Data Scientist или Data Engineer: возможности образования и карьеры

Наука о данных определяется как дисциплина, позволяющая извлекать ценные идеи и информацию из необработанных данных. Эта область предлагает множество возможностей трудоустройства, что представляет собой проблему для людей, которые ищут наиболее подходящую карьеру в области науки о данных. Иногда помогает небольшое направление.

Этот карьерный вебинар с отраслевым экспертом Рональдом ван Луном дал ответы всем, кто хочет сделать выбор между тем, чтобы стать специалистом по данным или инженером по обработке данных. Вот что Рональд сказал об этих двух популярных профессиях в области науки о данных и о том, что следует учитывать при выборе между ними.

Ключевые различия между ролями специалиста по данным и инженера данных

Хотя у них есть некоторые общие характеристики, есть и некоторые заметные различия.

Специалисты по данным занимаются:

• Визуализация данных
• Модельное здание
• Коммуникация и управление командой
• Статистические инструменты
• Машинное обучение
• Математика

Data Engineers занимаются:

• Языки программирования
• Управление базой данных
• Конвейеры данных
• Программно-ориентированные проблемы
• Помогаем повысить эффективность организации
• Улучшение доступности данных

У каждой карьеры своя бизнес-роль, хотя между этими двумя должностями есть что-то общее. Время от времени обязанности могут меняться в зависимости от бизнеса, отрасли и возникающих уникальных ситуаций.

Специалисты по данным решают бизнес-задачи и находят решения с помощью аналитики. С другой стороны, инженеры данных помогают ученым, работающим с данными, получить информацию, необходимую для анализа. Обе позиции работают вместе, используя алгоритмы для достижения успеха в бизнесе.

Думайте об этих двух позициях как о двух разных позициях в футбольной команде. У каждого есть свои возможности и ограничения, но они оба работают ради одной цели — победы в игре.

Конкретные наборы навыков, которые требуются для этой профессии

Если вам нужны какие-либо доказательства того, что эти две карьеры совершенно разные, вам нужно только взглянуть на требуемый набор навыков. Каждая работа имеет свои уникальные требования, поэтому вам нужны правильные инструменты и навыки для выполнения своей роли.

Ваш типичный набор навыков специалиста по данным состоит из:

• Математика (например, статистика)
• Машинное обучение, искусственный интеллект и глубокое обучение
• Базовое программирование (например, R, Python, Java) и другие технологические навыки, такие как PyTorch, TensorFlow и Tableau.
• Платформы данных (например, Mongo, Oracle)
• Навыки, связанные с аналитикой (например, визуализация данных, анализ рисков, интеллектуальный анализ данных)
• Принятие решений (мягкие навыки)
• Специализация, ориентированная на отрасль (например, здравоохранение, финансы)

Инженерам по обработке данных нужны такие навыки, как:

• Создание, управление и обслуживание конвейеров данных
• Помещение данных в модели
• Хранилище данных
• Архитектура данных
• Языки и технологии программирования (например, Python, SQL, Hadoop)
• Навыки общения и сотрудничества (мягкие навыки)

Выбор карьеры в области науки о данных, которая лучше всего подходит вам

Ученые, работающие с данными, лучше всего подходят для хороших руководителей команд, обладают отличными коммуникативными навыками, умеют строить модели машинного обучения и являются профессионалами в области аналитики. Инженеры по обработке данных подходят для людей, которые являются программистами или экспертами в области программного обеспечения и данных.

Итак, если вы скорее технически подкованный и опытный программист, который видит, что использует данные, чтобы помочь компании за кулисами, то вам хочется стать инженером по обработке данных. Если вы видите, что продвигаетесь на руководящую должность, сохраняя при этом набор технических навыков, выберите науку о данных для своей карьеры.

Если вы решили, каким будет ваш карьерный путь, то пришло время начать превращать свою карьеру в сфере обработки данных из мечты в реальность с помощью нашего учебного курса по науке о данных.

Влияние новых отраслевых тенденций

Весь спектр технологий меняется, и меняется быстро. Если вы лучше понимаете тенденции, вы сможете более эффективно использовать свои навыки специалиста по данным и инженерии данных, независимо от того, в каком бизнесе вы работаете.

