Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician - Iso data on enemmän kuin vain kaksi sanaa ja räjähtää ennennäkemättömällä tavalla. Se kasvaa nopeuden, vaihteluvälin ja volyymin suhteen käsittämättömässä tahdissa. Se on ottanut myrskyn läpi koko maailman ja on nyt saatavana reaaliajassa, koska se antaa brändille mahdollisuuden tuottaa analysointia nopeasti ja nopeasti. Mahdollisuudet muuttaa maailmaa suuret analytiikat vaikuttavat myös hallituksiin, yrityksiin, tuotemerkkeihin ja akateemisiin organisaatioihin. Muuttamalla toimeentulonsa ja tapaansa, jolla ihmiset elävät elämänsä, iso tieto kehittyy nopeasti ja muuttuu joka päivä.

Tietomäärää maailmassa on käsittämätön ja meillä on yhtä suuri kuin litra vettä kaikissa maailman valtamereissä. Tämän suurten tietojen valtameressä surffailun oppiminen auttaa yrityksiä hyödyntämään maailmassa olevia monia mahdollisuuksia. Kun yritykset kykenevät saamaan tietoa raaka-aineistosta ja saamalla niistä arvokkaita oivalluksia, brändit voivat sopeutua paremmin markkeritrendeihin ja ryhtyä toimiin valtuuksien lisäämiseksi ja laajentamiseksi kattavasti.

Nyt monet teistä ihmettelevät, mikä oikeastaan ​​on suuria tietoja? Suuria tietoja käytetään kuvaamaan vakavan tietokonevoiman käyttöprosessia, etenkin sellaisia, kuten koneoppiminen ja keinotekoinen oppiminen erittäin monimutkaisille ja suurille tietosarjoille. Millaista tietoa iso data käsittelee? Big käsittelee kaikenlaista tietoa, vain nimeä se. Sitä voidaan käyttää hyödyllisyyskustannusten vertailuun meteorologisten tietojen kanssa saadakseen tietoa suuntauksista ja tehottomuuksista. Sitä voidaan käyttää myös vertailemaan ambulanssien sijaintitietoja potilastietueiden kanssa ja auttamaan sairaaloita tekemään tietoisempia valintoja vasteajasta ja selviytymisestä. Kuntoharrastajat voivat myös käyttää suurta dataa harjoituksen ja kalorimäärän seuraamiseen, jotta he voivat saavuttaa tavoitteensa nopeammin ja tasaisemmin.

Koska iso data on niin iso kenttä, jolla on valtava mahdollisuus, myös tällä alalla on useita työmahdollisuuksia. Tämä artikkeli käsittelee kolmea suurta työpaikkaa, joiden merkitys kasvaa suurten tietojen alalla. Näihin kuuluvat tietotieteilijät, tietoinsinööri ja tilastotieteilijä.

Data Scientist vs Data Engineer vs.

Tietotieteilijöiden kehittyvä kenttä

Uuden tekniikan nousu suurten tietojen muodossa on puolestaan ​​johtanut uuden tiedon tutkijan, nimeltään tietotekniikan, syntymiseen. Vaikka tietoteknikon työ ei liity yksinomaan suuriin dataprojekteihin, heidän työnsä täydentää tätä alaa, koska data on olennainen osa heidän tehtäviään ja toimintoja. Tietotieteilijän tehtävät ja toiminnot ovat kehittyneet, kun brändien tehtävät ja toiminnot ovat alkaneet kehittyä nopeasti kilpailevassa ympäristössä. Muodollinen koulutus on olennainen osa tietotieteilijäksi tulemista ja tämä vaatii vankan perustan joillakin perusaloilla, kuten tietotekniikka ja sovellukset, mallinnus, tilastot, matematiikka ja analytiikka. Tietotieteilijä eroaa muista tavanomaisista ammattilaisista, koska hänellä on vahva liiketoimintataju, johon liittyy yleensä vahva viestintätaido, joka auttaa heitä viestimään havainnoistaan ​​ja näkemyksistään yritys- ja IT-johtajien kanssa, jotta he voivat vastata alansa haasteisiin ja vaatimuksiin toisaalta menestyvä tapa ja toisaalta lisäarvoa.

