Όλα για τους Επαγγελματίες Επιστήμης Δεδομένων

Όλα για τους Επαγγελματίες Επιστήμης Δεδομένων

September 29, 2022 0 Von admin

Σκοπός

  • Περιγράψτε τις διαφορετικές οντότητες που αποτελούν το καλύτερο οικοσύστημα δεδομένων
  • Περιγράψτε και διαφοροποιήστε τους διαφορετικούς τύπους επαγγελματιών δεδομένων, τους ρόλους και τις ευθύνες τους στο οικοσύστημα δεδομένων

Εισαγωγή

Στον σημερινό κόσμο, ανεξάρτητα από το επαγγελματικό σας υπόβαθρο, πρέπει σίγουρα να έχετε συναντήσει όρους όπως «Επιστήμη Δεδομένων», «Μηχανική Δεδομένων», «Επιχειρηματικός Αναλυτής» και άλλοι που οδηγούν στη λήψη αποφάσεων στον σημερινό επαγγελματικό κόσμο. Αλλά όπως και εγώ, είμαι βέβαιος, ότι πρέπει να έχετε μπερδευτεί με το τι σημαίνουν αυτοί οι όροι και αν υπάρχει πραγματικά κάποια διαφορά μεταξύ τους; Όπως αποδεικνύεται, όλες οι εργασίες στο πεδίο δεδομένων έχουν έναν καλά καθορισμένο στόχο και σε αυτό το άρθρο, θα σας πω τη διαφορά μεταξύ αυτών των ρόλων εργασίας και των δεξιοτήτων που απαιτούνται για αυτούς τους ρόλους.

Πίνακας περιεχομένων

  1. Ποιοι είναι οι μηχανικοί δεδομένων και οι ευθύνες τους;
  2. Ποιες είναι οι δεξιότητες που απαιτούνται για να γίνετε Μηχανικός Δεδομένων;
  3. Ποιοι είναι οι Data Analyst και οι ευθύνες τους;
  4. Ποιες είναι οι δεξιότητες που απαιτούνται για να γίνετε Αναλυτής Δεδομένων;
  5. Ποιοι είναι οι Επιστήμονες Δεδομένων και οι ευθύνες τους;
  6. Ποιες είναι οι δεξιότητες που απαιτούνται για να γίνετε Επιστήμονας Δεδομένων;
  7. Ποιοι είναι οι Business Analyst και οι ευθύνες τους;
  8. Ποιες είναι οι δεξιότητες που απαιτούνται για να γίνεις Business Analyst;

Μηχανική Δεδομένων |  Επαγγελματίες Επιστήμης Δεδομένων

Ποιοι είναι οι μηχανικοί δεδομένων και ποιες είναι οι ευθύνες τους;

Αυτοί είναι οι άνθρωποι που αναπτύσσουν και διατηρούν την αρχιτεκτονική δεδομένων, την υποδομή δεδομένων και καθιστούν διαθέσιμα δεδομένα για επιχειρηματικές λειτουργίες και ανάλυση. Αυτή η υποδομή δεδομένων περιλαμβάνει βάσεις δεδομένων, μεγάλα αποθετήρια δεδομένων και αγωγούς δεδομένων για τον μετασχηματισμό και τη μετακίνηση δεδομένων μεταξύ των συστημάτων δεδομένων. Στόχος τους είναι να παρέχουν ποιοτικά δεδομένα διαθέσιμα για την εξεύρεση γεγονότων και τη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων. Οι αναλυτές δεδομένων και οι επιστήμονες δεδομένων χρησιμοποιούν δεδομένα που παρέχουν οι μηχανικοί δεδομένων. Συνεργάζονται με άλλους επαγγελματίες δεδομένων για να διασφαλίσουν ότι τα δεδομένα ταιριάζουν με τις ανάγκες τους. Όταν εξετάζουμε βαθιά τη μηχανική δεδομένων, το μόνο που χρειάζεται είναι η επιλογή του σωστού:

  • Βάσεις δεδομένων
  • Σύστημα αποθήκευσης
  • Υποδομή cloud ή πλατφόρμα cloud

Όταν συνδυάζουμε όλα αυτά τα πράγματα, η ροή δεδομένων μέσα στον οργανισμό είναι απρόσκοπτη. Το Data Engineers εργάζεται μέσα στο οικοσύστημα δεδομένων. Οι κύριες αρμοδιότητες ενός μηχανικού δεδομένων είναι:

