Data Scientist vs Data Engineer vs Statisztikus - A nagy adatok nem csupán két szóból állnak, és példátlanul felrobbannak. Elképzelhetetlen ütemben növekszik a sebesség, változatosság és térfogat szempontjából. Az egész világot vihar elviszi, és valós időben elérhető, ott lehetővé téve a márkák számára, hogy gyors és gyors elemzést készítsenek. A világ megváltoztatásának lehetősége miatt a nagy elemzés a kormányokat, a vállalatokat, a márkákat és az akadémiai szervezeteket is befolyásolja. Az emberek megélhetésének és életmódjának megváltoztatásával a nagy adatok gyorsan fejlődnek és változnak, minden nap.

Az adatmennyiség a világon elképzelhetetlen, és egyenlő a liter liter vízzel a világ összes óceánjában. A nagy adatok ezen óceáni szörfözésének megtanulása segít a vállalatoknak kihasználni a világban rejlő lehetőségeket. Ha a vállalatok betekintést nyerhetnek a nyers adatokból és értékes betekintést nyerhetnek belőlük, akkor a márkák jobban alkalmazkodhatnak a marker trendekhöz, és lépéseket tehetnek a bázisuk átfogó bővítésére és bővítésére.

Most sokan kíváncsi lennének, hogy mi is a nagy adat? A nagy adatok felhasználásával leírható a komoly számítógépes teljesítmény felhasználásának folyamata, különösen azok, mint például a gépi tanulás és a mesterséges tanulás a rendkívül összetett és nagy információs halmazokhoz. Milyen információval foglalkoznak a nagy adatok? A Big mindenféle információval foglalkozik, csak nevezze el. Használható a közüzemi költségek és a meteorológiai adatok összehasonlítására, hogy információkat szerezzenek a trendekről és a hatékonyság hiányáról. Arra is használható, hogy összehasonlítsák a mentők helyét, a betegek nyilvántartását, és segítsenek a kórházaknak megalapozottabb döntéseket hozni a válaszidő és a túlélés tekintetében. A nagy adatait a fitnesz szerelmesei felhasználhatják testmozgásuk és kalóriájuk számának nyomon követésére, hogy gyorsabban és simábban elérjék céljaikat.

Mivel a nagy adatok olyan nagy terület, óriási lehetőségekkel, ezen a területen többféle munkalehetőség is létezik. Ez a cikk három fő munkalehetőséget tárgyal, amelyek egyre nagyobb hangsúlyt kapnak a nagy adatok területén. Ide tartoznak az adattudósok, az adatmérnök és a statisztikusok.

Data Scientist vs Data Engineer vs Statisztikus

Az adattudósok fejlődő területe

Az új technológia nagy adatok formájában történő megjelenése viszont új, adattudósnak nevezett lehetőség felbukkanásához vezetett. Míg az adattudósok munkája nem kapcsolódik kizárólag a nagy adatprojektekhez, munkájuk kiegészítik ezt a területet, mivel az adatok szerves részét képezik feladataiknak és funkcióiknak. Az adattudós feladatai és funkciói fejlődtek, mivel a márkák feladatai és funkciói a gyorsan versenyző környezetben fejlődni kezdtek. A formális képzés szerves része az adattudósává válásnak, és ehhez szilárd alapokra van szükség néhány olyan alapvető területen, mint a számítástechnika és az alkalmazások, a modellezés, a statisztika, a matematika és az analitika. Az adattudós különbözik a többi szokásos szakembertől, mivel erős üzleti érzékkel rendelkezik, amelyet általában erős kommunikációs készségek társítanak, amelyek segítenek nekik az eredményeik és betekintésük kommunikálásában az üzleti és informatikai vezetőkkel, hogy képesek legyenek megfelelni az iparág kihívásainak és igényeinek egyrészt sikeres módon, másrészt hozzáadott értéket jelent.

Az adattudós olyan ember, aki rendkívül kreatív és kíváncsi, és nagy mennyiségű adatból könnyen és egyszerűen észlelheti a betekintést. Ez majdnem olyan, mint egy reneszánsz ember, aki igazán szívesen lát nagy változást az iparban, és nagy dolgokat is megtanul.

A hagyományos adatanalitikusok általában csak egy forrásból származó adatokat fognak megnézni, az adatszakértő elég kompetens, hogy több különálló forrásból származó adatokat megvizsgáljon. Mindenféle adat szitálásával az adattudós egyik fő célja rejtett betekintések felfedezése, ez pedig elősegítheti számukra a versenyelőny megszerzését is. Az adattudós nemcsak az adatok gyűjtéséért és jelentéséért felelős, hanem különféle szempontokból tanulmányozza azokat és javasolja a márkák számára, hogy miként tudják felhasználni az adatokat célok elérésére, valamint új célok létrehozására is.

