Заинтересованы в науке о данных...!!, но не знаете, какое место вы занимаете в этой карьере, ориентированной на данные...???
Итак, давайте обсудим карьеры, связанные со сферой науки о данных, и чем они отличаются друг от друга..!! Итак, человек, связанный с наукой о данных, может видеть себя аналитиком данных, инженером данных, специалистом по данным или в качестве инженера по машинному обучению.
Что мы на самом деле собираемся обсудить о них...??
Кто они? Какие у них должностные обязанности? Каковы их навыки и специализация? Об их зарплатах и стипендиях.
АНАЛИТИСТЫ ДАННЫХ:
Аналитики данных — это те, кто придает ценность своим компаниям, беря необработанные данные, используя их для ответов на вопросы и предоставляя результаты, помогающие принимать бизнес-решения. Основная роль аналитиков — анализировать данные, но он также может хорошо разбираться в программном обеспечении. для обработки некоторой технической части данных.
Работа и обязанности аналитиков данных:
Аналитик лучше всего известен своими аналитическими навыками, но основная работа аналитика включает очистку данных, создание визуализаций данных, интеллектуальный анализ данных. Вот некоторые примеры анализа данных:Большие данные в здравоохранении, Большие данные в сфере защиты детей.
Навыки аналитика данных:
- Очистка и организация необработанных данных.
- Высокие аналитические способности.
- Способен рассказывать истории на основе данных.
- Иметь представление о программной части данных.
Зарплата аналитиков данных:
Аналитик данных начального уровня будет получать годовой оклад от 50 000 до 75 000 долларов, в то время как опытные аналитики могут рассчитывать на получение примерно от 65 000 до 110 000 долларов.
ИНЖЕНЕРЫ ДАННЫХ:
Инженеры данных — это те, кто оптимизирует системы, которые позволяют специалистам по данным и аналитикам выполнять свою работу в потоке без каких-либо технических ошибок. Инженерия данных специализируется на наборе навыков разработки программного обеспечения.
Работа и обязанности инженеров по обработке данных:
Основная задача инженера данных — поддерживать и создавать конвейеры данных. Поскольку они технически работают с большими данными, они, скорее всего, добавят некоторые новые функции, чтобы сделать данные более доступными для аналитиков данных и специалистов по данным.
Навыки инженеров данных:
- Аналитика на базе Hadoop.
- Высокий уровень владения программным обеспечением на таких языках программирования, как python, java.
- Знание об управлении базами данных и глубокие знания SQL.
Зарплата инженеров по обработке данных:
Средняя зарплата неопытного инженера данных составляет 137 776 долларов в год. Старшие инженеры данных получают среднюю зарплату примерно 172 603 доллара в год.
УЧЕНЫЕ, РАБОТАЮЩИЕ С ДАННЫМИ:
Специалисты по данным — это те, кто может анализировать данные, но они более эффективны, чем аналитики данных. Специалисты по данным — это люди, которые больше склоняются к математическим и статистическим концепциям. Они способны строить модели на основе различных алгоритмов.
Работа и обязанности специалистов по данным:
Специалисты по обработке и анализу данных обучают модели, что помогает им делать точные прогнозы. Они также создают новые и эффективные алгоритмы, пробуя и тестируя, а также используя накопленный опыт, чтобы сделать модели более продуктивными для получения более точных прогнозов.
Навыки специалистов по данным:
- Способен создавать новые алгоритмы прогнозирования.
- Тестирование и постоянное повышение точности моделей машинного обучения.
- Высокие аналитические способности и умение рассказывать истории на основе данных.
- У них средний уровень владения программным обеспечением.
Зарплата специалистов по данным:
Заработная плата специалиста по данным начального уровня составляет около 95 000 долларов США, зарплата специалиста по данным среднего уровня составляет около 128 750 долларов США, а зарплата опытного специалиста по данным составляет около 165 000 долларов США.
ИНЖЕНЕРЫ ПО МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ:
Инженеры по машинному обучению — очень способные программисты. Инженеры по машинному обучению вводят данные в модели, определенные специалистами по данным.
Работа и обязанности инженеров машинного обучения:
В обязанности инженера по машинному обучению входит разработка моделей машинного обучения. Они улучшают существующие модели машинного обучения. Именно они пишут коды для повышения производительности машин.
Навыки инженера по машинному обучению:
- Иметь высокие аналитические способности.
- Являетесь хорошим программистом и хорошо разбираетесь в таких языках программирования, как python, java, c++, scala и многих других.
- Иметь высокие soft skills.
Зарплата инженеров машинного обучения:
Средняя заработная плата инженера по машинному обучению составляет примерно 110 840 долларов в год.
Вывод…!!!
В статье кратко освещаются рабочие роли типичного аналитика данных, инженера данных, специалиста по данным и инженера по машинному обучению, чтобы люди, заинтересованные в этой карьере, основанной на данных, получили хорошее представление о том, что включает в себя работа. Все области имеют собственное значение. ,предоставляя человеку прекрасную возможность карьерного роста,вам просто нужно выбрать правильный вариант..!!
«Я также скоро опубликую его на GeeksforGeeks»
