Data Scientist срещу Data Engineer срещу Statistician - Големите данни са повече от две думи и експлодират по безпрецедентен начин. Той се разраства по отношение на скоростта, разнообразието и обема с невъобразими темпове. Той завладя целия свят с буря и сега е достъпен в реално време, като позволява на марките да генерират анализи бързо и бързо. С потенциала да промени света, голямата анализа влияе върху правителствата, компаниите, марките и академичните организации. С промяната на поминъка и начина, по който хората живеят живота си, големите данни бързо се развиват и променят всеки ден.

Количеството данни в света е немислимо и ни е равно на литри вода във всички океани по света. Научаването да сърфирате в този океан от големи данни ще помогне на компаниите да се възползват от множеството възможности, които съществуват в света. Когато компаниите са в състояние да получат представа от сурови данни и като получат ценна информация от тях, марките могат да се адаптират по-добре към тенденциите на маркерите и да предприемат действия за овластяване и разширяване на базата си по всеобхватен начин.

Сега много от вас биха се чудили какво точно представляват големите данни? Големите данни се използват за описване на процеса на прилагане на сериозна компютърна мощност, особено такива като машинно обучение и изкуствено обучение към изключително сложни и големи набори от информация. Какъв вид информация се справя с големите данни? Големи се справят с всякакъв вид информация, просто я наречете. Може да се използва за сравнение на разходите за комунални услуги с метеорологичните данни за получаване на информация за тенденциите и неефективността. Може да се използва и за сравняване на информация за местоположението на линейките, заедно с досиетата на пациентите и да помогне на болниците да направят по-информиран избор за времето за реакция и преживяемостта. Големите данни могат да се използват и от любителите на фитнеса, за да проследят упражненията и броя на калориите, така че да постигнат целите си по-бързо и гладко.

Тъй като големите данни са толкова голямо поле с огромни възможности, има много възможности за работа и в тази област. Тази статия се занимава с три основни възможности за работа, които нарастват в известността в областта на големите данни. Те включват учени с данни, инженер на данни и статистик.

Data Scientist срещу Data Engineer срещу Statistician

Еволюциониращото поле на учените с данни

Възходът на нова технология под формата на големи данни доведе от своя страна до появата на нова възможност, наречена учен с данни. Докато работата на учен с данни не е свързана изключително с големи проекти за данни, тяхната работа е допълваща в тази област, тъй като данните са неразделна част от техните задължения и функции. Задълженията и функциите на учения за данни са се развили, тъй като задълженията и функциите на марките са започнали да се развиват в бързо конкурентна среда. Официалното обучение е неразделна част от превръщането в учен с данни и това изисква солидна основа в някои основни области като компютърни науки и приложения, моделиране, статистика, математика и аналитика. Изследователят на данни е различен от другите нормални професионалисти, тъй като има силен бизнес усет, който обикновено е съчетан със силни комуникативни умения, които им помагат да предадат своите констатации и разбирания с бизнес и ИТ лидерите, така че да могат да посрещнат предизвикателствата и изискванията на своята индустрия в успешен начин от една страна и добавяне на стойност от друга страна.

Изследователят на данни е човек, който е изключително креативен и любопитен и може да забележи прозрения от големи количества данни по лесен и опростен начин. Това е почти като ренесансов индивид, който наистина иска да доведе до големи промени в индустрията и да научи и големи неща.

Традиционните анализатори на данни ще разглеждат данните като цяло само от един източник, информатологът е достатъчно компетентен да изследва данни от множество различни източници. Чрез пресяване на всички видове данни, ученият с данни има основна цел да открие скрити прозрения и това от своя страна може да им помогне да получат и конкурентно предимство. Изследователят на данни не само отговаря за събирането и отчитането на данни, но също така ги изучава от различни ъгли и препоръчва на марките как да използват тези данни за постигане на своите цели и задачи, както и за създаване на нови цели.