Adatgyártás és fejlődése

Az adatmérnök szerepe néha átfedésben van az adattudós szerepével. Ennek oka elsősorban az, hogy eszközeik és technikáik nagyon hasonlóak, és néhány vállalatban szinte azonos funkciókkal rendelkeznek. Az adatmérnököt ugyanakkor adatinfrastruktúrának vagy adat architektúrának is nevezik több társaságban. Az adatmérnök fő feladata az adatgyűjtés, az adatok tárolása és a kötegelt folyamatok feldolgozása vagy valós időben történő feldolgozása, és API-n keresztül továbbításuk olyan adattudósnak, aki könnyen megértheti és értelmezheti őket. Más szavakkal, az adatgyártás valóban segít az adattudománynak munkáinak zökkenőmentes és egyszerű végrehajtásában.

A piacot több nagy adat eszköz töltötte be, és mindegyik egyedi funkciót lát el. Fontos, hogy a márka egy meghatározott szerszámot használjon a célja eléréséhez, és nem az a tény, hogy az eszköz divatos és népszerű az iparban. Ezért kell az adatmérnököknek szilárd és szilárd alapokkal rendelkezniük a szoftverfejlesztés területén. Képeseknek kell lenniük ezen eszközök hatékony megtanulására és használatára, és javítaniuk is kell azokra, ha ez a helyzet. Röviden: egy jó és hatékony adatmérnök hatalmas és átfogó ismeretekkel rendelkezik az adatbázisokról, és jártas a legjobb mérnöki gyakorlatokban. Néhány ilyen gyakorlat magában foglalja a kezelési és naplózási hibákat, a rendszer figyelését, az emberi zsírtűrő csővezetékek építését, a méretezési folyamat megértését más technikák és módszerek között.

A sikeres adattudósokké váláshoz szükséges készségek

Az adattudósává válás ezért sok szakember számára nagy igényt igényel. Ugyanakkor fontos ezt megjegyezni, hogy kitűnjön a tömegben. Vannak bizonyos készségek, amelyek elősegítik a szakemberek számára a készségek elsajátítását, amelyek segítenek nekik kompetenciává válni a nagy adatágazatban.

  • Az adattudósoknak ismeretekkel kell rendelkezniük az alapvető eszközökben

Mielőtt nagyobb hangsúlyt kapna a nagy adatiparban, fontos a nagy adatokkal kapcsolatos alapvető eszközök elsajátítása. Ez azt jelenti, hogy a szakembereknek mélyrehatóbb ismereteket kell szerezniük egyrészt a statisztikai programozási nyelvről, mint például az R vagy a Python, másrészt az adatbázis-lekérdezési nyelvről, mint például az SQL. Ezek a nyelvek és készségek segítenek a szakembereknek szilárd alapok megteremtésében, ezáltal erős és sikeres karrierépítésben is.

  • Az adattudósoknak megfelelő ismeretekkel kell rendelkezniük az alapvető statisztikákról

A statisztikák alapos megértése rendkívül fontos azok számára, akik jobban meg akarják érteni a nagy adatipart. Sok adattudós még mindig nem ismeri a p érték helyes meghatározását. Éppen ezért az adattudósoknak tisztában kell lenniük a statisztikai tesztekkel, a legnagyobb valószínűséggel, többek között az eloszlásokkal. Ezenkívül minden olyan tanulás során hasznos lesz, mint például a gépi tanulás és a statisztikai ismeretek. Különösen a statisztika rendkívül fontos abban az esetben, ha adatközpontú vállalatokat szeretne létrehozni. Noha egyes vállalatok esetleg nem termékvezérelt, a statisztikák elengedhetetlenek minden márka és vállalat számára szektorokban és gazdaságokban.

  • Egy jó adattudósnak tisztában kell lennie a gépi tanulás különféle szempontjaival

Ha adattudós vagy, aki nagyvállalatban akar dolgozni, akkor nagyméretű és szerkezetű adatokkal kell dolgoznia. Ezért tisztában kell lennie azzal, hogyan kell dolgozni a gépi tanulási módszerekkel. Ez magában foglalja a különféle elemeket, mint például a legközelebbi szomszédok, a véletlenszerű erdők, az együttes módszerei. Mindezek a kifejezések egyre nagyobb hangsúlyt kapnak a gépi tanulás rajongói körében. Bár sok technikát alkalmaznak az R vagy a Python könyvtárakon keresztül, a gépi tanulás jó, bár nem teljesen nélkülözhetetlen. Sokkal fontosabb megérteni a széles körvonalakat, és azokat megfelelő módon felhasználni.

  • Egy jó adattudós hozzáértő az adatkezeléshez

Az adatok elemzése nem olyan egyszerű, mint amilyennek látszik, és néha, ha nagy az adatmennyiség, nehéz és összetett folyamattá válhat. Ezért rendkívül fontos és nélkülözhetetlen, hogy az adattudósok megismerjék az adatok hiányosságait, amelyek hiányzó értékeket, következetlen karakterlánc-formázást, dátum-formázást tartalmazhatnak egyéb kérdések között. Az adatok közötti eltérések kezelésének ez a problémája létfontosságú a kis- és középszintű vállalatoknál, vagy azokban az esetekben, amikor az adatok nagyon fontos szerepet játszanak a vállalat működésében. Mindemellett az adatok böngészésével kapcsolatos szakértelem olyan kérdés, amely segít az adattudósoknak karrierjük sikeres feltárásában és bővítésében.

