Data Engineers, Data Scientists & Data Analysts | у чому різниця?

Ще в 2012 році журнал Harvard Business review назвав науку про дані найсексуальнішою роботою 21 століття. І здебільшого це все ще звучить правдиво сьогодні. Навіть з появою платформ для обробки даних на базі штучного інтелекту попит на фахівців з обробки даних, аналітиків даних та інженерів з обробки даних продовжує зростати, оскільки все більше і більше компаній прагнуть використовувати можливості великих даних. Їм потрібні люди (та/або машинне навчання), щоб перетворити ці дані в цінну інформацію. Тим не менш, навіть незважаючи на популярність індустрії науки про дані, різні посадові ролі та функції часто плутаються.

У цій статті ми розглянемо різницю між трьома найбільш популярними професіями в галузі науки про дані: Data Engineer, Data Analyst та Data Scientist. Ми розглянемо їх функції, а також навички або освіту, необхідні вам для отримання однієї з цих посад, якщо це ваша мета.

Data Engineer

Загальний огляд роботи інженера з обробки даних

Інженери з обробки даних створюють і оптимізують системи обробки даних. Вони більш технічні і, по суті, дозволяють фахівцям з обробки даних і аналітикам виконувати свою роботу. Компанії залежать від наявності точних даних, які можуть бути доступні і використані окремими особами і групами, тому необхідні інженери з обробки даних, щоб гарантувати, що всі створені і отримані дані доступні, належним чином обробляються і зберігаються. Зазвичай їх називають “пайплайнами даних”.

Оскільки data scientist або analyst повинен вміти концентруватися на аналізі проблем, а не на передачі даних з одного джерела в інший, інженери з обробки даних наймаються для того, щоб зосередитися на створенні і обслуговуванні цих пайплайнів. Зазвичай вони спеціалізуються на використанні складних інструментів, таких як Python, Spark, AWS, GCP, Airflow та багатьох інших для обробки даних у великих масштабах для компанії.

Як правило, інженери з обробки даних мають великий досвід роботи в галузі комп’ютерних наук і розробки програмного забезпечення, що допомагає їм створювати пайплайни й управляти ними. Вони також мають навички інтеграції зовнішніх потоків даних.

Вимоги до освіти Data Engineer-а

Це може здатися несподіваним, враховуючи, що інженер з обробки даних є найбільш високооплачуваною посадою з трьох згаданих, але насправді для нього найменш необхідна “формальна” освіта. Для більшості вакансій ступінь бакалавра – це все, що потрібно. Однак, для деяких компаній формальна освіта може не бути обов’язковою вимогою, якщо у вас є необхідні навички, Досвід роботи або сертифікати. Особливо, якщо йде мова про GCP, AWS або Azure сертифікацію.

Data Scientist

Загальний огляд роботи фахівця з обробки даних

У світі аналізу даних фахівці з обробки даних – це те, що деякі назвали б “майстром на всі руки”. Їх роль спрямована на об’єднання всіх аспектів проекту при роботі з тими, хто володіє більш спеціалізованими навичками, такими як інженер з обробки даних. Спеціаліст з обробки даних зазвичай витрачає максимум часу на перетворення та очищення даних, їхню підготовку до машинного навчання. Роль фахівця з обробки даних може включати передачу цілей компанії іншим членам команди, збір даних, створення моделей машинного навчання, дослідження і розробку різних підходів, створення візуалізацій і презентацій даних і багато іншого.

Вони можуть виявляти закономірності і робити більш точні прогнози, використовуючи моделі машинного навчання. Вчені, швидше за все, задають питання та вирішують проблеми на основі моделей, ніж аналітики, які часто просто описують тенденції. За даними Бюро статистики праці США, фахівці з обробки даних можуть побачити зростання попиту на 22% до 2030 року.

Освіта, необхідна для фахівця з обробки даних

Більшість робочих місць Data Scientist вимагають отримання наукового ступеня (магістра або доктора філософії). Наприклад, ступінь магістра в галузі науки про дані, інформатики або інформаційних технологій. Крім того, наявність спеціалізації в медичній, авіаційній, космічній біологічній сфері або освіті високо цінується і розглядається для того, щоб стати фахівцем з обробки даних. Однак тільки освітня кваліфікація не може допомогти вам отримати роботу фахівця з обробки даних. Наявність передових знань у цій галузі є головним вирішальним фактором.

Data Analyst

Загальний огляд роботи аналітика даних

Основна роль аналітика даних полягає в тому, щоб допомогти бізнесу візуалізувати дані і приймати більш ефективні рішення, використовуючи дані для відповіді на конкретні питання. Вони також зазвичай відповідають за передачу цих даних за допомогою звітів (дашбордів), в яких відображаються ідеї та тенденції. Аналітик даних буде відповідати за виконання A/B-тестів і відстеження веб-аналітики.

Наприклад, на такі питання, як “Коли торгові представники повинні зосереджуватися на певних демографічних групах?”, “Як генеральному директору найкраще зрозуміти нещодавнє зростання компанії?” аналітики даних можуть відповісти на основі результатів аналізу. Аналітик даних також може допомогти зміцнити зв’язок між командами, пояснивши інформаційні панелі керівників. Тому аналітики даних є великою перевагою як для технічних, так і для нетехнічних відділів компанії.

Підсумок

Всі три посади мають свої унікальні функції і вимагають різного набору навичок і рівня освіти. Фахівці з обробки даних та аналітики даних мають найбільшу схожість, коли справа доходить до їх посадових функцій, однак фахівці з обробки даних зазвичай заробляють більше, ніж аналітики даних, і вимагають більш високого рівня просунутої освіти.

Фахівці з обробки даних, як правило, зосереджуються на проекті в цілому, в той час як аналітики даних повинні уважно аналізувати і відповідати на конкретні питання проекту. З іншого боку, робота інженера з обробки даних істотно відрізняється від інших, оскільки вимагає високих технічних навичок і знань в області створення баз даних SQL і NoSQL, управління потоком даних і підготовки таблиць. Це також робота, за яку платять найбільше з трьох.

Оскільки всі три ролі мають великий потенціал зростання, існує безліч можливостей для кар’єрного росту, якими можна скористатися, якщо у вас є інтереси і правильна Освіта та/або набір навичок. Однак, якщо ви хочете почати або розвивати свою кар’єру в галузі науки про дані, але не володієте необхідними навичками, DEVrepublik пропонує курси, які допоможуть вам у цьому.

Зареєструйтеся в нашій програмі “Наука про дані” і розвивайте або розвивайте навички, які допоможуть вам отримати роботу в одній з найбільш затребуваних галузей сьогодні!

Зв’яжіться з нами, щоб зареєструватися або дізнатися більше!

Залишити відгук

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься.

6 + 18 =