Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician - Великі дані - це лише два слова і вибухають безпрецедентно. Зростає з точки зору швидкості, різноманітності та обсягу немислимими темпами. Штурмом він зайняв увесь світ і тепер доступний у режимі реального часу, дозволяючи брендам швидко та швидко створювати аналітику. Маючи потенціал змінити світ, велика аналітика впливає на уряди, компанії, бренди та академічні організації. Змінюючи засоби існування та спосіб життя людей, великі дані швидко розвиваються та змінюються щодня.

Кількість даних у світі немислима, і ми дорівнює літрам води у всіх океанах світу. Навчитися шукати великі дані в цьому океані допоможе компаніям скористатися багатьма можливостями, які існують у світі. Коли компанії зможуть отримати уявлення про вихідні дані та отримати цінні відомості з них, бренди можуть краще адаптуватися до тенденцій маркетингу та вживати заходів для розширення можливостей та розширення своєї бази всебічно.

Тепер багато хто з вас буде цікаво, що саме є великими даними? Великі дані використовуються для опису процесу застосування серйозних комп'ютерних потужностей, особливо таких, як машинне навчання та штучне навчання до дуже складних і великих наборів інформації. З якою інформацією обробляються великі дані? Великі справи з усіма видами інформації, просто назвіть її. Він може бути використаний для порівняння витрат на комунальні послуги з метеорологічними даними для отримання інформації про тенденції та неефективність. Він також може бути використаний для порівняння інформації про розташування автомобілів швидкої допомоги, а також записів пацієнтів та надання допомоги лікарням зробити більш усвідомлений вибір щодо часу реагування та виживання. Великі дані також можуть бути використані любителями фітнесу для відстеження їх фізичних вправ та кількості калорій, щоб вони швидше та плавніше досягали своїх цілей.

Оскільки великі дані - це таке велике поле з величезними можливостями, в цьому полі є також багато можливостей для роботи. У цій статті розглядаються три основні можливості роботи, які зростають у популярності у галузі великих даних. Сюди входять дані вчені, інженер даних та статистик.

Data Scientist vs Data Engineer проти статистиків

Еволюційне поле науковців даних

Зростання нової технології у вигляді великих даних у свою чергу призвело до появи нової можливості під назвою вчений даних. Незважаючи на те, що робота науковця не пов'язана виключно з великими проектами даних, їхня робота є додатковою у цій галузі, оскільки дані є невід'ємною частиною їхніх обов'язків та функцій. Обов'язки та функції вченого, що розвиваються, еволюціонували, коли обов'язки та функції брендів почали розвиватися у швидко конкурентному середовищі. Офіційна підготовка є невід'ємною частиною стати науковцем даних, і для цього потрібна міцна основа в деяких основних сферах, таких як інформатика та програми, моделювання, статистика, математика та аналітика. Науковець даних відрізняється від інших звичайних професіоналів тим, що володіє сильним почуттям у бізнесі, яке, як правило, поєднується з сильними комунікативними навичками, які допомагають їм повідомляти свої висновки та уявлення з лідерами бізнесу та ІТ, щоб вони могли вирішити виклики та вимоги своєї галузі в успішний спосіб з однієї сторони та додавання вартості з іншого боку.

Науковець даних - це людина, яка надзвичайно креативна і допитлива, і може легко і просто спрощувати уявлення про велику кількість даних. Це майже як ренесансний індивід, який дійсно прагне до великих змін у галузі та до вивчення великих речей.

Традиційні аналітики даних будуть дивитись на дані, як правило, лише з одного джерела, науковець даних є достатньо компетентним для вивчення даних з різних розрізнених джерел. Просіюючи всілякі дані, науковець даних має головну мету - виявити приховані уявлення, а це, в свою чергу, може допомогти їм отримати також конкурентну перевагу. Науковець даних не тільки несе відповідальність за збір та звітування даних, але також вивчає їх з різних точок зору і рекомендує брендам, як вони можуть використовувати ці дані для досягнення своїх цілей та завдань, а також створювати нові цілі.

