Data Scientist vs Data Engineer vs Statististician - Store data er mere end blot to ord og eksploderer på en hidtil uset måde. Det vokser med hensyn til hastighed, variation og volumen i et ufatteligt tempo. Det har taget hele verden med storm og er nu tilgængelig i realtid der ved at lade mærker generere analyser på en hurtig og hurtig måde. Med potentialet til at ændre verden påvirker store analyser også regeringer, virksomheder, mærker og akademiske organisationer. Ved at ændre levebrødet og den måde, hvorpå folk lever deres liv, udvikles og ændres big data hurtigt hver eneste dag.

Mængden af ​​data i verden er ufattelig, og vi er lig med liter vand i alle verdenshavene. At lære at surfe på dette hav af big data vil hjælpe virksomheder med at udnytte de mange muligheder, der findes i verden. Når virksomheder er i stand til at få indblik i rådata og ved at få værdifuld indsigt fra dem, kan mærker tilpasse sig bedre til markørtrendene og tage handlinger for at styrke og udvide deres base på en omfattende måde.

Nu vil mange af jer undre sig over, hvad der egentlig er big data? Big data bruges til at beskrive processen med at anvende seriøs computerkraft, især dem som maskinlæring og kunstig læring til meget komplekse og store sæt information. Hvilken slags information tackle big data? Big tackle alle slags oplysninger, bare skriv det. Det kan bruges til sammenligning af brugsudgifter med meteorologiske data til at få information om tendenser og ineffektivitet. Det kan også bruges til at sammenligne oplysninger om placering af ambulancer sammen med patientjournaler og hjælpe hospitaler med at træffe mere informerede valg om responstid og overlevelse. Big data kan også bruges af fitnessentusiaster til at spore deres træning og kaloritælling, så de kan nå deres mål på en hurtigere og mere jævn måde.

Da big data er et så stort felt med enorme muligheder, er der også flere jobmuligheder på dette felt. Denne artikel omhandler tre store jobmuligheder, der vokser fremtrædende inden for big data. Disse inkluderer dataforskere, dataingeniør og statistiker.

Data Scientist vs Data Engineer vs Statististician

Det udviklende felt for datavidenskabsmænd

Fremkomsten af ​​ny teknologi i form af big data har igen ført til fremkomsten af ​​en ny mulighed kaldet datavidenskabsmand. Mens en dataforskers job ikke udelukkende er relateret til big data-projekter, er deres job komplementært til dette felt, da data er en integreret del af deres opgaver og funktioner. En dataforskers opgaver og funktioner har udviklet sig, efterhånden som mærkenes opgaver og funktioner er begyndt at udvikle sig i et hurtigt konkurrencepræget miljø. Den formelle uddannelse er en integreret del af at blive en datavidenskabsmand, og dette kræver et solidt fundament inden for nogle grundlæggende områder som datalogi og applikationer, modellering, statistik, matematik og analyse. En datavidenskabsmand adskiller sig fra andre normale fagfolk, fordi han har en stærk forretningsforstand, der generelt er forbundet med stærke kommunikative færdigheder, der hjælper dem med at kommunikere deres fund og indsigt med forretnings- og it-ledere, så de kan imødegå deres brancheudfordringer og krav på den ene side en succes og på den anden side tilføje værdi.

En datavidenskabsmand er en person, der er ekstremt kreativ og nysgerrig og kan få øje på indsigt fra store mængder data på en let og forenklet måde. Det er næsten som et renæssanceindivid, der virkelig er opsat på at skabe store ændringer i branchen og lære store ting også.

En traditionel dataanalytikere vil generelt kun se på data fra en kilde, en dataforsker er kompetent nok til at undersøge data fra flere forskellige kilder. Ved at sile igennem alle slags data har en datavidenskabsmand et stort mål at opdage skjult indsigt, og dette kan igen hjælpe dem med at få konkurrencefordel. En datavidenskabsmand er ikke kun ansvarlig for at indsamle og rapportere data, men studerer dem også fra forskellige vinkler og anbefaler mærker, hvordan de kan bruge de nævnte data til at nå deres mål og mål samt skabe nye mål.

