Wir leben in einer informationsgetriebenen Welt, in der Ära von Big Data, und Unternehmen verlassen sich bei der Entscheidungsfindung in hohem Maße auf Daten. Heutzutage gibt es in der Branche mehrere Rollen, die sich mit Daten befassen, aber viele Menschen haben falsche Vorstellungen über sie, vor allem, wenn es darum geht, die genauen Rollen von Datenanalyst gegen Datenwissenschaftler gegen Dateningenieur.
Diese Jobrollen sorgen sowohl für Daten-Jobsuchende als auch für Manager, die Daten einstellen, ein wenig Verwirrung. Wenn wir ihre Rollen einem Spektrum zuordnen würden, könnten wir Datenwissenschaftler direkt zwischen Datenanalysten und Dateningenieuren platzieren, da dabei Aspekte jeder dieser beiden Berufsrollen berücksichtigt werden und zusätzliche Verantwortlichkeiten und Erwartungen darauf aufbauen.
Aber lassen Sie uns mit der Klarstellung beginnen warum Data Science für Unternehmen immer wichtiger wird und wie jede der Datenrollen dazu beitragen kann, die Ergebnisse der Unternehmen zu nutzen.
Im heutigen Geschäftsumfeld Daten sind eine Notwendigkeit und wenn es gut gezähmt ist, kann es schnell zu einem Wettbewerbsvorteil. Immer mehr Unternehmen stellen Datenexperten ein, um Maximieren Sie den Geschäftsumsatz, Umsatz prognostizieren, und Kosten reduzieren.
Netz und mobile Apps, das Internet der Dinge (IoT) und die Weiterentwicklung von KI-Technologie haben Big-Data-Lösungen implementiert, die so einfach sind, dass auch kleine und mittlere Unternehmen davon profitieren können. Unternehmen können Big-Data-Analysen verwenden, um bessere Entscheidungen zu treffen und die betriebliche Effizienz auf verschiedene Weise zu verbessern. Was sind also die wichtigsten Anwendungen und Vorteile von Data Science in Unternehmen?
EIN Datenanalyst ist verantwortlich für Sammeln, Verarbeiten, und Durchführung von Analysen bei großen Datensätzen. Sie befassen sich mit Datenmanagement, Datenmodellierung und Berichterstattung und bringen technisches Fachwissen ein, um sicherzustellen, dass Qualität und Genauigkeit der Daten; danach verarbeiten, gestalten und präsentieren sie ihre Ergebnisse auf eine Weise, die dem Endverbraucher, Unternehmen oder Organisationen hilft, bessere Entscheidungen zu treffen.
Nach ein paar Jahren Erfahrung hat ein Data Analyst kann in einen Data Scientist und einen Data Engineer wechseln, wie wir weiter unten sehen werden.
Die erste Aufgabe eines Datenanalysten besteht darin, die Unternehmensziele zu erkennen und zu verstehen. Dies wiederum hilft, den gesamten Analyseprozess zu rationalisieren. Sie müssen die verfügbaren Ressourcen bewerten, das Geschäftsproblem verstehen und die richtigen Daten sammeln. Dieser Schritt erfolgt in Zusammenarbeit mit verschiedenen Mitgliedern wie Datenwissenschaftlern, Geschäftsanalysten und Programmierern. Zu den weiteren Hauptaufgaben gehören:
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Die Hintergründe von Datenanalysten sind in der Regel sehr unterschiedlich. Traditionell wäre ein Datenanalyst jemand mit einem Bachelor- oder Master-Abschluss in Mathematik oder Informatik. Der moderne Datenanalyst kann jedoch auch einen Hintergrund in Naturwissenschaften, etwas Wirtschaftsbezogenem oder einem anderen Bereich mit einer quantitativen Komponente haben.
Die Ausbildung, die erforderlich ist, um ein Datenanalyst zu werden, ist nicht sehr streng und basiert eher auf der Fähigkeit, mit Daten zu arbeiten und sie zu verstehen.
Vor diesem Hintergrund sollten zu den Schlüsselkompetenzen von Datenanalysten gehören:
Die einfache Antwort lautet nein. Manche tun es vielleicht, aber ein Datenanalyst muss nicht programmieren. Er muss kein Experte sein oder sich mit einer Programmiersprache gut auskennen, obwohl das Verständnis von SQL und Python ein Wettbewerbsvorteil ist. Datenanalysten verwenden meistens R oder Tabelle um hochwertige interaktive Karten, Diagramme und andere Visualisierungen zu erstellen.
EIN Datenwissenschaftler ist ein Profi, der verschiedene verwendet statistische Techniken, Methoden der Datenanalyse, und maschinelles Lernen um Daten zu verstehen und zu analysieren, die dazu beitragen, geschäftliche Schlüsse zu ziehen. Wir können Datenwissenschaftler wie folgt klassifizieren forschungsorientiert, geschäftsorientiert, oder entwicklungsorientiert.
Sie sind auch proaktiv Informationen abrufen aus Quellen in Hülle und Fülle und analysiere sie, um besser zu verstehen, wie sich das Unternehmen entwickelt, Entwicklung von KI-Tools, die bestimmte Prozesse automatisieren innerhalb des Unternehmens.
