Лучшие группы специалистов по анализу данных сочетают в себе различные требования к навыкам и должностные обязанности, чтобы получить полезную информацию. Вот основные предлагаемые роли.

Отличная команда по анализу данных объединяет людей из разных областей. Он не может хорошо работать с идентичными специалистами в области науки о данных с одинаковым уровнем образования и опытом.

Что помогает, так это объединение различных точек зрения и взглядов, что делает команду хорошо работающей. А в современном мире, управляемом технологиями, генерируются тонны данных, которые необходимо анализировать, для чего нужны подходящие профессионалы. Данные - это топливо для современного бизнеса, и профессионалы в области науки о данных заняты множеством задач, включая сбор, систематизацию и изучение таких данных.

По оценкам Бюро статистики труда США (BLS) к 2026 году в области науки о данных появится 11,5 новых рабочих мест, что предполагает блестящие перспективы для карьеры в области науки о данных.

Вот основные предлагаемые роли:

1 специалист по данным

Для работы с данными в первую очередь необходимо иметь возможность собирать эти данные, так как только после этого их можно будет анализировать. При небольшом масштабе операций инженерия данных требует занесения чисел в электронную таблицу. Однако при масштабировании до гораздо более высоких уровней это очень сложная роль, включающая некоторые сложные аспекты доставки данных для работы остальной части команды.

Инженеры по обработке данных занимаются внедрением, тестированием и обслуживанием элементов инфраструктуры данных, связанных с потоком данных и проектированием. Их работа важна для аналитики искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML), которыми занимаются другие члены команды.

2 # Аналитик данных

Профессионал, чья карьера в области науки о данных включает в себя поиск наилучшего способа использования данных для решения проблем и ответов на вопросы, работает в роли аналитика данных. Данные должны быть надлежащим образом собранные и интерпретированные, они должны быть исчерпывающими и актуальными, а результаты аналитики на основе данных также должны быть интерпретированы. При поиске аналитиков данных компании уделяют первоочередное внимание навыкам рассказывания историй и визуализации, чтобы превратить груду цифр в актуальные и осязаемые выводы. Необходимо не только писать отличный, обширный и надежный код, но и быстро извлекать ценную информацию из огромных объемов данных.

3 # специалист по данным

Специалист в области обработки данных - это специалист в области обработки данных, хорошо разбирающийся в машинном обучении, статистике и анализе. Определение варьируется в зависимости от работодателя, поэтому эта роль может включать только одну или две из вышеупомянутых обязанностей в разных фирмах.

Перед специалистом по данным стоит задача решать бизнес-задачи с помощью методов интеллектуального анализа данных и машинного обучения. Это включает в себя, среди прочего, подготовку и очистку данных, а также обучение и оценку модели. Специалисты по обработке данных используют подход, основанный на данных, для решения бизнес-проблем путем экстраполяции и обмена неявными данными. . Они объединяют науку о данных с аналитикой, моделированием данных, математическими навыками и статистикой, а также сильную деловую хватку.

4-й специалист по машинному обучению

Инженер искусственного интеллекта или машинного обучения предназначен не только для понимания работы алгоритмов. Построение алгоритмов - задача исследователей, в то время как инженер машинного обучения использует алгоритмы для работы с наборами данных и их изменения, используя свой опыт в разработке кода. Помимо навыков кодирования, человек должен уметь справляться с препятствиями и сбоями, поскольку данные могут успешно проходить через несколько алгоритмов, но внезапно давать сбой в одном. Вместо совершенства нужно попробовать разные подходы и найти лучшее решение. Чтобы преуспеть в этой роли в карьере в области науки о данных, человек сочетает навыки моделирования и разработки программного обеспечения, а также теории вероятностей и статистики.

Чтобы улучшить перспективы в области науки о данных, полезно выбрать один из лучших сертификатов по науке о данных. Сертификация показывает, что человек не только желает роста и более высоких обязанностей, но также имеет самые актуальные навыки и ноу-хау для их успешного выполнения.