Datateknik og dens udvikling

Dataingeniørens rolle overlapper undertiden en dataforsker. Dette skyldes hovedsageligt, at deres værktøjer og teknikker er meget ens og har næsten det samme sæt funktioner i nogle virksomheder. Datateknik kaldes dog også datainfrastruktur eller dataarkitektur i flere virksomheder. En dataingeniørs hovedansvar er at indsamle data, gemme data og batchproces eller behandle dem i realtid og videresende dem gennem en API til en datavidenskabsmand, der let kan forstå og give mening af dem. Med andre ord er det datateknik, der virkelig hjælper datavidenskaben med at udføre deres job på en glat og nem måde.

Markedet er fyldt med flere big data-værktøjer, og hver af dem udfører en unik funktion. Det er vigtigt, at et brand bruger et bestemt værktøj til at nå deres mål snarere end det faktum, at værktøjet er trendy og populært inden for branchen. Derfor er dataingeniører nødt til at have en solid og solid base inden for software engineering. De skal være i stand til at lære og bruge disse værktøjer på en effektiv måde og også forbedre dem, hvis det er tilfældet. Kort sagt, en god og effektiv dataingeniør vil have en omfattende og omfattende viden om databaser og er dygtig til den bedste ingeniørpraksis. Nogle af disse fremgangsmåder inkluderer håndterings- og loggingsfejl, overvågning af systemet, bygning af rørledninger, der er menneskeligt fedttolerant, forståelse af skaleringsprocessen blandt andre teknikker og metoder.

Der kræves færdigheder for at blive succesrige dataforskere

At blive dataforsker er derfor meget efterspurgt blandt mange fagfolk. Samtidig er det vigtigt at huske, at man skiller sig ud i mængden. Der er visse færdigheder, der hjælper fagfolk med at få færdighederne til at hjælpe dem med at blive kompetente inden for big data-sektoren.

  • En datavidenskabsmand skal have viden om grundlæggende værktøjer

Før du får en bedre prominens i big data-branchen, er det vigtigt at mestre basale værktøjer, der er relateret til big data. Dette betyder, at fagfolk har brug for at få en dybdegående forståelse af statistisk programmeringssprog som R eller Python på den ene side og et databaseforespørgselssprog som SQL på den anden side. Disse sprog og færdigheder vil hjælpe fagfolk med at skabe et stærkt fundament og derved også opbygge en stærk og succesrig karriere.

  • En datavidenskabsmand skal have korrekt forståelse af grundlæggende statistikker

At have en grundlæggende forståelse af statistik er ekstremt vigtigt for de personer, der ønsker at få bedre forståelse af big data-industrien. Mange dataforskere er stadig ikke opmærksomme på den rigtige definition af p-værdi. Derfor er dataforskere nødt til at være opmærksomme på statistiske test, maksimal sandsynlighed, fordelinger blandt andet. Derudover vil ting som maskinindlæring og statistikviden være praktisk under alle fremtidige indlæringer. Statistik er især ekstremt vigtig, hvis du vil oprette datadrevne virksomheder. Mens nogle virksomheder muligvis ikke er produktdrevne, er statistik noget, der er afgørende for alle mærker og virksomheder på tværs af sektorer og økonomier.

  • En god dataforsker skal være opmærksom på de forskellige aspekter af maskinlæring

Hvis du er en dataforsker, der vil arbejde for et stort firma, skal du arbejde med data, der er enorme i størrelse og struktur. Derfor er du nødt til at være opmærksom på, hvordan du arbejder med maskinlæringsmetoder. Dette inkluderer forskellige elementer som k-nærmeste naboer, tilfældige skove, ensemblemetoder, alt dette er termer, der får fremtrædende rolle blandt maskinlæringsentusiaster. Selvom der er mange teknikker, der implementeres gennem R- eller Python-biblioteker, er maskinindlæring god, men ikke helt nødvendig. Det er vigtigere at forstå de brede streger og bruge dem på en passende måde.

  • En god dataforsker er dygtig til datamugling

Analyse af data er ikke så simpelt som det ser ud, og nogle gange når datamængden er enorm, kan det blive en vanskelig og kompleks proces. Derfor er det ekstremt vigtigt og vigtigt, at dataforskere ved, hvordan de skal håndtere ufuldkommenheder i data, der kan indeholde manglende værdier, inkonsekvent strengformatering, datoformatering blandt andre problemer. Dette problem med at håndtere uoverensstemmelser i data er en vigtig rolle i små og mellemstore virksomheder eller i tilfælde, hvor data spiller en meget vigtig rolle i virksomhedens funktion. Når det er sagt, er ekspertise inden for krusning af data noget, der vil hjælpe dataforskere med at udforske og vokse deres karriere på en vellykket måde.

