Dane to nowa ropa, której eksploracja ma wiele aspektów. Od ekstrakcji danych po infrastrukturę systemową potrzebną do powstrzymania tego przepływu danych, koncepcja organizacji danych stale się poszerza. Z tego powodu każda skomplikowana rola jest podzielona na różne dziedziny.
Dwie najnowsze i najciekawsze kariery w tej niszy to nauka o danych i inżynieria danych, które są świetne dla tych, którzy podzielają zainteresowanie przetwarzaniem danych. Trudną częścią jest wybór najlepszego dopasowania dla siebie. W tym artykule porównano obie kariery w technologii, podkreślając ich wymagania, abyś mógł podjąć właściwą decyzję.
Co robi analityk danych?
Pierwszą rolą analityka danych jest zrozumienie problemu biznesowego. Dane można interpretować dopiero po zrozumieniu problemu biznesowego. Analityk danych gromadzi również surowe dane — ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane — z różnych źródeł, takich jak serwery sieciowe, bazy danych i repozytoria online.
Następnie następuje przygotowanie danych, które obejmuje czyszczenie zebranych danych i przekształcenie ich w użyteczne dane. Na tym etapie będziesz szukać niespójnych typów danych, brakujących lub zduplikowanych typów danych oraz błędnie napisanych atrybutów.
Analitycy danych muszą usunąć te błędy, aby uzyskać kompleksowy stos danych, dlatego przygotowanie danych jest jedną z najbardziej skomplikowanych części bycia naukowcem danych. Po zakończeniu czyszczenia danych analityk danych zmodyfikuje i przekształci wynik w czytelne dane, które interesariusze mogą zinterpretować za pomocą najlepsze metody wizualizacji danych.
Zastosowałbyś również eksploracyjne metody analizy danych do tworzenia modeli i algorytmów używanych w eksploracji danych z dużych magazynów danych. Proces obejmujący definiowanie i udoskonalanie oczyszczonych danych oraz wybieranie funkcji i zmiennych do eksploracji danych. Niektóre aspekty nauki o danych wymagają programowania, więc musisz znać podstawowe języki programowania.
Co robi inżynier danych?
Rola inżyniera danych jest dość prosta. Podczas gdy analityk danych jest odpowiedzialny za przekształcenie surowych danych w proste i czytelne formy, inżynierowie danych są odpowiedzialni za budowanie systemów, które pomagają w tych modyfikacjach.
Zadaniem inżyniera danych jest pobieranie złożonych zestawów danych z aplikacji lub narzędzia innej firmy i przetwarzanie ich w sposób ułatwiający analitykom danych i naukowcom dostęp do nich i korzystanie z nich. Dlatego inżynierowie danych koncentrują się na budowaniu infrastruktury systemowej, która pomaga pobierać dane, przygotowując je do użycia przez analityków danych.
Ekstrakcja danych odbywa się zwykle za pośrednictwem potoków danych zbudowanych przez inżynierów danych. Jednym ze sposobów pobierania danych jest przez za pomocą API (interfejs programowania aplikacji). Twoim zadaniem jako inżyniera danych jest napisanie serii kodów, które wykonują wywołanie interfejsu API, które wchodzi w interakcję z serwerem źródeł, z których pobierają dane.
W ten sposób gromadzenie danych rozpoczyna się w sposób strumieniowy lub proces wsadowy. Dlatego kluczowe znaczenie ma zrozumienie złożonych języków programowania jako inżyniera danych. Następnym krokiem w inżynierii danych jest przekształcenie danych w celu dopasowania ich do przechowywania danych.
Główna różnica między naukowcem danych a inżynierem danych polega na tym, że ten pierwszy projektuje model i algorytm do interpretacji surowych danych, podczas gdy ten ostatni utrzymuje i tworzy system zbierania surowych danych dane. Inżynier danych buduje szkielet i infrastrukturę wykorzystywaną w nauce o danych.
1. Edukacja
Analityk danych potrzebuje tytułu licencjata w dziedzinie nauki o danych lub pokrewnej dziedziny, aby rozpocząć karierę. Jednak większość pracodawców preferuje osobę z tytułem magistra. Dyplom ukończenia studiów może pomóc Ci się wyróżnić.
Może być również konieczne dołączenie do obozu nauki o danych, aby zdobyć wiedzę i doświadczenie w tej dziedzinie. Analityk danych potrzebuje również głębokiego zrozumienia eksploracji danych, infrastruktury dużych zbiorów danych, statystyk i algorytmów uczenia maszynowego.
Z drugiej strony inżynier danych musi mieć duże doświadczenie w inżynierii oprogramowania i doskonałe umiejętności analityczne wynikające ze studiowania matematyki stosowanej, fizyki i statystyki. Aby uzyskać lepszą ekspozycję, powinieneś także dołączyć do programów stażowych, w których możesz przećwiczyć to, czego się nauczyłeś.
