Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician - Veliki podatki so več kot le dve besedi in eksplodirajo na način brez primere. Raste v hitrosti, raznolikosti in obsegu z nepredstavljivimi hitrostmi. Nevihta je zajela ves svet in je zdaj na voljo v realnem času, tam pa omogoča blagovnim znamkam, da hitro in hitro ustvarjajo analitiko. Velika analitika vpliva na vlade, podjetja, blagovne znamke in akademske organizacije, saj lahko spremeni svet. S spreminjanjem načina preživljanja in načina, kako ljudje živijo svoje življenje, se veliki podatki hitro razvijajo in spreminjajo, vsak dan.
Količina podatkov na svetu je nepredstavljiva in enaka je litrom vode v vseh oceanih sveta. Učenje brskanja po oceanu velikih podatkov bo podjetjem pomagalo izkoristiti številne priložnosti, ki obstajajo na svetu. Ko podjetja lahko dobijo vpogled iz surovih podatkov in pridobijo od njih dragocene vpoglede, se lahko blagovne znamke bolje prilagodijo trendom markerjev in sprejmejo ukrepe za celovito krepitev in razširitev baze.
Zdaj bi se mnogi od vas spraševali, kaj točno so veliki podatki? Veliki podatki se uporabljajo za opis postopka resne računalniške moči, zlasti tistih, kot sta strojno učenje in umetno učenje pri zelo zapletenih in velikih naborih informacij. S kakšnimi informacijami se spopadajo veliki podatki? Veliko se spopada z vsemi informacijami, samo jih poimenujte. Z njim se lahko primerjajo stroški komunalnih storitev z meteorološkimi podatki za pridobivanje informacij o trendih in neučinkovitosti. Uporablja se lahko tudi za primerjavo informacij o lokaciji reševalnih vozil, skupaj z evidencami bolnikov in bolnišnicam pomaga pri bolj obveščenih odločitvah glede odzivnega časa in preživetja. Velike podatke lahko ljubitelji fitnesa uporabijo tudi za sledenje vadbe in števila kalorij, tako da lahko hitreje in bolj gladko dosežejo svoje cilje.
Ker so veliki podatki tako veliko polje z ogromnimi priložnostmi, je tudi na tem področju več možnosti za zaposlitev. Ta članek obravnava tri glavne zaposlitvene priložnosti, ki na področju velikih podatkov rastejo. Sem spadajo podatki, znanstveniki, podatkovni inženir in statistik.
Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
Razvojno polje znanstvenikov
Porast nove tehnologije v obliki velikih podatkov je posledično povzročil novo priložnost, imenovano data scientist. Naloga znanstvenika, ki se ukvarja s podatki, ni izključno povezana z velikimi podatkovnimi projekti, vendar je njihovo delo na tem področju brezplačno, saj so podatki sestavni del njihovih nalog in funkcij. Naloge znanstvenika, na katere se nanašajo osebni podatki, so se razvijale, ko so se dolžnosti in funkcije blagovnih znamk začele razvijati v hitro konkurenčnem okolju. Formalno usposabljanje je sestavni del, da postanemo podatkovni znanstvenik in to zahteva trdne temelje na nekaterih osnovnih področjih, kot so računalništvo in aplikacije, modeliranje, statistika, matematika in analitika. Znanstvenik podatkov se razlikuje od drugih običajnih strokovnjakov, saj ima močan poslovni občutek, ki je na splošno povezan z močnimi komunikacijskimi veščinami, ki jim pomagajo sporočiti svoje ugotovitve in vpoglede s poslovnimi in IT voditelji, tako da se lahko spopadejo z izzivi in zahtevami svoje panoge v uspešen način na eni strani in dodana vrednost na drugi strani.
Znanstvenik podatkov je nekdo, ki je izredno kreativen in radoveden in lahko na enostaven in poenostavljen način opazi vpoglede iz velikih količin podatkov. Je skoraj kot renesančni posameznik, ki resnično želi doseči velike spremembe v industriji in se tudi naučiti velikih stvari.
Tradicionalni analitiki podatkov bodo podatke na splošno gledali le iz enega vira, podatkovni znanstvenik pa je dovolj kompetenten za pregledovanje podatkov iz več različnih virov. S presejanjem vseh vrst podatkov ima podatkovni znanstvenik glavni cilj odkriti skrite vpoglede, kar jim lahko pomaga tudi pri konkurenčni prednosti. Znanstvenik podatkov ni samo odgovoren za zbiranje in poročanje podatkov, temveč jih proučuje iz različnih zornih kotov in priporoča blagovnim znamkam, kako lahko te podatke uporabijo za dosego svojih ciljev in tudi za ustvarjanje novih ciljev.
