Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician - Veľké dáta sú viac ako dve slová a explodujú bezprecedentným spôsobom. Rastie z hľadiska rýchlosti, rozmanitosti a objemu nepredstaviteľným tempom. Trvalo celý svet búrkou a teraz je k dispozícii v reálnom čase, pretože umožňuje značkám rýchlo a rýchlo generovať analytiku. S potenciálom zmeniť svet ovplyvňuje veľká analytika aj vlády, spoločnosti, značky a akademické organizácie. Zmenou živobytia a spôsobu života ľudí sa veľké údaje rýchlo vyvíjajú a menia sa každý deň.
Množstvo údajov na svete je nepredstaviteľné a my sa rovname litrom vody vo všetkých oceánoch sveta. Naučiť sa surfovať po tomto oceáne veľkých údajov pomôže spoločnostiam využívať rôzne príležitosti, ktoré existujú na svete. Ak sú spoločnosti schopné získať informácie zo surových údajov a získať z nich cenné informácie, môžu sa značky lepšie prispôsobiť trendom v oblasti značiek a podniknúť kroky na komplexné posilnenie a rozšírenie svojej základne.
Teraz by sa mnohí z vás zaujímali, čo presne sú veľké údaje? Veľké dáta sa používajú na opis procesu uplatňovania vážneho počítačového výkonu, najmä tých, ako je strojové učenie a umelé učenie na vysoko komplexné a veľké súbory informácií. Aký druh informácií sa zaoberá veľkými údajmi? Veľké sa zaoberá všetkými druhmi informácií, stačí ich pomenovať. Môže sa použiť na porovnanie úžitkových nákladov s meteorologickými údajmi na získanie informácií o trendoch a neefektivite. Môže sa tiež použiť na porovnanie informácií o umiestnení sanitiek, spolu so záznamami o pacientoch a pomôcť nemocniciam robiť informovanejšie rozhodnutia o čase odozvy a prežití. Veľké dáta môžu využiť aj fitness nadšenci na sledovanie ich cvičenia a počítanie kalórií, aby mohli rýchlejšie a hladšie dosiahnuť svoje ciele.
Pretože veľké údaje sú také veľké pole s obrovskou príležitosťou, existuje aj v tejto oblasti viac pracovných príležitostí. Tento článok sa zaoberá tromi hlavnými pracovnými príležitosťami, ktoré rastú v popredí v oblasti veľkých dát. Patria sem vedci údajov, technik údajov a štatistik.
Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
Vyvíjajúci sa odborník na údaje
Nárast nových technológií vo forme veľkých dát zase viedol k nárastu novej príležitosti nazývanej vedec údajov. Zatiaľ čo práca vedca údajov sa netýka výlučne veľkých dátových projektov, ich práca v tejto oblasti je doplnková, pretože údaje sú neoddeliteľnou súčasťou ich povinností a funkcií. Povinnosti a funkcie vedca údajov sa vyvíjali, keď sa povinnosti a funkcie značiek začali vyvíjať v rýchlo konkurenčnom prostredí. Formálne školenie je neoddeliteľnou súčasťou stať sa vedcom údajov, čo si vyžaduje solídne základy v niektorých základných oblastiach, ako je informatika a aplikácie, modelovanie, štatistika, matematika a analytika. Vedec údajov sa líši od iných bežných odborníkov, pretože má silný obchodný zmysel, ktorý je vo všeobecnosti spojený so silnými komunikačnými schopnosťami, ktoré im pomáhajú sprostredkovať svoje zistenia a poznatky s vedúcimi pracovníkmi v oblasti obchodu a IT, aby mohli čeliť výzvam a požiadavkám svojho odvetvia v na jednej strane úspešný a na druhej strane pridanú hodnotu.
Dátový vedec je niekto, kto je mimoriadne kreatívny a zvedavý a dokáže ľahko a zjednodušene zistiť informácie z veľkého množstva údajov. Je to takmer ako renesančný jednotlivec, ktorý sa skutočne snaží priniesť veľké zmeny v priemysle a učiť sa veľké veci.
Tradiční analytici údajov sa budú zaoberať údajmi všeobecne iba z jedného zdroja, vedec údajov je dostatočne schopný skúmať údaje z viacerých rôznych zdrojov. Preosievaním cez všetky druhy údajov má vedec údajov hlavný cieľ objavovať skryté informácie a to im môže pomôcť získať aj konkurenčnú výhodu. Vedec údajov nie je zodpovedný len za zhromažďovanie a vykazovanie údajov, ale tiež ich študuje z rôznych uhlov a odporúča značkám, ako môžu tieto údaje použiť na dosiahnutie svojich cieľov a cieľov, ako aj na vytvorenie nových cieľov.
