Data Scientist vs Data Engineer vs Statististician - Big data er mer enn bare to ord og eksploderer på en enestående måte. Den vokser i form av hastighet, variasjon og volum i et utenkelig tempo. Den har tatt hele verden med storm og er nå tilgjengelig i sanntid, der ved å la merkevarer generere analyser på en rask og rask måte. Med potensialet for å forandre verden påvirker også store analyser myndigheter, selskaper, merkevarer og akademiske organisasjoner. Ved å endre levebrødet og måten menneskene lever på, utvikles og endres big data raskt hver eneste dag.

Mengden data i verden er utenkelig og oss lik liter vann i alle verdens hav. Å lære å surfe på dette hav av big data vil hjelpe selskaper å benytte seg av de mange mulighetene som finnes i verden. Når selskaper kan få innsikt fra rå data og ved å få verdifull innsikt fra dem, kan merkevarer tilpasse seg bedre til markørtrendene og iverksette tiltak for å styrke og utvide sin base på en omfattende måte.

Nå, mange av dere lurer på hva som egentlig er big data? Big data brukes til å beskrive prosessen med å bruke seriøs datamaskinkraft, spesielt de som maskinlæring og kunstig læring til svært komplekse og store sett med informasjon. Hva slags informasjon takler big data? Big takler all slags informasjon, bare velg den. Den kan brukes til å sammenligne brukskostnader med meteorologiske data for å få informasjon om trender og ineffektivitet. Det kan også brukes til å sammenligne informasjon om plasseringen av ambulanser, sammen med pasientjournaler og hjelpe sykehus med å ta mer informerte valg om responstid og overlevelse. Big data kan også brukes av treningsentusiaster for å spore trening og kaloritelling, slik at de kan nå sine mål på en raskere og jevnere måte.

Fordi big data er et så stort felt med enorme muligheter, er det flere jobbmuligheter også i dette feltet. Denne artikkelen omhandler tre store jobbmuligheter som vokser fremtredende innen big data. Disse inkluderer dataforskere, dataingeniør og statistiker.

Data Scientist vs Data Engineer vs Statististician

Det utviklende feltet av dataforskere

Fremveksten av ny teknologi i form av big data har igjen ført til fremveksten av en ny mulighet kalt data scientist. Mens jobben til en dataforsker ikke utelukkende er relatert til big data-prosjekter, er jobben deres gratis i dette feltet ettersom data er en integrert del av deres oppgaver og funksjoner. En dataforskers plikter og funksjoner har utviklet seg etter hvert som pliktene og funksjonene til merkevarer har begynt å utvikle seg i et raskt konkurrerende miljø. Den formelle opplæringen er en integrert del av å bli dataforsker, og dette krever et solid fundament i noen grunnleggende felt som informatikk og applikasjoner, modellering, statistikk, matematikk og analyse. En dataforsker er forskjellig fra andre normale fagpersoner fordi han har en sterk forretningsfølelse som vanligvis er kombinert med sterke kommunikative ferdigheter som hjelper dem å kommunisere sine funn og innsikt med forretnings- og IT-ledere, slik at de kan møte utfordringene og kravene til deres bransje i på en vellykket måte på den ene siden og tilføre verdi på den andre siden.

En dataforsker er noen som er ekstremt kreative og nysgjerrige, og kan se innsikt fra store datamengder på en enkel og forenklet måte. Det er nesten som et renessanseindivid som virkelig er opptatt av å få til store endringer i bransjen og lære store ting også.

En tradisjonell dataanalytiker vil se på data generelt bare fra en kilde, en dataforsker er kompetent nok til å undersøke data fra flere forskjellige kilder. Ved å sile gjennom alle slags data har en dataforsker et hovedmål å oppdage skjult innsikt, og dette kan igjen hjelpe dem å få konkurransefortrinn også. En dataforsker er ikke bare ansvarlig for å samle inn og rapportere data, men studerer dem også fra forskjellige vinkler og anbefaler merkevarer, hvordan de kan bruke nevnte data for å nå sine mål og mål samt skape nye mål også.

