolo tratta tre principali opportunità di lavoro che stanno diventando sempre più importanti nel campo dei big data. Questi includono data scientist, data engineer e statistici.
Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
Il campo in evoluzione dei data scientist
L'aumento delle nuove tecnologie sotto forma di big data ha a sua volta portato all'aumento di una nuova opportunità chiamata data scientist. Mentre il lavoro di uno scienziato di dati non è esclusivamente correlato a progetti di big data, il suo lavoro è complementare a questo campo in quanto i dati sono parte integrante delle loro funzioni e funzioni. I doveri e le funzioni di uno scienziato di dati si sono evoluti man mano che i doveri e le funzioni dei marchi hanno iniziato ad evolversi in un ambiente rapidamente competitivo. La formazione formale è parte integrante del diventare uno scienziato di dati e ciò richiede una solida base in alcuni campi di base come l'informatica e le applicazioni, la modellistica, la statistica, la matematica e l'analisi. Uno scienziato di dati è diverso dagli altri professionisti normali perché ha un forte senso degli affari che è generalmente combinato con forti capacità comunicative che li aiutano a comunicare i loro risultati e approfondimenti con i leader aziendali e IT in modo che possano affrontare le sfide e le esigenze del loro settore in un modo di successo da un lato e aggiungere valore dall'altro.
Uno scienziato di dati è qualcuno che è estremamente creativo e curioso e può individuare approfondimenti da grandi quantità di dati in modo facile e semplificato. È quasi come un individuo del Rinascimento che vuole davvero portare grandi cambiamenti nel settore e anche imparare grandi cose.
Un analista di dati tradizionale esaminerà i dati generalmente solo da una fonte, uno scienziato di dati è abbastanza competente da esaminare i dati da più fonti disparate. Passando al setaccio tutti i tipi di dati, uno scienziato di dati ha l'obiettivo principale di scoprire intuizioni nascoste e questo a sua volta può aiutarli a ottenere un vantaggio competitivo. Uno scienziato di dati non è solo responsabile della raccolta e della comunicazione dei dati, ma li studia anche da varie angolazioni e raccomanda i marchi, come possono utilizzare tali dati per raggiungere i loro scopi e creare anche nuovi obiettivi.
Ingegneria dei dati e sua evoluzione
Il ruolo di ingegnere dei dati a volte si sovrappone a quello di uno scienziato di dati. Questo principalmente perché i loro strumenti e tecniche sono molto simili e hanno quasi lo stesso insieme di funzioni in alcune aziende. Tuttavia, l'ingegneria dei dati è anche chiamata infrastruttura dei dati o architettura dei dati in più aziende. La responsabilità principale di un ingegnere di dati è quella di raccogliere dati, archiviarli e elaborarli in batch o elaborarli in tempo reale e trasmetterli tramite un'API a uno scienziato di dati che può facilmente comprenderli e dar loro un senso. In altre parole, è l'ingegneria dei dati che aiuta veramente la scienza dei dati a svolgere il proprio lavoro in modo semplice e agevole.
Il mercato è pieno di molteplici strumenti per i big data e ognuno di essi svolge una funzione unica. È importante che un marchio utilizzi uno strumento particolare per raggiungere il proprio obiettivo piuttosto che il fatto che lo strumento è di tendenza e popolare nel settore. Questo è il motivo per cui i data engineer devono avere una base solida e solida nel campo dell'ingegneria del software. Devono essere in grado di apprendere e utilizzare questi strumenti in modo efficace e migliorarli anche nel caso in cui si verifichi tale situazione. In breve, un tecnico dei dati efficiente ed efficiente avrà una vasta e completa conoscenza dei database ed è competente nelle migliori pratiche ingegneristiche. Alcune di queste pratiche includono la gestione e la registrazione degli errori, il monitoraggio del sistema, la costruzione di condotte che tollerano il grasso umano, la comprensione del processo di ridimensionamento tra altre tecniche e metodi.
Competenze necessarie per diventare scienziati dei dati di successo
Diventare uno scienziato di dati è quindi molto richiesto da molti professionisti. Allo stesso tempo, è importante ricordare che spiccano tra la folla. Esistono alcune competenze che aiuteranno i professionisti ad acquisire le competenze per aiutarli a diventare competenti nel settore dei big data.
-
Un data scientist deve avere conoscenza degli strumenti di base
Prima di acquisire una maggiore rilevanza nel settore dei big data, è importante padroneggiare gli strumenti di base relativi ai big data. Ciò significa che i professionisti devono acquisire una comprensione approfondita del linguaggio di programmazione statistica come R o Python da un lato e un linguaggio di query del database come SQL dall'altro. Queste lingue e competenze aiuteranno i professionisti a creare una base solida e quindi a costruire anche una carriera forte e di successo.
-
Un data scientist deve avere una corretta comprensione delle statistiche di base
Avere una conoscenza di base delle statistiche è estremamente importante per quelle persone che vogliono acquisire una migliore comprensione del settore dei big data. Molti data scientist non sono ancora a conoscenza della corretta definizione del valore p. Ecco perché i data scientist devono essere consapevoli dei test statistici, della massima probabilità, delle distribuzioni tra le altre cose. Inoltre, cose come l'apprendimento automatico e la conoscenza delle statistiche torneranno utili durante tutti gli apprendimenti futuri. Le statistiche in particolare sono estremamente importanti nel caso in cui si desideri creare società basate sui dati. Mentre alcune aziende potrebbero non essere guidate dai prodotti, le statistiche sono qualcosa di vitale per tutti i marchi e le aziende in tutti i settori ed economie.
