Vi lever i en informationsdrevet verden, i Big Data-æraen, og organisationer er stærkt afhængige af data til beslutningstagning. Der er flere roller i branchen i dag, der beskæftiger sig med data, men mange mennesker har misforståelser om dem, især når det kommer til at forstå de nøjagtige roller for en dataanalytiker vs dataforsker vs dataingeniør.
Disse jobroller skaber en lille smule forvirring for både datajobsøgende og dataansættelsesledere. Hvis vi skulle sætte deres roller på et spektrum, kunne vi placere dataforskere lige imellem dataanalytikere og dataingeniører, fordi det tager aspekter af hver af disse to jobroller og også bygger på dem med yderligere ansvar og forventninger.
Men lad os starte med at afklare hvorfor datavidenskab bliver stadig vigtigere for virksomheder og hvordan hver af datarollerne kan hjælpe med at udnytte virksomhedernes resultater.
I dagens erhvervsklima, Data er en nødvendighed og hvis det er godt tæmmet, kan det hurtigt blive en konkurrencefordel. Flere og flere virksomheder ansætter datafagfolk for at maksimere forretningsindtægterne, prognoser for salg, og reducere omkostningerne.
Internettet og mobile apps, den Tingenes internet (IoT), og udviklingen af AI-teknologi har implementeret big data-løsninger så enkle, at selv små og mellemstore virksomheder kan drage fordel af dem. Virksomheder kan bruge big data-analyse til at træffe bedre beslutninger og forbedre driftseffektiviteten på flere måder. Så hvad er de vigtigste applikationer og fordele ved datavidenskab i virksomheder?
EN Dataanalytiker er ansvarlig for indsamling, forarbejdning, og udførelse af analyse på store datasæt. De beskæftiger sig med datagrangling, datamodellering og rapportering og bringer teknisk ekspertise ind for at sikre Kvalitet og nøjagtighed af dataene; efter dette behandler, designer og præsenterer de deres resultater på en måde, der er meningsfuld for at hjælpe slutforbrugeren, virksomhederne eller organisationerne med at træffe bedre beslutninger.
Efter et par års erfaring har en Dataanalytiker kan flytte til en Data Scientist og en Data Engineer, som vi vil se nedenfor.
Det første ansvar for en dataanalytiker er at anerkende og forstå virksomhedens mål. Dette hjælper igen med at strømline hele analyseprocessen. De er forpligtet til at vurdere de tilgængelige ressourcer, forstå forretningsproblemet og indsamle det rigtige sæt data. Dette trin udføres ved at samarbejde med forskellige medlemmer såsom dataforskere, forretningsanalytikere og programmører. Andre hovedopgaver omfatter:
Læs også:
Baggrunden for dataanalytikere har en tendens til at variere meget. Traditionelt ville en dataanalytiker være en person med en bachelor- eller kandidatgrad i matematik eller datalogi. Den moderne dataanalytiker kan dog også have en baggrund inden for naturvidenskab, noget forretningsrelateret eller ethvert andet felt med en kvantitativ komponent.
Den uddannelse, der kræves for at blive dataanalytiker, er ikke særlig streng, og den er mere baseret på ens evne til at arbejde med og forstå data.
Når det er sagt, bør nøglefærdigheder hos dataanalytikere omfatte:
Det enkle svar er ingen. Nogle kan gøre det, men en dataanalytiker er ikke forpligtet til at kode. Han behøver ikke at være ekspert eller kende noget programmeringssprog dybt, selvom forståelse af SQL og Python er en konkurrencemæssig fordel. Dataanalytikere bruger mest R eller Tableau til at oprette interaktive kort, diagrammer og andre visualiseringer af høj kvalitet.
EN Dataforsker er en professionel, der bruger forskellige statistiske teknikker, dataanalysemetoder, og maskinindlæring at forstå og analysere data, der vil hjælpe med at drage forretningsmæssige konklusioner. Vi kan klassificere datavidenskabsfagfolk som forskningsfokuseret, forretningsfokuseret, eller udviklingsfokuseret.
De er også proaktivt hente oplysninger fra masser af kilder og analysere det for bedre at forstå, hvordan virksomheden klarer sig, opbygning af AI-værktøjer, der automatiserer bestemte processer inden for virksomheden.
Kort sagt, en dataforsker får mening ud af rodede og ustrukturerede data, hvilket gør det lettere at læse og forstå.
