Dáta sú novou ropou s mnohými aspektmi jej prieskumu. Od extrakcie údajov až po systémovú infraštruktúru potrebnú na obsiahnutie tohto toku údajov sa koncept organizácie údajov neustále rozširuje. Z tohto dôvodu je každá komplikovaná rola rozdelená do rôznych oblastí.
Dve najnovšie a najzaujímavejšie kariéry v tomto výklenku sú veda o údajoch a dátové inžinierstvo, ktoré sú skvelé pre tých, ktorí zdieľajú záujem o narábanie s údajmi. Zložitou časťou je výber toho, čo vám najlepšie vyhovuje. Tento článok porovnáva obe kariéry v technike a zdôrazňuje ich požiadavky, aby ste sa mohli správne rozhodnúť.
Čo robí dátový vedec?
Prvou úlohou dátového vedca je pochopiť obchodný problém. Údaje môžete interpretovať až po pochopení obchodného problému. Dátový vedec tiež zhromažďuje nespracované údaje – štruktúrované a neštruktúrované – z rôznych zdrojov, ako sú webové servery, databázy a online úložiská.
Potom nasleduje príprava údajov, ktorá zahŕňa čistenie údajov, ktoré ste zhromaždili, a ich transformáciu na užitočné údaje. V tejto fáze budete hľadať nekonzistentné typy údajov, chýbajúce alebo duplicitné typy údajov a nesprávne napísané atribúty.
Vedci údajov musia tieto chyby odstrániť, aby získali komplexnú hromadu údajov, a preto je príprava údajov jednou z najkomplikovanejších častí práce vedcov údajov. Po dokončení čistenia údajov dátový vedec upraví a transformuje výsledok na čitateľné údaje, ktoré môžu zainteresované strany interpretovať pomocou najlepšie metódy vizualizácie údajov.
Využili by ste aj metódy prieskumnej analýzy údajov na vytváranie modelov a algoritmov používaných pri dolovaní údajov z veľkých dátových skladov. Proces, ktorý zahŕňa definovanie a spresnenie vyčistených údajov a výber funkcií a premenných pre dolovanie údajov. Niektoré aspekty vedy o údajoch vyžadujú programovanie, takže budete musieť poznať základné programovacie jazyky.
Čo robí dátový inžinier?
Úloha dátového inžiniera je celkom jednoduchá. Zatiaľ čo dátový vedec je zodpovedný za premenu nespracovaných dát do jednoduchých a čitateľných foriem, dátoví inžinieri sú zodpovední za vytváranie systémov, ktoré pomáhajú s týmito úpravami.
Úlohou dátového inžiniera je prevziať komplexné súbory údajov z aplikácie alebo nástroja tretej strany a spracovať ich spôsobom, ktorý analytikom údajov a vedcom uľahčuje prístup a používanie. Preto sa dátoví inžinieri zameriavajú na budovanie systémových infraštruktúr, ktoré pomáhajú získavať dáta a pripravujú ich na použitie dátovými vedcami.
Extrakcia údajov sa zvyčajne vykonáva prostredníctvom dátových kanálov vytvorených dátovými inžiniermi. Jedným zo spôsobov, ako získať údaje, je pomocou pomocou API (aplikačné programovacie rozhranie). Ako dátový inžinier je vašou úlohou napísať sériu kódov, ktoré vyvolajú volanie API, ktoré interaguje so serverom zdrojov, z ktorých sťahujú údaje.
Týmto spôsobom sa zber údajov začína spôsobom streamovania alebo dávkovým procesom. Preto je kľúčové porozumieť zložitým programovacím jazykom ako dátový inžinier. Ďalším krokom v dátovom inžinierstve je transformácia dát tak, aby vyhovovali vášmu dátovému úložisku.
Hlavný rozdiel medzi dátovým vedcom a dátovým inžinierom je v tom, že prvý navrhuje model a algoritmus na interpretáciu nespracovaných údajov, pričom tento udržiava a vytvára systém na zber nespracovaných údajov údajov. Dátový inžinier vytvára chrbticu a infraštruktúru používanú v dátovej vede.
1. Vzdelávanie
Dátový vedec potrebuje bakalársky titul v odbore dátová veda alebo príbuzný odbor, aby mohol začať svoju kariéru. Väčšina zamestnávateľov však uprednostňuje jednotlivca s magisterským titulom. Absolventský titul vám môže pomôcť vyniknúť.
Možno sa budete musieť zapojiť aj do výcvikového tábora pre dátovú vedu, aby ste získali nejaké znalosti a skúsenosti v tejto oblasti. Dátový vedec tiež potrebuje hlboké pochopenie dolovania údajov, infraštruktúry veľkých dát, štatistík a algoritmov strojového učenia.
