Andmeteadlane vs andmeinsener vs statistik - suurandmed on rohkem kui kaks sõna ja need plahvatavad enneolematult. See kasvab kiiruse, mitmekesisuse ja mahu osas kujuteldamatu kiirusega. See on tormi alla võtnud kogu maailma ja on nüüd reaalajas saadaval, lubades brändidel kiiret ja kiiret analüüsi genereerida. Kuna maailm võib muutuda, mõjutab suur analüütika ka valitsusi, ettevõtteid, kaubamärke ja akadeemilisi organisatsioone. Muutes elatist ja inimeste eluviisi, muutuvad suurandmed kiiresti ja muutuvad iga päev.
Andmete hulk maailmas on kujuteldamatu ja võrdub liitrite veekogustega kõigis maailma ookeanides. Selles suurandmete ookeanis surfamise õppimine aitab ettevõtetel kasutada maailmas pakutavaid paljusid võimalusi. Kui ettevõtted suudavad saada andmeid töötlemata andmetest ja saada neist väärtuslikku teavet, saavad kaubamärgid paremini kohaneda markerite suundumustega ja võtta meetmeid oma baasi igakülgseks laiendamiseks ja laiendamiseks.
Nüüd tahaksid paljud teist teada, mis on suurandmed? Suurte andmete abil kirjeldatakse tõsise arvutivõimsuse rakendamist, eriti selliseid, nagu masinõpe ja kunstlik õpe väga keerukate ja suurte infokomplektide jaoks. Millist teavet suurandmed käsitlevad? Suur tegeleb igasuguse teabega, lihtsalt nimetage seda. Seda saab kasutada kommunaalkulude võrdlemiseks meteoroloogiliste andmetega, et saada teavet suundumuste ja ebatõhususe kohta. Seda saab kasutada ka kiirabiautode asukohta käsitleva teabe võrdlemiseks koos patsientide andmetega ja haiglate abistamiseks reageerimise aja ja ellujäämise osas teadlikumate valikute tegemisel. Suuri andmeid saavad ka fitnessi harrastajad kasutada treeningu ja kalorite arvu jälgimiseks, et nad saaksid oma eesmärgid kiiremini ja sujuvamalt saavutada.
Kuna suurandmed on nii suur väli, millel on tohutu võimalus, on ka selles valdkonnas mitu töövõimalust. Selles artiklis käsitletakse kolme peamist töövõimalust, mis suurandmete valdkonnas üha suuremat tähelepanu pööravad. Nende hulka kuuluvad andmeteadlased, andmeinsener ja statistik.
Andmeteadlane vs andmeinsener vs statistik
Andmeteadlaste arenev valdkond
Uue tehnoloogia tõus suurandmete kujul on omakorda põhjustanud uue võimaluse, mida nimetatakse andmeteadlaseks. Kuigi andmeteadlase töö ei ole seotud üksnes suurandmetega, on nende töö selles valdkonnas täiendav, kuna andmed on nende kohustuste ja funktsioonide lahutamatu osa. Andmeteadlase ülesanded ja funktsioonid on muutunud, kuna brändide ülesanded ja funktsioonid on hakanud arenema kiiresti arenevas konkurentsikeskkonnas. Ametlik koolitus on andmeteadlaseks saamise lahutamatu osa ja see nõuab tugevat alust sellistes põhivaldkondades nagu arvutiteadus ja rakendused, modelleerimine, statistika, matemaatika ja analüütika. Andmeteadlane erineb teistest tavapärastest spetsialistidest selle poolest, et tal on tugev äritegevus, mida üldiselt seostatakse tugevate kommunikatiivsete oskustega, mis aitavad neil edastada oma järeldusi ja teadmisi äri- ja IT-juhtidega, et nad saaksid oma tööstuse väljakutsetele ja nõudmistele vastata ühelt poolt edukas viis ja teiselt poolt lisaväärtus.
Andmeteadlane on keegi, kes on äärmiselt loominguline ja uudishimulik ning suudab hõlpsasti ja lihtsustatult leida andmeid suurte andmehulkade kohta. See on peaaegu nagu renessansiajastu inimene, kes on tõesti valmis tööstuses suuri muutusi ellu viima ja ka suuri asju õppima.
Traditsioonilised andmeanalüütikud vaatavad andmeid ainult ühest allikast, andmeteadlane on piisavalt pädev uurima andmeid mitmest erinevast allikast. Igasuguste andmete läbi sõelumisel on andmeteadlase peamine eesmärk avastada varjatud teadmised ja see võib omakorda aidata neil saada ka konkurentsieeliseid. Andmeteadlane ei vastuta ainult andmete kogumise ja edastamise eest, vaid uurib neid ka erinevate nurkade alt ja soovitab brändidelt, kuidas neid andmeid kasutada oma eesmärkide saavutamiseks ja uute eesmärkide loomiseks.