Dataforskere er ansvarlige for rengøring, behandling og manipulation af data ved hjælp af flere dataanalyseværktøjer. Ud over de ovennævnte opgaver omfatter andre centrale ansvarsområder:
Dataforskere har mange af de samme færdigheder som dataanalytikere. Alligevel er de ofte lidt mere IT-tunge, hvilket betyder, at de selv er i stand til at oprette databaserne og samle en masse misparret information, der kan findes i forskellige kilder. På grund af disse forventninger er forventningerne til programmeringsevner for dataforskere meget højere. De skal have god erfaring med programmeringssprog som Python, C ++, eller Java, samt færdighed i SQL.
Andre vigtige færdigheder hos en dataforsker inkluderer:
Det korte svar er ja. En af de mere effektive måder at blive dataforsker på er at starte som dataanalytiker, da begge jobroller er relativt ens.
Mange spørger hvad er bedre, en dataanalytiker eller dataforsker? Men det er vigtigt at præcisere, at en datavidenskabsrolle ikke er bedre end en dataanalytikerrolle. Det er simpelthen en position, der udnytter et lidt andet sæt færdigheder.
Kort sagt, en datavidenskabsrolle er mere velegnet til dem, der nyder at kode mere. Mange analytikere koder, men de udnytter andre værktøjer som f.eks Tableau og Power BISom vi så ovenfor.
Her er et par tip til at lave Overgang fra dataanalytiker til dataforsker:
EN Data Engineer jobbeskrivelse falder ind under kategorien af en softwareingeniør, der er fokuseret på at opbygge og vedligeholde datainfrastruktur og datasystemer. Dataingeniører er dem opsætning af datavarehuse, datarørledninger, og databaser som dataanalytikere og dataforskere bruger til at få adgang til og arbejde med dataene.
En dataingeniør er også måske den mest veldefinerede rolle af de tre, og du kan sandsynligvis se mest konsistens med denne. Lad os se bedre på ansvar og færdigheder hos en dataingeniør.
Da dataingeniører er arkitekter og plejere af dataene, koncentrerer deres rolle hovedsageligt sig om databasesystemer. Hvilke færdigheder kræves for en dataingeniør? De omfatter:
Den væsentlig forskel mellem en Data Engineer og en Data Scientist er uddannelse og færdigheder. Lad os tænke på dataanalyse som en tidslinje. Dataingeniører arbejder helt i begyndelsen af det på back-end, hvorimod dataforskere har tendens til at overtage, hvor dataingeniører slutter, og finder mening og indsigt fra det for organisationen.
Som allerede set, en dataforsker er generelt god til matematik og statistik. Han vil normalt være dygtig til programmering og have en forkærlighed for maskinlæring og kunstig intelligensmodellering. En grundig forståelse af det domæne, han opererer inden for, er også en vigtig færdighed at have, for at indsamle business intelligence, der kan hjælpe virksomheden med at opnå succes. Endelig er en Data Scientist også god til Visuelt og mundtligt formidle indsigt fra data med teamledere og forretningsinteressenter.
På den anden side Data Engineer er programmør dygtig i Python, Java, og Scala og dygtig til håndtering af distribuerede systemer til analyse af store mængder data. Hans primære ansvar, som allerede forklaret, er at skabe fritflydende datapipeliner ved hjælp af big datateknologier til realtids- eller statisk dataanalyse.
Alt i alt disse to roller bruger lignende færdigheder, så det er sikkert at sige, at både dataingeniører og dataforskere arbejder med big data. Ikke desto mindre er dataforskeren typisk en bedre analytiker end en programmør, mens dataingeniøren er en bedre programmør end en analytiker. De to roller er komplementær, ikke udskiftelige, og de fungerer bedst sammen, når de er lavet til at udføre opgaver, der matcher deres styrker.
Læs også:
Det kan være svært at opdrage interne datafagfolk, og at ansætte en kan være noget, din virksomhed ikke er klar til endnu. Hvis dataintegration er noget nyt i din strategi, så kan personaleforøgelse bare være det, du leder efter. Og vi ved lige, hvor vi kan finde en løsning til alle dine databehov.
Imaginær sky Sørger for prisvindende AI- og datavidenskabstjenester og har taget virksomheder til det næste niveau i mere end et årti.
Alsidig og datadrevet vækstmarkedsfører med dybdegående forretningskendskab, opdateret med den seneste udvikling i det digitale marketinglandskab.
Data Scientist med en dyb passion for teknik, fysik, og matematik. Jeg kan godt lide at lytte til og lave musik, rejse, og ride mountainbike-stier.
People who read this post, also found these interesting:
.webp)
.webp)
.webp)
%20(1).webp)
.webp)