Podatkovni inženiring in njegova evolucija
Vloga podatkovnega inženirja se včasih prekriva z vlogo podatkovnega znanstvenika. To je predvsem zato, ker so njihova orodja in tehnike zelo podobna in imajo skoraj enak nabor funkcij v nekaterih podjetjih. Vendar pa se podatkovnemu inženiringu v več podjetjih reče tudi podatkovna infrastruktura ali podatkovna arhitektura. Glavne odgovornosti podatkovnega inženirja so zbiranje podatkov, shranjevanje podatkov in paketnega procesa ali obdelava v realnem času ter jih prek API-ja posredujejo podatkovnemu znanstveniku, ki jih zlahka razume in smiselno razume. Z drugimi besedami, podatkovni inženiring resnično pomaga znanosti o podatkih, da svoje delo opravljajo gladko in enostavno.
Trg je poln več orodij za velike podatke in vsako od njih opravlja edinstveno funkcijo. Pomembno je, da blagovna znamka uporablja določeno orodje, da doseže svoj cilj, ne pa dejstva, da je orodje trendno in priljubljeno v industriji. Zato morajo inženirji podatkov imeti trdno in trdno podlago na področju programskega inženiringa. Morajo se znati učinkovito uporabljati in uporabljati ta orodja ter jih tudi izboljšati, če je to takšno stanje. Skratka, dober in učinkovit podatkovni inženir bo obsežno in izčrpno seznanil z bazami podatkov ter je izkušen z najboljšimi inženirskimi praksami. Nekatere od teh praks vključujejo napake pri rokovanju in beleženju, spremljanje sistema, gradnjo cevovodov, ki so odporni na človeško maščobo, razumevanje postopka skaliranja med drugimi tehnikami in metodami.
Spretnosti, potrebne za uspešnost podatkovnih znanstvenikov
Postati podatkovni znanstvenik je zato veliko povpraševanje med veliko strokovnjaki. Hkrati je pomembno, da se tega spomnite, da izstopate med množico. Obstajajo določene spretnosti, ki bodo strokovnjakom pomagale pridobiti znanje, s pomočjo katerega bodo postali kompetentni v sektorju velikih podatkov.
-
Znanstveniki s podatki morajo imeti znanje o osnovnih orodjih
Preden pridobimo boljši pomen v industriji velikih podatkov, je treba obvladati osnovna orodja, povezana z velikimi podatki. To pomeni, da morajo strokovnjaki poglobljeno razumeti statistični programski jezik, kot sta R ali Python, na eni strani in jezik poizvedbe baze podatkov, kot je SQL, na drugi strani. Ti jeziki in spretnosti bodo strokovnjakom pomagali ustvariti močne temelje in s tem zgraditi tudi močno in uspešno kariero.
-
Znanstveniki s podatki morajo pravilno razumeti osnovne statistike
Osnovno razumevanje statistike je izredno pomembno za tiste, ki želijo bolje razumeti industrijo velikih podatkov. Številni znanstveniki podatkov se še vedno ne zavedajo pravilne definicije vrednosti p. Zato morajo biti znanstveniki podatkov seznanjeni s statističnimi testi, največjo verjetnostjo in med drugim. Poleg tega bodo stvari, kot sta strojno učenje in statistično znanje, koristne pri vseh prihodnjih učenjih. Zlasti statistika je zelo pomembna v primeru, da želite postati podjetja, ki temeljijo na podatkih. Medtem ko nekatera podjetja morda niso usmerjena na izdelke, je statistika nekaj pomembnega za vse blagovne znamke in podjetja iz sektorjev in gospodarstev.
-
Dober znanstvenik se mora zavedati različnih vidikov strojnega učenja
Če ste podatkovni znanstvenik, ki želi delati za veliko podjetje, potem boste morali sodelovati s podatki, ki so velikosti in strukture. Zato se morate zavedati, kako delati z metodami strojnega učenja. To vključuje različne elemente, kot so k-najbližji sosedje, naključni gozdovi, ansambelske metode, vse to so izrazi, ki dobivajo pomembnost med navdušenci nad strojnim učenjem. Čeprav se v knjižnicah R ali Python izvaja veliko tehnik, je strojno učenje dobro, čeprav ne povsem nujno. Pomembneje je razumeti široke poteze in jih uporabiti na primeren način.
-
Dober znanstvenik s podatki je spreten pri zajemu podatkov
Analiza podatkov ni tako preprosta, kot je videti in včasih, ko je količina podatkov velika, lahko postane težaven in zapleten postopek. Zato je izjemno pomembno in bistveno, da znanstveniki, ki se ukvarjajo s podatki, poznajo mote, da se spopadejo z nepopolnostmi podatkov, ki lahko med drugimi vprašanji vključujejo manjkajoče vrednosti, neskladno oblikovanje niza in oblikovanje datumov. Ta težava pri odpravljanju razlik v podatkih je ključnega pomena v malih in srednjih podjetjih ali v primerih, ko imajo podatki zelo pomembno vlogo pri delovanju podjetja. Povedano je, da bo strokovno znanje na področju izpisovanja podatkov pomagalo podatkovnim znanstvenikom pri uspešnem raziskovanju in uspešni karieri.
