Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician - Veliki podaci su više od dvije riječi i eksplodiraju na neviđen način. Raste u pogledu brzine, raznolikosti i volumena nezamislivim tempom. Oluja je preuzela cijeli svijet i sada je dostupna u stvarnom vremenu, omogućujući tako markama da brzo i brzo generiraju analitiku. S potencijalom za promjenu svijeta, velika analitika utječe na vlade, kompanije, marke i akademske organizacije. Promjenom načina života i načina na koji ljudi žive svoj život, veliki se podaci brzo razvijaju i mijenjaju, svakog dana.
Količina podataka u svijetu je nezamisliva i nama je jednaka litri vode u svim oceanima svijeta. Nauči se surfati ovim oceanom velikih podataka pomoći će tvrtkama da iskoriste više mogućnosti koje postoje u svijetu. Kad su tvrtke u stanju steći uvid iz neobrađenih podataka i dobivanjem vrijednih uvida u njih, robne marke mogu se bolje prilagoditi trendovima markera i poduzeti akcije na osnaživanju i proširivanju baze na sveobuhvatan način.
Sada bi se mnogi od vas pitali što su točno veliki podaci? Veliki podaci koriste se za opisivanje procesa primjene ozbiljne računalne snage, pogotovo one poput strojnog učenja i umjetnog učenja na vrlo složenim i velikim skupima informacija. Kakve se informacije bave velikim podacima? Velika se bavi svakakvim informacijama, samo ih ime. Može se koristiti za usporedbu troškova komunalnih službi s meteorološkim podacima kako bi se dobili podaci o trendovima i neučinkovitostima. Može se koristiti i za usporedbu podataka o položaju vozila hitne pomoći, zajedno s podacima o pacijentima i pomoći bolnicama da donose informiranije odluke o vremenu odziva i preživljavanju. Veliki podaci mogu koristiti i ljubitelji fitnessa za praćenje vježbanja i broja kalorija kako bi brži i glatkiji postigli svoje ciljeve.
Budući da su veliki podaci tako veliko polje s neizmjernim mogućnostima, na ovom polju se pojavljuju i brojne mogućnosti za posao. Ovaj se članak bavi trima glavnim prilikama za rad koje postaju sve važnije u području velikih podataka. Tu spadaju podaci znanstvenici, inženjeri podataka i statističari.
Data Scientist vs Data Engineer vs statističar
Evolucijsko polje znanstvenika s podacima
Porast nove tehnologije u obliku velikih podataka zauzvrat je doveo do pojave nove mogućnosti pod nazivom data dataentist. Iako se posao istraživača podataka ne odnosi isključivo na velike projekte podataka, njihov posao je besplatan za ovo područje jer su podaci sastavni dio njihovih dužnosti i funkcija. Dužnosti i funkcije znanstvenika za podatke razvijale su se kako su se dužnosti i funkcije marki počele razvijati u brzo konkurentnom okruženju. Formalno usavršavanje sastavni je dio postati znanstvenik o podacima i to zahtijeva solidne temelje u nekim osnovnim područjima kao što su informatika i aplikacije, modeliranje, statistika, matematika i analitika. Znanstvenik podataka razlikuje se od ostalih normalnih profesionalaca po tome što ima snažan poslovni smisao koji je općenito spojen s jakim komunikacijskim vještinama koje im pomažu u komuniciranju svojih otkrića i uvida s poslovnim i IT vođama kako bi mogli odgovoriti na izazove i zahtjeve svoje industrije u uspješan način s jedne strane i dodavanje vrijednosti s druge strane.
Znanstvenik podataka je netko tko je izuzetno kreativan i znatiželjan te može uočiti uvid u velike količine podataka na jednostavan i pojednostavljen način. Gotovo je poput renesansnog pojedinca koji stvarno želi postići velike promjene u industriji i naučiti velike stvari.
Tradicionalni analitičari podataka promatrat će podatke općenito samo iz jednog izvora, a znanstvenik podataka dovoljno je kompetentan da ispita podatke iz više različitih izvora. Proširivanjem svih vrsta podataka, znanstvenik s podacima ima glavni cilj otkrivanja skrivenih uvida, a to im zauzvrat može pomoći i da steknu konkurentsku prednost. Znanstvenik podataka nije samo odgovoran za prikupljanje i izvještavanje podataka, već ih proučava iz različitih kutova i preporučuje robnim markama kako te podatke mogu koristiti za postizanje svojih ciljeva i stvaranja novih ciljeva.
