Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician - Big data is meer dan slechts twee woorden en explodeert op een ongekende manier. Het groeit in termen van snelheid, variëteit en volume in een onvoorstelbaar tempo. Het heeft de hele wereld veroverd en is nu in realtime beschikbaar, door merken in staat te stellen op een snelle en snelle manier analyses te genereren. Met het potentieel om de wereld te veranderen, heeft grote analyse ook invloed op overheden, bedrijven, merken en academische organisaties. Door het levensonderhoud en de manier waarop mensen hun leven leiden te veranderen, evolueert big data snel en verandert het elke dag opnieuw.

De hoeveelheid gegevens in de wereld is onvoorstelbaar en ons gelijk aan de liters water in alle oceanen van de wereld. Door te leren surfen op deze oceaan van big data kunnen bedrijven gebruikmaken van de vele mogelijkheden die er in de wereld zijn. Wanneer bedrijven inzicht kunnen krijgen in onbewerkte gegevens en waardevolle inzichten van hen kunnen verkrijgen, kunnen merken zich beter aanpassen aan de trends van de markers en acties ondernemen om hun basis op een alomvattende manier te versterken en uit te breiden.

Nu vragen velen van u zich af wat big data precies is? Big data wordt gebruikt om het proces van het toepassen van serieuze computerkracht te beschrijven, met name die zoals machinaal leren en kunstmatig leren voor zeer complexe en grote sets van informatie. Wat voor soort informatie pakt big data aan? Big pakt alle soorten informatie aan, noem maar op. Het kan worden gebruikt voor het vergelijken van gebruikskosten met meteorologische gegevens om informatie te krijgen over trends en inefficiënties. Het kan ook worden gebruikt om informatie over de locatie van ambulances te vergelijken, samen met patiëntendossiers en ziekenhuizen helpen beter geïnformeerde keuzes te maken over responstijd en overleving. Big data kan ook worden gebruikt door fitnessfanaten om hun training en calorietelling bij te houden, zodat ze hun doelen sneller en soepeler kunnen bereiken.

Omdat big data zo'n groot veld is met enorme kansen, zijn er ook op dit gebied meerdere vacatures. Dit artikel gaat over drie belangrijke vacatures die steeds belangrijker worden op het gebied van big data. Deze omvatten gegevenswetenschappers, gegevensingenieur en statisticus.

Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician

Het evoluerende veld van datawetenschappers

De opkomst van nieuwe technologie in de vorm van big data heeft op zijn beurt geleid tot de opkomst van een nieuwe kans die data scientist wordt genoemd. Hoewel de functie van een datawetenschapper niet exclusief gerelateerd is aan big data-projecten, is hun taak complementair aan dit veld, omdat data een integraal onderdeel is van hun taken en functies. De taken en functies van een datawetenschapper zijn geëvolueerd naarmate de taken en functies van merken zijn begonnen te evolueren in een snel concurrerende omgeving. De formele training is een integraal onderdeel van het worden van een datawetenschapper en dit vereist een solide basis in sommige basisgebieden zoals informatica en toepassingen, modellering, statistiek, wiskunde en analyse. Een datawetenschapper verschilt van andere normale professionals omdat hij een sterk zakelijk gevoel heeft dat over het algemeen gepaard gaat met sterke communicatieve vaardigheden die hen helpen hun bevindingen en inzichten te communiceren met zakelijke en IT-leiders, zodat zij de uitdagingen en eisen van hun branche kunnen aangaan een succesvolle manier enerzijds en waarde toevoegen anderzijds.

Een datawetenschapper is iemand die buitengewoon creatief en nieuwsgierig is en op een eenvoudige en vereenvoudigde manier inzichten uit grote hoeveelheden gegevens kan vinden. Het is bijna als een Renaissance-persoon die echt grote veranderingen in de branche wil bewerkstelligen en ook grote dingen wil leren.

Een traditionele data-analist zal gegevens in het algemeen slechts uit één bron bekijken, een datawetenschapper is bekwaam genoeg om gegevens uit meerdere ongelijksoortige bronnen te onderzoeken. Door allerlei gegevens te doorzoeken, heeft een datawetenschapper een belangrijk doel om verborgen inzichten te ontdekken en dit kan op zijn beurt ook helpen om concurrentievoordeel te behalen. Een datawetenschapper is niet alleen verantwoordelijk voor het verzamelen en rapporteren van gegevens, maar bestudeert ze ook vanuit verschillende invalshoeken en beveelt merken aan hoe ze de genoemde gegevens kunnen gebruiken om hun doelen te bereiken en ook nieuwe doelen te creëren.

