Vi lever i en informationsdriven värld, i era av Big Data, och organisationer förlitar sig starkt på data för beslutsfattande. Det finns flera roller i branschen idag som handlar om data, men många människor har missuppfattningar om dem, särskilt när det gäller att förstå de exakta rollerna för en dataanalytiker vs datavetare vs dataingenjör.
Dessa jobbroller kommer att orsaka lite förvirring för både datajobbsökande och dataanställningschefer. Om vi skulle sätta deras roller på ett spektrum, skulle vi kunna placera datavetare mitt emellan dataanalytiker och dataingenjörer eftersom det tar aspekter av var och en av dessa två jobbroller och bygger också på dem med ytterligare ansvar och förväntningar.
Men låt oss börja med att klargöra varför datavetenskap blir allt viktigare för företag och hur var och en av datarollerna kan hjälpa till att utnyttja företagens resultat.
I dagens affärsmiljö, Data är en nödvändighet och, om det är väl tämt, kan det snabbt bli en konkurrensfördel. Fler och fler företag anställer dataproffs för att maximera affärsintäkterna, prognos försäljning, och minska kostnaderna.
Webb och mobilappar, den Sakernas internet (IoT), och utvecklingen av AI-teknik har implementerat stora datalösningar så enkla att även små och medelstora företag kan dra nytta av dem. Företag kan använda big data-analys för att fatta bättre beslut och förbättra operativ effektivitet på flera sätt. Så vilka är de viktigaste tillämpningarna och fördelarna med datavetenskap i företag?
EN Dataanalytiker ansvarar för insamling, bearbetning, och utföra analys på stora datamängder. De hanterar datagrangling, datamodellering och rapportering, och tar in teknisk expertis för att säkerställa Uppgifternas kvalitet och noggrannhet; efter detta bearbetar, utformar och presenterar de sina resultat på ett sätt som är meningsfullt för att hjälpa slutkonsumenten, företagen eller organisationerna att fatta bättre beslut.
Efter några års erfarenhet har en Dataanalytiker kan flytta till en datavetare och en dataingenjör, som vi kommer att se nedan.
Det första ansvaret för en dataanalytiker är att känna igen och förstå företagets mål. Detta bidrar i sin tur till att effektivisera hela analysprocessen. De är skyldiga att bedöma tillgängliga resurser, förstå affärsproblemet och samla in rätt uppsättning data. Detta steg görs genom att samarbeta med olika medlemmar som datavetare, affärsanalytiker och programmerare. Andra huvudansvarsområden inkluderar:
Läs också:
Bakgrunden för dataanalytiker tenderar att variera mycket. Traditionellt skulle en dataanalytiker vara någon med en kandidat- eller magisterexamen i matematik eller datavetenskap. Den moderna dataanalytikern kan dock också ha en bakgrund inom naturvetenskap, något affärsrelaterat eller något annat område med en kvantitativ komponent.
Utbildningen som krävs för att bli dataanalytiker är inte särskilt strikt, och den är mer baserad på ens förmåga att arbeta med och förstå data.
Med detta sagt bör nyckelfärdigheter hos dataanalytiker inkludera:
Det enkla svaret är nej. Vissa kan göra det, men en dataanalytiker är inte skyldig att koda. Han behöver inte vara expert eller känna något programmeringsspråk djupt, men att förstå SQL och Python är en konkurrensfördel. Dataanalytiker använder mestadels R eller Tabell för att skapa högkvalitativa interaktiva kartor, diagram och andra visualiseringar.
EN Datavetare är en professionell som använder olika statistiska tekniker, metoder för dataanalys, och maskininlärning att förstå och analysera data som hjälper till att dra affärsslutsatser. Vi kan klassificera datavetenskapliga proffs som forskningsfokuserad, affärsfokuserad, eller utvecklingsfokuserad.
De är också proaktivt hämta information från källor i överflöd och analysera det för att bättre förstå hur verksamheten presterar, bygga AI-verktyg som automatiserar vissa processer inom företaget.
Enkelt uttryckt, en Data Scientist får mening ur rörig och ostrukturerad data som gör det lättare att läsa och förstå.
