Дата Сциентист вс Дата Енгинеер вс Статистициан - Велики подаци су више од само две речи и експлодирају на невиђен начин. Расте у погледу брзине, разноликости и волумена незамисливим темпом. Олуја је преузела цео свет и сада је доступна у реалном времену, омогућавајући брендовима да брзо и брзо генерирају аналитику. С потенцијалом да промени свет, велика аналитика утиче на владе, компаније, брендове и академске организације. Променом начина живота и начина на који људи живе свој живот, велики се подаци брзо развијају и мењају се сваког дана.
Количина података у свету је незамислива и једнака нам је литрама воде у свим океанима света. Научити да сурфају овим оцеаном великих података помоћи ће компанијама да искористе вишеструке могућности које постоје у свету. Када компаније буду у стању да стекну увид из сирових података и стекну вредне увиде из њих, брендови се могу боље прилагодити трендовима маркера и предузети акције на оснаживању и проширењу базе на свеобухватан начин.
Многи од вас би се питали шта су тачно велики подаци? Велики подаци се користе за описивање процеса примене озбиљне рачунарске снаге, посебно оне попут машинског учења и вештачког учења на веома сложеним и великим низима информација. Какве се информације баве великим подацима? Велики се бави свим врстама информација, само их именујте. Може се користити за упоређивање трошкова комуналних служби са метеоролошким подацима за добијање информација о трендовима и неефикасности. Такође се може користити за упоређивање информација о локацији хитних помоћи, заједно са евиденцијама пацијената и помоћи болницама да донесу информисанији избор о времену одзива и преживљавању. Велики подаци могу користити и љубитељи фитнеса за праћење вежбања и броја калорија како би бржи и глаткији постигли своје циљеве.
Будући да су велики подаци тако велико поље са огромним могућностима, такође постоји и више могућности за посао на овом пољу. Овај чланак говори о три главне прилике за рад које постају све важније у области великих података. Ту спадају подаци научници, инжењери података и статистичари.
Дата Сциентист вс Дата Енгинеер вс Статистициан
Еволуирајуће поље научника о подацима
Пораст нове технологије у облику великих података заузврат је довео до појаве нове могућности под називом дата датаентист. Иако се посао научника за податке не односи искључиво на велике пројекте података, њихов посао је бесплатан за ово поље јер су подаци саставни дио њихових дужности и функција. Дужности и функције научника за податке развијале су се како су се дужности и функције марки почеле развијати у брзо конкурентном окружењу. Формална обука саставни је део постајања научником података и то захтева солидне темеље у неким основним областима као што су рачунарска наука и апликације, моделирање, статистика, математика и аналитика. Научник података разликује се од осталих нормалних професионалаца по томе што има снажан пословни осећај који је генерално спојен са снажним комуникацијским вештинама које им помажу да саопште своје налазе и увиде пословним и ИТ лидерима како би могли да одговоре изазовима и захтевима своје индустрије у успешан начин са једне стране и додавање вредности са друге стране.
Научник података је неко ко је изузетно креативан и радознао и може уочити увид у велике количине података на једноставан и поједностављен начин. Скоро да је попут ренесансног појединца који заиста жели да дође до великих промена у индустрији и да научи и велике ствари.
Традиционални аналитичари података гледаће податке углавном само из једног извора, а научник података довољно је компетентан да прегледа податке из више различитих извора. Просијавањем свих врста података, научник података има главни циљ откривања скривених увида, а то им заузврат може помоћи и да стекну конкурентску предност. Научник података није само одговоран за прикупљање и извештавање података, већ их проучава из различитих углова и препоручује робним маркама како да те податке искористе за постизање својих циљева и стварања нових циљева.
Инжењеринг података и његова еволуција
Улога инжењера података понекад се преклапа са улогом података. То је углавном због тога што су њихови алати и технике врло слични и имају готово исти скуп функција у неким компанијама. Међутим, инжењеринг података назива се и инфраструктура података или архитектура података у више компанија. Главне одговорности инжењера података су да прикупља податке, похрањује податке и групно обрађује или их обрађује у стварном времену и преко АПИ-ја их преноси информатичару који их може лако разумети и смислити. Другим речима, инжењеринг података заиста помаже науци података да свој посао обављају глатко и лако.
Тржиште је препуно више алата за велике податке и сваки од њих обавља јединствену функцију. Важно је да марка користи одређени алат да би постигла свој циљ, а не да је алат модеран и популаран у индустрији. Зато инжењери података морају да имају чврсту и чврсту основу у области софтверског инжењерства. Морају бити у стању да науче и користе ове алате на ефикасан начин и да их такође побољшају у случају да постоји таква ситуација. Укратко, добар и ефикасан инжењер података имаће велико и свеобухватно знање о базама података и познава најбоље инжењерске праксе. Неке од ових пракси укључују грешке у руковању и евидентирању, надгледање система, изградњу цевовода који су толерантни на масну масу, разумевање процеса скалирања међу другим техникама и методама.
Вештине потребне да постану успешни научници података
Стога је пуно знанственика веома тражено од пуно професионалаца. У исто време, важно је запамтити то како бисте се истакли у гомили. Постоје одређене вештине које ће помоћи професионалцима да стекну вештине које ће им помоћи да постану компетентни у сектору великих података.
-
Научници који имају податке морају имати знање о основним алатима
Пре него што стекнете боље место у индустрији великих података, важно је савладати основне алате који се односе на велике податке. То значи да професионалци морају да стекну дубинско разумевање статистичког програмског језика попут Р или Питхон-а са једне стране и језика за базу података као СКЛ са друге стране. Ови језици и вештине ће помоћи професионалцима да створе снажне темеље и на тај начин граде и снажну и успешну каријеру.
