Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician - Les mégadonnées sont plus que deux mots et explosent d'une manière sans précédent. Il croît en termes de vitesse, de variété et de volume à un rythme inimaginable. Il a pris le monde entier d'assaut et est maintenant disponible en temps réel, en permettant aux marques de générer des analyses de manière rapide et rapide. Avec le potentiel de changer le monde, les grandes analyses ont également un impact sur les gouvernements, les entreprises, les marques et les organisations académiques. En modifiant les moyens de subsistance et la manière dont les gens vivent leur vie, les mégadonnées évoluent et changent rapidement, chaque jour.
La quantité de données dans le monde est inimaginable et nous équivaut aux litres d'eau dans tous les océans du monde. Apprendre à surfer sur cet océan de mégadonnées aidera les entreprises à tirer parti des multiples opportunités qui existent dans le monde. Lorsque les entreprises peuvent obtenir des informations à partir de données brutes et en obtenir de précieuses informations, les marques peuvent mieux s'adapter aux tendances des marqueurs et prendre des mesures pour renforcer et élargir leur base de manière globale.
Maintenant, beaucoup d'entre vous se demandent ce qu'est exactement le Big Data? Les mégadonnées sont utilisées pour décrire le processus d'application d'une puissance informatique sérieuse, en particulier celles comme l'apprentissage automatique et l'apprentissage artificiel à des ensembles d'informations très complexes et volumineux. À quel type d'informations le Big Data s'attaque-t-il? Big aborde toutes sortes d'informations, nommez-les. Il peut être utilisé pour comparer les coûts des services publics avec les données météorologiques pour obtenir des informations sur les tendances et les inefficacités. Il peut également être utilisé pour comparer des informations sur l'emplacement des ambulances, ainsi que les dossiers des patients et aider les hôpitaux à faire des choix plus éclairés sur le temps de réponse et la survie. Les mégadonnées peuvent également être utilisées par les amateurs de fitness pour suivre leur exercice et leur nombre de calories afin qu'ils puissent atteindre leurs objectifs de manière plus rapide et plus fluide.
Parce que les mégadonnées sont un si grand domaine avec d'immenses opportunités, il existe également de nombreuses opportunités d'emploi dans ce domaine. Cet article traite de trois opportunités d'emploi majeures qui prennent de plus en plus d'importance dans le domaine des mégadonnées. Il s'agit notamment des scientifiques des données, ingénieur des données et statisticien.
Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
Le domaine en évolution des scientifiques des données
L'émergence de nouvelles technologies sous la forme de mégadonnées a à son tour conduit à l'émergence d'une nouvelle opportunité appelée data scientist. Bien que le travail d'un scientifique des données ne soit pas exclusivement lié à des projets de Big Data, leur travail est complémentaire à ce domaine car les données font partie intégrante de leurs fonctions et fonctions. Les devoirs et fonctions d'un data scientist ont évolué à mesure que les devoirs et les fonctions des marques ont commencé à évoluer dans un environnement rapidement concurrentiel. La formation formelle fait partie intégrante de devenir un scientifique des données et cela nécessite une base solide dans certains domaines de base comme l'informatique et les applications, la modélisation, les statistiques, les mathématiques et l'analyse. Un data scientist est différent des autres professionnels normaux car il possède un fort sens des affaires qui est généralement associé à de solides compétences en communication qui les aident à communiquer leurs conclusions et leurs idées avec les chefs d'entreprise et les responsables informatiques afin qu'ils puissent répondre aux défis et aux demandes de leur industrie dans d'une manière réussie d'une part et ajouter de la valeur d'autre part.
Un data scientist est une personne extrêmement créative et curieuse, qui peut repérer les informations provenant de grandes quantités de données de manière simple et simplifiée. C'est presque comme un individu de la Renaissance qui veut vraiment provoquer de grands changements dans l'industrie et apprendre de grandes choses aussi.
Un analyste de données traditionnel examinera les données généralement à partir d'une seule source, un scientifique des données est suffisamment compétent pour examiner les données provenant de plusieurs sources disparates. En passant au crible toutes sortes de données, un scientifique des données a un objectif majeur de découvrir des informations cachées, ce qui peut à son tour les aider à obtenir un avantage concurrentiel. Un data scientist n'est pas seulement responsable de la collecte et de la communication des données, mais les étudie également sous différents angles et recommande des marques, comment ils peuvent utiliser lesdites données pour atteindre leurs buts et objectifs et créer également de nouveaux objectifs.