Andmetehnika ja selle areng
Andmeinseneri roll kattub mõnikord andmeteadlase rolliga. Seda peamiselt seetõttu, et nende tööriistad ja tehnikad on väga sarnased ja neil on mõnes ettevõttes peaaegu ühesugused funktsioonid. Andmetehnoloogiat nimetatakse aga ka mitme ettevõtte andmeinfrastruktuuriks või andmearhitektuuriks. Andmeinseneride peamised kohustused on andmete kogumine, andmete salvestamine ja pakettprotsesside töötlemine või töötlemine reaalajas ning API kaudu API-le edastamine andmeteadlasele, kes saab neist hõlpsasti aru ja on mõistlik. Teisisõnu, just andmetöötlus aitab tõeliselt andmetöötlusel oma tööd sujuvalt ja hõlpsalt täita.
Turg on täidetud paljude suurte andmetööriistadega ja igaüks neist täidab unikaalset funktsiooni. On oluline, et kaubamärk kasutaks nende eesmärgi saavutamiseks konkreetset tööriista, mitte aga asjaolu, et tööriist on tööstuses trendikas ja populaarne. Sellepärast peavad andmeinseneridel olema tarkvaratehnika valdkonnas kindel ja kindel alus. Nad peavad olema võimelised neid tööriistu tõhusalt õppima ja kasutama ning olukorra parandamiseks ka neid paremaks muutma. Ühesõnaga, heal ja tõhusal andmeinseneril on laialdased ja põhjalikud teadmised andmebaaside kohta ning ta valdab parimaid inseneritavasid. Mõned neist tavadest hõlmavad vigade käsitlemist ja logimist, süsteemi jälgimist, inimese rasva taluvate torustike ehitamist, muude tehnikate ja meetodite vahel skaleerimisprotsessi mõistmist.
Edukate andmeteadlasteks saamiseks vajalikud oskused
Andmeteadlaseks saamine nõuab seetõttu paljude spetsialistide seas suurt nõudlust. Samal ajal on oluline seda meeles pidada, et rahvamassist eristuda. On olemas teatud oskused, mis aitavad spetsialistidel omandada oskused, mis aitavad neil suurandmete sektoris kompetentseks saada.
-
Andmeteadlastel peavad olema teadmised põhivahendite kohta
Enne suuremahulise andmetööstuse paremat esiletõstmist on oluline omandada suurandmetega seotud põhilised tööriistad. See tähendab, et spetsialistid peavad põhjalikult tundma õppima statistilist programmeerimiskeelt, nagu ühelt poolt R või Python, ja teiselt poolt andmebaasi päringkeelt, näiteks SQL. Need keeled ja oskused aitavad spetsialistidel luua tugeva aluse ja seeläbi luua ka tugeva ja eduka karjääri.
-
Andmeteadlastel peab olema põhistatistikast õige arusaam
Põhiteadmiste omamine statistikast on äärmiselt oluline nende inimeste jaoks, kes soovivad suurandmete tööstust paremini mõista. Paljud andmeteadlased ei ole siiani teadlikud p väärtuse korrektsest määratlusest. Seetõttu peavad andmeteadlased olema teadlikud muu hulgas statistilistest testidest, maksimaalsest tõenäosusest ja jaotusest. Lisaks on kõigi tulevaste õppetükkide juures abi näiteks masinõppest ja statistikaalasetest teadmistest. Eelkõige on statistika äärmiselt oluline juhuks, kui soovite luua andmepõhiseid ettevõtteid. Ehkki mõned ettevõtted ei pruugi olla tootepõhised, on statistika oluline kõigi tootemarkide ja ettevõtete jaoks sektorite ja majanduste lõikes.
-
Hea andmeteadlane peab olema teadlik masinõppe erinevatest aspektidest
Kui olete andmeteadlane, kes soovib töötada suurettevõttes, peate töötama andmetega, mille suurus ja struktuur on tohutud. Sellepärast peate teadma, kuidas töötada masinõppe meetoditega. See hõlmab mitmesuguseid elemente, nagu k-lähimad naabrid, juhuslikud metsad, ansamblimeetodid - kõik need on terminid, mis on masinõppega seotud entusiastide seas üha olulisemat tähelepanu pööramas. Kuigi R- või Pythoni raamatukogude kaudu rakendatakse palju tehnikaid, on masinõpe hea, ehkki mitte täiesti hädavajalik. Olulisem on mõista laiaulatuslikke lööke ja kasutada neid sobival viisil.
-
Hea andmeteadlane on andmete kruvimisel osav
Andmete analüüsimine pole nii lihtne, kui tundub, ja mõnikord, kui andmemaht on tohutu, võib see muutuda keeruliseks ja keerukaks protsessiks. Seetõttu on äärmiselt oluline ja hädavajalik, et andmeteadlased teaksid, et andmestik peab käsitlema andmete puudusi, mis võivad muu hulgas sisaldada puuduvaid väärtusi, ebajärjekindlat stringi vormindamist, kuupäeva vormingut. See andmete lahknevustega tegelemise probleem on ülioluline roll väikestes ja keskmistes ettevõtetes või juhtudel, kui andmed mängivad ettevõtte toimimises väga olulist rolli. Sellegipoolest on asjatundlikkus andmete kruvimisel midagi sellist, mis aitab andmeteadlastel oma karjääri edukalt uurida ja laiendada.