Інженерія даних та її еволюція

Роль інженера даних іноді перетинає роль науковця з даними. Це головним чином тому, що їх інструменти та методи дуже схожі та мають майже однаковий набір функцій у деяких компаніях. Однак інженерією даних також називають інфраструктуру даних або архітектуру даних у багатьох компаніях. Основні обов'язки інженера даних - збирати дані, зберігати дані та пакетний процес або обробляти їх у режимі реального часу та передавати їх через API інформатологу, який може їх легко зрозуміти та осмислити. Іншими словами, саме інженерія даних по-справжньому допомагає науковій роботі даних виконувати свої завдання плавно і легко.

Ринок заповнений безліччю інструментів великих даних і кожен з них виконує унікальну функцію. Важливо, щоб бренд використовував певний інструмент для досягнення своєї мети, а не того, що цей інструмент є модним і популярним у галузі. Ось чому інженерам даних потрібно мати міцну і міцну базу в галузі інженерії програмного забезпечення. Вони повинні вміти ефективно вивчати та використовувати ці інструменти, а також покращувати їх у випадку, якщо така ситуація є. Коротше кажучи, хороший та ефективний інженер даних буде мати широкі та всебічні знання про бази даних та володіє кращими інженерними методами. Деякі з цих практик включають помилки в обробці та реєстрації, моніторинг системи, побудова трубопроводів, що мають толерантність до жирових речовин людини, розуміння процесу масштабування серед інших методик та методів.

Навички, необхідні, щоб стати успішними науковцями

Тому стати науковцем даних є дуже затребуваним серед багатьох професіоналів. При цьому важливо пам’ятати, що виділятися в натовпі. Існують певні навички, які допоможуть професіоналам здобути навички, які допоможуть їм стати компетентними у секторі великих даних.

  • Вчені повинні мати знання про основні інструменти

Перш ніж отримати кращу популярність у галузі великих даних, важливо освоїти основні інструменти, пов'язані з великими даними. Це означає, що професіоналам потрібно глибше розуміти таку мову статистичного програмування, як R або Python, з одного боку, та мову запиту бази даних, як SQL, з іншого. Ці мови та навички допоможуть професіоналам створити міцний фундамент і тим самим створити міцну та успішну кар’єру.

  • Вчені повинні мати належне розуміння основних статистичних даних

Базове розуміння статистики є надзвичайно важливим для тих людей, які хочуть краще зрозуміти галузь великих даних. Багато вчених даних досі не знають правильного визначення значення p. Ось чому вченим для даних необхідно знати статистичні тести, максимальну ймовірність, розподіл серед іншого. Крім того, такі речі, як машинне навчання та знання статистики, стануть у нагоді протягом усіх майбутніх навчань. Зокрема, статистика є надзвичайно важливою у випадку, якщо ви хочете зробити компанії, керовані даними. Незважаючи на те, що деякі компанії можуть не орієнтуватися на продукцію, статистика є важливою для всіх брендів та компаній у секторах та економіках.

  • Хороший науковець з інформацією повинен знати про різні аспекти машинного навчання

Якщо ви - науковець, який хоче працювати у великій компанії, тоді вам знадобиться працювати з масовими за розмірами та структурою даними. Ось чому потрібно знати, як працювати з методами машинного навчання. Сюди входять різні елементи, такі як k-найближчі сусіди, випадкові ліси, ансамблеві методи, все це терміни, які набувають широкого значення серед любителів машинного навчання. Хоча існує багато методів, що реалізуються через бібліотеки R або Python, машинне навчання добре, хоча і не зовсім важливо. Важливіше зрозуміти широкі штрихи та використовувати їх відповідним чином.

  • Хороший науковець з даних досвідчений в обробці даних

Аналіз даних не такий простий, як здається, а іноді, коли обсяг даних величезний, це може стати важким і складним процесом. Ось чому вкрай важливо і важливо, щоб вчені з даних знали мотику, щоб боротися з недосконалістю даних, які можуть включати відсутні значення, невідповідність форматування рядків, форматування дати серед інших питань. Ця проблема подолання розбіжностей у даних є життєво важливою роллю малих та середніх компаній або у випадках, коли дані відіграють дуже важливу роль у функціонуванні компанії. Незважаючи на це, досвід в області збору даних - це те, що допоможе вченим, які працюють з даними, успішно досліджувати та розвивати свою кар’єру.