L'ingénierie des données et son évolution
Le rôle d'ingénieur des données chevauche parfois celui d'un data scientist. Ceci est principalement dû au fait que leurs outils et techniques sont très similaires et ont presque le même ensemble de fonctions dans certaines entreprises. Cependant, l'ingénierie des données est également appelée infrastructure de données ou architecture de données dans plusieurs entreprises. Les principales responsabilités d'un ingénieur de données sont de collecter des données, de stocker des données et de les traiter par lots ou de les traiter en temps réel et de les relayer via une API à un data scientist qui peut facilement les comprendre et les comprendre. En d'autres termes, c'est l'ingénierie des données qui aide vraiment la science des données à effectuer ses tâches de manière fluide et facile.
Le marché est rempli de multiples outils de Big Data et chacun d'eux remplit une fonction unique. Il est important qu'une marque utilise un outil particulier pour atteindre son objectif plutôt que le fait que l'outil soit à la mode et populaire dans l'industrie. C'est pourquoi les ingénieurs de données doivent avoir une base solide et solide dans le domaine du génie logiciel. Ils doivent être capables d'apprendre et d'utiliser ces outils de manière efficace et aussi de les améliorer au cas où cela se produirait. En bref, un bon ingénieur de données efficace aura une connaissance vaste et complète des bases de données et maîtrisera les meilleures pratiques d'ingénierie. Certaines de ces pratiques incluent la manipulation et les erreurs de journalisation, la surveillance du système, la construction de pipelines tolérants aux graisses humaines, la compréhension du processus de mise à l'échelle, entre autres techniques et méthodes.
Compétences nécessaires pour devenir des scientifiques des données performants
Devenir data scientist est donc très demandé par de nombreux professionnels. Dans le même temps, il est important de se rappeler que pour se démarquer dans la foule. Il existe certaines compétences qui aideront les professionnels à acquérir les compétences nécessaires pour les aider à devenir compétents dans le secteur des mégadonnées.
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Un scientifique des données doit avoir une connaissance des outils de base
Avant de gagner en importance dans l'industrie du Big Data, il est important de maîtriser les outils de base liés au Big Data. Cela signifie que les professionnels doivent acquérir une compréhension approfondie du langage de programmation statistique comme R ou Python d'une part et d'un langage de requête de base de données comme SQL d'autre part. Ces langues et compétences aideront les professionnels à créer une base solide et à construire ainsi une carrière solide et réussie.
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Un scientifique des données doit avoir une bonne compréhension des statistiques de base
Avoir une compréhension de base des statistiques est extrêmement important pour les personnes qui souhaitent acquérir une meilleure compréhension de l'industrie des mégadonnées. De nombreux scientifiques des données ne sont toujours pas au courant de la définition correcte de la valeur de p. C'est pourquoi les scientifiques des données doivent être conscients des tests statistiques, de la probabilité maximale et des distributions, entre autres. De plus, des choses comme l'apprentissage automatique et les connaissances statistiques seront utiles lors de tous les futurs apprentissages. Les statistiques en particulier sont extrêmement importantes au cas où vous souhaiteriez créer des entreprises axées sur les données. Bien que certaines entreprises ne soient pas axées sur les produits, les statistiques sont essentielles pour toutes les marques et entreprises de tous les secteurs et de toutes les économies.
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Un bon data scientist doit être conscient des différents aspects du machine learning
Si vous êtes un scientifique des données qui souhaite travailler pour une grande entreprise, vous devrez travailler avec des données de taille et de structure massives. C'est pourquoi vous devez savoir comment travailler avec les méthodes d'apprentissage automatique. Cela inclut divers éléments tels que k-voisins les plus proches, les forêts aléatoires, les méthodes d'ensemble, tous ces termes gagnent en importance parmi les amateurs d'apprentissage automatique. Bien qu'il existe de nombreuses techniques mises en œuvre via des bibliothèques R ou Python, l'apprentissage automatique est bon, mais pas complètement essentiel. Il est plus important de comprendre les grandes lignes et de les utiliser de manière appropriée.
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Un bon scientifique des données est adepte de la fraude de données
L'analyse des données n'est pas aussi simple qu'il y paraît et parfois, lorsque la quantité de données est énorme, cela peut devenir un processus difficile et complexe. C'est pourquoi il est extrêmement important et essentiel que les scientifiques des données sachent comment gérer les imperfections des données qui peuvent inclure des valeurs manquantes, un formatage de chaîne incohérent, le formatage de la date, entre autres problèmes. Ce problème de traitement des écarts de données est un rôle vital dans les petites et moyennes entreprises ou dans les cas où les données jouent un rôle très important dans le fonctionnement de l'entreprise. Cela étant dit, l'expertise dans la collecte de données est quelque chose qui aidera les scientifiques des données à explorer et à développer leur carrière avec succès.
