data_engineer_инженер данных

Введение

Очень часто в  последнее время мы слышим об экспертах по данным (Data Scientist),  аналитиках данных (Data Analyst)  инженерах данных(Data Engineer). Давайте размберемся в этих профессиях и поймем разницу между ними.

Большинстов людей часто путают эти термины. Кто эти эксперты по данными, аналитики и инженеры данных? Чем они похожи друг на друга? Что они делают? Каковы роли каждой профессии? Какие технологии они используют? Какие навыки требуются, чтобы стать экспертом по данным, аналитиком данных и инженером данных?

Экперт по данным

эксперт по данным data scientist

Эксперты по анализу данных – это специалисты  в области статистики, математики, программирования и построения алгоритмов машинного обучения,  которые умеют делать прогнозы и отвечать на ключевые вопросы бизнеса.  Эксперт по анализу данных является более высокклассным специалистом, чем аналитик по данным. Эксперт по данным все еще должен уметь очищать, анализировать и визуализировать данные, но у него будут более фундаментальные знания и навыки, а также будет способен обучать и оптимизировать модели машинного обучения. Эксперты по данным отвечают за оценку статистических моделей, создание более совершенных прогностических алгоритмов с использованием машинного обучения, тестирование и постоянное повышение точности моделей машинного обучения, построение визуализаций данных для подведения итогов углубленного анализа.

Эксперт по данным должен иметь знания и навыки:

  • машинное обучение,
  • глубокое обучение,
  • нейронная сеть,
  • статистика,
  • прогнозное моделирование,
  • Владеть языками программирования и технологиями:Hadoop, R, SAS, Python, Scala, Apache Spark

Аналитик данных

аналитик данных

Как видно из названия, аналитики данных – это профессионалы, которые заняты обработкой и анализом данных. Аналитик данных берет необработанные данные, очищает и систематизирует их, анализирует , делает выводы и передает результаты выводов заказчику, для принятия им более правильных решений. Аналитики данных имеют разные наименования в зависимости от отрасли, например, как бизнес-аналитик, аналитик баз данных и аналитик бизнес-аналитики.

Аналитики данных отвечают за очистку и организацию данных, их анализ, создание визуализации и представление результатов внутренней команде и бизнес-клиентам компании. Аналитик данных помогает компании принимать лучшие бизнес-решения в будущем.
Аналитик данных должен иметь представление о таких навыках, как:

  • визуализация данных,
  • статистика,
  • обработка данных,
  • анализ данных,
  • Должен владеть следующими инструментами и программами: Microsoft Excel, SPSS, SPSS Modeler, SAS, SAS Miner, SQL, Microsoft Access, Tableau.

Инженер данных

data_engineer_инженер данных

Инженеры данных являются разработчиками, строителями и менеджерами инфраструктуры «больших данных». Проще говоря, инженеры по обработке данных очищают, подготавливают и оптимизируют данные для их обработки. Именно после обработки данным  эксперты по данным смогут начать применять различные методы анализа и визуализации для получения значимых результатов. Они также обеспечивают бесперебойную работу системы. Инженеры данных работают в тесном сотрудничестве с “Экспертами по данным.
Инженер по данным должен иметь представление о таких навыках, как:

  • системы баз данных SQL, NoSQL, Hive,
  • API данных,
  • моделирование данных,
  • решения для хранилищ данных,
  • инструменты ETL,
  • Иметь навыки работы с  инструментами, как MongoDB, Cassandra, DashDB, R, Java. , Python, SPSS.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *