Данные - это ядро ​​современного бизнеса. Правильная интеграция данных в бизнес-модель может повысить операционную эффективность и эффективность принятия решений. По мере того как возможности обработки данных продолжают расти, растет и спрос на рабочие места, управляемые данными. Аналитики данных, специалисты по обработке данных и инженеры по машинному обучению - лишь некоторые из этих относительно новых должностей, и они пользуются большим спросом, чем когда-либо. Несмотря на совпадение навыков и требований, эти названия не являются синонимами. Конечно, обязанности и квалификация на этих должностях различаются, поэтому единого руководства для всех не существует. При этом, вот наше упрощенное, универсальное руководство по различению аналитиков данных, специалистов по обработке данных и инженеров по машинному обучению.

Начнем с аналитиков данных, наиболее распространенной позиции данных начального уровня:

АНАЛИТИКИ ДАННЫХ:

Аналитик данных в значительной степени отвечает за извлечение значимой информации из данных, создание удобоваримой графики и предложение бизнес-решений на основе этих результатов. Данные беспорядочные, сложные и несовершенные. Аналитик данных возьмется за этот непонятный беспорядок и создаст краткий анализ, за ​​которым может следовать каждый. Их конечная цель - просто изложить свои выводы и выводы заинтересованным сторонам. Думайте об аналитике данных как о мостике между теми, у кого есть технические данные, и теми, у кого нет их.

Аналитики должны иметь общее представление об этих языках и программах, которые могут выполнять статистический анализ и визуализацию:

  • R
  • Python
  • Sql
  • Excel
  • Tableau

Помимо этих технических требований, навыки презентации являются важной частью роли аналитика. Визуализация данных гораздо более ценна вместе с презентацией, в которой резюмируются методология и результаты.

Соответствующей степени бакалавра (математика, информатика, статистика и т. Д.) И отличных аналитических навыков может быть достаточно, чтобы начать работу в качестве аналитика данных.

УЧЕНЫЕ ДАННЫХ

Специалисты по анализу данных устанавливают рамки, в которых аналитики должны вносить свой вклад. Им поручено собирать данные и разрабатывать модели и алгоритмы, которые лучше всего подходят для набора данных. Кроме того, специалист по анализу данных часто проверяет свои модели и данные, чтобы гарантировать точные результаты. Эти обязанности, как правило, включают более сложное кодирование, чем обязанности аналитика.

Помимо программ и языков, перечисленных для аналитиков, специалисты по обработке данных также должны обладать квалификацией в следующих областях:

  • Программная инженерия
  • Сбор данных
  • Хранилище данных
  • Платформы больших данных

Специалисты по анализу данных обычно на ступеньку выше аналитиков. Эти должности часто требуют ученой степени в соответствующей области или большого опыта работы в качестве аналитика.

МАШИНОСТРОИТЕЛЬ

Инженер по машинному обучению и специалист по данным несут ответственность за разработку и оценку моделей. Что отличает эти две роли, так это способность инженера разрабатывать программное обеспечение, которое будет обновлять и повышать точность прогнозной модели с каждой операцией. Они сосредоточены на этом аспекте моделирования, а не на сборе реальных данных. Как ученые и аналитики, инженеры по машинному обучению также должны быть экспертами в области программирования. Однако им необходимо уметь использовать языки кодирования в различных программах машинного обучения.

Вот некоторые из лучших программ для машинного обучения:

  • TensorFlow
  • Google Cloud ML Engine
  • Машинное обучение Amazon
  • Accord.net
  • Apache Mahout

Как и в случае с должностями в области науки о данных, степени бакалавра зачастую недостаточно, чтобы стать инженером по машинному обучению без большого опыта.

Эти обязанности не исключают друг друга, и некоторые должностные требования могут соответствовать всем трем ролям. Как настоящий аналитик данных, я составил диаграмму Венна, чтобы помочь вам визуализировать эти различия.

Спасибо за то, что прочитали наш контент! Для получения дополнительной информации о том, как Uptahr Analytics может удовлетворить ваши потребности в бизнес-аналитике, посетите: uptahr.com