Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician - Velká data jsou více než pouhá dvě slova a explodují nebývalým způsobem. Roste z hlediska rychlosti, rozmanitosti a objemu nepředstavitelným tempem. Trvalo celý svět bouří a nyní je k dispozici v reálném čase, protože umožňuje značkám rychle a rychle generovat analytiku. S potenciálem změnit svět ovlivňuje velká analytika i vlády, společnosti, značky a akademické organizace. Změnou živobytí a způsobu, jakým lidé žijí svůj život, se velká data rychle vyvíjejí a mění se každý den.
Množství údajů na světě je nepředstavitelné a my se rovnáme litrům vody ve všech oceánech světa. Naučit se surfovat v tomto oceánu velkých dat pomůže společnostem využívat rozmanité příležitosti, které existují ve světě. Pokud jsou společnosti schopny získat informace ze surových dat a získat z nich cenné informace, mohou se značky lépe přizpůsobit trendům značek a podniknout kroky k posílení a rozšíření své základny komplexním způsobem.
Nyní by se mnozí z vás zajímali, co přesně jsou velká data? Velká data se používají k popisu procesu aplikace vážného počítačového výkonu, zejména těch, jako je strojové učení a umělé učení, na vysoce komplexní a velké soubory informací. Jaký druh informací se zabývá velkými daty? Velké se potýká se všemi druhy informací, stačí je pojmenovat. Může být použit pro srovnání nákladů na energie s meteorologickými daty k získání informací o trendech a neefektivnosti. Může být také použit k porovnání informací o poloze sanitek, spolu se záznamy o pacientech a pomoci nemocnicím provádět informovanější rozhodnutí o době odezvy a přežití. Velká data mohou také využít nadšenci fitness ke sledování jejich cvičení a počítání kalorií, aby mohli rychleji a plynuleji dosáhnout svých cílů.
Vzhledem k tomu, že velká data jsou tak velkým oborem s obrovskou příležitostí, existuje v této oblasti také více pracovních příležitostí. Tento článek se zabývá třemi hlavními pracovními příležitostmi, které rostou v popředí v oblasti velkých dat. Patří sem vědci s údaji, datový inženýr a statistik.
Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
Vyvíjející se pole vědců s údaji
Vzestup nové technologie ve formě velkých dat zase vedl k nárůstu nové příležitosti zvané datový vědec. I když práce datového vědce nesouvisí výhradně s velkými datovými projekty, jejich práce je v tomto oboru doplňková, protože data jsou nedílnou součástí jejich povinností a funkcí. Povinnosti a funkce vědce v oblasti dat se vyvíjely, protože povinnosti a funkce značek se začaly vyvíjet v rychle konkurenčním prostředí. Formální školení je nedílnou součástí stát se datovým vědcem, a to vyžaduje solidní základy v některých základních oblastech, jako je informatika a aplikace, modelování, statistika, matematika a analytika. Datový vědec se liší od ostatních běžných profesionálů, protože má silný obchodní smysl, který je obvykle spojen se silnými komunikačními schopnostmi, které jim pomáhají sdělovat své poznatky a poznatky s vedoucími pracovníky v oblasti IT a IT, aby mohli čelit výzvám a požadavkům svého odvětví v na jedné straně úspěšný způsob a na druhé straně přidanou hodnotu.
Datový vědec je někdo, kdo je nesmírně kreativní a zvědavý a dokáže snadno a zjednodušeně nahlédnout do velkého množství dat. Je to skoro jako renesanční jedinec, který má zájem o velké změny v oboru a také o učení velkých věcí.
Tradiční analytici dat se budou dívat na data obecně pouze z jednoho zdroje, vědec údajů je dostatečně schopný zkoumat data z více různých zdrojů. Prohledáváním všech druhů dat má datový vědec hlavní cíl odhalit skryté poznatky, což jim zase může pomoci získat konkurenční výhodu. Vědec údajů není odpovědný pouze za sběr a vykazování údajů, ale také je studuje z různých úhlů a doporučuje značkám, jak mohou uvedená data použít k dosažení svých cílů a cílů a také k vytvoření nových cílů.