Inženjering podataka i njegova evolucija
Uloga inženjera podataka ponekad se preklapa s ulogom znanstvenika podataka. To je uglavnom zbog toga što su njihovi alati i tehnike vrlo slični i imaju gotovo isti skup funkcija u nekim tvrtkama. Međutim, inženjering podataka također se naziva podatkovna infrastruktura ili arhitektura podataka u više tvrtki. Glavne odgovornosti inženjera podataka jest prikupljanje podataka, pohranjivanje podataka i batch procesa ili ih obrađuje u stvarnom vremenu te ih putem API-ja prenose znanstvenicima s podacima koji ih mogu lako razumjeti i smisliti. Drugim riječima, podatkovni inženjering je taj koji doista pomaže znanosti znanosti da svoje poslove obavljaju glatko i lako.
Tržište je prepuno više alata s velikim podacima i svaki od njih obavlja jedinstvenu funkciju. Važno je da marka koristi određeni alat za postizanje svojih ciljeva, a ne da je alat moderan i popularan u industriji. Zato inženjeri podataka moraju imati čvrstu i čvrstu bazu na području softverskog inženjerstva. Moraju ih moći učinkovito naučiti i koristiti te alate, ali i poboljšati ih u slučaju da postoji takva situacija. Ukratko, dobar i učinkovit inženjer podataka imat će veliko i sveobuhvatno znanje o bazama podataka i dobro poznaje najbolje inženjerske prakse. Neke od tih praksi uključuju pogreške u rukovanju i zapisivanju, nadzor sustava, izgradnju cjevovoda koji podnose ljudske masnoće, razumijevanje postupka skaliranja među drugim tehnikama i metodama.
Vještine potrebne za postizanje uspješnih podataka
Stoga, kako bi postao znanstvenik za podatke, velika je potražnja među puno profesionalaca. Istodobno je važno to zapamtiti kako bi se isticali u gomili. Postoje određene vještine koje će profesionalcima pomoći da steknu vještine koje će im pomoći da postanu kompetentni u sektoru velikih podataka.
-
Znanstvenici s podacima moraju imati znanje o osnovnim alatima
Prije stjecanja bolje važnosti u industriji velikih podataka, važno je savladati osnovne alate koji se odnose na velike podatke. To znači da stručnjaci trebaju steći dubinsko razumijevanje statističkog programskog jezika poput R ili Python-a s jedne strane i jezika za upis u bazu podataka poput SQL-a s druge strane. Ovi jezici i vještine pomoći će profesionalcima da stvore snažne temelje, a samim time i da podignu jaku i uspješnu karijeru.
-
Znanstvenici s podacima moraju pravilno razumjeti osnovne statistike
Osnovno razumijevanje statistike izuzetno je važno za one pojedince koji žele bolje razumjeti industriju velikih podataka. Mnogi znanstvenici podataka još uvijek nisu svjesni ispravne definicije vrijednosti p. Zbog toga znanstvenici s podacima moraju biti svjesni statističkih testova, najveće vjerojatnosti i raspodjele između ostalog. Osim toga, stvari poput strojnog učenja i znanja statistike bit će korisne tijekom svih budućih učenja. Osobito je statistika izuzetno važna u slučaju da želite napraviti tvrtke koje se bave podacima. Iako neke tvrtke možda ne upravljaju proizvodima, statistika je nešto što je od vitalne važnosti za sve marke i tvrtke iz svih sektora i gospodarstava.
-
Dobar znanstvenik za podatke mora biti svjestan različitih aspekata strojnog učenja
Ako ste znanstvenik s podacima koji želi raditi u velikoj tvrtki, tada ćete trebati raditi s podacima ogromnih veličina i strukture. Zato morate biti svjesni kako raditi s metodama strojnog učenja. Ovo uključuje razne elemente poput k-najbližih susjeda, slučajnih šuma, metoda ansambla, sve su to pojmovi koji dobivaju na značaju među entuzijastima strojnog učenja. Iako postoje mnoge tehnike koje se primjenjuju kroz knjižnice R ili Python, strojno je učenje dobro, ali ne i potpuno nužno. Važnije je razumjeti široke poteze i koristiti ih na odgovarajući način.
-
Dobar znanstvenik sa podacima je spretan u prikupljanju podataka
Analiza podataka nije tako jednostavna kao što izgleda, a ponekad kada je količina podataka ogromna, može postati težak i složen proces. Zato je izuzetno važno i bitno da znanstvenici s podacima znaju kako se nositi s nesavršenostima podataka koji mogu uključivati nedostajuće vrijednosti, nedosljedno oblikovanje niza i oblikovanje datuma između ostalih pitanja. Ovaj problem rješavanja neusklađenosti podataka od vitalne je važnosti u malim i srednjim poduzećima ili u slučajevima kada podaci igraju vrlo važnu ulogu u funkcioniranju tvrtke. U skladu s tim, stručnost u prikupljanju podataka nešto je što će pomoći podatkovnim znanstvenicima da uspješno istraže i povećaju svoju karijeru.