  • Хороший науковець даних буде мати сильну візуалізацію даних та навички спілкування

Візуалізація та навички спілкування - одні з найважливіших навичок, якими може володіти науковець. Особливо це стосується нових компаній, які лише виявляють силу та потужність великих даних та їх застосувань. Навички спілкування є надзвичайно важливими, оскільки якщо науковець не зможе пояснити свої висновки та уявлення, то весь процес буде марним. Коли науковці можуть успішно передавати переваги великих даних, вони можуть допомогти компаніям реалізувати свої цілі та завдання. Приступаючи до візуалізації, надзвичайно важливо, щоб науковці ознайомилися з інструментами візуалізації даних, які включають ggplot та d3.js серед інших. Хоча візуалізація є важливою, вчені даних також повинні знати про принципи, що регулюють кодування даних і комунікаційної інформації.

  • Хороші знання інженерії програмного забезпечення витримають інженера даних

Вчені, які знають про техніку, мають вирішальне значення для зростання невеликої компанії. Це тому, що вони будуть нести відповідальність за обробку великої кількості даних і, врешті-решт, сприятимуть розвитку сильних та технологічно розвинених даних, керованих даними.

  • Мислення дослідника даних є надзвичайно важливим

Усі компанії хочуть найняти людей, які здатні успішно вирішувати проблеми та проблеми. Ось чому вони повинні бути творчими, аналітичними та вирішувати проблеми у всіх ситуаціях. Задаючи відповідні запитання та знаходячи відповідні відповіді, науковці можуть досягти вершини успіху у своїй кар’єрі.

Роль та обов'язки статистика

У той час як обов'язки та ролі інженера даних та науковців даних збігаються у більшій кількості випадків, ніж одна, роль статистика порівняно інша і унікальна. Сьогодні світ можна порівняти з кількісним полем. Багато галузей та компаній залежать від даних та чисельних міркувань, щоб мати сенс у різних аспектах їхнього росту та розвитку. Дані - це не просто числа, а числа, які несуть інформацію, яка може інтерпретуватися динамічно. Таке використання даних, у свою чергу, призвело до зростання статистиків, які мають досвід у наступній галузі:

1. Виробництво достовірних даних

2. Аналіз даних, щоб їх значення було зрозумілішим

3. Висновок даних, щоб з них можна зробити ґрунтовні висновки

Статистики потрібні у всій можливій галузі та компанії. Наприклад, вони відіграють важливу роль у функціонуванні бізнесу та галузей. У цій галузі є чотири основні сфери, які потребують знань статистиків, і це виробництво, маркетинг, інженерія та статистичні обчислення. На виробництві статистики допомагають брендам розробляти продукцію, що відповідає очікуванням замовника, забезпечують узгодженість якості та забезпечують постійне зростання та розвиток у довгостроковій перспективі. Розробляючи нові продукти, проводячи фокус-групи та збираючи відгуки клієнтів / замовників, статистики допомагають компаніям аналізувати продажі та прогнозувати майбутні тенденції, забезпечуючи тим самим кращу реалізацію маркетингових цілей.

Хороші та ефективні статистичні методи допомагають інженерам створювати послідовну продукцію, виявляти проблеми до їх виникнення, мінімізувати хімічні та інші відходи та прогнозувати термін служби конкретного продукту. Статистичні обчислення надають можливості шляхом розробки та розробки програмного забезпечення, технічної підтримки, тестування програмного забезпечення, забезпечення якості, освіта, документація, маркетинг та продажі серед інших сфер. Статистика також відіграє життєво важливу роль у таких сферах, як здоров'я та медицина, допомагаючи контролювати та повідомляти про спалахи хвороб, створювати вакцини, запобігати поширенню захворювань серед багатьох інших речей, спрямованих на створення кращих стандартів здоров'я для людей по всьому світу.

На закінчення, як би це не було, дані відіграють дуже важливу роль і допомагають зробити життя простішим та продуктивнішим для всіх секторів. Створюючи нові можливості та вирішуючи глобальні виклики в галузі енергетики, довкілля та розвитку, великі дані мають величезний потенціал, щоб допомогти світові відкрити нові можливості для зростання та розвитку.

Категорія:

Великі дані