-
Научници који имају податке морају да имају правилно разумевање основних статистика
Основно разумевање статистике изузетно је важно за оне појединце који желе боље разумети индустрију великих података. Многи научници података још увек нису свесни исправне дефиниције вредности п. Зато научници за податке морају бити свесни статистичких тестова, највеће вероватноће, дистрибуције између осталог. Поред тога, ствари попут машинског учења и знања о статистици биће корисне током свих будућих учења. Посебно је статистика изузетно важна у случају да желите да направе компаније које се баве подацима. Иако неке компаније можда не управљају производима, статистика је нешто што је од виталног значаја за све марке и компаније из свих сектора и економија.
-
Добар научник са подацима мора бити свестан различитих аспеката машинског учења
Ако сте научник података који жели да ради у великој компанији, тада ћете морати да радите са подацима који су огромне величине и структуре. Зато морате знати како радити са методама машинског учења. Ово укључује разне елементе попут к најближих суседа, случајних шума, метода ансамбла, све су то термини који добијају значај међу ентузијастима за машинско учење. Иако постоји много техника које се имплементирају кроз библиотеке Р или Питхон, машинско учење је добро, али није потпуно неопходно. Важније је разумјети широке потезе и користити их на одговарајући начин.
-
Добар научник података вешт је у сакупљању података
Анализа података није тако једноставна као што изгледа, а понекад када је количина података огромна, може постати тежак и сложен процес. Зато је изузетно важно и битно да научници са подацима знају како се могу носити са несавршеностима података који могу укључивати недостајуће вредности, недоследно обликовање низа и обликовање датума између осталих питања. Овај проблем решавања неслагања у подацима је од виталне важности у малим и средњим предузећима или у случајевима када подаци играју врло важну улогу у функционисању компаније. У складу с тим, стручност у прикупљању података нешто је што ће помоћи научницима података да успешно истраже и повећају своју каријеру.
-
Добар научник података имаће снажне визуелизације података и вештине комуникације
Визуализација и комуникацијске вештине неке су од најважнијих вештина које научник података може да поседује. Ово се посебно односи на нове компаније, које тек откривају снагу и снагу великих података и њихових апликација. Вештине комуникације су изузетно важне, јер ако научник података није у стању да објасни своје налазе и увиде, тада ће цео процес бити узалудан. Када научници података могу успешно пренети предности великих података, могу помоћи компанијама да остваре своје циљеве. Када је у питању визуализација, изузетно је важно да подаци научници буду упознати са алатима за визуелизацију података који између осталих укључују ггплот и д3.јс. Иако је визуализација важна, научници са подацима морају такође бити свесни принципа који регулишу кодирање података и комуникационе информације.
-
Добро познавање софтверског инжењерства стајат ће инжењер података у корист
Научници који знају за инжењеринг пресудни су за раст мале компаније. То је зато што ће они бити одговорни за руковање пуно евидентирања података и на крају ће помоћи развоју снажних и технолошки напредних производа вођених података.
-
Размишљање научника о подацима изузетно је важно
Све компаније желе запослити појединце који су у стању да успешно и успешно реше проблеме и изазове. Зато би требали бити креативни, аналитични и рјешавати проблеме у свим ситуацијама. Постављајући релевантна питања и пронађући релевантне одговоре, научници са подацима могу достићи врхунац успеха у каријери.
Улога и дужности статистичара
Док се дужности и улоге инжењера података и научника података преклапају у више случајева него једном, улога статистичара је релативно различита и јединствена. Данас се свет може упоредити са квантитативним пољем. Многе индустрије и компаније зависе од података и бројчаног резоновања како би имале смисла за различите аспекте њиховог раста и развоја. Подаци више нису само бројеви већ бројеви који садрже информације које се могу динамички интерпретирати. Ова употреба података је заузврат довела до раста статистичара који експертизу чине у следећем пољу:
1. Израда поузданих података
2. Анализа података да би њихово значење било јасније
3. Снимање података тако да се из њих могу направити чврсти закључци
Статистичари су потребни у свакој могућој индустрији и компанији. На примјер, они играју важну улогу у функционисању бизниса и индустрија. Постоје четири главне области у овој области које захтевају стручност статистичара и то су производња, маркетинг, инжењеринг и статистичко рачунање. У производњи, статистичари помажу брендовима да дизајнирају производе који задовољавају очекивања купца, осигуравају конзистентност квалитета и дугорочно осигуравају континуирани раст и развој. Дизајнирањем нових производа, провођењем фокус група и прикупљањем повратних информација клијената / купаца, статистичари помажу компанијама у анализирању продаје и предвиђању будућих трендова, осигуравајући тако боље испуњавање маркетиншких циљева.
Добре и ефикасне статистичке методе помажу инжењерима да створе доследне производе, открију проблеме пре него што настану, минимизирају хемијски и други отпад и предвиђају век производа одређеног производа. Статистичко рачунање пружа могућности развијањем дизајна и развоја софтвера, техничке подршке, тестирања софтвера, осигурање квалитета, образовање, документација, маркетинг и продаја између осталих области. Статистички подаци такође играју виталну улогу у областима као што су здравство и медицина, помажући у надгледању и извештавању о епидемији болести, креирању вакцина, спречавању ширења болести између многих других ствари које имају за циљ стварање бољег здравственог стандарда за људе широм света.
Закључно, који год да је поље, подаци играју врло важну улогу и помажу у олакшавању и продуктивности живота у свим секторима. Стварањем нових могућности и решавањем глобалних изазова енергије, животне средине и развоја, велики подаци имају огроман потенцијал да помогну свету да открије нове могућности за раст и развој.