Инженеринг на данни и нейната еволюция

Ролята на инженера за данни понякога се припокрива с тази на учен с данни. Това се дължи основно на това, че техните инструменти и техники са много сходни и имат почти еднакъв набор от функции в някои компании. Инженерингът на данни обаче се нарича още инфраструктура за данни или архитектура на данни в множество компании. Основните отговорности на инженера за данни са да събира данни, да съхранява данни и да обработва партиди или да ги обработва в реално време и да ги препредава чрез API на информационен учен, който лесно може да ги разбере и осмисли. С други думи, именно инженерингът на данни наистина помага на научните данни да изпълняват задачите си гладко и лесно.

Пазарът е изпълнен с множество инструменти за големи данни и всеки от тях изпълнява уникална функция. Важно е марката да използва определен инструмент, за да постигне целта си, а не факта, че инструментът е модерен и популярен в индустрията. Ето защо инженерите на данни трябва да имат солидна и твърда база в областта на софтуерното инженерство. Те трябва да могат да научат и използват тези инструменти по ефективен начин, както и да ги подобрят в случай, че това е положението. Накратко, един добър и ефикасен инженер за данни ще притежава огромни и изчерпателни познания за базите данни и е специалист в най-добрите инженерни практики. Някои от тези практики включват грешки при обработка и регистриране, наблюдение на системата, изграждане на тръбопроводи, които са толерантни към човешките мазнини, разбиране на процеса на мащабиране сред другите техники и методи.

Умения, необходими, за да станат успешни учени по данни

Следователно да станем учен с данни е много търсено сред много професионалисти. В същото време е важно да запомните това, за да се откроите сред тълпата. Има определени умения, които ще помогнат на професионалистите да придобият умения, за да им помогнат да станат компетентни в сектора на големите данни.

  • Учените за данни трябва да имат познания в основните инструменти

Преди да придобиете по-голяма известност в индустрията с големи данни, е важно да овладеете основни инструменти, свързани с големите данни. Това означава, че специалистите трябва да придобият задълбочено разбиране на статистически език за програмиране като R или Python от една страна и език за заявка на база данни като SQL, от друга страна. Тези езици и умения ще помогнат на професионалистите да създадат здрава основа и по този начин да изградят силна и успешна кариера.

  • Учените за данни трябва да имат правилно разбиране на основните статистически данни

Основното разбиране на статистиката е изключително важно за тези хора, които искат да получат по-добро разбиране на индустрията с големи данни. Много учени по данни все още не са наясно с правилната дефиниция на p стойността. Ето защо учените с данни трябва да са запознати със статистически тестове, максимална вероятност и разпределения между другото. В допълнение, неща като машинно обучение и знания за статистиката ще ви бъдат полезни по време на всички бъдещи обучения. По-специално статистиката е изключително важна в случай, че искате да направите компании, управлявани от данни. Макар че някои компании може да не са задвижвани от продукти, статистиката е нещо, което е жизненоважно за всички марки и компании от сектори и икономики.

  • Добрият учен с данни трябва да е наясно с различните аспекти на машинното обучение

Ако сте учен с данни, който иска да работи в голяма компания, тогава ще трябва да работите с масивни по размер и структура данни. Ето защо трябва да знаете как да работите с методите за машинно обучение. Това включва различни елементи като k-близки съседи, произволни гори, ансамблови методи, всичко това са термини, които придобиват известност сред любителите на машинното обучение. Въпреки че има много техники, които се прилагат чрез библиотеки R или Python, машинното обучение е добро, макар и не напълно съществено. По-важно е да разберете широките удари и да ги използвате по подходящ начин.

  • Добрият учен с данни е умел в преглеждането на данни

Анализът на данните не е толкова прост, колкото изглежда, а понякога, когато количеството данни е огромно, може да се превърне в труден и сложен процес. Ето защо е изключително важно и съществено учените с данни да знаят мотиви, за да се справят с несъвършенствата в данните, които могат да включват липсващи стойности, несъответстващо форматиране на низове и форматиране на датата сред други проблеми. Този проблем за справяне с несъответствията в данните е жизненоважна роля в малките и средните компании или в случаите, когато данните играят много важна роля във функционирането на компанията. Като се има предвид, опитът в извличането на данни е нещо, което ще помогне на данните учени да изследват и развиват успешно своята кариера.