Data Engineering en zijn evolutie

De rol van data engineer overlapt soms die van een datawetenschapper. Dit komt vooral omdat hun tools en technieken erg op elkaar lijken en bijna dezelfde set functies in sommige bedrijven hebben. Data engineering wordt echter ook bij meerdere bedrijven data-infrastructuur of data-architectuur genoemd. De belangrijkste verantwoordelijkheden van een data-engineer zijn het verzamelen van gegevens, het opslaan van gegevens en het batchproces of ze in realtime verwerken en deze via een API doorgeven aan een gegevenswetenschapper die ze gemakkelijk kan begrijpen en begrijpen. Met andere woorden, het is data-engineering die data science echt helpt om hun werk op een soepele en gemakkelijke manier uit te voeren.

De markt is gevuld met meerdere big data-tools en elk van hen heeft een unieke functie. Het is belangrijk dat een merk een bepaald hulpmiddel gebruikt om hun doel te bereiken in plaats van het feit dat het hulpmiddel trendy en populair is in de industrie. Daarom moeten data-ingenieurs een solide en stevige basis hebben op het gebied van software engineering. Ze moeten deze hulpmiddelen op een effectieve manier kunnen leren en gebruiken en ze ook kunnen verbeteren als dat het geval is. Kortom, een goede en efficiënte data-engineer heeft een uitgebreide en uitgebreide kennis van databases en is bedreven in de beste engineering practices. Sommige van deze praktijken zijn onder andere hanterings- en logboekfouten, bewaking van het systeem, het bouwen van pijpleidingen die menselijk vettolerant zijn, begrip van het schaalproces onder andere technieken en methoden.

Vaardigheden die nodig zijn om succesvolle datawetenschappers te worden

Het wordt daarom veel gevraagd van veel professionals om datawetenschapper te worden. Tegelijkertijd is het belangrijk om dat te onthouden om op te vallen in de menigte. Er zijn bepaalde vaardigheden die professionals zullen helpen om de vaardigheden te verwerven om hen te helpen competent te worden in de big data-sector.

  • Gegevenswetenschappers moeten kennis hebben van basistools

Voordat u meer bekendheid krijgt in de big data-industrie, is het belangrijk om basistools met betrekking tot big data te beheersen. Dit betekent dat professionals een diepgaand begrip moeten krijgen van statistische programmeertaal zoals R of Python enerzijds en een databasequerytaal zoals SQL anderzijds. Deze talen en vaardigheden helpen professionals om een ​​sterke basis te leggen en daarmee ook een sterke en succesvolle carrière op te bouwen.

  • Gegevenswetenschappers moeten een goed begrip hebben van basisstatistieken

Het hebben van een basiskennis van statistieken is uiterst belangrijk voor personen die een beter inzicht willen krijgen in de big data-industrie. Veel datawetenschappers zijn zich nog steeds niet bewust van de juiste definitie van p-waarde. Daarom moeten datawetenschappers zich bewust zijn van onder andere statistische tests, maximale waarschijnlijkheid en verdelingen. Daarnaast zullen zaken als machine learning en statistische kennis van pas komen bij alle toekomstige lessen. Vooral statistieken zijn van groot belang voor het geval u datagedreven bedrijven wilt maken. Hoewel sommige bedrijven mogelijk niet productgestuurd zijn, is statistiek iets dat van vitaal belang is voor alle merken en bedrijven in verschillende sectoren en economieën.

  • Een goede datawetenschapper moet zich bewust zijn van de verschillende aspecten van machine learning

Als u een datawetenschapper bent die voor een groot bedrijf wil werken, moet u werken met gegevens die enorm in omvang en structuur zijn. Daarom moet u weten hoe u kunt werken met methoden voor machinaal leren. Dit omvat verschillende elementen zoals k-naaste buren, willekeurige bossen, ensemble-methoden, dit zijn allemaal termen die aan populariteit winnen bij liefhebbers van machine learning. Hoewel er veel technieken worden geïmplementeerd via R- of Python-bibliotheken, is machine learning goed, hoewel niet volledig essentieel. Het is belangrijker om de brede streken te begrijpen en ze op een gepaste manier te gebruiken.

  • Een goede datawetenschapper is bedreven in datamokken

Gegevens analyseren is niet zo eenvoudig als het lijkt en soms wanneer de hoeveelheid gegevens enorm is, kan het een moeilijk en complex proces worden. Dat is de reden waarom het uiterst belangrijk en essentieel is dat datawetenschappers weten hoe om te gaan met imperfecties in gegevens die ontbrekende waarden, inconsistente stringopmaak, datumopmaak en andere kwesties kunnen omvatten. Dit probleem van het omgaan met verschillen in gegevens is een cruciale rol in kleine en middelgrote bedrijven of in gevallen waarin gegevens een zeer belangrijke rol spelen in het functioneren van het bedrijf. Dat gezegd hebbende, expertise in datamokken is iets dat datawetenschappers zal helpen om hun carrière op een succesvolle manier te verkennen en te laten groeien.