Tietotieteilijä on joku, joka on erittäin luova ja utelias ja voi havaita suurista tietomääristä saatuja näkemyksiä helposti ja yksinkertaistetusti. Se on melkein kuin renessanssin henkilö, joka todella haluaa saada aikaan suuria muutoksia teollisuudessa ja oppia myös suuria asioita.

Perinteiset tietoanalyytikot tarkastelevat tietoja yleensä vain yhdestä lähteestä, tietotekijä on riittävän pätevä tutkimaan useista eri lähteistä saatuja tietoja. Seulomalla kaikenlaista tietoa, tietotieteilijällä on tärkeä tavoite löytää piilotettuja oivalluksia, mikä puolestaan ​​voi auttaa heitä myös saamaan kilpailuetua. Tietotieteilijä ei ole vain vastuussa tietojen keräämisestä ja ilmoittamisesta, vaan myös tutkii niitä eri näkökulmista ja suosittelee tuotemerkkejä, kuinka he voivat käyttää mainittua tietoa tavoitteidensa saavuttamiseen ja luoda myös uusia tavoitteita.

Datatekniikka ja sen kehitys

Tietotekniikan rooli on joskus päällekkäinen tietotekijän roolin kanssa. Tämä johtuu pääasiassa siitä, että niiden työkalut ja tekniikat ovat hyvin samankaltaisia ​​ja joilla on melkein samat toiminnot joissakin yrityksissä. Datatekniikkaa kutsutaan kuitenkin myös datainfrastruktuuriksi tai tietoarkkitehtuuriksi useissa yrityksissä. Tietotekniikan päävastuu on kerätä tietoja, tallentaa tietoja ja eräprosessoida tai käsitellä niitä reaaliajassa ja välittää ne API: n kautta tietotekijälle, joka ymmärtää ja ymmärtää ne helposti. Toisin sanoen tietotekniikka todella auttaa tietotekniikkaa suorittamaan työnsä sujuvasti ja helposti.

Markkinat ovat täynnä useita suuria datatyökaluja ja kukin niistä suorittaa ainutlaatuisen toiminnon. On tärkeää, että brändi käyttää tiettyä työkalua tavoitteensa saavuttamiseen sen sijaan, että työkalu on trendikäs ja suosittu teollisuudessa. Siksi tietotekniikan suunnittelijoilla on oltava vankka ja vakaa perusta ohjelmistotekniikan alalla. Heidän on kyettävä oppimaan ja käyttämään näitä välineitä tehokkaasti ja parantamaan toimintaansa myös tilanteessa, jossa tilanne on tällainen. Lyhyesti sanottuna hyvällä ja tehokkaalla tietotekniikalla on laaja ja kattava tietokantoihin liittyvä tieto ja hän hallitsee parhaat tekniikan käytännöt. Joitakin näistä käytännöistä ovat käsittely- ja kirjausvirheiden hallinta, järjestelmän seuranta, ihmisten rasvaa sietävien putkistojen rakentaminen, skaalausprosessin ymmärtäminen muiden tekniikoiden ja menetelmien joukossa.

Taidot, joita tarvitaan menestyväksi tietotekniikan tutkijaksi

Tietoteknikkoksi tulossa on siis paljon kysyntää monien ammattilaisten keskuudessa. Samanaikaisesti on tärkeää muistaa se erottuakseen joukosta. On tiettyjä taitoja, jotka auttavat ammattilaisia ​​hankkimaan taidot auttaakseen heitä tulemaan päteväksi suurten tietojen alalla.

  • Tietotieteilijöillä on oltava tietoa perustyökaluista

Ennen kuin saavutetaan parempi näkyvyys suurten tietojen teollisuudessa, on tärkeää hallita suuriin tietoihin liittyvät perustyökalut. Tämä tarkoittaa, että ammattilaisten on saatava perusteellinen käsitys tilastollisesta ohjelmointikielestä, kuten R tai Python, ja toisaalta tietokantakyselykielestä, kuten SQL. Nämä kielet ja taidot auttavat ammattilaisia ​​luomaan vahvan perustan ja siten rakentamaan myös vahvan ja menestyvän uran.