Dátové inžinierstvo a jeho vývoj
Úloha údajového inžiniera sa niekedy prekrýva s úlohou údajového vedca. Je to hlavne preto, že ich nástroje a techniky sú veľmi podobné av niektorých spoločnostiach majú takmer rovnakú funkciu. Dátové inžinierstvo sa však vo viacerých spoločnostiach nazýva aj dátová infraštruktúra alebo dátová architektúra. Hlavnou zodpovednosťou dátového inžiniera je zhromažďovať údaje, ukladať údaje a dávkové procesy alebo ich spracovávať v reálnom čase a prenášať ich prostredníctvom rozhrania API vedcovi údajov, ktorý ich ľahko pochopí a dá im zmysel. Inými slovami, veda údajov skutočne pomáha hladkým a ľahkým spôsobom vykonávať prácu s údajmi.
Trh je plný viacerých veľkých dátových nástrojov a každý z nich plní jedinečnú funkciu. Je dôležité, aby značka používala konkrétny nástroj na dosiahnutie svojho cieľa, a nie na to, že je tento nástroj v priemysle trendy a populárny. Preto musia mať dátoví inžinieri pevnú a pevnú základňu v oblasti softvérového inžinierstva. Musia byť schopní sa naučiť a používať tieto nástroje účinným spôsobom a tiež ich vylepšiť v prípade, že sa tak stane. Stručne povedané, dobrý a efektívny dátový inžinier bude mať rozsiahle a komplexné znalosti o databázach a ovláda najlepšie technické postupy. Niektoré z týchto postupov zahŕňajú chyby pri manipulácii a zaznamenávaní, monitorovanie systému, stavebné potrubia, ktoré tolerujú ľudský tuk, porozumenie procesu škálovania okrem iných techník a metód.
Zručnosti potrebné na to, aby sa stali úspešnými vedcami údajov
Stať sa vedcom údajov je preto medzi mnohými odborníkmi veľmi žiaduce. Zároveň je dôležité si uvedomiť, že vyniknúť v dave. Existujú určité zručnosti, ktoré pomôžu odborníkom získať zručnosti, ktoré im pomôžu stať sa kompetentnými v sektore veľkých údajov.
-
Vedci údajov musia mať vedomosti o základných nástrojoch
Pred získaním lepšej dôležitosti v priemysle veľkých údajov je dôležité zvládnuť základné nástroje týkajúce sa veľkých údajov. To znamená, že odborníci musia získať dôkladné porozumenie štatistického programovacieho jazyka ako R alebo Python na jednej strane a jazyka databázového dotazu ako SQL na druhej strane. Tieto jazyky a zručnosti pomôžu odborníkom vytvoriť pevný základ, a tým aj vybudovať silnú a úspešnú kariéru.
-
Vedci údajov musia mať základné vedomosti o základných štatistikách
Základné znalosti štatistík sú mimoriadne dôležité pre tých jednotlivcov, ktorí chcú lepšie porozumieť odvetviu veľkých dát. Mnoho vedcov údajov si stále neuvedomuje správnu definíciu hodnoty p. Preto si vedci musia byť vedomí štatistických testov, maximálnej pravdepodobnosti a distribúcie. Okrem toho sa veci ako strojové učenie a štatistické znalosti hodia počas všetkých budúcich učení. Najmä štatistika je mimoriadne dôležitá v prípade, že chcete vytvoriť spoločnosti založené na údajoch. Zatiaľ čo niektoré spoločnosti nemusia byť poháňané výrobkami, štatistika je niečo, čo je nevyhnutné pre všetky značky a spoločnosti naprieč odvetviami a ekonomikami.
-
Dobrý vedec údajov si musí byť vedomý rôznych aspektov strojového učenia
Ak ste vedec údajov, ktorý chce pracovať pre veľkú spoločnosť, budete musieť pracovať s údajmi, ktoré sú veľké čo do veľkosti a štruktúry. Preto musíte vedieť, ako pracovať s metódami strojového učenia. Patria sem rôzne prvky, ako sú najbližší susedia k, náhodné lesy, metódy súboru, to všetko sú pojmy, ktoré získavajú vynikajúce miesto medzi nadšencami strojového učenia. Aj keď existuje veľa techník implementovaných prostredníctvom knižníc R alebo Python, strojové učenie je dobré, aj keď nie úplne nevyhnutné. Je dôležitejšie porozumieť širokým úderom a používať ich primeraným spôsobom.
-
Dobrý vedec v oblasti údajov je zběhlý pri prepúšťaní údajov
Analýza údajov nie je taká jednoduchá, ako vyzerá a niekedy, keď je množstvo údajov obrovské, môže sa stať zložitým a zložitým procesom. Preto je nanajvýš dôležité a nevyhnutné, aby vedci o údajoch vedeli, ako sa vyrovnať s nedokonalosťami v údajoch, ktoré môžu okrem iného obsahovať chýbajúce hodnoty, nekonzistentné formátovanie reťazcov, formátovanie dátumu. Tento problém riešenia rozdielov v údajoch má zásadný význam v malých a stredných podnikoch alebo v prípadoch, keď údaje zohrávajú veľmi dôležitú úlohu pri fungovaní spoločnosti. Ako už bolo povedané, odbornosť v oblasti prepájania údajov je niečo, čo pomôže vedcom údajov úspešne preskúmať a rozvíjať svoju kariéru.
