Специалисты по данным стали необходимым активом и присутствуют практически во всех организациях.

Эти специалисты управляют данными и обладают техническими навыками высокого уровня, такими как навыки работы с большими данными (Hadoop, Pig, Hive, NoSQL, Spark), навыки машинного обучения, алгоритмы, статистика и т. д.

Они способны создавать сложные количественные алгоритмы для организации и синтеза больших объемов информации, используемой для ответов на вопросы и определения стратегии в их организации.

Это сочетается с опытом общения и лидерства, необходимым для достижения ощутимых результатов для различных заинтересованных сторон в организации или бизнесе.

Они обладают сильным количественным опытом в статистике и линейной алгебре, а также знаниями в области программирования с упором на хранение данных, интеллектуальный анализ и моделирование для построения и анализа алгоритмов.

Они также должны быть в состоянии использовать ключевые технические инструменты и навыки, в том числе:

питон

R

Апач Хадуп

Уменьшение карты

Апач Спарк

Базы данных NoSQL

Облачные вычисления

D3

Апачская свинья

Табло/Power BI

ноутбуки iPython

Гитхаб

Командная строка

Линукс/Юникс

Алгоритмы

Специалист по данным

Исследователи данных изучают, на какие вопросы нужно ответить и где найти соответствующие данные. У них есть деловая хватка и аналитические способности, а также способность анализировать, очищать и представлять данные. Компании используют специалистов по данным для поиска, управления и анализа больших объемов неструктурированных данных. Затем результаты обобщаются и сообщаются ключевым заинтересованным сторонам для принятия стратегических решений в организации.

Необходимые навыки: навыки программирования (SAS, R, Python), статистические и математические навыки, умение рассказывать истории и визуализировать данные, Hadoop, SQL, машинное обучение.

Аналитик данных

Аналитики данных преодолевают разрыв между учеными данных и бизнес-аналитиками. Им предоставляются вопросы, на которые необходимо получить ответы от организации, а затем они систематизируют и анализируют данные, чтобы найти результаты, соответствующие бизнес-стратегии высокого уровня. Аналитики данных несут ответственность за преобразование технического анализа в качественные действия и эффективную передачу своих выводов различным заинтересованным сторонам.

Необходимые навыки: навыки программирования (SAS, R, Python), статистические и математические навыки, обработка данных, визуализация данных.

Инженер данных

Инженеры данных управляют экспоненциальными объемами быстро меняющихся данных. Они сосредоточены на разработке, развертывании, управлении и оптимизации конвейеров данных и инфраструктуры для преобразования и передачи данных специалистам по данным для запросов.

Необходимые навыки:языки программирования (Java, Scala), базы данных NoSQL (MongoDB, Cassandra DB), фреймворки (Apache Hadoop).

Инженер по машинному обучению

Инженеры по машинному обучению — это опытные программисты, которые разрабатывают машины и системы, которые могут обучаться и применять знания без определенного направления. Они применяют различные алгоритмы и статистические методы к данным и извлекают информацию из данных.

Необходимые навыки: языки программирования (Python, R), статистические и математические навыки, визуализация, алгоритмы, Keras, Tensorflow, Pytorch.

Сегодня в Индии эти роли во многом совпадают. Можно увидеть объявление о работе в качестве Data Scientist, но фактическая работа может быть связана с инженером по анализу данных, инженером по машинному обучению, инженером по данным или их сочетанием.

Все зависит от организации, ее размера и требований. Таким образом, чтобы получить работу в этой области, нужно изучить как можно больше технологий, чтобы соответствовать любой роли в соответствии с отраслевыми требованиями.