Специалист по обработке данных или инженер по обработке данных: образовательные и карьерные возможности

Наука о данных определяется как дисциплина извлечения действенных идей и информации из необработанных данных. Эта область предлагает множество возможностей для трудоустройства, что создает трудности для людей, ищущих наиболее подходящую карьеру в области науки о данных. Иногда помогает небольшое направление.

Эта карьера вебинар с экспертом отрасли Рональдом ван Лооном, который предложил ответы для тех, кто хочет выбрать, стать ли ученым по данным или инженером по данным. Вот что Рональд сказал об этих двух популярных карьерах в науке о данных и что следует учитывать при выборе между ними.

Ключевые различия между ролями специалиста по обработке данных и инженера по обработке данных

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

Специалисты по данным имеют дело с:

В отличие от этого, инженеры по обработке данных охватывают:

Каждая карьера имеет свою бизнес-роль, хотя между двумя позициями есть некоторая общая основа. Могут быть случайные изменения в обязанностях, в зависимости от бизнеса, отрасли и уникальных ситуаций, которые возникают.

Специалисты по данным решают бизнес-задачи и предлагают решения с помощью аналитики. С другой стороны, инженеры по данным помогают специалистам по данным получать информацию, необходимую для аналитики. Обе должности работают вместе, используя алгоритмы для содействия успеху бизнеса.

Подумайте об этих двух позициях как о двух разных позициях в футбольной команде. У каждой есть свои возможности и ограничения, но они обе работают над одной и той же целью — выиграть игру.

Конкретные наборы навыков, необходимые для этих профессий

Если вам нужны доказательства того, что эти две карьеры совершенно разные, вам нужно только взглянуть на требуемые для них навыки. Каждая работа имеет свои уникальные требования, и поэтому вам нужны правильные инструменты и навыки для выполнения вашей роли.

Типичный набор навыков специалиста по анализу данных включает:

• 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 определенную отрасль (например, здравоохранение, финансы)

Инженерам по обработке данных необходимы такие навыки, как:

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

Выбор лучшей для вас карьеры в области науки о данных

Специалисты по данным лучше всего подходят для хороших руководителей команд, обладают отличными навыками общения, умеют строить модели машинного обучения и являются аналитическими специалистами. Специалисты по данным подходят для программистов или экспертов в области программного обеспечения и данных.

Итак, если вы более технически подкованный, квалифицированный программист, который видит себя использующим данные, чтобы помогать компании в закулисной деятельности, то вы хотите стать инженером данных. Если вы видите себя продвигающимся на руководящую должность, сохраняя при этом набор технических навыков, то выберите науку о данных для своего карьерного пути.

Если вы уже определились со своей карьерой, то пришло время превратить мечту о карьере в сфере данных в реальность с помощью нашего учебного лагеря по науке о данных.

Влияние новых тенденций в отрасли

Весь спектр технологий меняется, и меняется быстро. Если вы лучше понимаете тенденции, вы можете эффективнее использовать свои навыки в области науки о данных и инженерии данных, независимо от того, в какой сфере вы работаете.

Тенденции также помогают вам лучше понять новые технологии и сосредоточить усилия по повышению квалификации. Внимательно следите за этими тенденциями:

Автоматизация

Пандемия COVID-19 подчеркнула важность таких технологий, как роботизированная автоматизация процессов (RPA), поскольку все больше сотрудников переходят на работу из дома. Автоматизация также охватывает приложения машинного обучения и программную робототехнику. Эта технология также помогает сотрудникам справляться с рутинными, повторяющимися задачами, которые можно найти в CRM и системах управления персоналом.

Расширенная аналитика

Эта тенденция касается быстрорастущих областей облачных вычислений и Интернета вещей (IoT). Ускоряющийся рост объема производимых и собираемых данных требует новых аналитических инструментов для превращения их в действенные идеи.

Обработка естественного языка (НЛП)

Эта тенденция охватывает разговорную аналитику и глубокое обучение. Если у вас есть Siri или Alexa, вы знакомы с NLP, которое опирается на разговорный ИИ и распознавание голоса. NLP также охватывает анализ настроений, распознавание именованных сущностей и кореференцию. Эти процессы основаны на извлечении данных из речевых шаблонов. Сегодняшние технологии могут похвастаться точностью распознавания речи более 95 процентов, что является уровнем 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 особенно важна, учитывая распространенность киберпреступности и возросшую зависимость от сохранения безопасности данных из-за возросшего спроса на работу из дома — еще один побочный эффект пандемии и социального дистанцирования.

Образовательный путь каждой области

Эти две карьеры в области науки о данных предъявляют жесткие требования к тем, кто хочет выбрать любой из этих путей. Область науки о данных предъявляет одни из самых сложных требований в ИТ-индустрии. Имейте в виду, что для большинства должностей науки о данных требуется как минимум степень магистра или доктора наук.

Начинающий специалист по данным должен обладать знаниями в области статистики и математики, а также знаниями в области программирования и естественных наук. После этого кандидат должен изучить алгоритмы, визуализацию информации, структуры данных и другие дисциплины CS. Наконец, специалист по данным может получить выгоду от получения некоторых связанных сертификатов для заполнения областей навыков и знаний.

С инженерами по данным все немного проще. Им требуется степень бакалавра по математике, бизнесу или специальности, связанной с наукой. После получения этой степени будущий инженер по данным должен сосредоточиться на получении высшего образования по специальности, например, инженерия, прикладная математика, физика или информатика. И как в случае с учеными по данным, инженеры по данным должны рассмотреть возможность сертификации по смежным дисциплинам в области инженерии данных.

Карьера, доступная специалистам по обработке данных и инженерам по обработке данных

Данные — это двигатель нашей работы и личной жизни, поэтому для специалистов по работе с данными и инженеров по работе с данными доступно множество различных и интересных карьер.

Карьера специалиста по обработке данных

Карьера инженера по обработке данных

Вот некоторые из основных отраслей и областей, в которых наблюдается повышенный спрос на специалистов по обработке данных и инженеров:

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

Выбери свой путь

Независимо от того, какой путь науки о данных вы выберете, Simplilearn предлагает программу, идеально подходящую для ваших потребностей в развитии карьеры. Начинающим специалистам по наукам о данных стоит обратить внимание на программу PG по науке о данных в партнерстве с Университетом Пердью, а будущим инженерам по данным стоит обратить внимание на программу по инженерии данных, также в партнерстве с Университетом Пердью.

Simplilearn также предлагает широкий спектр связанных сертификаций, которые помогают профессионалам в области науки о данных улучшить свои навыки. Ознакомьтесь с Simplilearn сегодня и дайте толчок своим планам карьеры в области науки о данных!