-
Dobar istraživač podataka imat će snažne vizualizacije podataka i komunikacijske vještine
Vizualizacija i komunikacijske vještine neke su od najvažnijih vještina koje znanstvenik podataka može posjedovati. To se posebno odnosi na nove tvrtke, koje tek otkrivaju snagu i snagu velikih podataka i njihovih aplikacija. Komunikacijske vještine su izuzetno važne, jer ako podatkovni znanstvenik nije u stanju objasniti svoja otkrića i uvide, tada će cijeli proces biti uzaludan. Kada znanstvenici s podacima mogu uspješno priopćiti prednosti velikih podataka, mogu pomoći kompanijama da ostvare svoje ciljeve. Dolazeći do vizualizacije, izuzetno je važno da znanstvenici podataka budu upoznati s alatima za vizualizaciju podataka koji između ostalih uključuju ggplot i d3.js. Iako je vizualizacija važna, znanstvenici s podacima moraju također biti svjesni načela koja reguliraju kodiranje podataka i komunikacijske informacije.
-
Dobro poznavanje softverskog inženjerstva stajat će inženjer podataka u dobroj namjeri
Znanstvenici s podacima koji su svjesni inženjeringa presudni su za rast male tvrtke. To je zato što će oni biti odgovorni za rukovanje s puno evidentiranja podataka i na kraju će potpomoći razvoj snažnih i tehnološki naprednih proizvoda koji se temelje na podacima.
-
Razmišljanje znanstvenika o podacima izuzetno je važno
Sve tvrtke žele zaposliti pojedince koji su u stanju uspješno riješiti probleme i izazove. Zato oni u svim situacijama trebaju biti kreativni, analitični i rješavati probleme. Postavljajući relevantna pitanja i pronađući relevantne odgovore, znanstvenici s podacima mogu dostići vrhunac uspjeha u karijeri.
Uloga i dužnosti statističara
Dok se dužnosti i uloge inženjera podataka i znanstvenika podataka preklapaju u više slučajeva, jedan je uloga statističara relativno različita i jedinstvena. Danas se svijet može usporediti s kvantitativnim poljem. Mnoge industrije i tvrtke ovise o podacima i brojčanim obrazloženjima kako bi imale smisla za različite aspekte njihovog rasta i razvoja. Podaci više nisu samo brojevi, već brojevi koji nose informacije koje se mogu dinamički protumačiti. Ova upotreba podataka zauzvrat je dovela do rasta statističara koji imaju stručnost u sljedećem području:
1. Izrada podataka pouzdanih
2. Analiza podataka kako bi njihovo značenje bilo jasnije
3. Dohvat podataka tako da se iz njih mogu napraviti čvrsti zaključci
Statističari su potrebni u svakoj mogućoj industriji i tvrtki. Na primjer, oni igraju važnu ulogu u funkcioniranju tvrtke i industrije. U ovom su području četiri glavna područja za koja je potrebna stručnost statističara, a oni su proizvodnja, marketing, inženjering i statističko računanje. U proizvodnji, statističari pomažu markama da dizajniraju proizvode koji zadovoljavaju očekivanja kupca, osiguravaju dosljednost kvalitete i dugoročno osiguravaju kontinuirani rast i razvoj. Dizajniranjem novih proizvoda, provođenjem fokus grupa i prikupljanjem povratnih informacija klijenata / kupaca, statističari pomažu tvrtkama u analiziranju prodaje i predviđanju budućih trendova, osiguravajući tako bolje ispunjavanje marketinških ciljeva.
Dobre i učinkovite statističke metode pomažu inženjerima u stvaranju konzistentnih proizvoda, otkrivanju problema prije nego što nastanu, minimiziranju kemijskih i drugih otpada i predviđanju vijeka trajanja određenog proizvoda. Statističko računanje pruža mogućnosti razvijanjem dizajna i razvoja softvera, tehničke podrške, testiranja softvera, osiguranje kvalitete, obrazovanje, dokumentacija, marketing i prodaja između ostalih područja. Statistički podaci također igraju vitalnu ulogu u područjima kao što su zdravstvo i medicina pomažući u praćenju i izvještavanju o epidemiji bolesti, stvaranju cjepiva, sprječavanju širenja bolesti, među mnogim drugim stvarima koje su usmjerene na stvaranje boljeg zdravstvenog standarda za ljude širom svijeta.
Zaključno, kakvi god bili na terenu, podaci igraju vrlo važnu ulogu i pomažu u olakšavanju i produktivnosti života u svim sektorima. Stvaranjem novih prilika i rješavanjem globalnih izazova energije, okoliša i razvoja, veliki podaci imaju ogroman potencijal pomoći svijetu da otkrije nove mogućnosti za rast i razvoj.