-
Dober znanstvenik s podatki bo imel močno sposobnost vizualizacije podatkov in komunikacijskih veščin
Vizualizacijske in komunikacijske veščine so nekatere najpomembnejše veščine, ki jih lahko ima podatkovni znanstvenik. To še posebej velja za nova podjetja, ki šele odkrivajo moč in moč velikih podatkov in njihovih aplikacij. Spretnosti komuniciranja so izredno pomembne, saj če podatkovni znanstvenik ne zna razložiti svojih ugotovitev in vpogledov, bo celoten postopek jalov. Ko znanstveniki s podatki lahko uspešno sporočijo prednosti velikih podatkov, lahko podjetjem pomagajo pri uresničevanju njihovih ciljev. Za vizualizacijo je izjemno pomembno, da se znanstveniki podatkov seznanijo z orodji za vizualizacijo podatkov, ki med drugim vključujejo ggplot in d3.js. Čeprav je vizualizacija pomembna, se morajo znanstveniki s podatki zavedati tudi načel, ki urejajo kodiranje podatkov in komunikacijskih informacij.
-
Dobro poznavanje programskega inženiringa bo dobro postalo inženirja podatkov
Znanstveniki s podatki, ki se zavedajo inženiringa, so ključnega pomena za rast majhnega podjetja. To je zato, ker bodo odgovorni za ravnanje z veliko beleženjem podatkov in bodo sčasoma spodbudili razvoj močnih in tehnološko dovršenih izdelkov, ki temeljijo na podatkih.
-
Razmišljanje podatkovnega znanstvenika je izredno pomembno
Vsa podjetja želijo zaposliti posameznike, ki so sposobni uspešno rešiti težave in izzive. Zato morajo biti kreativni, analitični in reševati težave v vseh situacijah. Z ustreznimi vprašanji in iskanjem ustreznih odgovorov lahko znanstveniki s podatki dosežejo vrhunec uspeha v svoji karieri.
Vloga in dolžnosti statistika
Medtem ko se naloge in vloge podatkovnega inženirja in podatkovnih znanstvenikov v več primerih prekrivajo, je vloga statistika razmeroma drugačna in edinstvena. Danes se svet lahko primerja s količinskim poljem. Številne panoge in podjetja so odvisni od podatkov in številčnih sklepov, da bi imeli smisel za različne vidike njihove rasti in razvoja. Podatki niso več samo številke, temveč številke, ki vsebujejo informacije, ki jih je mogoče razlagati na dinamičen način. Ta uporaba podatkov je posledično povzročila rast statistikov, ki imajo strokovno znanje na naslednjem področju:
1. Izdelava zanesljivih podatkov
2. Analiza podatkov, da je njihov pomen bolj jasen
3. Doseganje podatkov, da se iz njih lahko sklepajo trdni
Statističniki so potrebni v vseh možnih panogah in podjetjih. Na primer igrajo pomembno vlogo pri delovanju podjetja in industrije. Na tem področju so štiri glavna področja, ki zahtevajo strokovno znanje in izkušnje statistik, in sicer so proizvodnja, trženje, inženiring in statistično računanje. Pri proizvodnji statistiki pomagajo blagovnim znamkam oblikovati izdelke, ki izpolnjujejo pričakovanja kupca, zagotavljajo skladnost kakovosti in dolgoročno zagotavljajo stalno rast in razvoj. Z oblikovanjem novih izdelkov, vodenjem fokusnih skupin in zbiranjem povratnih informacij strank / kupcev statistiki pomagajo podjetjem analizirati prodajo in napovedati prihodnje trende ter s tem zagotavljajo boljše izpolnjevanje trženjskih ciljev.
Dobre in učinkovite statistične metode pomagajo inženirjem, da ustvarijo dosledne izdelke, odkrijejo težave, preden nastanejo, zmanjšajo kemične in druge odpadke in predvidijo življenjsko dobo določenega izdelka. Statistično računalništvo ponuja priložnosti z razvojem in razvojem programske opreme, tehnično podporo, testiranjem programske opreme, zagotavljanje kakovosti, izobraževanje, dokumentacija, trženje in prodaja med drugimi področji. Statistični podatki imajo pomembno vlogo tudi na področjih, kot sta zdravje in medicina, saj pomagajo spremljati in poročati o izbruhih bolezni, ustvarjati cepiva, preprečevati širjenje bolezni, med drugim pa je namenjen ustvarjanju boljšega zdravstvenega standarda za ljudi po vsem svetu.
Za zaključek ne glede na to, kateri podatki so področji, igrajo zelo pomembno vlogo in pomagajo olajšati in produktivnejše življenje v vseh sektorjih. Z ustvarjanjem novih priložnosti in reševanjem svetovnih izzivov energije, okolja in razvoja imajo veliki podatki ogromen potencial, da lahko svetu pomagajo odkriti nove priložnosti za rast in razvoj.