Ученый и аналитик данных: в чем разница?
Большие данные охватывают все, что мы делаем в Интернете, включая сообщения, электронные письма, твиты, пользовательские запросы (в поисковых системах), активность в социальных сетях и данные, генерируемые IoT и подключенными устройствами. Традиционные инструменты обработки и анализа данных не могут справиться с огромными объемами данных, ежедневно генерируемых цифровым миром, как я объяснял в своей предыдущей статье, как огромные объемы данных растут с каждым днем. С ростом объемов данных каждый день возникает потребность в специалистах по данным и в том, какую роль эти специалисты играют. Различие между аналитиком данных и специалистом по данным не всегда очевидно, это сбивает с толку людей, которые заинтересованы в карьере в области данных.
Чем занимаются аналитики данных и специалисты по данным?
Самая большая разница между аналитиками данных и учеными данных заключается в том, что они делают с данными, потому что мы знаем, что они оба работают с данными.
Аналитики данных работают с наборами данных, чтобы найти закономерности и сделать выводы. Они собирают огромные объемы данных, систематизируют их, а затем анализируют, чтобы найти закономерности. После завершения анализа они стремятся передать свои выводы, используя методы визуализации данных, такие как диаграммы и графики. В результате аналитики данных переводят сложные идеи на деловой язык, понятный как техническому, так и нетехническому персоналу компании. Они также используют такие технологии, как языки программирования SQL, R или Python, программное обеспечение для визуализации данных и инструменты статистического анализа. Их повседневная деятельность включает в себя:
· Определение информационных потребностей в сотрудничестве с руководителями организаций
· Получение информации как из первичных, так и из вторичных источников
· Очистка и реорганизация данных при подготовке к анализу
· Анализ наборов данных для выявления тенденций и закономерностей, которые можно превратить в полезную информацию
· Информирование суждений, основанных на данных, путем представления результатов в простой для понимания форме.
Исследователи данных имеют дело с неизвестными миру вещами, предсказывая будущее, используя более продвинутые сложные инструменты обработки данных. Они могут создавать методы прогнозного моделирования, которые могут обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные, или автоматизировать свои алгоритмы машинного обучения. Эта должность часто рассматривается как более продвинутая форма аналитика данных. Их повседневная деятельность включает в себя следующее:
· Сбор, очистка и обработка необработанных данных
· Разрабатываются модели прогнозирования и алгоритмы машинного обучения для обработки больших наборов данных.
· Создание инструментов и процедур для отслеживания и анализа точности данных
· Создание информационных панелей, отчетов и средств визуализации данных
· Автоматизация сбора и обработки данных путем написания компьютерных программ
Инструменты и навыки, необходимые специалисту по данным и аналитику данных
Предлагаемые курсы
https://www.udemy.com/course/datascience/
https://www.udemy.com/course/the-data-science-course-complete-data-science-bootcamp/
Примечание. Следите за следующей публикацией… Я отправлюсь в путешествие по визуализации данных.