Datateknikk og dens utvikling

Rollen som datatekniker overlapper noen ganger den til en dataforsker. Dette er hovedsakelig fordi verktøyene og teknikkene deres er veldig like og har nesten det samme settet med funksjoner i noen selskaper. Datateknikk kalles imidlertid også datainfrastruktur eller dataarkitektur i flere selskaper. Hovedansvaret til en dataingeniør er å samle inn data, lagre data og batchprosessere eller behandle dem i sanntid og videresende dem gjennom et API til en dataforsker som lett kan forstå og gi mening om dem. Det er med andre ord datateknikk som virkelig hjelper datavitenskapen til å utføre jobbene sine på en jevn og enkel måte.

Markedet er fylt med flere big data-verktøy, og hvert av dem utfører en unik funksjon. Det er viktig at et merke bruker et bestemt verktøy for å nå sitt mål i stedet for at verktøyet er trendy og populært i bransjen. Derfor trenger dataingeniører å ha en solid og solid base innen programvareingeniør. De må kunne lære og bruke disse verktøyene på en effektiv måte og også forbedre dem i tilfelle det er situasjonen. Kort sagt, en god og effektiv dataingeniør vil ha en omfattende og omfattende kunnskap om databaser og er dyktig i den beste ingeniørpraksisen. Noen av disse fremgangsmåtene inkluderer håndterings- og loggfeil, overvåking av systemet, bygging av rørledninger som er menneskelig fetttolerante, forståelse av skaleringsprosessen blant andre teknikker og metoder.

Ferdigheter som trengs for å bli vellykkede dataforskere

Å bli dataforsker er derfor mye etterspurt blant mange fagpersoner. Samtidig er det viktig å huske at å skille seg ut i mengden. Det er visse ferdigheter som vil hjelpe fagfolk til å få ferdighetene for å hjelpe dem å bli kompetente i big data-sektoren.

  • En data forskere trenger å ha kunnskap om grunnleggende verktøy

Før du får bedre prominens i big data-bransjen, er det viktig å mestre grunnleggende verktøy relatert til big data. Dette betyr at fagfolk må få en grundig forståelse av statistisk programmeringsspråk som R eller Python på den ene siden og et databasesøkspråk som SQL på den andre siden. Disse språkene og ferdighetene vil hjelpe fagfolk til å skape et sterkt fundament og derved også bygge en sterk og vellykket karriere.

  • En data forskere trenger å ha god forståelse av grunnleggende statistikk

Å ha en grunnleggende statistikkforståelse er ekstremt viktig for de som ønsker bedre forståelse av big data-bransjen. Mange dataforskere er fremdeles ikke klar over den riktige definisjonen av p-verdi. Det er grunnen til at dataforskere trenger å være klar over statistiske tester, maksimal sannsynlighet, fordelinger blant annet. I tillegg vil ting som maskinlæring og statistikkunnskap være nyttige under all fremtidig læring. Statistikk spesielt er ekstremt viktig i tilfelle du vil lage datadrevne selskaper. Mens noen selskaper kanskje ikke er produktdrevne, er statistikk noe som er viktig for alle merker og selskaper på tvers av sektorer og økonomier.

  • En god dataforsker må være klar over de forskjellige aspektene ved maskinlæring

Hvis du er en dataforsker som vil jobbe for et stort selskap, må du jobbe med data som er enorme i størrelse og struktur. Det er derfor du må være klar over hvordan du jobber med maskinlæringsmetoder. Dette inkluderer forskjellige elementer som k-nærmeste naboer, tilfeldige skoger, ensemblemetoder, alt dette er begreper som får fremtredende karakter blant maskinlæringsentusiaster. Selv om det er mange teknikker som implementeres gjennom R- eller Python-biblioteker, er maskinlæring god, men ikke helt viktig. Det er viktigere å forstå de brede slagene og bruke dem på en passende måte.

  • En god dataforsker er dyktig til datakrusing

Å analysere data er ikke så enkelt som det ser ut, og noen ganger når datamengden er enorm, kan det bli en vanskelig og kompleks prosess. Det er grunnen til at det er ekstremt viktig og viktig at dataforskere vet hvordan de skal håndtere ufullkommenheter i data som kan inneholde manglende verdier, inkonsekvent strengformatering, datoformatering blant andre problemer. Dette problemet med å håndtere avvik i data er en viktig rolle i små og mellomstore bedrifter eller i tilfeller der data spiller en veldig viktig rolle i selskapets funksjon. Når det er sagt, er ekspertise innen datakrusing noe som vil hjelpe dataforskere til å utforske og utvide karrieren på en vellykket måte.