W przeciwieństwie do bycia naukowcem danych, nie potrzebujesz tytułu magistra inżynierii danych. Licencjat jest wystarczający, ale musisz wziąć udział w kursach dotyczących struktury danych, kodowania i zarządzania bazami danych.
2. Umiejętności
Analityk danych musi doskonalić różne umiejętności charakterystyczne dla nauki o danych. Niektóre z nich to wizualizacja danych, kłótnie o dane, matematyka i programowanie. Do programowania potrzebujesz rozległej wiedzy na temat Pythona, JavaScript, SQL i Scali. Będziesz ich potrzebować do tworzenia modeli i algorytmów.
Tymczasem inżynier danych potrzebuje umiejętności, takich jak analiza danych, hurtownie danych, podstawowe uczenie maszynowe i znajomość systemów operacyjnych. Potrzebują również umiejętności miękkich, takich jak komunikacja, krytyczne myślenie i umiejętności współpracy. Inżynier danych musi również znać języki programowania, takie jak Java, Python, C i C++.
Wreszcie inżynier danych musi być Znajomość narzędzi Python ETL oraz narzędzia potoku danych, takie jak Fivetran, Talent Otwarte Studio, I IBM DataStage. Te narzędzia ETL są bardzo potrzebne do wyodrębniania danych z różnych witryn.
3. Wynagrodzenie
Według Rzeczywiście, średnia pensja podstawowa analityka danych wynosi 97 678 USD. Ten zakres wynagrodzeń może sięgać nawet 188 972 USD, w tym inne premie pieniężne, udziały w zyskach, napiwki lub prowizje.
Większość pracodawców w USA oferuje świadczenia niepieniężne 401(k) oprócz oferowania ubezpieczenia, programów odnowy biologicznej i zezwoleń na pracę z domu. Świadczenia te zależą jednak od pracodawcy i poziomu doświadczenia.
I odwrotnie, według danych inżynierowie danych zarabiają średnią pensję podstawową w wysokości 112 680 USD Rzeczywiście, które mogą sięgać nawet 218 627 USD rocznie. Mogą również korzystać z przywilejów, takich jak zniżka pracownicza, ubezpieczenie i świadczenia niepieniężne, takie jak dopasowanie 401 (k) i 401 (k). Świadczenia te zależą również od pracodawcy, poziomu doświadczenia, roli zawodowej i kwalifikacji.
4. Doświadczenie
Możesz ubiegać się o stanowiska na poziomie podstawowym z co najmniej rocznym doświadczeniem w nauce o danych. Musisz jednak przejść z pokrewnej dziedziny, takiej jak technologia informacyjna, aby dobrze pełnić te role.
Ale jeśli zaczynasz od zera, zdobycie tytułu magistra i odpowiedniego doświadczenia jako naukowca danych zapewni ci lepsze stanowiska. Dlatego, aby zostać pełnoprawnym analitykiem danych, potrzebujesz około 3-5 lat doświadczenia w zakresie jakości, pracując na stanowiskach stażowych i jako podstawowy analityk danych.
Inżynier danych ma również co najmniej roczne doświadczenie, aby uzyskać podstawową rolę po uzyskaniu tytułu licencjata z inżynierii danych. Jednak te role są zwykle rzadkie. Możesz także przełączyć się z roli związanej z danymi do inżynierii danych. Ale będziesz potrzebować 4-5 lat odpowiedniego doświadczenia, aby uzyskać lepszą pracę jako inżynier danych.
5. Możliwości zawodowe
Istnieją bogate możliwości kariery dla naukowców zajmujących się danymi w oparciu o Twoje doświadczenie. Najwyżej oceniane firmy, takie jak Meta, Ford Motor Company i HP, wykorzystują specjalistyczną wiedzę analityków danych. Znajdą również możliwości w służbie zdrowia, środowisku akademickim, informacji i rządzie.
Inżynier danych ma również możliwości kariery, które poszerzają się w zależności od poziomu doświadczenia. Firmy takie jak Netflix, Apple i Capital potrzebują inżynierów danych do pomocy naukowcom danych. Inżynierowie danych pracują w dużych firmach iw dziedzinach związanych z biznesem. Pasują również do środowiska akademickiego oraz informacji i technologii; wszędzie tam, gdzie wymagana jest obsługa danych.
Wybór odpowiedniej ścieżki kariery dla Ciebie
Obie kariery są bogate i solidne. Zapewniają maksymalną ekspozycję i pozwalają na współpracę z najwyżej ocenianymi firmami. Musisz jednak odrobić pracę domową, aby znaleźć idealną karierę związaną z danymi. Pomocne byłoby również zapisanie Twoich zainteresowań, abyś mógł wybrać karierę, która rezonuje z Twoimi celami.
