В наши дни ДАННЫЕ, без сомнения, являются самым ценным ресурсом. Весь мир ежедневно генерирует большое количество ДАННЫХ, анализ и использование этих данных для дальнейшего развития услуг и оптимизации уже существующих — это то, к чему стремятся все корпорации, независимо от размера организации, максимизация прибыли — цель каждого, эта «прибыль» варьируется от денежной (ТНК) до помощи людям (НПО). Все организации единодушно согласны с тем, что ДАННЫЕ являются основным требованием для дальнейшей модификации своих услуг и получения максимально возможной прибыли за счет исправления своих ошибок.

В наш век, управляемый ДАННЫМИ, обеспечение квалифицированных специалистов, которые используют их для получения реальных результатов, является главным приоритетом всех компаний, крупные компании, такие как Amazon, Google, Microsoft, платят большие суммы денег таким профессионалам, поскольку это достойные инвестиции. Массовые необработанные данные бесполезны сами по себе, для анализа данных, ответов на многие вопросы и решения проблемы требуются квалифицированные специалисты, это требовательный сектор, требующий надлежащих технологических ноу-хау, а также бизнес-знаний, аналитических навыков и социальных навыков. . Однако всем, кто работает в этом секторе, не обязательно обладать всеми необходимыми навыками, профессионалы в этом секторе в основном делятся на 4 основных типа: аналитики данных, инженеры данных, ученые данных и инженеры машинного обучения. Аналитику данных и ученым не нужно иметь столько навыков в области программного обеспечения/технологий, сколько инженеру данных и инженеру по машинному обучению, точно так же этим инженерам не нужно иметь столько бизнес-знаний и социальных навыков, как другим. Это объясняется на изображении ниже.

АНАЛИТИК ДАННЫХ

Аналитики данных собирают и выполняют статистический анализ данных. Их навыки могут быть не такими продвинутыми, как у специалистов по данным (например, они могут быть не в состоянии создавать новые алгоритмы), но их цели те же. Работа аналитика данных состоит в том, чтобы брать эти данные и использовать их, чтобы помочь компаниям принимать более эффективные бизнес-решения.

УЧЕНЫЙ ПО ДАННЫМ

Специалисты по обработке и анализу данных несут ответственность за получение информации из огромных объемов структурированных и неструктурированных данных, чтобы помочь сформировать или удовлетворить конкретные бизнес-потребности и цели. Их основная цель состоит в организации и анализе больших объемов данных, часто с использованием программного обеспечения, специально разработанного для этой задачи. Окончательные результаты анализа данных должны быть достаточно простыми для понимания всеми заинтересованными сторонами, особенно теми, кто работает вне ИТ.

ИНЖЕНЕР ДАННЫХ

Основные должностные обязанности инженера данных включают подготовку данных для аналитического или оперативного использования. Конкретные задачи, решаемые инженерами данных, могут различаться, но обычно включают в себя создание конвейеров данных для объединения информации из разных исходных систем; интеграция, консолидация и очистка данных; и структурирование его для использования в отдельных аналитических приложениях.

ИНЖЕНЕР МО

Они программисты, но их внимание выходит за рамки конкретного программирования машин для выполнения конкретных задач. Существует ряд приложений для работы, которую выполняют инженеры по машинному обучению. Они могут программировать услуги, чтобы попытаться определить интересы или потребности конкретного человека. Инженеры по машинному обучению вносят свой вклад в повседневную жизнь многих людей — от настраиваемых новостных лент до настраиваемых веб-поисков.

Поэтому можно смело сделать вывод, что размах в области DATA SCIENCE огромен и без сомнения в ближайшие 10 лет этот спрос будет возрастать все больше и больше. Согласно TeamLease Services — популярной компании по кадровым решениям. — к 2020, Индия столкнется с дефицитом спроса и предложения в размере 2 000 00 специалистов по анализу данных. Следовательно, это прекрасное время для тех, кто интересуется анализом и кодированием, чтобы войти в эту область, поскольку она может похвастаться отличными пакетами и хорошими темпами роста.