  • Tietotieteilijöiden on ymmärrettävä perustilastot oikein

Perustaidon tuntemus tilastoista on erittäin tärkeää niille henkilöille, jotka haluavat ymmärtää paremmin suurten tietojen teollisuutta. Monet tietotieteilijät eivät vieläkään ole tietoisia p-arvon oikeasta määritelmästä. Siksi data-tiedemiesten on oltava tietoisia muun muassa tilastollisista testeistä, suurimmasta todennäköisyydestä ja jakautumista. Lisäksi asiat, kuten koneoppiminen ja tilastotiedot, ovat hyödyllisiä kaikkien tulevien opintojen aikana. Erityisesti tilastotiedot ovat erittäin tärkeitä, jos haluat tehdä tietopohjaisia ​​yrityksiä. Vaikka jotkut yritykset eivät välttämättä ole tuotelähtöisiä, tilastotiedot ovat tärkeitä kaikille tuotemerkeille ja yrityksille sektoreiden ja talouksien välillä.

  • Hyvän tietotekijän on oltava tietoinen koneoppimisen eri näkökohdista

Jos olet tietoteknikko, joka haluaa työskennellä suuressa yrityksessä, sinun on työskenneltävä tietojen kanssa, jotka ovat kooltaan ja rakenteeltaan massiivisia. Siksi sinun on oltava tietoinen siitä, kuinka työskennellä koneoppimismenetelmien kanssa. Tähän sisältyy erilaisia ​​elementtejä, kuten k-lähimmät naapurit, satunnaiset metsät, ryhmämenetelmät, nämä kaikki ovat termejä, jotka ovat saaneet näkyvyyttä koneoppimisesta kiinnostuneiden keskuudessa. Vaikka R- tai Python-kirjastojen kautta toteutetaan monia tekniikoita, koneoppiminen on hyvää, vaikkakaan ei täysin välttämätöntä. On tärkeämpää ymmärtää laajat iskut ja käyttää niitä asianmukaisella tavalla.

  • Hyvä tietotekniikan asiantuntija on taitava tutkimaan tietoja

Tietojen analysointi ei ole niin yksinkertaista kuin miltä se näyttää, ja joskus kun tietomäärä on valtava, siitä voi tulla vaikea ja monimutkainen prosessi. Siksi on erittäin tärkeää ja välttämätöntä, että tietotieteilijät tietävät kuorman käsittelemään tietojen puutteita, jotka voivat sisältää puuttuvia arvoja, epäjohdonmukaista merkkimuotoilua, päivämäärän muotoilua muun muassa. Tämä ongelma tietojen eroavuuksien käsittelemisessä on elintärkeä rooli pienissä ja keskitason yrityksissä tai tapauksissa, joissa tiedoilla on erittäin tärkeä merkitys yrityksen toiminnassa. Tiedonmittaamiseen liittyvä asiantuntemus on kuitenkin asia, joka auttaa tietotieteilijöitä tutkimaan ja kasvattamaan uransa onnistuneesti.

  • Hyvällä tiedemiehellä on vahvat datan visualisointi- ja viestintätaidot

Visualisointi- ja viestintätaidot ovat joitain tärkeimmistä tiedoista, joita datatieteilijällä voi olla. Tämä pätee erityisesti uusiin yrityksiin, jotka ovat juuri löytämässä isodatan ja sen sovellusten vahvuutta ja voimaa. Viestintätaidot ovat erittäin tärkeitä, koska jos datatieteilijä ei osaa selittää havaintojaan ja havaintoitaan, niin koko prosessi on turha. Kun tietoteknikot voivat kommunikoida suurten tietojen edut onnistuneesti, he voivat auttaa yrityksiä toteuttamaan tavoitteensa. Visualisoinnin suhteen on erittäin tärkeää, että tietotieteilijät tuntevat datan visualisointityökalut, joihin kuuluvat muun muassa ggplot ja d3.js. Vaikka visualisointi on tärkeää, tietojen tutkijoiden on myös oltava tietoisia periaatteista, jotka ohjaavat myös tiedon ja viestintätietojen koodausta.

