Кто такие Data Scientist

Data Scientist — это новое поколение экспертов, обладающих техническими навыками для решения сложных проблем в области анализа данных.

Они отчасти математики, отчасти компьютерные ученые.

В последнее десятилетие специалисты по обработке данных стали необходимым активом, которые присутствуют почти во всех организациях. Эти профессионалы всесторонне развитые специалисты, ориентированные на данные, обладающие техническими навыками высокого уровня, которые способны создавать сложные количественные алгоритмы для обработки больших объемов информации, используемой для ответов на вопросы и разработки стратегии в своей организации.

Специалисты по обработке данных должны быть любознательными, ориентированными на результат, обладать исключительными отраслевыми знаниями и коммуникативными навыками. Также они должны уметь использовать ключевые технические инструменты и навыки, в том числе:

• R
• Python
• Apache Hadoop
• MapReduce
• Apache Spark
• NoSQL databases
• Cloud computing
• Tableau
• iPython notebooks

Что такое аналитик данных? Обычно это считается должностью «начального уровня» в области науки о данных, хотя не все аналитики данных являются младшими, а заработная плата может варьироваться в широких пределах.

Основная задача аналитика — смотреть на данные компании или отрасли, использовать их для ответов на бизнес-вопросы, а затем передавать эти ответы другим командам в компании, чтобы принять меры. Например, аналитика могут попросить просмотреть данные о продажах из недавней маркетинговой кампании, чтобы оценить ее эффективность, определить сильные и слабые стороны. Это потребует доступа к данным, возможно, их очистки, выполнения некоторого статистического анализа для ответа на соответствующие бизнес-вопросы, а затем визуализации и передачи результатов.

Квалифицированный аналитик данных будет хорошо разбираться в R, Python, SQL.

Инженер данных управляет инфраструктурой данных компании. Его работа требует гораздо меньше статистического анализа и гораздо больше навыков разработки программного обеспечения и программирования. В компании с отделом обработки данных инженер по данным может отвечать за построение конвейеров данных, чтобы быстро, в удобном формате получать последние данные о продажах, маркетинге и доходах для аналитиков и ученых.

Инженер данных имеет опыт разработки программного обеспечения, а также навыки работы на следующих языках: SQL, HIVe, R, Matlab, SAS, SPSS, Python. В его обязанности входит предоставление компании ценных решений для сбора, хранения и обработки данных. Эта должность считается высшей и требует многолетнего опыта.

Инженеры по машинному обучению сегодня очень востребованы. Однако профиль работы сопряжен со своими проблемами. Помимо глубоких знаний в некоторых из самых мощных технологий, таких как SQL, Python, инженеры машинного обучения также должны выполнять A / B-тестирование, создавать конвейеры данных и понимать общие алгоритмы машинного обучения, такие как классификация, кластеризация и т. д.

Машинное обучение — это не вариант карьеры начального уровня. Чтобы получить квалификацию инженера по машинному обучению, требуется многолетний опыт работы в области Data Science и разработки программного обеспечения.

Роль бизнес-аналитиков немного отличается от других должностей. Хотя они хорошо понимают, как работают технологии и как обрабатывать большие объемы данных, они также отделяют ценные данные от малоценных. Другими словами, они определяют, как большие данные могут быть связаны с практическими бизнес-идеями для роста бизнеса.

Бизнес-аналитики обладают базовыми навыками работы с инструментами визуализации данных и обработки данных, однако имеют образование в сфере бизнеса. Обязанности бизнес-аналитика очень похожи на обязанности аналитика данных. Бизнес-анализ — отличный выбор карьеры для человека, имеющего прочную основу в цифровых технологиях и активного интереса к управлению или развитию бизнеса. В Digex Co работают бизнес-аналитики с большим опытом в этой сфере.

Data Science — это комбинация различных дисциплин, таких как статистика, программирование, математика, которая требует от вас постоянного изучения новых навыков. Более того, это не монотонная работа, в которой вам придется делать одно и то же снова и снова. Каждый новый набор данных будет для вас вызовом.

Data Science не только помогает предприятиям принимать более обоснованные решения, но также помогает им находить новые возможности.