Cientista de dados x Engenheiro de dados x Estatístico - Big data é mais do que apenas duas palavras e está explodindo de uma maneira sem precedentes. Está crescendo em termos de velocidade, variedade e volume em um ritmo inimaginável. Ele tomou conta do mundo inteiro e agora está disponível em tempo real, permitindo que as marcas gerem análises de maneira rápida e rápida. Com o potencial de mudar o mundo, as grandes análises afetam governos, empresas, marcas e organizações acadêmicas. Ao mudar o modo de vida e a maneira como as pessoas estão vivendo, o big data está evoluindo e mudando rapidamente, todos os dias.
A quantidade de dados no mundo é inimaginável e somos iguais aos litros de água em todos os oceanos do mundo. Aprender a surfar neste oceano de big data ajudará as empresas a aproveitar as múltiplas oportunidades existentes no mundo. Quando as empresas conseguem obter informações a partir de dados brutos e obter informações valiosas com elas, as marcas podem se adaptar melhor às tendências dos marcadores e tomar ações para capacitar e expandir sua base de maneira abrangente.
Agora, muitos de vocês se perguntariam o que exatamente é big data? O big data é usado para descrever o processo de aplicação de energia séria do computador, especialmente aqueles como aprendizado de máquina e aprendizado artificial a conjuntos de informações altamente complexos e grandes. Que tipo de informação o big data trata? Big aborda todo tipo de informação, apenas o nome. Pode ser usado para comparar custos de serviços públicos com dados meteorológicos para obter informações sobre tendências e ineficiências. Também pode ser usado para comparar informações sobre a localização das ambulâncias, juntamente com os registros dos pacientes e ajudar os hospitais a fazer escolhas mais informadas sobre o tempo de resposta e a sobrevida. O big data também pode ser usado por entusiastas do fitness para rastrear seus exercícios e contagem de calorias, para que eles possam alcançar seus objetivos de maneira mais rápida e suave.
Como o big data é um campo tão grande com imensa oportunidade, também há várias oportunidades de emprego nesse campo. Este artigo trata das três principais oportunidades de emprego que estão ganhando destaque no campo do big data. Isso inclui cientistas de dados, engenheiro de dados e estatístico.
Cientista de dados x Engenheiro de dados x Estatístico
O campo em evolução dos cientistas de dados
O surgimento de novas tecnologias na forma de big data, por sua vez, levou ao surgimento de uma nova oportunidade chamada cientista de dados. Embora o trabalho de um cientista de dados não esteja exclusivamente relacionado a projetos de big data, seu trabalho é complementar a esse campo, pois os dados são parte integrante de seus deveres e funções. Os deveres e funções de um cientista de dados evoluíram à medida que os deveres e funções das marcas começaram a evoluir em um ambiente rapidamente competitivo. O treinamento formal é parte integrante de se tornar um cientista de dados e isso exige uma base sólida em alguns campos básicos como ciência da computação e aplicativos, modelagem, estatística, matemática e análise. Um cientista de dados é diferente de outros profissionais normais porque tem um forte senso comercial, geralmente associado a fortes habilidades de comunicação que os ajudam a comunicar suas descobertas e insights com os líderes empresariais e de TI, para que possam enfrentar os desafios e demandas de seu setor. de uma maneira bem-sucedida, por um lado, e agregar valor, por outro.
Um cientista de dados é alguém extremamente criativo e curioso, e pode identificar insights de grandes quantidades de dados de maneira fácil e simplificada. É quase como um indivíduo renascentista que está realmente interessado em trazer grandes mudanças na indústria e aprender grandes coisas também.
Os analistas de dados tradicionais analisam os dados geralmente apenas de uma fonte; um cientista de dados é competente o suficiente para examinar dados de várias fontes díspares. Ao analisar todos os tipos de dados, um cientista de dados tem um objetivo principal de descobrir insights ocultos e isso, por sua vez, pode ajudá-los a obter vantagens competitivas também. Um cientista de dados não é apenas responsável por coletar e relatar dados, mas também os estuda de vários ângulos e recomenda marcas, como eles podem usar esses dados para alcançar suas metas e objetivos, além de criar novos objetivos.