  • Hyvä tieto ohjelmistosuunnittelusta tulee tietotekniikan hyväksi

Suunnittelusta tietoinen tiedemies on kriittisen tärkeä pienen yrityksen kasvulle. Tämä johtuu siitä, että he vastaavat suuren tiedonkeruun käsittelystä ja auttavat lopulta kehittämään vahvoja ja teknologisesti edistyneitä tietopohjaisia ​​tuotteita.

  • Datatutkijan ajattelu on erittäin tärkeää

Kaikki yritykset haluavat palkata henkilöitä, jotka pystyvät ratkaisemaan ongelmat ja haasteet onnistuneesti. Siksi heidän tulee olla luovia, analyyttisiä ja ongelmanratkaisijoita kaikissa tilanteissa. Kysymällä merkityksellisiä kysymyksiä ja etsimällä asiaankuuluvia vastauksia, tietoteknikot voivat saavuttaa uransa menestyksen huipun.

Tilastotieteilijän rooli ja velvollisuudet

Vaikka tietotekniikan ja tiedemiesten tehtävät ja roolit ovat päällekkäisiä useammassa kuin yhdessä tapauksessa, tilastotieteilijän rooli on suhteellisen erilainen ja ainutlaatuinen. Nykyään maailmaa voidaan verrata kvantitatiiviseen kenttään. Monet teollisuudenalat ja yritykset ovat riippuvaisia ​​tiedoista ja numeerisista perusteista ymmärtääkseen kasvuaan ja kehitystään eri puolilla. Tiedot eivät ole enää vain numeroita, vaan numeroita, jotka sisältävät tietoa, jota voidaan tulkita dynaamisella tavalla. Tietojen käyttö on puolestaan ​​johtanut seuraavien alojen asiantuntijoiden kasvuun:

1. Luotettavan tiedon tuottaminen

2. Tietojen analysointi siten, että niiden merkitys on selkeämpi

3. Tietojen päätelmät, jotta niistä voidaan tehdä vakavia johtopäätöksiä

Tilastotieteilijöitä tarvitaan kaikilla mahdollisilla toimialoilla ja yrityksissä. Esimerkiksi heillä on tärkeä rooli liiketoiminnan ja teollisuuden toiminnassa. Alalla on neljä pääaluetta, jotka vaativat tilastotieteen asiantuntemusta, ja ne ovat valmistus, markkinointi, tekniikka ja tilastollinen laskenta. Valmistamisessa tilastotieteilijät auttavat brändejä suunnittelemaan tuotteita, jotka täyttävät asiakkaan odotukset, varmistavat laadun yhdenmukaisuuden ja varmistavat jatkuvan kasvun ja kehityksen pitkällä tähtäimellä. Suunnittelemalla uusia tuotteita, johtamalla fokusryhmiä ja keräämällä palautetta asiakkailta / asiakkailta statistikot auttavat yrityksiä analysoimaan myyntiä ja ennakoimaan tulevia suuntauksia varmistaen siten markkinointitavoitteiden paremman toteutumisen.

Hyvät ja tehokkaat tilastolliset menetelmät auttavat insinöörejä luomaan yhdenmukaisia ​​tuotteita, havaitsemaan ongelmat ennen niiden syntymistä, minimoimaan kemikaalien ja muun jätteen määrän ja ennustamaan tietyn tuotteen tuotteen käyttöiän. laadunvarmistus, koulutus, dokumentointi, markkinointi ja myynti muiden alojen kesken. Tilastot ovat myös tärkeässä asemassa esimerkiksi terveyden ja lääketieteen aloilla, koska ne auttavat seuraamaan tautiepidemioita ja ilmoittamaan niistä, luomaan rokotteita, estämään sairauksien leviämistä muun muassa tavoitteena luoda paremmat terveysstandardit ihmisille ympäri maailmaa.

Johtopäätöksenä voidaan todeta, että riippumatta kentästä, tiedolla on erittäin tärkeä rooli, ja se auttaa tekemään elämästä helpompaa ja tuottavampaa kaikilla aloilla. Luomalla uusia mahdollisuuksia ja vastaamalla globaaleihin energian, ympäristön ja kehityksen haasteisiin, suurilla tiedoilla on valtava potentiaali auttaa maailmaa löytämään uusia kasvumahdollisuuksia ja kehitystä.

Luokka:

Suuri data