  • En god dataforsker vil have stærk datavisualisering og kommunikationsevner

Visualiserings- og kommunikationsevner er nogle af de vigtigste færdigheder, som en dataforsker kan besidde. Dette gælder især for nye virksomheder, der bare opdager styrken og kraften i big data og dens applikationer. Kommunikationsfærdigheder er ekstremt vigtige, fordi hvis en dataforsker ikke er i stand til at forklare sine fund og indsigter, vil hele processen være nytteløs. Når dataforskere kan kommunikere fordelene ved big data på en succesrig måde, kan de hjælpe virksomheder med at realisere deres mål og målsætninger. Når det kommer til visualisering, er det ekstremt vigtigt, at dataforskere er bekendt med datavisualiseringsværktøjer, der bl.a. inkluderer ggplot og d3.js. Selvom visualisering er vigtig, skal dataforskere også være opmærksomme på de principper, der også regulerer kodning af data og kommunikationsinformation.

  • Et godt kendskab til software engineering vil stå en dataingeniør i god stand

En datavidenskabsmand, der er opmærksom på teknik, er kritisk for væksten i en lille virksomhed. Dette skyldes, at de vil være ansvarlige for at håndtere en masse datalogning og til sidst vil styre udviklingen af ​​stærke og teknologisk avancerede datadrevne produkter.

  • En dataforskers tankegang er ekstremt vigtig

Alle virksomheder ønsker at ansætte personer, der er i stand til at løse problemer og udfordringer på en vellykket måde. Derfor bør de være kreative, analytiske og problemløsere i alle situationer. Ved at stille relevante spørgsmål og finde relevante svar kan dataforskere nå toppen af ​​succes i deres karriere.

En statistikers rolle og pligter

Mens dataingeniørens og dataforskernes opgaver og roller overlapper hinanden i flere tilfælde end én, er statistikernes rolle relativt anderledes og unik. I dag kan verden sammenlignes med et kvantitativt felt. Mange brancher og virksomheder er afhængige af data og numeriske begrundelser for at give mening om forskellige aspekter af deres vækst og udvikling. Data er ikke længere kun tal, men tal, der bærer information, der kan fortolkes på en dynamisk måde. Denne brug af data har igen ført til vækst af statistikere, som ekspertise ligger inden for følgende felt:

1. Produktion af pålidelige data

2. Analyse af data, så deres betydning er klarere

3. Inferens af data, så der kan drages solide konklusioner fra dem

Statistikere er nødvendige i alle mulige brancher og virksomheder. For eksempel spiller de en vigtig rolle i virksomhedens og industriens funktion. Der er fire hovedområder på dette område, der kræver statistikernes ekspertise, og de er fremstilling, markedsføring, teknik og statistisk computing. I fremstillingen hjælper statistikere mærker med at designe produkter, der imødekommer kundens forventninger, sikre konsistens i kvalitet og sikre kontinuerlig vækst og udvikling i det lange løb. Ved at designe nye produkter, gennemføre fokusgrupper og samle feedback fra klienter / kunder hjælper statistikere virksomheder med at analysere salg og forudsige fremtidige tendenser og derved sikre bedre opfyldelse af markedsføringsmål.

Gode ​​og effektive statistiske metoder hjælper ingeniører med at skabe konsistente produkter, opdage problemer, inden de opstår, minimere kemisk og andet affald og forudsige produktlevetiden for et bestemt produkt. Statistisk computing giver muligheder ved at udvikle software-design og -udvikling, teknisk support, softwaretest, kvalitetssikring, uddannelse, dokumentation, marketing og salg blandt andre områder. Statistik spiller også en vigtig rolle på områder som sundhed og medicin ved at hjælpe med at overvåge og rapportere sygdomsudbrud, skabe vacciner, forhindre spredning af sygdomme blandt mange andre ting, der sigter mod at skabe en bedre sundhedsstandard for mennesker over hele kloden.

Afslutningsvis spiller data uanset felt en meget vigtig rolle, og det er med til at gøre livet lettere og mere produktivt for alle sektorer. Ved at skabe nye muligheder og tackle globale udfordringer med energi, miljø og udvikling har big data et enormt potentiale til at hjælpe verden med at opdage nye muligheder for vækst og udvikling.

Kategori:

Big Data