В света на големите данни често ще се сблъскате с две дисциплини: наука за данни и анализ на данни. И двете изискват различни (но припокриващи се в определени области) компетенции и набори от умения.
Независимо от това, и двете области на обучение са много доходоносни и предлагат добри възможности на тези, които се интересуват от това.
Ако искате да вземете някои важни кариерни решения, но не сте сигурни коя опция да изберете, прочетете за основните точки на диференциация.
1. Образование
Областите на анализа на данни и науката за данни се обогатяват и специализират. Това означава, че ако навлизате в някоя от двете професии, трябва да сте добре подготвени, за да се справите с образователните предизвикателства, които може да ви срещнат.
Анализ на данни
За започване на кариера като анализатор на данни е необходима основна бакалавърска степен. За да започнете тази кариера, трябва да изберете бакалавърска програма, която ще ви даде A работно разбиране на SQL и разработване на заявки за RDBMS и операции със схема за структура на данни.
Ще ви трябват и познания по статистическо програмиране с помощта на R или Python. Освен това познанията за машинно обучение (ML), изкуствен интелект (AI), разработване на персонализиран алгоритъм, управление на данни около събирането и съхранението на информация са допълнителни предимства.
Накратко, имате нужда от бакалавърска степен по ИТ, компютърни науки, математика или статистика, за да започнете кариерата си в анализа на данни.
Наука за данни
Най-сигурният залог за амбициозен учен по данни е да търси бакалавърска и магистърска степен по компютърни науки, информационни технологии, математика или статистика. Ако искате да промените траекторията на кариерата си и да приемете кариера като учен по данни, имате нужда от минимална степен в някое от тези потоци.
Основните знания, необходими за ролите в науката за данни, трябва да ви подготвят за предоставяне, събиране, организиране, обработка и моделиране на бизнес данни.
Освен това можете да придобиете опит във визуализацията на данни, събирането и подготовката на базирани на API данни. Диплома по приложна математика и статистика допълнително ще ви помогне с проучвателния анализ на данни, което ви позволява да следвате и установявате модели, да разработвате тестови модели за индивидуални предизвикателства и много Повече ▼.
И накрая, допълнителен набор от умения в ML и AI е удобен при създаване на модели за базирани на AI прогнози. По този начин бакалавърска степен по наука за данни, компютърни науки или компютърно инженерство трябва да ви насочи към кариерата на учен по данни.
2. Длъжностни роли и работни отговорности
Като анализатор на данни, вашите работни роли и отговорности ще варират, когато започнете пътуването си в тези области. В зависимост от нивото ви на опит, може да забележите определени промени, които ще ви помогнат да се справите с трудни ситуации в работата си.
Анализ на данни
В анализа на данни основно ще анализирате, визуализирате и извличате специфични за бизнеса данни.
Като цяло ролите за анализ на данни ще изискват от вас да се справяте с отговорности като:
- Почистване, обработка, валидиране и илюстриране на целостта на данните
- Извършвайте проучвателен анализ на данни на големи набори от данни
- Внедряване на ETL тръбопроводи и провеждат извличане на данни
- Извършете статистически анализ, използвайки логистична регресия, KNN, произволна гора и дървета на решения
- Създавайте и управлявайте библиотеки за машинно обучение (ML), докато пишете кодове за автоматизация
- Придобийте свежи прозрения с инструменти и алгоритми за ML
- Идентифицирайте модели на данни, за да правите добре информирани прогнози, подкрепени с данни
Наука за данни
Науката за данни включва насочване на прозрения и извличане на изводи от контекстуални данни в бизнеса.
Някои допълнителни отговорности могат да включват:
- Събиране и интерпретиране на данни
- Идентифициране на подходящи модели в набор от данни
- Изпълнение Базирани на SQL заявки за данни и подзаявки
- Запитване на данни с помощта на RDBMS инструменти като SQL, Python, SAS и много други
- Придобиване на свободно използване на инструменти за предсказващ, предписващ, описателен и диагностичен анализ
- Придобиване на умения в инструменти за визуализация като Tableau, IBM Cognos Analytics и други
3. Набори от основни умения
Тъй като и двете роли са специализирани, те изискват специфични набори от умения, преди да можете да се отличите в някоя от областите. За да извлечете максимума от всяка професия, трябва да усъвършенствате наборите си от умения и да извлечете максимума от това, което можете.
