С экспоненциальным ростом объема данных спрос на рабочие места, основанные на данных, больше, чем когда-либо. Но можно запутаться в большом количестве доступных на рынке вакансий на основе данных. В этой статье я попытался как можно проще объяснить роли, навыки, зарплату, спрос и различные другие аспекты для каждой работы на основе данных.

Аналитика данных

Как следует из названия, аналитик данных - это человек, который анализирует данные. Проще говоря, данные Аналитики берут данные компании по определенной теме, затем интерпретируют и анализируют их и, наконец, представляют в отчете. Специалист по анализу данных помогает компании проводить конкурентный анализ и выявлять отпечатки и тенденции в отрасли.

Требуются навыки

  • Высокий уровень математических способностей
  • Технические инструменты, такие как SQL, Oracle и Python
  • Возможность анализировать, моделировать и интерпретировать данные
  • Навыки решения проблем
  • Методический и логический подход
  • Точность и внимание к деталям

Должность

  • Определение целей компании
  • Анализ и очистка данных: данные Аналитики должны были добывать и очищать данные, чтобы их можно было использовать в процессе анализа.
  • Анализ данных. Эта роль является наиболее важной. Аналитик данных должен анализировать данные, а затем интерпретировать оптимальные результаты.
  • Выявление тенденций и закономерностей. Выявление тенденций и закономерностей также важно, поскольку оно значительно сокращает часть анализа.
  • Создание отчетов с четкой визуализацией. Отчетность преобразует необработанные данные в информацию.

Заработная плата

Инженер по данным

С ростом количества аналитиков больших данных и машинного обучения спрос на инженеров по данным выше, чем когда-либо. Data Engineer работает с архитектором данных и разработчиком программного обеспечения. Инженер по данным обладает глубокими техническими знаниями и навыками в области программного обеспечения.

Требуются навыки

  • Модели данных
  • Сравнительный анализ хранилищ данных
  • Логические операции
  • Методы моделирования данных
  • Инструменты и методы кластеризации баз данных

Должность

  • Создавайте и поддерживайте оптимальную архитектуру конвейера данных.
  • Построение системы, оптимальной для доставки данных и обладающей большей масштабируемостью.
  • Создайте инфраструктуру, необходимую для оптимального извлечения, преобразования и загрузки данных.
  • Создавайте инструменты для работы с данными, чтобы помочь аналитикам данных и инженерам по обработке данных при создании и оптимизации продуктов.

Заработная плата

Инженер по машинному обучению

Инженер по машинному обучению - это человек, который обучает существующую систему, чтобы она училась и предсказывала тенденцию или результаты, если задан набор данных.

Специалист по анализу данных обычно обучается, чтобы стать сильнее в области статистики, в то время как инженер по машинному обучению, как правило, обучен, чтобы стать сильнее в области компьютерных наук. С одной стороны, инженеры по машинному обучению получают немного больше, чем специалист по анализу данных, с другой стороны, спрос или вакансии специалиста по обработке данных больше, чем у специалиста по машинному обучению.

Требуется набор навыков

  • Хорошие навыки программирования и
  • Глубокие знания алгоритмов машинного обучения

• R и Python для моделирования

  • Прикладная математика

Должность

  • Проектировать и разрабатывать системы машинного обучения
  • Изучите и внедрите подходящие алгоритмы и инструменты машинного обучения.
  • Выберите соответствующие наборы данных и методы представления данных
  • Проведение тестов и экспериментов по машинному обучению
  • Статистический анализ и точная настройка с использованием результатов тестирования

Заработная плата

Наука о данных

Специалист по анализу данных - это комбинация всех вышеперечисленных типов вакансий. Он аналитик + знает программирование + знает, что ML + обладает деловой хваткой.

«Специалист по анализу данных - самая сексуальная работа в 21 веке» ~ Гарвард

Требуемые навыки

Статистика

Машинное обучение

Исчисление с несколькими переменными и линейная алгебра

Разработка программного обеспечения:

Преодоление данных. Исходные данные могут быть беспорядочными и содержать слишком много шума, специалист по анализу данных должен очистить их и сделать пригодными для использования.

Визуализация данных и рассказывание историй. Специалист по анализу данных обязан визуализировать полученные результаты и сделать отчет о своем заключении.

Должности

  • Разработка систем машинного обучения
  • Изучите и внедрите подходящие алгоритмы и инструменты машинного обучения.
  • Разрабатывать приложения машинного обучения в соответствии с требованиями
  • Статистический анализ и точная настройка с использованием результатов тестирования

Заработная плата

Требовать

На приведенном ниже графике желтым, синим, красным и зеленым цветом показаны потребности в специалистах по анализу данных, инженерам машинного обучения и инженерам по данным и аналитике данных.

Вывод

Мы можем резюмировать эту статью следующей таблицей:

Между этими четырьмя может быть много совпадений, но это больше похоже на то, что специалист по данным может быть инженером по машинному обучению, аналитиком данных и инженером данных одновременно, но не наоборот.

В конце я бы сказал, что вы должны заниматься той сферой, которую вы лично любите, независимо от ее объема или заработной платы, потому что независимо от того, на какой работе вы работаете, если вы хороши в ней, они всегда будут спросом для вас. .