Na druhej strane dátový inžinier musí mať silné zázemie v softvérovom inžinierstve a vynikajúce analytické schopnosti zo štúdia aplikovanej matematiky, fyziky a štatistiky. Pre lepšiu expozíciu by ste sa mali zapojiť aj do programov stáží, kde si môžete precvičiť to, čo ste sa naučili.
Na rozdiel od toho, aby ste sa stali dátovým vedcom, nepotrebujete magisterský titul v dátovom inžinierstve. Postačuje bakalársky titul, ale budete musieť absolvovať kurzy štruktúry údajov, kódovania a správy databáz.
2. Zručnosti
Dátový vedec si musí zdokonaliť rôzne zručnosti charakteristické pre dátovú vedu. Niektoré z nich sú vizualizácia údajov, boj s údajmi, matematika a programovanie. Na programovanie potrebujete rozsiahle znalosti Pythonu, JavaScriptu, SQL a Scala. Budete ich potrebovať na vytváranie modelov a algoritmov.
Medzitým dátový inžinier potrebuje zručnosti, ako je analýza údajov, dátové sklady, základné strojové učenie a znalosti operačných systémov. Potrebujú tiež mäkké zručnosti, ako je komunikácia, kritické myslenie a zručnosti spolupráce. Dátový inžinier musí byť tiež zručný v programovacích jazykoch ako Java, Python, C a C++.
Nakoniec musí byť dátový inžinier oboznámení s nástrojmi Python ETL a nástroje data-pipeline ako napr Fivetran, Talend Open Studio, a IBM DataStage. Tieto nástroje ETL sú veľmi potrebné na extrahovanie údajov z rôznych stránok.
3. Plat
Podľa Naozaj, priemerný základný plat pre dátového vedca je 97 678 dolárov. Tento rozsah platov môže dosiahnuť až 188 972 USD vrátane iných peňažných bonusov, podielov na zisku, tipov alebo provízií.
Väčšina zamestnávateľov v USA ponúka okrem poistenia, wellness programov a povolení na prácu z domu aj bezhotovostné výhody 401 (k). Tieto výhody však závisia od vášho zamestnávateľa a vašej úrovne skúseností.
Naopak, dátoví inžinieri zarábajú priemernú základnú mzdu 112 680 dolárov Naozaj, čo môže dosiahnuť až 218 627 dolárov ročne. Môžu si tiež užívať privilégiá, ako je zamestnanecká zľava, poistenie a bezhotovostné výhody, ako je párovanie 401 (k) a 401 (k). Tieto výhody závisia aj od vášho zamestnávateľa, úrovne skúseností, pracovnej pozície a kvalifikácie.
4. Skúsenosti
Môžete sa uchádzať o pozície na základnej úrovni s minimálne ročnou praxou v oblasti vedy o údajoch. Ak však chcete v týchto úlohách dobre fungovať, budete musieť prejsť zo súvisiacej oblasti, ako sú informačné technológie.
Ale ak začínate od nuly, získanie magisterského titulu a získanie relevantných skúseností ako dátový vedec vám prinesie lepšie pozície. Preto, aby ste sa stali plnohodnotným dátovým vedcom, budete potrebovať približne 3-5 rokov kvalitných skúseností s prácou na pozíciách stáže a ako dátový vedec na základnej úrovni.
Dátový inžinier má tiež aspoň jeden rok skúseností, aby získal rolu na základnej úrovni po bakalárskom štúdiu dátového inžinierstva. Tieto úlohy sú však zvyčajne zriedkavé. Môžete tiež prejsť z roly súvisiacej s údajmi na dátové inžinierstvo. Na získanie lepších pracovných miest ako dátový inžinier však budete potrebovať 4-5 rokov relevantných skúseností.
5. Kariérne možnosti
Existujú bohaté kariérne príležitosti pre dátových vedcov na základe vašich skúseností. Najlepšie hodnotené spoločnosti ako Meta, Ford Motor Company a HP využívajú expertízu dátových vedcov. Príležitosti nájdu aj v zdravotníctve, akademickej obci, informáciách a vláde.
Dátový inžinier má tiež kariérne príležitosti, ktoré sa rozširujú podľa úrovne ich skúseností. Spoločnosti ako Netflix, Apple a Capital potrebujú dátových inžinierov, aby pomohli vedcom dát. Dátoví inžinieri pracujú vo veľkých spoločnostiach a v oblastiach súvisiacich s podnikaním. Hodia sa aj do akademickej sféry a do informácií a technológií; kdekoľvek, kde je potrebná manipulácia s údajmi.
Výber správnej kariérnej cesty pre vás
Obe kariéry sú bohaté a pevné. Poskytujú maximálnu expozíciu a umožňujú vám spolupracovať s najlepšie hodnotenými spoločnosťami. Musíte si však urobiť domácu úlohu, aby ste našli perfektnú kariéru súvisiacu s údajmi. Pomohlo by aj napísanie vašich záujmov, aby ste si mohli vybrať kariéru, ktorá rezonuje s vašimi cieľmi.