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Un bon scientifique des données aura de solides compétences en visualisation et communication des données
Les compétences en visualisation et en communication sont parmi les compétences les plus importantes qu'un scientifique des données puisse posséder. Cela est particulièrement vrai pour les nouvelles entreprises, qui viennent de découvrir la force et la puissance du Big Data et de ses applications. Les compétences en communication sont extrêmement importantes car si un data scientist n'est pas en mesure d'expliquer ses conclusions et ses idées, alors tout le processus sera futile. Lorsque les scientifiques des données peuvent communiquer avec succès les avantages des mégadonnées, ils peuvent aider les entreprises à atteindre leurs buts et objectifs. En ce qui concerne la visualisation, il est extrêmement important que les scientifiques des données connaissent les outils de visualisation des données, notamment ggplot et d3.js. Bien que la visualisation soit importante, les scientifiques des données doivent également être conscients des principes qui régissent le codage des données et des informations de communication.
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Une bonne connaissance de l'ingénierie logicielle sera à la place d'un ingénieur de données
Un scientifique des données qui connaît l'ingénierie est essentiel à la croissance d'une petite entreprise. En effet, ils seront chargés de gérer un grand nombre de consignation de données et, à terme, piloteront le développement de produits puissants et technologiquement avancés.
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La pensée d'un data scientist est extrêmement importante
Toutes les entreprises souhaitent embaucher des personnes capables de résoudre les problèmes et les défis avec succès. C'est pourquoi ils doivent être créatifs, analytiques et résoudre des problèmes dans toutes les situations. En posant des questions pertinentes et en trouvant des réponses pertinentes, les scientifiques des données peuvent atteindre le sommet du succès dans leur carrière.
Le rôle et les devoirs d'un statisticien
Bien que les fonctions et les rôles d'ingénieur des données et de scientifiques des données se chevauchent dans plus d'un cas, le rôle d'un statisticien est relativement différent et unique. Aujourd'hui, le monde peut être comparé à un champ quantitatif. De nombreuses industries et entreprises dépendent des données et du raisonnement numérique pour comprendre divers aspects de leur croissance et de leur développement. Les données ne sont plus seulement des nombres mais des nombres qui véhiculent des informations qui peuvent être interprétées de manière dynamique. Cette utilisation des données a à son tour conduit à la croissance de statisticiens dont l'expertise se situe dans le domaine suivant:
1. Production de données fiables
2. Analysation des données pour que leur signification soit plus claire
3. Inférence des données pour en tirer des conclusions solides
Les statisticiens sont nécessaires dans toutes les industries et entreprises possibles. Par exemple, ils jouent un rôle important dans le fonctionnement des entreprises et des industries. Il existe quatre domaines principaux dans ce domaine qui nécessitent l'expertise d'un statisticien et ils sont la fabrication, le marketing, l'ingénierie et l'informatique statistique. Dans la fabrication, les statisticiens aident les marques à concevoir des produits qui répondent aux attentes du client, assurent la cohérence de la qualité et assurent une croissance et un développement continus à long terme. En concevant de nouveaux produits, en organisant des groupes de discussion et en recueillant les commentaires des clients / clients, les statisticiens aident les entreprises à analyser les ventes et à prévoir les tendances futures, garantissant ainsi une meilleure réalisation des objectifs marketing.
Des méthodes statistiques bonnes et efficaces aident les ingénieurs à créer des produits cohérents, à détecter les problèmes avant qu'ils ne surviennent, à minimiser les déchets chimiques et autres et à prédire la durée de vie d'un produit particulier.L'informatique statistique offre des opportunités en développant la conception et le développement de logiciels, le support technique, les tests de logiciels, assurance qualité, éducation, documentation, marketing et vente entre autres. Les statistiques jouent également un rôle vital dans des domaines tels que la santé et la médecine en aidant à surveiller et à signaler les flambées de maladies, à créer des vaccins, à prévenir la propagation de maladies, entre autres choses, qui visent à créer de meilleures normes de santé pour les personnes à travers le monde.
En conclusion, quel que soit le domaine, les données jouent un rôle très important et contribuent à rendre la vie plus facile et plus productive pour tous les secteurs. En créant de nouvelles opportunités et en relevant les défis mondiaux de l'énergie, de l'environnement et du développement, les mégadonnées ont un immense potentiel pour aider le monde à découvrir de nouvelles opportunités de croissance et de développement.