-
Heal andmeteadlasel on tugev andmete visualiseerimise ja suhtlemisoskus
Visualiseerimis- ja suhtlemisoskus on mõned kõige olulisemad oskused, mis andmeteadlasel olla võib. See kehtib eriti uute ettevõtete kohta, kes alles avastavad suurandmete ja nende rakenduste tugevust ja võimsust. Suhtlemisoskus on äärmiselt oluline, sest kui andmeteadlane ei suuda oma leide ja arusaamu selgitada, siis on kogu protsess mõttetu. Kui andmeteadlased saavad suurandmete eeliseid edukalt edastada, saavad nad aidata ettevõtetel oma eesmärke saavutada. Visualiseerimise juurde tulles on äärmiselt oluline, et andmeteadlased tunneksid andmete visualiseerimise tööriistu, mille hulgas on muu hulgas ggplot ja d3.js. Kuigi visualiseerimine on oluline, peavad andmeteadlased olema teadlikud ka põhimõtetest, mis reguleerivad andmete ja kommunikatsiooniteabe kodeerimist.
-
Tarkvarainseneride hea tundmine eeldab andmete inseneri hea seisukorda
Andmeteadlased, kes on teadlikud insenerist, on väikese ettevõtte kasvu jaoks kriitilise tähtsusega. Selle põhjuseks on asjaolu, et nad vastutavad paljude andmelogide haldamise eest ja stimuleerivad lõpuks tugevate ja tehnoloogiliselt arenenud andmepõhiste toodete väljatöötamist.
-
Andmeteadlase mõtlemine on äärmiselt oluline
Kõik ettevõtted soovivad palgata inimesi, kes suudavad probleeme ja väljakutseid edukalt lahendada. Sellepärast peaksid nad igas olukorras olema loovad, analüütilised ja probleemide lahendajad. Esitades asjakohaseid küsimusi ja leides asjakohaseid vastuseid, saavad andmeteadlased jõuda oma karjääri edu tipuni.
Statistiku roll ja kohustused
Kui andmeinseneride ja andmeteadlaste ülesanded ja rollid kattuvad rohkem kui ühel juhul, on statistiku roll suhteliselt erinev ja ainulaadne. Tänapäeval saab maailma võrrelda kvantitatiivse väljaga. Paljud majandusharud ja ettevõtted sõltuvad andmetest ja numbrilistest põhjendustest, et mõista nende kasvu ja arengu erinevaid aspekte. Andmed pole enam ainult numbrid, vaid numbrid, mis sisaldavad dünaamilisel viisil tõlgendatavat teavet. Andmete selline kasutamine on omakorda viinud järgmiste valdkondade statistikute kasvu:
1. Usaldusväärsete andmete tootmine
2. Andmete analüüsimine, et nende tähendus oleks selgem
3. Andmete järeldamine, et neist saaks teha kindlaid järeldusi
Statistilisi töötajaid on vaja kõigis võimalikes tööstusharudes ja ettevõtetes. Näiteks mängivad nad olulist rolli ettevõtluse ja tööstuse toimimises. Selles valdkonnas on neli peamist valdkonda, mis nõuavad statistiku teadmisi. Need on tootmine, turundus, tehnika ja statistiline arvutus. Tootmises aitavad statistikud brändidel kujundada tooteid, mis vastavad kliendi ootustele, tagavad kvaliteedi järjepidevuse ning tagavad pikaajaliselt pideva kasvu ja arengu. Uute toodete kavandamise, fookusgruppide läbiviimise ja klientide / klientide tagasiside kogumise abil aitavad statistikud ettevõtetel müüki analüüsida ja tulevikutrende prognoosida, tagades seeläbi turunduseesmärkide parema täitmise.
Head ja tõhusad statistilised meetodid aitavad inseneridel luua järjepidevaid tooteid, tuvastada probleeme enne nende tekkimist, minimeerida keemilisi ja muid jäätmeid ning ennustada konkreetse toote toote kasutusiga. Statistiline andmetöötlus pakub võimalusi tarkvara väljatöötamise ja arendamise, tehnilise toe, tarkvara testimise, kvaliteedi tagamine, haridus, dokumenteerimine, turundus ja müük muude valdkondade vahel. Statistika mängib olulist rolli ka sellistes valdkondades nagu tervishoid ja meditsiin, aidates jälgida haiguspuhanguid ja neist teatada, looma vaktsiine, takistama haiguste levikut paljude muude asjade hulgas, mille eesmärk on luua inimestele parem tervisestandard kogu maailmas.
Kokkuvõtteks - olenemata valdkonnast, mängivad andmed väga olulist rolli ja need muudavad kõigi sektorite elu lihtsamaks ja tootlikumaks. Uute võimaluste loomisega ning energia, keskkonna ja arengu ülemaailmsete väljakutsetega tegelemisel on suurandmetel tohutu potentsiaal aidata maailmal avastada uusi kasvu- ja arenguvõimalusi.