  • Συλλογή δεδομένων πηγής: Περιλαμβάνει εξαγωγή, ενοποίηση, οργάνωση δεδομένων και απόκτηση δεδομένων από πολλαπλές πηγές.
  • Επεξεργασία δεδομένων: Αυτό περιλαμβάνει τον καθαρισμό, τον μετασχηματισμό και την προετοιμασία δεδομένων για να γίνουν πολύτιμα. Περιλαμβάνει επίσης τη διατήρηση κατανεμημένων συστημάτων για την επεξεργασία δεδομένων.
  • Αποθήκευση δεδομένων: Αποθήκευση δεδομένων για αξιοπιστία και εύκολη διαθεσιμότητα δεδομένων. Ο Data Engineer πρέπει να βεβαιωθεί ότι θα πρέπει να χρησιμοποιεί τις κατάλληλες και καλύτερες αποθήκες δεδομένων για την αποθήκευση των δεδομένων που προμηθεύονται. Πρέπει επίσης να διασφαλίζουν το απόρρητο των δεδομένων, την ασφάλεια, τη συμμόρφωση, την παρακολούθηση, τη δημιουργία αντιγράφων ασφαλείας και την ανάκτηση των δεδομένων.
  • Ασφαλής διάθεση δεδομένων στους χρήστες: Το Data Engineer πρέπει να βεβαιωθεί ότι τα API, οι υπηρεσίες και τα προγράμματα για την ανάκτηση δεδομένων για τελικούς χρήστες.

Απαραίτητες δεξιότητες για να γίνετε Μηχανικός Δεδομένων

  • Καλή γνώση του γλώσσες προγραμματισμού
  • Σε βάθος κατανόηση του σχεσιακές βάσεις δεδομένων και μη σχεσιακές βάσεις δεδομένων
  • άνετα με γραμμή εντολών
  • Κατανοεί τη λειτουργία του Οικοσύστημα Hadoop ειδικά ΜΕΙΩΣΗ ΧΑΡΤΗ και ΝΗΜΑ
  • Κατανοεί την έννοια του αποθήκευση δεδομένων
  • Πρακτική γνώση εργασίας με Apache Spark
  • Απορρόφηση δεδομένων με Απάχης ο Κάφκα
  • Προγραμματισμός εργασιών με Ροή αέρα Apache
  • Βασικές αρχές του cloud computing

Ποιοι είναι οι Αναλυτές Δεδομένων και ποιες είναι οι ευθύνες τους;

Ο Αναλυτής Δεδομένων είναι ένας επαγγελματίας δεδομένων που μετατρέπει τους αριθμούς σε απλή γλώσσα, ώστε οι οργανισμοί να μπορούν να λαμβάνουν καλές αποφάσεις. Αυτά είναι τα άτομα που απαντούν σε ερωτήσεις όπως „Είναι καλή ή κακή η εμπειρία αναζήτησης του χρήστη στον ιστότοπό μας;“ ή «Υπάρχει συσχέτιση μεταξύ των πωλήσεων». Ο ρόλος ενός αναλυτή δεδομένων είναι να επιθεωρεί και να καθαρίζει τα δεδομένα για την παροχή πληροφοριών. Το κύριο καθήκον τους είναι να εντοπίζουν συσχετίσεις, να βρίσκουν πρότυπα και να εφαρμόζουν στατιστικές μεθόδους για την ανάλυση και την εξόρυξη δεδομένων. Οι καθημερινές τους δραστηριότητες περιλαμβάνουν επίσης οπτικοποίηση δεδομένων για την ερμηνεία και την παρουσίαση των ευρημάτων.

Αναλυτής Δεδομένων |  Επαγγελματίες Επιστήμης Δεδομένων

Απαραίτητες δεξιότητες για να γίνετε Αναλυτής Δεδομένων

  • Καλή γνώση υπολογιστικών φύλλων
  • Ικανότητα στη σύνταξη ερωτημάτων και στη χρήση στατιστικών εργαλείων για τη δημιουργία γραφημάτων και πινάκων εργαλείων
  • Θα πρέπει να έχει καλή κατανόηση της γλώσσας προγραμματισμού
  • Θα πρέπει να μπορεί να μετατρέπει επιχειρηματικά προβλήματα σε πρόβλημα δεδομένων
  • Ισχυρές αναλυτικές δεξιότητες και αφήγηση
  • Καλή εντολή στην Οπτικοποίηση Δεδομένων

Ποιοι είναι οι Επιστήμονες Δεδομένων και ποιες είναι οι ευθύνες τους;

Ένας Επιστήμονας Δεδομένων αναλύει δεδομένα για αξιόπιστες πληροφορίες και δημιουργεί μοντέλα πρόβλεψης χρησιμοποιώντας τεχνικές μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης. Ο ρόλος ενός επιστήμονα δεδομένων συνδυάζει την επιστήμη των υπολογιστών, τη στατιστική και τα μαθηματικά. Αναλύουν, επεξεργάζονται και μοντελοποιούν δεδομένα και στη συνέχεια ερμηνεύουν τα αποτελέσματα για να δημιουργήσουν δραστικά σχέδια για εταιρείες και άλλους οργανισμούς. Αυτοί είναι οι άνθρωποι που απαντούν σε ερωτήσεις όπως «Πόσους νέους ακόλουθους στα social media είναι πιθανό να αποκτήσω το επόμενο τρίμηνο;»