Engenharia de dados e sua evolução
O papel do engenheiro de dados às vezes se sobrepõe ao de um cientista de dados. Isso ocorre principalmente porque suas ferramentas e técnicas são muito semelhantes e têm quase o mesmo conjunto de funções em algumas empresas. No entanto, a engenharia de dados também é chamada de infraestrutura ou arquitetura de dados em várias empresas. As principais responsabilidades de um engenheiro de dados é coletar dados, armazenar dados e processar em lote ou processá-los em tempo real e transmiti-los por meio de uma API a um cientista de dados que possa entendê-los e compreendê-los com facilidade. Em outras palavras, é a engenharia de dados que realmente ajuda a ciência de dados a realizar seus trabalhos de maneira suave e fácil.
O mercado está cheio de várias ferramentas de big data e cada uma delas desempenha uma função única. É importante que uma marca use uma ferramenta específica para atingir seu objetivo, e não o fato de que a ferramenta é moderna e popular na indústria. É por isso que os engenheiros de dados precisam ter uma base sólida e firme no campo da engenharia de software. Eles devem ser capazes de aprender e usar essas ferramentas de maneira eficaz e também melhorá-las caso seja essa a situação. Em resumo, um engenheiro de dados bom e eficiente terá um vasto e abrangente conhecimento sobre bancos de dados e é proficiente nas melhores práticas de engenharia. Algumas dessas práticas incluem erros de manuseio e registro, monitoramento do sistema, construção de oleodutos que são tolerantes à gordura humana, entendimento do processo de dimensionamento, entre outras técnicas e métodos.
Habilidades necessárias para se tornar um cientista de dados de sucesso
Tornar-se cientista de dados é, portanto, muito requisitado por muitos profissionais. Ao mesmo tempo, é importante lembrar que se destacar na multidão. Existem certas habilidades que ajudarão os profissionais a adquirir habilidades para ajudá-los a se tornarem competentes no setor de big data.
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A cientistas de dados precisa ter conhecimento em ferramentas básicas
Antes de ganhar maior destaque no setor de big data, é importante dominar as ferramentas básicas relacionadas ao big data. Isso significa que os profissionais precisam obter uma compreensão aprofundada da linguagem de programação estatística como R ou Python, por um lado, e uma linguagem de consulta de banco de dados como SQL, por outro. Esses idiomas e habilidades ajudarão os profissionais a criar uma base sólida e, assim, a construir uma carreira forte e bem-sucedida.
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Os cientistas de dados precisam ter um entendimento adequado das estatísticas básicas
Ter um entendimento básico de estatística é extremamente importante para aqueles indivíduos que desejam obter um melhor entendimento do setor de big data. Muitos cientistas de dados ainda não estão cientes da definição correta de p valor. É por isso que os cientistas de dados precisam estar cientes de testes estatísticos, máxima probabilidade, distribuições entre outras coisas. Além disso, coisas como aprendizado de máquina e conhecimento de estatística serão úteis durante todos os aprendizados futuros. As estatísticas, em particular, são extremamente importantes caso você queira criar empresas orientadas por dados. Embora algumas empresas possam não ser orientadas pelo produto, as estatísticas são essenciais para todas as marcas e empresas de setores e economias.
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Um bom cientista de dados deve estar ciente dos vários aspectos do aprendizado de máquina
Se você é um cientista de dados que deseja trabalhar para uma grande empresa, precisará trabalhar com dados de tamanho e estrutura maciços. É por isso que você precisa conhecer como trabalhar com métodos de aprendizado de máquina. Isso inclui vários elementos, como vizinhos mais próximos do k, florestas aleatórias, métodos de conjunto, todos esses termos que estão ganhando destaque entre os entusiastas do aprendizado de máquina. Embora existam muitas técnicas sendo implementadas nas bibliotecas R ou Python, o aprendizado de máquina é bom, embora não completamente essencial. É mais importante entender os traços gerais e usá-los de maneira apropriada.
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Um bom cientista de dados é especialista em invasão de dados
A análise de dados não é tão simples quanto parece e, às vezes, quando a quantidade de dados é enorme, pode se tornar um processo difícil e complexo. É por isso que é extremamente importante e essencial que os cientistas de dados saibam lidar com imperfeições em dados que podem incluir valores ausentes, formatação inconsistente de strings, formatação de datas, entre outras questões. Esse problema de lidar com discrepâncias nos dados é um papel vital em empresas de pequeno e médio porte ou nos casos em que os dados desempenham um papel muito importante no funcionamento da empresa. Dito isto, a experiência em agressão de dados é algo que ajudará os cientistas de dados a explorar e expandir sua carreira de maneira bem-sucedida.
