Начало в области данных может быть ошеломляющим. Должны ли вы быть специалистом по данным? Инженер данных? Аналитик данных? ML-инженер? Количество вариантов ролей зашкаливает!
Вот несколько общих рекомендаций по выбору между некоторыми из этих ролей.
🎯. Вам следует стать аналитиком данных, если:
вам нравится исследовать бизнес-проблемы. Вам нравится копаться в данных, как Шерлок Холмс, и находить закономерности, которые влияют на бизнес. Вы увлечены визуализацией данных и созданием отчетов.
🎯. Вам следует стать специалистом по данным, если:
вам действительно нравится статистика. Вам нравится проводить эксперименты, чтобы увидеть, как различные впечатления влияют на поведение пользователей. У вас есть способности к машинному обучению, и вы можете рассказать о результатах алгоритмов машинного обучения менее техническим людям.
🎯. Вам следует стать инженером данных, если:
вам нравится строить. Вы умеете видеть закономерности и решать их с помощью надежных моделей данных. Вы заботитесь о создании высококачественных данных для использования другими. Вам нравится программировать, и вы можете совмещать несколько проектов одновременно.
🎯. Вам следует стать инженером по машинному обучению, если:
у вас есть хорошие навыки разработки программного обеспечения. Вы увлечены такими вещами, как глубокое обучение и машинное обучение. Вам нравится внедрять модели в производство. У вас есть способности к разработке признаков, и вы можете находить шаблоны с помощью ввода и вывода ML.
Копия: Зак Уилсон