-
Dobrý vedec údajov bude mať silné vizualizačné a komunikačné schopnosti
Vizualizačné a komunikačné zručnosti sú jedny z najdôležitejších zručností, ktoré môže mať vedec údajov. To platí najmä pre nové spoločnosti, ktoré práve objavujú silu a silu veľkých dát a ich aplikácií. Komunikačné zručnosti sú mimoriadne dôležité, pretože ak vedec údajov nedokáže vysvetliť svoje zistenia a postrehy, celý proces bude zbytočný. Keď vedci údajov dokážu úspešným spôsobom sprostredkovať výhody veľkých údajov, môžu spoločnostiam pomôcť realizovať ich ciele a zámery. Pokiaľ ide o vizualizáciu, je nesmierne dôležité, aby vedci boli oboznámení s nástrojmi vizualizácie údajov, medzi ktoré patria okrem iného ggplot a d3.js. Aj keď je vizualizácia dôležitá, vedci údajov si musia byť vedomí zásad, ktoré upravujú aj kódovanie údajov a komunikačných informácií.
-
Dobrá znalosť softvérového inžinierstva obstojí v dobrej pozícii údajového inžiniera
Vedci údajov, ktorí sú si vedomí inžinierstva, sú pre rast malej spoločnosti rozhodujúci. Je to preto, že budú zodpovedné za spracovanie veľkého množstva protokolovaných údajov a nakoniec prispejú k vývoju silných a technologicky vyspelých produktov založených na údajoch.
-
Myslenie vedca údajov je nesmierne dôležité
Všetky spoločnosti chcú najať jednotlivcov, ktorí sú schopní úspešne riešiť problémy a výzvy. Preto by mali byť tvoriví, analytickí a riešitelia problémov vo všetkých situáciách. Vedci údajov môžu klásť relevantné otázky a hľadať relevantné odpovede, aby dosiahli vrchol úspechu vo svojej kariére.
Úloha a povinnosti štatistika
Zatiaľ čo povinnosti a úlohy dátového inžiniera a vedcov údajov sa vo viacerých prípadoch prekrývajú, úloha štatistika je pomerne odlišná a jedinečná. Dnes je svet porovnateľný s kvantitatívnym poľom. Mnohé priemyselné odvetvia a spoločnosti závisia od údajov a číselných zdôvodnení, aby pochopili rôzne aspekty ich rastu a rozvoja. Údaje už nie sú iba čísla, ale čísla, ktoré prenášajú informácie, ktoré sa dajú interpretovať dynamickým spôsobom. Toto použitie údajov zase viedlo k nárastu štatistikov, ktorí majú odborné znalosti v tejto oblasti:
1. Tvorba dôveryhodných údajov
2. Analýza údajov tak, aby bol ich význam jasnejší
3. odvodenie údajov, aby z nich bolo možné dospieť k solídnym záverom
Štatistici sú potrební vo všetkých možných odvetviach a spoločnostiach. Napríklad zohrávajú dôležitú úlohu vo fungovaní obchodu a priemyslu. V tejto oblasti existujú štyri hlavné oblasti, ktoré si vyžadujú odborné znalosti štatistika, a to výrobné, marketingové, inžinierske a štatistické výpočty. Vo výrobe štatistici pomáhajú značkám navrhovať výrobky, ktoré spĺňajú očakávania zákazníka, zabezpečujú konzistentnosť kvality a dlhodobo zabezpečujú neustály rast a vývoj. Štatistiky pomáhajú spoločnostiam analyzovať predaj a predpovedať budúce trendy, čím zabezpečujú lepšie plnenie marketingových cieľov tým, že navrhujú nové produkty, uskutočňujú cieľové skupiny a získavajú spätnú väzbu od klientov / zákazníkov.
Dobré a efektívne štatistické metódy pomáhajú inžinierom vytvárať konzistentné produkty, zisťovať problémy skôr, ako k nim dôjde, minimalizovať chemický a iný odpad a predpovedať životnosť konkrétneho produktu. Štatistická výpočtová technika poskytuje príležitosti prostredníctvom vývoja a vývoja softvéru, technickej podpory, testovania softvéru, zabezpečenie kvality, vzdelávanie, dokumentácia, marketing a predaj medzi inými oblasťami. Štatistika tiež zohráva dôležitú úlohu v oblastiach, ako je zdravie a medicína, pretože pomáha monitorovať a hlásiť ohniská chorôb, vytvárať vakcíny, zabrániť šíreniu chorôb okrem iných vecí, ktorých cieľom je vytvorenie lepšieho zdravotného štandardu pre ľudí na celom svete.
Na záver, bez ohľadu na to, čo je v teréne, údaje zohrávajú veľmi dôležitú úlohu a pomáhajú uľahčovať život a zvyšovať produktivitu vo všetkých odvetviach. Vytváraním nových príležitostí a riešením globálnych výziev v oblasti energetiky, životného prostredia a rozvoja majú veľké údaje obrovský potenciál pomôcť svetu objaviť nové príležitosti pre rast a rozvoj.