  • En god dataforsker vil ha sterk datavisualisering og kommunikasjonsevner

Visualiserings- og kommunikasjonsevner er noen av de viktigste ferdighetene en dataforsker kan besitte. Dette gjelder spesielt for nye selskaper, som bare oppdager styrken og kraften til big data og dens applikasjoner. Kommunikasjonsferdigheter er ekstremt viktige fordi hvis en dataforsker ikke er i stand til å forklare sine funn og innsikter, vil hele prosessen være nytteløs. Når dataforskere kan kommunisere fordelene med big data på en vellykket måte, kan de hjelpe selskaper å realisere sine mål og mål. Når det gjelder visualisering, er det ekstremt viktig at dataforskere er kjent med datavisualiseringsverktøy som inkluderer blant annet ggplot og d3.js. Selv om visualisering er viktig, må dataforskere også være klar over prinsippene som også styrer koding av data og kommunikasjonsinformasjon.

  • En god kunnskap om programvareteknikk vil stå en dataingeniør i god stand

En dataforsker som er klar over prosjektering er kritisk for veksten av et lite selskap. Dette er fordi de vil være ansvarlige for å håndtere mye datalogging og til slutt vil styre utviklingen av sterke og teknologisk avanserte datadrevne produkter.

  • Tanken til en dataforsker er ekstremt viktig

Alle selskaper ønsker å ansette personer som er i stand til å løse problemer og utfordringer på en vellykket måte. Derfor bør de være kreative, analytiske og problemløsere i alle situasjoner. Ved å stille relevante spørsmål og finne relevante svar, kan dataforskere nå toppen av suksess i karrieren.

En statistikeres rolle og plikter

Mens plikter og roller som datatekniker og dataforskere i flere tilfeller overlapper hverandre, er rollen som statistiker relativt annerledes og unik. I dag kan verden sammenlignes med et kvantitativt felt. Mange bransjer og selskaper er avhengig av data og numeriske resonnementer for å gi mening om ulike aspekter av deres vekst og utvikling. Data er ikke lenger bare tall, men tall som har informasjon som kan tolkes på en dynamisk måte. Denne bruken av data har igjen ført til vekst av statistikere som har kompetanse innen følgende felt:

1. Produksjon av pålitelige data

2. Analyse av data slik at meningen deres blir tydeligere

3. Inferens av data slik at det kan trekkes solide konklusjoner fra dem

Statistikere er nødvendig i alle mulige bransjer og selskaper. For eksempel spiller de en viktig rolle i driften av næringslivet. Det er fire hovedområder innen dette feltet som krever statistikeres kompetanse, og de produserer, markedsfører, prosjekterer og statistisk databehandling. I industrien hjelper statistikere merkevarer til å designe produkter som tilfredsstiller kundens forventninger, sikre konsistens i kvalitet og sikrer kontinuerlig vekst og utvikling i det lange løp. Ved å designe nye produkter, gjennomføre fokusgrupper og samle tilbakemeldinger fra kunder / kunder, hjelper statistikere bedrifter med å analysere salg og forutsi fremtidige trender, og dermed sikre bedre oppfyllelse av markedsføringsmål.

Gode ​​og effektive statistiske metoder hjelper ingeniører med å lage konsistente produkter, oppdage problemer før de oppstår, minimere kjemisk og annet avfall og forutsi levetid for et bestemt produkt. Statistisk databehandling gir muligheter ved å utvikle programvaredesign og utvikling, teknisk support, programvaretesting, kvalitetssikring, utdanning, dokumentasjon, markedsføring og salg blant andre felt. Statistikk spiller også en viktig rolle på felt som helse og medisin ved å bidra til å overvåke og rapportere sykdomsutbrudd, lage vaksiner, forhindre spredning av sykdommer blant mange andre ting som tar sikte på å skape en bedre helsestandard for mennesker over hele kloden.

Avslutningsvis, uansett felt, spiller data en veldig viktig rolle, og det er med på å gjøre livet enklere og mer produktivt for alle sektorer. Ved å skape nye muligheter og håndtere globale utfordringer med energi, miljø og utvikling, har big data et enormt potensial for å hjelpe verden med å oppdage nye muligheter for vekst og utvikling.

Kategori:

Stor Data