  • Добрият учен с данни ще има силни умения за визуализация на данни и комуникация

Уменията за визуализация и комуникация са едни от най-важните умения, които може да притежава ученът по данни. Това важи особено за новите компании, които тепърва откриват силата и силата на големите данни и техните приложения. Комуникационните умения са изключително важни, защото ако информатологът не е в състояние да обясни своите констатации и прозрения, тогава целият процес ще бъде безполезен. Когато учените по данни могат да съобщават успехите на големите данни по успешен начин, те могат да помогнат на компаниите да реализират своите цели и задачи. За визуализацията е изключително важно учените на данни да са запознати с инструментите за визуализация на данни, които включват ggplot и d3.js. Въпреки че визуализацията е важна, учените по данни трябва да знаят и принципите, които управляват кодирането на данни и комуникационна информация.

  • Доброто познаване на софтуерното инженерство ще бъде добър инженер на данни

Учените за данни, които са запознати с инженеринга, са от решаващо значение за растежа на малка компания. Това е така, защото те ще бъдат отговорни за обработката на много регистрация на данни и в крайна сметка ще помогнат за разработването на силни и технологично усъвършенствани продукти, управлявани от данни.

  • Мисленето на учен с данни е изключително важно

Всички компании искат да наемат лица, които са в състояние да решават проблемите и предизвикателствата по успешен начин. Ето защо те трябва да бъдат творчески, аналитични и решаващи проблеми във всички ситуации. Като задават съответните въпроси и намират подходящи отговори, учените с данни могат да достигнат върха на успеха в своята кариера.

Ролята и задълженията на статистиката

Докато задълженията и ролите на инженера на данни и учени по данни се припокриват в повече от един случай, ролята на статистиката е сравнително различна и уникална. Днес светът може да се сравни с количествено поле. Много отрасли и компании зависят от данните и числените разсъждения, за да имат смисъл от различни аспекти на техния растеж и развитие. Данните вече не са просто числа, а числа, които носят информация, която може да се интерпретира динамично. Това използване на данни от своя страна доведе до растеж на статистиците, които имат знания в следната област:

1. Изготвяне на надеждни данни

2. Анализ на данните, така че значението им да е по-ясно

3. Извличане на данни, така че да се правят солидни изводи от тях

Статистиците са необходими във всяка възможна индустрия и компания. Например те играят важна роля във функционирането на бизнеса и индустриите. В тази област има четири основни области, които изискват експертния опит на статистиците и те са производство, маркетинг, инженеринг и статистически изчисления. При производството статистиците помагат на марките да проектират продукти, които отговарят на очакванията на клиента, гарантират последователност на качеството и гарантират непрекъснат растеж и развитие в дългосрочен план. Чрез проектирането на нови продукти, провеждането на фокус групи и събирането на отзиви на клиенти / клиенти, статистиците помагат на компаниите да анализират продажбите и да прогнозират бъдещите тенденции, като по този начин гарантират по-доброто изпълнение на маркетинговите цели.

Добрите и ефективни статистически методи помагат на инженерите да създават последователни продукти, да откриват проблеми, преди те да възникнат, да минимизират химическите и други отпадъци и да предскажат живота на продукта на определен продукт. Статистическите изчисления предоставят възможности чрез разработване на софтуерна разработка и разработка, техническа поддръжка, тестване на софтуер и др. осигуряване на качество, образование, документация, маркетинг и продажби сред други области. Статистиката също играе жизненоважна роля в области като здравеопазването и медицината, като помага за наблюдение и докладване на огнища на болести, създаване на ваксини, предотвратяване на разпространението на болести сред много други неща, които са насочени към създаване на по-добър здравен стандарт за хората по целия свят.

В заключение, каквото и да е полето, данните играят много важна роля и помагат да се направи животът по-лесен и по-продуктивен за всички сектори. Чрез създаването на нови възможности и справянето с глобалните предизвикателства в областта на енергетиката, околната среда и развитието, големите данни имат огромен потенциал да помогнат на света да открие нови възможности за растеж и развитие.

Категория:

Голяма информация