Анализ на данни
Анализът изисква напреднали познания по междинна статистика с умения за решаване на проблеми.
Освен това е най-добре, ако можете да се усъвършенствате в следното:
- MS Excel и SQL бази данни за нарязване на данни
- Инструменти за бизнес разузнаване за овладяване на отчитането
- Научете инструменти като Python, R и SAS за управление, манипулиране и работа с набори от данни
Въпреки че сте ИТ-ориентирана роля, за да станете анализатор на данни не е необходимо да произхождате от инженерен опит.
Вместо това си струва да научите статистика, управление на бази данни и моделиране на данни, заедно с прогнозни анализи, за да овладеете триковете на търговията.
Наука за данни
В науката за данни трябва да сте разбираеми в математиката, напреднали статистики, прогнозно моделиране, машинно обучение и програмиране в следните области:
- Опит в инструменти за големи данни в Hadoop и Spark
- Опит в SQL, NoSQL и PostgreSQL бази данни
- Познаване на инструменти за визуализация на данни и няколко езика като Scala и Python
Един или повече от тези инструменти са от съществено значение за овладяване на ролите в анализа на данни и науката за данни. За да бъдете най-добрият в това, което правите, ви съветваме да научите колкото се може повече от тях.
Анализ на данни
- Визуализация на данни: Splunk, QlikView, Power BI и Tableau
- ETL: Talend
- Обработка на големи данни: Spark, RapidMiner
- Анализ на данни: Microsoft Excel, R и Python
Наука за данни
- Приложни науки за данни: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
- ETL: Apache Kafka
- Обработка на големи данни: Apache Hadoop, Spark
- Визуализация на данни: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy и Google Analytics
- Анализ на данни: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab и SPSS
- Програмиране: R, Julia и Python
- Библиотеки за програмиране: TensorFlow за базирано на Python моделиране на данни
5. Кариерни възможности
Независимо коя област изберете, идеята е да намерите добра, добре платена работа. В зависимост от това коя роля изберете, работните роли също ще се променят съответно.
Ето някои популярни избори за кариера, които да очаквате с нетърпение в анализа на данни и науката за данни.
Анализ на данни
- Анализатор на бизнес разузнаването
- Анализатор на данни
- Количествен анализатор
- Консултант по анализ на данни
- Оперативен анализатор
- Маркетингов анализатор
- Ръководител проект
- Анализатор на ИТ системи
- Специалист по транспортна логистика
Наука за данни
- Анализатор на данни
- Инженери на данни
- Администратор на база данни
- Инженер по машинно обучение
- Data Scientist
- Архитект на данни
- статистик
- Бизнес анализатор
- Мениджър на данни и анализи
Науката за данни срещу Анализ на данни: Окончателната присъда
Като цяло учените по данни имат по-напреднал набор от умения. В резултат на това средният учен по данни печели повече от средния анализатор на данни. Но винаги можете да започнете кариерата си като анализатор на данни и след това да се наклоните към науката за данни по-късно.
Освен анализ на данни и наука за данни, има няколко други домейна, ако се интересувате от роли, ориентирани към данните. Като за начало можете да разгледате позициите за архитектура на данни и инженеринг на данни. На пазара има много курсове, които могат да ви помогнат да усъвършенствате уменията си в тези области.
Останете на върха на играта си с тези насочени към данни сертификати.
Прочетете Следващото
- Програмиране
- Работа и кариера
- Анализ на данни
- Голяма информация
- Използване на данни
Gaurav Siyal има две години опит в писането, като пише за серия от фирми за дигитален маркетинг и документи за жизнения цикъл на софтуера.
Абонирайте се за нашия бюлетин
Присъединете се към нашия бюлетин за технически съвети, ревюта, безплатни електронни книги и ексклузивни оферти!
Щракнете тук, за да се абонирате