Einfach ausgedrückt: Ein Data Scientist leitet aus unübersichtlichen und unstrukturierten Daten eine Bedeutung ab, sodass sie einfacher zu lesen und zu verstehen sind.
Datenwissenschaftler sind für die Bereinigung, Verarbeitung und Manipulation von Daten mithilfe verschiedener Datenanalysetools verantwortlich. Neben den oben genannten Aufgaben gehören zu den weiteren wichtigen Aufgaben:
Datenwissenschaftler verfügen über viele der gleichen Fähigkeiten wie Datenanalysten. Dennoch sind sie oft etwas IT-lastiger, was bedeutet, dass sie in der Lage sind, die Datenbanken selbst zu erstellen und viele verfälschte Informationen, die möglicherweise aus verschiedenen Quellen stammen, zusammenzuführen. Aufgrund dieser Erwartungen sind die Erwartungen an die Programmierkenntnisse von Datenwissenschaftlern viel höher. Sie müssen über gute Erfahrung in Programmiersprachen wie Python, C ++, oder Java, sowie Kenntnisse in SQL.
Weitere wichtige Fähigkeiten eines Data Scientists sind:
Die kurze Antwort lautet Ja. Eine der effektivsten Möglichkeiten, Datenwissenschaftler zu werden, besteht darin, als Datenanalyst zu beginnen, da sich beide Berufsrollen relativ ähnlich sind.
Viele Leute fragen was ist besser, ein Datenanalyst oder ein Datenwissenschaftler? Es ist jedoch wichtig klarzustellen, dass eine Rolle in der Datenwissenschaft nicht besser ist als eine Rolle als Datenanalyst. Es ist einfach eine Position, in der etwas andere Fähigkeiten zum Einsatz kommen.
Einfach ausgedrückt, eine Rolle im Bereich Data Science ist eher für diejenigen geeignet, die mehr Spaß am Programmieren haben. Viele Analysten programmieren zwar, nutzen aber auch andere Tools wie Tabelle und Power BI, wie wir oben gesehen haben.
Hier sind ein paar Tipps zur Herstellung des Übergang vom Data Analyst zum Data Scientist:
EIN Stellenbeschreibung Data Engineer fällt in die Kategorie eines Softwareingenieurs, der sich auf den Aufbau und die Wartung von Dateninfrastrukturen und Datensystemen konzentriert. Dateningenieure sind diejenigen Einrichtung der Data Warehouses, Daten-Pipelines, und Datenbanken das die Datenanalysten und Datenwissenschaftler verwenden, um auf die Daten zuzugreifen und mit ihnen zu arbeiten.
Ein Data Engineer ist vielleicht auch die am besten definierte der drei Rollen, und Sie können wahrscheinlich die größte Übereinstimmung mit dieser Rolle feststellen. Schauen wir uns das genauer an Aufgaben und Fähigkeiten eines Dateningenieurs.
Da Data Engineers Architekten und Verwalter der Daten sind, konzentriert sich ihre Rolle hauptsächlich auf Datenbanksysteme. Welche Fähigkeiten sind für einen Dateningenieur erforderlich? Sie beinhalten:
Das Hauptunterschied zwischen einem Data Engineer und einem Data Scientist ist Bildung und Fähigkeiten. Stellen wir uns Datenanalysen wie eine Zeitleiste vor. Dateningenieure arbeiten ganz am Anfang im Backend, wohingegen Datenwissenschaftler in der Regel dort weitermachen, wo Dateningenieure aufgehört haben, und daraus Bedeutung und Erkenntnisse für das Unternehmen ziehen.
Wie schon gesehen, Ein Datenwissenschaftler ist im Allgemeinen gut in Mathematik und Statistik. Er wird in der Regel gut programmieren können und eine Vorliebe für maschinelles Lernen und die Modellierung künstlicher Intelligenz haben. Ein gründliches Verständnis des Bereichs, in dem er tätig ist, ist ebenfalls eine wichtige Fähigkeit, um Geschäftsinformationen zu sammeln, die dem Unternehmen zum Erfolg verhelfen können. Schließlich ist ein Data Scientist auch gut darin Erkenntnisse visuell und mündlich kommunizieren aus Daten mit Teamleitern und Geschäftsbeteiligten.
Auf der anderen Seite ist der Data Engineer ist Programmierer kompetent in Python, Java, und Scala und versiert in Umgang mit verteilten Systemen zur Analyse großer Datenmengen. Seine Hauptverantwortung besteht, wie bereits erläutert, in der Erstellung frei fließender Datenpipelines unter Verwendung von Big-Data-Technologien für Echtzeit- oder statische Datenanalysen.
Alles in allem Diese beiden Rollen verwenden ähnliche Fähigkeiten, man kann also mit Sicherheit sagen, dass sowohl Dateningenieure als auch Datenwissenschaftler mit Big Data arbeiten. Nichtsdestotrotz ist der Datenwissenschaftler in der Regel ein besserer Analyst als ein Programmierer, während der Dateningenieur ein besserer Programmierer als ein Analyst ist. Die beiden Rollen sind ergänzend, nicht austauschbar, und sie funktionieren am besten zusammen, wenn sie dazu gebracht werden, Aufgaben auszuführen, die ihren Stärken entsprechen.
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