-
Un buon scienziato di dati deve essere consapevole dei vari aspetti dell'apprendimento automatico
Se sei uno scienziato di dati che desidera lavorare per una grande azienda, dovrai lavorare con dati di dimensioni e struttura enormi. Ecco perché devi conoscere come lavorare con i metodi di apprendimento automatico. Ciò include vari elementi come i vicini più vicini a k, foreste casuali, metodi di ensemble, tutti termini che stanno guadagnando importanza tra gli appassionati di apprendimento automatico. Mentre ci sono molte tecniche implementate attraverso le librerie R o Python, l'apprendimento automatico è buono, anche se non completamente essenziale. È più importante comprendere i tratti ampi e usarli in modo appropriato.
-
Un bravo scienziato di dati è esperto nella ricerca di dati
L'analisi dei dati non è così semplice come sembra e talvolta quando la quantità di dati è enorme, può diventare un processo difficile e complesso. Ecco perché è estremamente importante ed essenziale che i data scientist sappiano come gestire le imperfezioni dei dati che possono includere valori mancanti, formattazione incoerente delle stringhe, formattazione della data tra le altre questioni. Questo problema di gestione delle discrepanze nei dati è un ruolo vitale nelle piccole e medie imprese o nei casi in cui i dati svolgono un ruolo molto importante nel funzionamento dell'azienda. Detto questo, la competenza in materia di ricerca dei dati è qualcosa che aiuterà i data scientist a esplorare e far crescere la loro carriera in modo efficace.
-
Un bravo scienziato di dati avrà forti capacità di visualizzazione e comunicazione dei dati
Le capacità di visualizzazione e comunicazione sono alcune delle abilità più importanti che un data scientist può possedere. Ciò è particolarmente vero per le nuove aziende, che stanno solo scoprendo la forza e la potenza dei big data e delle sue applicazioni. Le capacità comunicative sono estremamente importanti perché se uno scienziato di dati non è in grado di spiegare i suoi risultati e le sue intuizioni, l'intero processo sarà inutile. Quando i data scientist sono in grado di comunicare i benefici dei big data in modo efficace, possono aiutare le aziende a raggiungere i propri obiettivi. Per quanto riguarda la visualizzazione, è estremamente importante che i data scientist abbiano familiarità con gli strumenti di visualizzazione dei dati, tra cui ggplot e d3.js. Sebbene la visualizzazione sia importante, i data scientist devono anche essere consapevoli dei principi che regolano la codifica dei dati e delle informazioni di comunicazione.
-
Una buona conoscenza dell'ingegneria del software costituirà un ingegnere dei dati in regola
Un data scientist che è a conoscenza dell'ingegneria è fondamentale per la crescita di una piccola azienda. Questo perché saranno responsabili della gestione di molti dati di registrazione e alla fine guideranno lo sviluppo di prodotti basati su dati avanzati e tecnologicamente avanzati.
-
Il pensiero di uno scienziato di dati è estremamente importante
Tutte le aziende vogliono assumere persone in grado di risolvere problemi e sfide in modo efficace. Ecco perché dovrebbero essere creativi, analitici e risolutori di problemi in tutte le situazioni. Ponendo domande pertinenti e trovando risposte pertinenti, i data scientist possono raggiungere l'apice del successo nella loro carriera.
Il ruolo e i doveri di uno statistico
Mentre i compiti e i ruoli dell'ingegnere dei dati e dei data scientist si sovrappongono in più di uno, il ruolo di uno statistico è relativamente diverso e unico. Oggi il mondo può essere paragonato a un campo quantitativo. Molte industrie e aziende dipendono dai dati e dal ragionamento numerico per dare un senso a vari aspetti della loro crescita e sviluppo. I dati non sono più solo numeri ma numeri che contengono informazioni che possono essere interpretate in modo dinamico. Questo utilizzo dei dati ha a sua volta portato alla crescita di statistici la cui competenza risiede nel seguente campo:
1. Produzione di dati affidabili
2. Analisi dei dati in modo che il loro significato sia più chiaro
3. Inferenza dei dati in modo da trarne solide conclusioni
Gli statistici sono necessari in ogni possibile settore e azienda. Ad esempio, svolgono un ruolo importante nel funzionamento di imprese e industrie. Ci sono quattro aree principali in questo campo che richiedono l'esperienza dello statistico e sono produzione, marketing, ingegneria e informatica. Nella produzione, gli statistici aiutano i marchi a progettare prodotti che soddisfano le aspettative del cliente, assicurano la coerenza della qualità e assicurano una crescita e uno sviluppo continui nel lungo periodo. Progettando nuovi prodotti, conducendo focus group e raccogliendo feedback di clienti / clienti, gli statistici aiutano le aziende ad analizzare le vendite e prevedere le tendenze future, garantendo così un migliore raggiungimento degli obiettivi di marketing.
Metodi statistici validi ed efficaci aiutano gli ingegneri a creare prodotti coerenti, rilevare i problemi prima che si presentino, ridurre al minimo gli sprechi chimici e altri e prevedere la durata del prodotto di un determinato prodotto. Il calcolo statistico offre opportunità sviluppando progettazione e sviluppo di software, supporto tecnico, test del software, garanzia di qualità, istruzione, documentazione, marketing e vendite tra gli altri settori. Le statistiche svolgono anche un ruolo vitale in campi come la salute e la medicina, aiutando a monitorare e segnalare epidemie, creare vaccini, prevenire la diffusione di malattie tra le altre cose che mirano a creare uno standard sanitario migliore per le persone in tutto il mondo.
In conclusione, qualunque sia il campo, i dati svolgono un ruolo molto importante e stanno contribuendo a rendere la vita più facile e più produttiva per tutti i settori. Creando nuove opportunità e affrontando le sfide globali di energia, ambiente e sviluppo, i big data hanno un immenso potenziale per aiutare il mondo a scoprire nuove opportunità di crescita e sviluppo.