Datavetare ansvarar för rengöring, bearbetning och manipulering av data med hjälp av flera dataanalysverktyg. Förutom de som nämns ovan inkluderar andra viktiga ansvarsområden:
Datavetare har många av samma färdigheter som dataanalytiker. Ändå är de ofta lite mer IT-tunga, vilket innebär att de kan skapa databaserna själva och samla ihop mycket osammanhängande information som kan finnas i olika källor. På grund av dessa förväntningar är förväntningarna på programmeringsfärdigheter för datavetare mycket högre. De måste ha god erfarenhet av programmeringsspråk som Python, C ++, eller java, samt skicklighet i SQL.
Andra viktiga färdigheter hos en datavetare inkluderar:
Det korta svaret är ja. Ett av de effektivare sätten att bli datavetare är att börja som dataanalytiker, eftersom båda arbetsrollerna är relativt lika.
Många frågar vilket är bättre, en dataanalytiker eller datavetare? Men det är viktigt att klargöra att en datavetenskaplig roll inte är bättre än en dataanalytikerroll. Det är helt enkelt en position som utnyttjar en något annorlunda uppsättning färdigheter.
Enkelt uttryckt är en datavetenskaplig roll mer lämpad för dem som gillar att koda mer. Många analytiker kodar, men de utnyttjar andra verktyg som Tabell och Power BISom vi såg ovan.
Här är några tips för att göra Övergång från dataanalytiker till dataforskare:
EN Arbetsbeskrivning för dataingenjör faller i kategorin av en mjukvaruingenjör som är inriktad på att bygga och underhålla datainfrastruktur och datasystem. Datatekniker är de ställa in datalager, datapipelines, och databaser som dataanalytiker och datavetare använder för att komma åt och arbeta med data.
En dataingenjör är också kanske den mest väldefinierade rollen av de tre, och du kan förmodligen se mest överensstämmelse med den här. Låt oss ta en bättre titt på ansvar och färdigheter hos en dataingenjör.
Eftersom dataingenjörer är arkitekter och vårdgivare av data, deras roll koncentreras huvudsakligen på databassystem. Vilka färdigheter krävs för en dataingenjör? De inkluderar:
Den Viktig skillnad mellan en Data Engineer och en Data Scientist är utbildning och kompetens. Låt oss tänka på dataanalys som en tidslinje. Datatekniker arbetar i början av det på back-end, medan datavetare tenderar att ta över där datatekniker slutar och hitta mening och insikter från det för organisationen.
Som redan sett, en datavetare är generellt bra på matematik och statistik. Han kommer vanligtvis att vara skicklig i programmering och ha en förkärlek för maskininlärning och artificiell intelligensmodellering. En grundlig förståelse för domänen han verkar inom är också en viktig färdighet att ha, för att samla in affärsinformation som kan hjälpa verksamheten att nå framgång. Slutligen är en Data Scientist också bra på visuellt och muntligt kommunicera insikter från data med teamledare och affärsintressenter.
Å andra sidan, Data Engineer är programmerare skicklig i Python, java, och Scala och skicklig på hantera distribuerade system för att analysera stora mängder data. Hans primära ansvar, som redan förklarats, är att skapa fritt flytande datapipelines med hjälp av big data-teknik för realtids- eller statisk dataanalys.
Allt som allt, dessa två roller använder liknande kompetensuppsättningar, så det är säkert att säga att både datatekniker och datavetare arbetar med big data. Ändå är datavetenskapsmannen vanligtvis en bättre analytiker än en programmerare medan datateknikern är en bättre programmerare än en analytiker. De två rollerna är kompletterande, inte utbytbara, och de fungerar bäst tillsammans när de är gjorda för att utföra uppgifter som matchar deras styrkor.
Läs också:
Att uppfostra interna dataproffs kan vara svårt, och att anställa en kan vara något som ditt företag inte är redo för ännu. Om dataintegration är något nytt i din strategi, då kan personalförstärkning bara vara det du letar efter. Och vi vet precis platsen för att hitta en lösning för alla dina databehov.
Imaginärt moln erbjuder prisbelönta AI- och datavetenskapstjänster och har tagit företag till nästa nivå i mer än ett decennium.
Mångsidig och datadriven tillväxtmarknadsförare med fördjupad affärskunskap, uppdaterad med den senaste utvecklingen inom det digitala marknadsföringslandskapet.
Data Scientist med en djup passion för teknik, fysik, och matematik. Jag gillar att lyssna på och göra musik, resa, och åka mountainbikeleder.
Människor som läste det här inlägget tyckte också att dessa var intressanta:
.webp)
.webp)
.webp)
%20(1).webp)
.webp)