Απαραίτητες δεξιότητες για να γίνεις Επιστήμονας Δεδομένων

  • Γνώση α γλώσσα προγραμματισμού
  • Καλή πρακτική εμπειρία του εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων
  • Καλή κατανόηση του στατιστική, γραμμική άλγεβρα και πιθανότητα
  • Σε βάθος κατανόηση του μηχανική μάθηση
  • Βασικές γνώσεις για κινητήρες συστάσεων
  • Πρακτική γνώση εργασίας με Δεδομένα χρονολογικής σειράς
  • Κατανόηση του Deep Learning, Computer Vision
  • Καλή πρακτική γνώση Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας
  • Βασικό του Ανάπτυξη μοντέλου
  • Ισχυρός δεξιότητες επικοινωνίας και δεξιότητες παρουσίασης

Ποιοι είναι οι Business Analysts και ποιες είναι οι αρμοδιότητές τους;

Επιτρέψτε μου να εξηγήσω αυτόν τον όρο παίρνοντας ένα παράδειγμα. Ας υποθέσουμε ότι υπάρχει μια επιχείρηση της οποίας οι πωλήσεις μειώνονται και τώρα για να βρούμε την απάντηση στο γιατί μειώνονται οι πωλήσεις και τι μπορεί να γίνει, δύο μέρη εμπλέκονται σε αυτή τη διαδικασία. Το πρώτο άτομο είναι ένας αναλυτής δεδομένων, ο ρόλος ενός αναλυτή δεδομένων είναι να συνεργάζεται με προγραμματιστές λογισμικού στον ίδιο οργανισμό και να συνδέεται με διαφορετικές βάσεις δεδομένων όπου μπορούν να βρουν δεδομένα που σχετίζονται με τις πωλήσεις κ.λπ. Ο ρόλος ενός αναλυτή δεδομένων είναι να συνδέονται με τις βάσεις δεδομένων, θα δημιουργήσουν πίνακες εργαλείων power BI ή ταμπλό ή θα κάνουν αναλύσεις δεδομένων σε Python ή excel και η δουλειά τους είναι να δημιουργούν πληροφορίες. Επομένως, βασικά, οι αναλυτές δεδομένων παράγουν πληροφορίες και ο ρόλος του επιχειρηματικού αναλυτή είναι να καταναλώνει αυτές τις γνώσεις και να λαμβάνει επιχειρηματικές αποφάσεις. Οι επιχειρησιακοί αναλυτές δεν είναι τεχνικοί ως αναλυτές δεδομένων, αλλά έχουν soft skills – είναι κριτικοί στοχαστές, είναι καλοί στην επικοινωνία, κατανοούν πολύ καλά την επιχείρηση. Έτσι, εάν ο αναλυτής δεδομένων λέει ότι στη νοτιοδυτική περιφέρεια, οι πωλήσεις της εταιρείας μειώνονται και το πλήγμα των πελατών είναι υψηλότερο, ίσως ο επιχειρηματικός αναλυτής με βάση τις γνώσεις του να πει ότι στη νοτιοδυτική περιοχή τα άτομα σε επίπεδο εισοδήματος είναι λιγότερο, οπότε ας τρέξουμε ειδική έκπτωση για να αυξηθούν οι πωλήσεις. Ο Business Analyst εστιάζει περισσότερο στις ήπιες δεξιότητες, την κριτική σκέψη, την επίλυση προβλημάτων και τη γνώση τομέα, ενώ ο αναλυτής δεδομένων επικεντρώνεται περισσότερο στις τεχνικές δεξιότητες.

Επιχειρηματικοί Αναλυτές |  Επαγγελματίες Επιστήμης Δεδομένων

Απαραίτητες δεξιότητες για να γίνεις Business Analyst

  • Καλές αναλυτικές δεξιότητες
  • Καλές λογικές δεξιότητες και ηγετικές ικανότητες
  • Άριστη γνώση Microsoft Excel
  • Καλές διαπραγματευτικές ικανότητες
  • Γνώση Python και R
  • Καλή πρακτική εμπειρία του Tableau, του Power BI ή άλλων εργαλείων ταμπλό
  • Ισχυρές δεξιότητες παρουσίασης και επικοινωνίας

Σημειώσεις τέλους

Σε αυτό το άρθρο, μάθαμε τις διαφορετικές οντότητες που παίζουν κρίσιμο ρόλο στο οικοσύστημα δεδομένων. Με λίγα λόγια, το Data Engineer μετατρέπει τα ακατέργαστα δεδομένα σε χρησιμοποιήσιμα δεδομένα. Οι αναλυτές δεδομένων χρησιμοποιούν αυτά τα δεδομένα για τη δημιουργία πληροφοριών. Οι Επιστήμονες Δεδομένων χρησιμοποιούν Data Analytics και Data Engineering για να προβλέψουν το μέλλον χρησιμοποιώντας δεδομένα από το παρελθόν. Business Analysts and Business Intelligence Analysts χρησιμοποιούν αυτές τις πληροφορίες και τις προβλέψεις για να οδηγήσουν σε επιχειρηματικές αποφάσεις που ωφελούν και αναπτύσσουν τις επιχειρήσεις τους.

Ελπίζω να σας άρεσε η ανάγνωση. Εάν θέλετε να διαβάσετε περισσότερα για την Επιστήμη των Δεδομένων, τότε, μεταβείτε στο ιστολόγιό μας.