  • Egy jó adattudósnak erős adatmegjelenítési és kommunikációs készségei vannak

A megjelenítési és kommunikációs készségek az egyik legfontosabb képesség, amely az adattudós rendelkezésére áll. Ez különösen igaz az új vállalatokra, amelyek csak felfedezik a nagy adatok és alkalmazásaik erejét és erejét. A kommunikációs készségek rendkívül fontosak, mert ha egy adattudós nem tudja megmagyarázni eredményeit és betekintését, akkor az egész folyamat hiábavaló. Amikor az adattudósok sikeresen kommunikálhatnak a nagy adatok előnyeiről, elősegíthetik a vállalatokat céljaik és céljaik megvalósításában. A vizualizáció szempontjából rendkívül fontos, hogy az adattudósok ismerjék azokat az adatmegjelenítő eszközöket, amelyek többek között tartalmazzák a ggplotot és a d3.js-t. Noha a megjelenítés fontos, az adattudósoknak tisztában kell lenniük azokkal az alapelvekkel, amelyek az adatok és a kommunikációs információk kódolását is szabályozzák.

  • A szoftverfejlesztés megfelelő ismerete helyettesíti az adatmérnököt

A mérnöki tudással rendelkező tudósok kritikus jelentőségűek egy kisvállalat növekedéséhez. Ennek oka az, hogy sok adatnaplózásért felelnek, és végül elősegítik az erős és technológiailag fejlett adatvezérelt termékek fejlesztését.

  • Az adattudós gondolkodása rendkívül fontos

Minden vállalat olyan személyeket akar felvenni, akik képesek sikeresen megoldani a problémákat és kihívásokat. Ezért legyen kreatív, elemző és problémamegoldó minden helyzetben. Releváns kérdések feltevése és a megfelelő válaszok megtalálása révén az adattudósok elérhetik karrierjük sikerének csúcspontját.

A statisztikus szerepe és feladatai

Míg az adatmérnök és az adattudósok feladatai és szerepe egynél több esetben átfedésben van, a statisztikus szerepe viszonylag eltérő és egyedi. Manapság a világ összehasonlítható egy kvantitatív mezővel. Számos iparág és vállalat az adatoktól és a numerikus érvektől függ, hogy megértse növekedésük és fejlődésük különféle aspektusait. Az adatok nem csupán számok, hanem olyan számok, amelyek dinamikusan értelmezhető információkat tartalmaznak. Az adatok ilyen felhasználása növekedést eredményezett azon statisztikusok számára, akik a következő terület szakértelemmel bírnak:

1. Megbízható adatok előállítása

2. Az adatok elemzése annak érdekében, hogy azok értelme világosabb legyen

3. Az adatok következtetése, hogy azokból megalapozott következtetéseket lehessen levonni

Statisztikusokra van szükség minden lehetséges iparágban és vállalatban. Például fontos szerepet játszanak az üzleti élet és az ipar működésében. Ezen a területen négy fő terület van, amelyek megkövetelik a statisztikus szakértelmét, és ezek gyártás, marketing, mérnöki és statisztikai számítástechnika. A gyártás során a statisztikusok segítik a márkákat olyan termékek megtervezésében, amelyek megfelelnek a vevő elvárásainak, biztosítják a minőség konzisztenciáját, és hosszú távon biztosítják a folyamatos növekedést és fejlődést. Új termékek tervezése, fókuszcsoportok vezetése és az ügyfelek / ügyfelek visszajelzéseinek összegyűjtése révén a statisztikusok segítenek a vállalatoknak az értékesítés elemzésében és a jövőbeni trendek előrejelzésében, ezáltal biztosítva a marketing célok jobb teljesítését.

A jó és hatékony statisztikai módszerek segítenek a mérnököknek konzisztens termékek létrehozásában, a problémák felismerésében még azelőtt, hogy felmerülnek, minimalizálják a vegyi és egyéb hulladékokat, és megjósolhatják egy adott termék termék élettartamát. A statisztikai számítástechnika lehetőséget kínál szoftverfejlesztés és -fejlesztés, műszaki támogatás, szoftver tesztelés, minőségbiztosítás, oktatás, dokumentáció, marketing és értékesítés más területeken. A statisztikák létfontosságú szerepet játszanak olyan területeken is, mint az egészségügy és az orvostudomány, mivel segítenek a betegségek kitörésének megfigyelésében és bejelentésében, oltások készítésében, a betegségek elterjedésének megakadályozásában, többek között, amelyek célja az egész világon élő emberek jobb egészségügyi szabványának megteremtése.

Összegezve, bármi is legyen a terület, az adatok nagyon fontos szerepet játszanak, és elősegíti az élet megkönnyítését és eredményesebbé tételét minden ágazatban. Az új lehetőségek megteremtésével és az energia, a környezet és a fejlődés globális kihívásainak kezelésével a nagy adatok óriási potenciállal rendelkeznek, hogy segítsék a világot a növekedés és fejlődés új lehetőségeinek felfedezésében.

Kategória:

Nagy adat