Datové inženýrství a jeho vývoj
Role datového inženýra se někdy překrývá s rolí datového vědce. Je to hlavně proto, že jejich nástroje a techniky jsou velmi podobné a mají v některých společnostech téměř stejnou sadu funkcí. Datové inženýrství se však také nazývá datová infrastruktura nebo datová architektura ve více společnostech. Hlavní povinností datového inženýra je shromažďovat data, ukládat data a dávkový proces nebo je zpracovávat v reálném čase a předávat je přes API datovému vědci, který je snadno pochopí a dává jim smysl. Jinými slovy je to datové inženýrství, které skutečně pomáhá vědě o údajích vykonávat svou práci hladkým a snadným způsobem.
Trh je naplněn několika velkými datovými nástroji a každý z nich plní jedinečnou funkci. Je důležité, aby značka používala konkrétní nástroj k dosažení svého cíle, spíše než ke skutečnosti, že je tento nástroj v oboru módní a populární. Proto musí datoví inženýři mít pevnou a pevnou základnu v oblasti softwarového inženýrství. Musí být schopni se tyto nástroje učit a používat efektivním způsobem a v případě, že tomu tak bude, musí se také zlepšit. Stručně řečeno, dobrý a efektivní datový inženýr bude mít rozsáhlé a komplexní znalosti o databázích a umí osvědčené technické postupy. Některé z těchto postupů zahrnují chyby při manipulaci a protokolování, monitorování systému, budování potrubí, které tolerují lidský tuk, porozumění procesu škálování mimo jiné techniky a metody.
Dovednosti potřebné k tomu, aby se stali úspěšnými vědci v oblasti dat
Stát se datovým vědcem je proto mezi mnoha profesionály velmi žádoucí. Zároveň je důležité si uvědomit, že vyniknout v davu. Existují určité dovednosti, které odborníkům pomohou získat dovednosti, které jim pomohou stát se kompetentními v oblasti velkých dat.
-
Vědci údajů musí mít znalosti o základních nástrojích
Před získáním lepšího významu v odvětví velkých dat je důležité zvládnout základní nástroje související s velkými daty. To znamená, že profesionálové musí získat důkladné znalosti statistického programovacího jazyka, jako je R nebo Python na jedné straně, a databázového dotazovacího jazyka, jako je SQL na straně druhé. Tyto jazyky a dovednosti pomohou odborníkům vytvořit pevný základ, a tím také vybudovat silnou a úspěšnou kariéru.
-
Vědci údajů musí mít dostatečné znalosti základních statistik
Základní porozumění statistikám je nesmírně důležité pro ty jednotlivce, kteří chtějí lépe porozumět průmyslu velkých dat. Mnoho vědců s údaji si stále není vědomo správné definice hodnoty p. Proto si vědci s údaji musí být vědomi statistických testů, maximální pravděpodobnosti a distribuce mimo jiné. Navíc věci jako strojové učení a statistické znalosti se hodí během všech budoucích učení. Zejména statistika je nesmírně důležitá v případě, že chcete vytvořit společnosti založené na údajích. I když některé společnosti nemusí být řízeny produkty, statistika je něco, co je zásadní pro všechny značky a společnosti napříč odvětvími a ekonomikami.
-
Dobrý datový vědec si musí být vědom různých aspektů strojového učení
Pokud jste datový vědec, který chce pracovat pro velkou společnost, budete muset pracovat s daty, která jsou masivní co do velikosti a struktury. Proto je třeba vědět, jak pracovat s metodami strojového učení. To zahrnuje různé prvky, jako jsou k-nejbližší sousedé, náhodné lesy, metody souboru, to vše jsou pojmy, které získávají přední místo mezi nadšenci strojového učení. I když existuje mnoho technik implementovaných prostřednictvím knihoven R nebo Python, strojové učení je dobré, i když ne zcela nezbytné. Je důležitější porozumět širokým úderům a používat je vhodným způsobem.
-
Dobrý vědec v oblasti dat je zběhlý při přepisování dat
Analýza dat není tak jednoduchá, jak vypadá, a někdy, když je množství dat obrovské, může se stát obtížným a složitým procesem. Proto je nesmírně důležité a nezbytné, aby vědci v oblasti dat věděli, jak se vypořádat s nedokonalostmi v datech, které mohou mimo jiné zahrnovat chybějící hodnoty, nekonzistentní formátování řetězců, formátování data. Tento problém řešení nesrovnalostí v údajích má zásadní význam v malých a středních podnicích nebo v případech, kdy data hrají velmi důležitou roli ve fungování společnosti. Jak již bylo řečeno, odbornost v oblasti muggingu dat je něco, co pomůže vědcům s údaji úspěšně prozkoumat a rozvíjet svou kariéru.