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Um bom cientista de dados terá fortes habilidades de visualização e comunicação de dados
As habilidades de visualização e comunicação são algumas das habilidades mais importantes que um cientista de dados pode possuir. Isso é especialmente verdadeiro para novas empresas, que estão apenas descobrindo a força e o poder do big data e de seus aplicativos. As habilidades de comunicação são extremamente importantes porque, se um cientista de dados não conseguir explicar suas descobertas e percepções, todo o processo será inútil. Quando os cientistas de dados podem comunicar os benefícios do big data de maneira bem-sucedida, eles podem ajudar as empresas a atingir suas metas e objetivos. Chegando à visualização, é extremamente importante que os cientistas de dados estejam familiarizados com as ferramentas de visualização de dados que incluem ggplot e d3.js, entre outras. Embora a visualização seja importante, os cientistas de dados também devem estar cientes dos princípios que regem a codificação de dados e informações de comunicação.
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Um bom conhecimento de engenharia de software manterá um engenheiro de dados em boa posição
Os cientistas de dados que conhecem a engenharia são críticos para o crescimento de uma pequena empresa. Isso ocorre porque eles serão responsáveis por lidar com muitos registros de dados e, eventualmente, liderarão o desenvolvimento de produtos robustos e avançados em termos de tecnologia.
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O pensamento de um cientista de dados é extremamente importante
Todas as empresas desejam contratar pessoas capazes de resolver problemas e desafios de maneira bem-sucedida. É por isso que eles devem ser criativos, analíticos e solucionadores de problemas em todas as situações. Ao fazer perguntas relevantes e encontrar respostas relevantes, os cientistas de dados podem alcançar o auge do sucesso em sua carreira.
O papel e os deveres de um estatístico
Embora os deveres e funções do engenheiro de dados e dos cientistas de dados se sobreponham em mais de um caso, o papel do estatístico é relativamente diferente e único. Hoje, o mundo pode ser comparado a um campo quantitativo. Muitos setores e empresas dependem de dados e raciocínio numérico para entender vários aspectos de seu crescimento e desenvolvimento. Os dados não são mais apenas números, mas números que carregam informações que podem ser interpretadas de maneira dinâmica. Esse uso de dados, por sua vez, levou ao crescimento de estatísticos com experiência no seguinte campo:
1. Produção de dados confiáveis
2. Análise de dados para que seu significado seja mais claro
3. Inferência de dados para que possam ser tiradas conclusões sólidas
São necessários estatísticos em todos os setores e empresas possíveis. Por exemplo, eles desempenham um papel importante no funcionamento dos negócios e das indústrias. Existem quatro áreas principais nesse campo que exigem a experiência do estatístico e são de fabricação, marketing, engenharia e computação estatística. Na manufatura, os estatísticos ajudam as marcas a projetar produtos que atendem às expectativas do cliente, garantem a consistência da qualidade e garantem crescimento e desenvolvimento contínuos a longo prazo. Ao projetar novos produtos, conduzir grupos focais e reunir feedback de clientes / clientes, os estatísticos ajudam as empresas a analisar vendas e prever tendências futuras, garantindo assim o melhor cumprimento das metas de marketing.
Os métodos estatísticos bons e eficazes ajudam os engenheiros a criar produtos consistentes, detectar problemas antes que eles surjam, minimizar o desperdício de produtos químicos e outros e prever a vida útil de um determinado produto.A computação estatística fornece oportunidades através do desenvolvimento de design e desenvolvimento de software, suporte técnico, teste de software, garantia de qualidade, educação, documentação, marketing e vendas, entre outros campos. As estatísticas também desempenham um papel vital em áreas como saúde e medicina, ajudando a monitorar e relatar surtos de doenças, criar vacinas, impedir a propagação de doenças entre muitas outras coisas que visam criar um melhor padrão de saúde para pessoas em todo o mundo.
Em conclusão, seja qual for o campo, os dados estão desempenhando um papel muito importante e estão ajudando a tornar a vida mais fácil e produtiva para todos os setores. Ao criar novas oportunidades e enfrentar os desafios globais de energia, meio ambiente e desenvolvimento, o big data tem imenso potencial para ajudar o mundo a descobrir novas oportunidades de crescimento e desenvolvimento.