Тенденции также помогут вам лучше понять новые технологии и сосредоточить усилия на повышении квалификации. Внимательно следите за этими тенденциями:

Автоматизация

Пандемия COVID-19 сделала акцент на таких технологиях, как роботизированная автоматизация процессов (RPA), поскольку все больше сотрудников переходят на работу на дому. Автоматизация также охватывает приложения машинного обучения и программную робототехнику. Эта технология также помогает сотрудникам выполнять рутинные, повторяющиеся задачи, возникающие в CRM и системах управления персоналом.

Дополненная аналитика

Эта тенденция связана с быстро растущими областями облачных вычислений и Интернетом вещей (IoT). Ускоряющийся рост объема производимых и собираемых данных требует новых аналитических инструментов, позволяющих превратить их в действенные идеи.

Обработка естественного языка (НЛП)

Эта тенденция включает в себя диалоговую аналитику и глубокое обучение. Если у вас есть Siri или Alexa, вы знакомы с НЛП, которое основано на разговорном искусственном интеллекте и распознавании голоса. НЛП также охватывает анализ настроений, распознавание именованных сущностей и кореференцию. Эти процессы основаны на извлечении данных из речевых шаблонов. Современные технологии могут похвастаться точностью распознавания речи, превышающей 95 процентов, что соответствует уровню человеческого распознавания.

ИИ и интеллектуальные приложения

Специалисты по данным и инженеры по данным играют решающую роль в этих растущих тенденциях, включая управление цепочками поставок, логистику, сельское хозяйство и безопасность. Безопасность имеет первостепенное значение, учитывая распространенность киберпреступности и растущую необходимость обеспечения безопасности данных благодаря возросшему спросу на работу из дома — еще один побочный эффект пандемии и социального дистанцирования.

Образовательный путь каждой области

Эти две профессии в области науки о данных предъявляют строгие требования к каждому, кто хочет выбрать любой путь. Область специалистов по данным имеет одни из самых сложных требований в ИТ-индустрии. Имейте в виду, что для большинства должностей специалистов по данным требуется как минимум степень магистра или доктора философии. степень.

Начинающий специалист по данным должен быть грамотным в статистике и математике, а также знаниями в области программирования и естественных наук. После этого кандидату следует изучить алгоритмы, визуализацию информации, структуры данных и другие дисциплины информатики. Наконец, специалист по данным может получить выгоду от приобретения некоторых соответствующих сертификатов для заполнения областей навыков и знаний.

Data-инженерам немного проще. Им требуется степень бакалавра в области математики, бизнеса или специальности, связанной с естественными науками. После получения этой степени будущий инженер по обработке данных должен сосредоточиться на получении высшего образования по таким специальностям, как инженерное дело, прикладная математика, физика или информатика. И, как и в случае с учеными, работающими с данными, инженеры по обработке данных должны рассмотреть возможность сертификации в смежных дисциплинах обработки данных.

Карьера, доступная для специалистов по данным и инженеров данных

Данные — это двигатель, который управляет нашей работой и личной жизнью, поэтому для ученых и инженеров данных доступно много разных интересных профессий.

Карьера специалиста по данным

• Аналитик данных
• Инженер по машинному обучению
• Архитектор приложений
• Бизнес-аналитик
• Статистик
• Администратор базы данных
• Сферы бизнеса, такие как консультант, продажи, разработка продуктов и развитие бизнеса.

Карьера инженера данных

• Hadoop-разработчик
• BI-разработчик
• Технический архитектор
• ETL-разработчик
• Инженер хранилища данных
• Инженер по количественным данным
• Инженер платформы данных
• Инженер по инфраструктуре данных
• Инженер хранилища данных
• DevOps-инженер

Некоторые из ведущих отраслей и областей, в которых наблюдается больший спрос на специалистов по данным и инженеров, включают:

• электронная коммерция
• Технический сектор
• Финансовые услуги
• Здравоохранение
• Консалтинг

Выберите свой карьерный путь

Независимо от того, какой путь науки о данных вы выберете, у Simplilearn есть программа, идеально подходящая для вашего карьерного роста. Начинающим специалистам по данным следует изучить программу PG в области науки о данных в партнерстве с Университетом Пердью, а потенциальным инженерам данных следует изучить программу обработки данных в сотрудничестве с Университетом Пердью.

Simplilearn также предлагает различные сопутствующие сертификаты, которые помогают специалистам в области обработки данных улучшить свои навыки. Попробуйте Simplilearn сегодня и улучшите свои карьерные планы в области науки о данных!