-
Dobrý datový vědec bude mít silné vizualizace dat a komunikační schopnosti
Vizualizační a komunikační dovednosti jsou jedny z nejdůležitějších dovedností, které může dátový vědec k dispozici. To platí zejména pro nové společnosti, které právě objevují sílu a sílu velkých dat a jejich aplikací. Komunikační dovednosti jsou nesmírně důležité, protože pokud datový vědec není schopen vysvětlit svá zjištění a postřehy, celý proces bude zbytečný. Když mohou vědci v oblasti dat úspěšně sdělovat výhody velkých dat, mohou společnostem pomoci realizovat jejich cíle a cíle. Pokud jde o vizualizaci, je nesmírně důležité, aby vědci s daty byli obeznámeni s nástroji vizualizace dat, mezi které patří ggplot a d3.js. I když je vizualizace důležitá, vědci v oblasti dat si také musí být vědomi zásad, které upravují také kódování dat a komunikačních informací.
-
Dobrá znalost softwarového inženýrství obstojí v dobrém postavení datového inženýra
Vědci údajů, kteří jsou si vědomi strojírenství, jsou pro růst malé společnosti rozhodující. Je to proto, že budou odpovědné za zpracování velkého množství datových záznamů a nakonec pomohou vývoji silných a technologicky vyspělých produktů založených na údajích.
-
Myšlení na vědce v oblasti dat je nesmírně důležité
Všechny společnosti chtějí najmout jednotlivce, kteří jsou schopni úspěšně řešit problémy a výzvy. Proto by měli být kreativní, analytičtí a řešitelé problémů ve všech situacích. Vědci údajů mohou kladením relevantních otázek a hledáním příslušných odpovědí dosáhnout vrcholu své kariéry.
Role a povinnosti statistika
Zatímco povinnosti a role datového inženýra a datových vědců se ve více případech překrývají, role statistika je relativně odlišná a jedinečná. Dnes je svět srovnatelný s kvantitativním polem. Mnoho průmyslových odvětví a společností závisí na údajích a numerických úvahách, aby pochopily různé aspekty jejich růstu a rozvoje. Data již nejsou pouze čísla, ale čísla, která nesou informace, které lze interpretovat dynamickým způsobem. Toto použití údajů zase vedlo k nárůstu statistiků, jejichž odbornost spočívá v následující oblasti:
1. Výroba důvěryhodných dat
2. Analýzy dat tak, aby jejich význam byl jasnější
3. Odvodení dat, aby z nich bylo možné učinit spolehlivé závěry
Statistici jsou potřební ve všech možných odvětvích a společnostech. Například hrají důležitou roli ve fungování obchodu a průmyslu. V této oblasti existují čtyři hlavní oblasti, které vyžadují odborné znalosti statistika, a to výroba, marketing, strojírenství a statistické výpočty. Ve výrobě statistici pomáhají značkám navrhovat výrobky, které splňují očekávání zákazníka, zajišťují stálou kvalitu a dlouhodobě zajišťují neustálý růst a vývoj. Statistici pomáhají společnostem analyzovat prodej a předpovídat budoucí trendy tím, že navrhují nové produkty, provádějí cílové skupiny a shromažďují zpětnou vazbu od klientů / zákazníků, a tím zajišťují lepší plnění marketingových cílů.
Dobré a efektivní statistické metody pomáhají konstruktérům vytvářet konzistentní produkty, detekovat problémy dříve, než k nim dojde, minimalizovat chemické a jiné odpady a předpovídat životnost konkrétního produktu. Statistické výpočty poskytují příležitosti prostřednictvím vývoje a vývoje softwaru, technické podpory, testování softwaru, zajištění kvality, vzdělávání, dokumentace, marketing a prodej mimo jiné obory. Statistiky také hrají zásadní roli v oblastech, jako je zdraví a medicína, protože pomáhají monitorovat a hlásit ohniska nemocí, vytvářet vakcíny, zabránit šíření nemocí mezi mnoho dalších věcí, jejichž cílem je vytvořit lepší zdravotní standard pro lidi na celém světě.
Závěrem lze říci, že ať už je to jakékoli pole, data hrají velmi důležitou roli a pomáhají usnadnit život a zvýšit produktivitu ve všech odvětvích. Vytvářením nových příležitostí a řešením globálních výzev v oblasti energetiky, životního prostředí a rozvoje mají velká data obrovský potenciál, který pomůže světu objevit nové příležitosti pro růst a rozvoj.