  • Een goede datawetenschapper zal sterke datavisualisatie- en communicatievaardigheden hebben

Visualisatie- en communicatievaardigheden zijn enkele van de belangrijkste vaardigheden waarover een datawetenschapper kan beschikken. Dit geldt met name voor nieuwe bedrijven, die net de kracht en kracht van big data en de toepassingen ervan ontdekken. Communicatieve vaardigheden zijn uiterst belangrijk omdat als een datawetenschapper zijn bevindingen en inzichten niet kan verklaren, het hele proces zinloos zal zijn. Wanneer datawetenschappers de voordelen van big data op een succesvolle manier kunnen communiceren, kunnen ze bedrijven helpen hun doelen en doelstellingen te realiseren. Voor visualisatie is het uiterst belangrijk dat datawetenschappers bekend zijn met datavisualisatiehulpmiddelen, waaronder onder andere ggplot en d3.js. Hoewel visualisatie belangrijk is, moeten datawetenschappers ook op de hoogte zijn van de principes die codering van data- en communicatie-informatie regelen.

  • Een goede kennis van software engineering zal een data engineer goed van pas komen

Een datawetenschapper die op de hoogte is van engineering is van cruciaal belang voor de groei van een klein bedrijf. Dit komt omdat ze verantwoordelijk zijn voor de verwerking van veel datalogging en uiteindelijk de ontwikkeling van sterke en technologisch geavanceerde datagestuurde producten zullen sturen.

  • Het denken van een datawetenschapper is uiterst belangrijk

Alle bedrijven willen personen inhuren die problemen en uitdagingen op een succesvolle manier kunnen oplossen. Daarom moeten ze in alle situaties creatief, analytisch en probleemoplossend zijn. Door relevante vragen te stellen en relevante antwoorden te vinden, kunnen datawetenschappers het toppunt van succes in hun carrière bereiken.

De rol en plichten van een statisticus

Hoewel de taken en rollen van data-ingenieur en data-wetenschappers elkaar in meerdere gevallen overlappen, is de rol van een statisticus relatief verschillend en uniek. Tegenwoordig kan de wereld worden vergeleken met een kwantitatief veld. Veel industrieën en bedrijven zijn afhankelijk van gegevens en numerieke redenering om verschillende aspecten van hun groei en ontwikkeling te begrijpen. Gegevens zijn niet langer alleen cijfers, maar cijfers die informatie bevatten die op een dynamische manier kan worden geïnterpreteerd. Dit gebruik van gegevens heeft op zijn beurt geleid tot de groei van statistici die expertise hebben op het volgende gebied:

1. Productie van betrouwbare gegevens

2. Analyse van gegevens zodat hun betekenis duidelijker is

3. Inferentie van gegevens zodat hieruit duidelijke conclusies kunnen worden getrokken

Statistici zijn nodig in elke mogelijke industrie en bedrijf. Ze spelen bijvoorbeeld een belangrijke rol in het functioneren van bedrijven en industrieën. Er zijn vier hoofdgebieden op dit gebied die de expertise van statistici vereisen en ze zijn productie, marketing, engineering en statistische informatica. In de productie helpen statistici merken om producten te ontwerpen die voldoen aan de verwachtingen van de klant, zorgen voor consistentie van kwaliteit en zorgen voor continue groei en ontwikkeling op de lange termijn. Door nieuwe producten te ontwerpen, focusgroepen te leiden en feedback van klanten / klanten te verzamelen, helpen statistici bedrijven om de verkoop te analyseren en toekomstige trends te voorspellen, waardoor de marketingdoelen beter worden bereikt.

Goede en effectieve statistische methoden helpen ingenieurs om consistente producten te maken, problemen te detecteren voordat ze zich voordoen, chemische en andere verspilling te minimaliseren en de levensduur van een bepaald product te voorspellen. Statistische computing biedt kansen door softwareontwerp en -ontwikkeling, technische ondersteuning, softwaretests, kwaliteitsborging, onderwijs, documentatie, marketing en verkoop onder andere gebieden. Statistieken spelen ook een cruciale rol op gebieden als gezondheid en geneeskunde door uitbraken van ziekten te helpen bewaken en rapporteren, vaccins te creëren, de verspreiding van ziekten te voorkomen, naast vele andere dingen die gericht zijn op het creëren van een betere gezondheidsstandaard voor mensen over de hele wereld.

Concluderend, op welk gebied dan ook, gegevens spelen een zeer belangrijke rol en het helpt het leven eenvoudiger en productiever te maken voor alle sectoren. Door nieuwe kansen te creëren en wereldwijde uitdagingen op het gebied van energie, milieu en ontwikkeling aan te pakken, biedt big data een enorm potentieel om de wereld te helpen nieuwe kansen voor groei en ontwikkeling te ontdekken.

Categorie:

Big Data