В последние годы наука о данных стала одним из самых востребованных вариантов карьеры. Это междисциплинарная область, которая требует сочетания технических и деловых навыков. Специалисты по данным работают с данными, чтобы извлечь информацию, которая помогает организациям принимать решения, основанные на данных.
Однако наука о данных не является универсальной областью. В науке о данных есть несколько ролей, каждая из которых требует различных навыков и обязанностей. В этой статье мы рассмотрим некоторые из различных ролей в области науки о данных.
Аналитик данных
Аналитик данных собирает, очищает и интерпретирует данные, чтобы выявлять тенденции и отвечать на вопросы бизнеса. Аналитик данных извлекает бизнес-идею из данных с помощью комплексного анализа, интеллектуального анализа и визуализации.
Требуются навыки:
- Технические навыки: Excel, SQL, Power BI, Tableau.
- Навыки рассказывания историй и отчетности
- Сильные технические навыки и творческое мышление для решения проблем и принятия решений в режиме реального времени.
- Навыки эффективного устного и письменного общения
- Навыки аналитического мышления
Аналитик бизнес-аналитики
Аналитики бизнес-аналитикииспользуют различные инструменты обработки данных для
анализа данных организации, чтобы предоставить информацию, которая
может быть использована для улучшения процессов, услуг и производительности, а также
для помочь предприятиям принимать решения на основе данных.
Требуются навыки:
- Навыки визуализации данных и отчетности.
- Опыт работы с инструментами BI, такими как Power BI, Tableau и др.
- Запрос и анализ данных с помощью SQL
- Знание работы с данными и моделирования
Бизнес-аналитик
Бизнес-аналитики используют данные для формирования бизнес-идеи и
максимизируют эффективность бизнеса с помощью решений
на основе данных. Бизнес-аналитика помогает бизнесу принимать уверенные
решения на основе данных, основанных на информации в реальном времени, прогнозах,
анализе данных и BI для достижения бизнес-результатов.
Требуются навыки:
- Продвинутые навыки работы в Microsoft Excel
- Опыт написания SQL-запросов и майнинга баз данных
- Визуализация данных в Tableau, PowerBI или Looker Studio.
Инженеры данных
Инженерия данных – это практика проектирования и создания
систем для сбора, хранения и анализа данных в любом масштабе.
Инженеры данных создают системы и конвейеры, которые собирают,
управляют и преобразовывают необработанные данные в полезную информацию для интерпретации
учеными и бизнес-аналитиками.
Требуются навыки:
- Опыт работы с инструментами больших данных: Hadoop, Spark и др.
- Опыт работы с конвейерами данных и инструментами управления рабочими процессами
- Сильный язык программирования, такой как Java, Python или Scala.
- Хорошее знание реляционных баз данных или баз данных NoSQL, таких как MongoDB или Cassandra.
Специалист по данным
Исследователи данных проводят более глубокий анализ и разрабатывают прогностические модели для решения сложных проблем с данными. Специалисты по данным создают и внедряют модели для извлечения знаний, которые в дальнейшем анализируются и становятся основой для прогнозирования и принятия решений.
Аналитики данных против ученых
Аналитики данных находят осмысленные выводы из данных, эффективно
находя ответы на заданный набор вопросов из данных. данные и стремиться разрабатывать модели
и алгоритмы для прогнозирования будущего, используя прошлые закономерности и
тенденции.
Инженер ИИ
Инженеры по искусственному интеллекту используют искусственный интеллект и методы машинного обучения для
разработки приложений и систем, которые могут помочь организациям
повысить эффективность, сократить расходы, увеличить прибыль и принимать более эффективные
бизнес-решения.
Требуются навыки:
- Языки программирования, такие как Python, R, Java и C++.
- Вероятность, статистика и линейная алгебра: они необходимы для реализации различных моделей ИИ и машинного обучения.
- Технологии больших данных: Apache Spark, Hadoop и MongoDB.
- Алгоритмы и фреймворки.
