Obbiettivo dell'articolo
Descrivi le diverse entità che formano il miglior ecosistema di dati
Descrivere e distinguere tra i diversi tipi di professionisti dei dati, i loro ruoli e responsabilità nell'ecosistema dei dati
introduzione
Nel mondo di oggi, indipendentemente dal tuo background professionale, devi aver sicuramente incontrato termini come "Data Science", "Data Engineering", "Business Analyst" e altro ancora che guidano il processo decisionale nel mondo professionale di oggi.
Ma proprio come noi, ne sono sicuro, devi essere stato confuso da cosa significano questi termini e se c'è davvero qualche differenza tra loro? A quanto pare, tutti i lavori nel campo dei dati hanno un obiettivo ben definito e in questo articolo ti dirò la differenza tra questi ruoli lavorativi e le competenze richieste per questi ruoli.
Sommario
Chi sono gli ingegneri dei dati e le loro responsabilità?
Quali sono le competenze richieste per diventare un Data Engineer?
Chi sono i Data Analyst e le loro responsabilità?
Quali sono le competenze richieste per diventare un Data Analyst?
Chi sono i Data Scientist e le loro responsabilità?
Quali sono le competenze richieste per diventare un Data Scientist?
Chi sono gli analisti aziendali e le loro responsabilità?
Quali sono le competenze richieste per diventare un Business Analyst?
Iniziamo subito a Vedere Chi lavora nell' Intelligenza Artificiale?
Chi sono gli ingegneri dei dati e quali sono le loro responsabilità?
Queste sono le persone che sviluppano e mantengono l'architettura dei dati, l'infrastruttura dei dati e rendono i dati disponibili per le operazioni e l'analisi aziendali. Questa infrastruttura di dati include database, repository di big data e pipeline di dati per la trasformazione e lo spostamento dei dati tra i sistemi di dati. Il loro obiettivo è fornire dati di qualità disponibili per l'indagine e il processo decisionale basato sui dati. Gli analisti dei dati e gli scienziati dei dati utilizzano i dati forniti dai tecnici dei dati. Collaborano con altri professionisti dei dati per garantire che i dati corrispondano alle loro esigenze. Quando esaminiamo in profondità l'ingegneria dei dati, si tratta di selezionare il giusto:
Banche dati
Sistema di archiviazione
Infrastruttura cloud o piattaforma cloud
Quando mettiamo insieme tutte queste cose, il flusso di dati all'interno dell'organizzazione è senza interruzioni. Data Engineers lavora all'interno dell'ecosistema dei dati. Le principali responsabilità di un data engineer sono:
Raccolta dei dati di origine : include l'estrazione, l'integrazione, l'organizzazione dei dati e l'acquisizione di dati da più origini.
Elaborazione dei dati: include la pulizia, la trasformazione e la preparazione dei dati per renderli preziosi. Include anche la manutenzione dei sistemi distribuiti per l'elaborazione dei dati.
Archiviazione dei dati: archiviazione dei dati per affidabilità e facile disponibilità dei dati. Il tecnico dei dati deve assicurarsi di utilizzare archivi di dati adeguati e migliori per l'archiviazione dei dati acquisiti. Devono inoltre garantire la privacy dei dati, la sicurezza, la conformità, il monitoraggio, il backup e il ripristino dei dati.
Rendere i dati disponibili agli utenti in modo sicuro: Data Engineer deve assicurarsi che le API, i servizi e i programmi per il recupero dei dati per gli utenti finali.
Competenze richieste per diventare un Data Engineer
Buona conoscenza dei linguaggi di programmazione
Approfondita conoscenza dei database relazionali e non relazionali
comodo con la riga di comando
Comprende il funzionamento dell'ecosistema Hadoop , in particolare Map-Reduce e YARN
Conosce il concetto di data warehousing
Conoscenza pratica del lavoro con Apache Spark
Ingestione di dati con Apache Kafka
Pianificazione dei lavori con Apache Airflow
Fondamenti di cloud computing
Chi sono i Data Analyst e quali sono le loro responsabilità?
Un Data Analyst è un professionista dei dati che trasforma i numeri in un linguaggio semplice, in modo che le organizzazioni possano prendere buone decisioni. Queste sono le persone che rispondono a domande come "L'esperienza di ricerca dell'utente è buona o cattiva sul nostro sito Web?" o "C'è una correlazione tra le vendite?" o "Se alzo i prezzi quali sone le previsioni di abbandono ?". Il ruolo di un analista di dati è quello di ispezionare e pulire i dati per fornire informazioni dettagliate. Il loro compito principale è identificare correlazioni, trovare modelli e applicare metodi statistici per analizzare e estrarre dati. Le loro attività quotidiane includono anche la visualizzazione dei dati per interpretare e presentare i risultati.
Competenze richieste per diventare Data Analyst
Buona conoscenza dei fogli di calcolo
Competente nella scrittura di query e nell'utilizzo di strumenti statistici per creare grafici e dashboard
Dovrebbe avere una buona conoscenza del linguaggio di programmazione
Dovrebbe essere in grado di convertire i problemi aziendali in problemi di dati
Spiccate capacità analitiche e narrativa
Buona padronanza nella visualizzazione dei dati
Chi sono i Data Scientist e quali sono le loro responsabilità?
Un Data Scientist analizza i dati per ottenere informazioni utili e crea modelli predittivi utilizzando tecniche di Machine learning e Deep Learning. Il ruolo di uno scienziato di dati combina informatica, statistica e matematica. Analizzano, elaborano e modellano i dati, quindi interpretano i risultati per creare piani attuabili per aziende e altre organizzazioni. Queste sono le persone che rispondono a domande come "Quanti nuovi follower sui social media potrei ottenere nel prossimo trimestre?"
Competenze richieste per diventare un Data Scientist
Conoscenza di un linguaggio di programmazione
Buona esperienza pratica degli strumenti di visualizzazione dei dati
Buona comprensione di statistica, algebra lineare e probabilità
Approfondita conoscenza dell'apprendimento automatico
Conoscenza di base dei motori di raccomandazione
Conoscenza pratica del lavoro con i dati di serie temporali
Comprensione di Deep Learning, Computer Vision
Buona conoscenza pratica dell'elaborazione del linguaggio naturale
Base di distribuzione del modello
Forti capacità di comunicazione e capacità di presentazione
Chi sono i Business Analyst e quali sono le loro responsabilità?
Permettetemi di spiegare questo termine facendo un esempio. Supponiamo che ci sia un'azienda le cui vendite stanno diminuendo e ora per trovare la risposta sul perché le vendite stanno diminuendo e cosa si può fare, due parti sono coinvolte in questo processo.
La prima persona è un analista di dati, il ruolo di un analista di dati è lavorare con gli sviluppatori di software all'interno della stessa organizzazione e di connettersi a diversi database dove possono trovare dati relativi alle vendite ecc.
Quindi, in sostanza, gli analisti di dati producono informazioni dettagliate e il ruolo dell'analista aziendale è di consumare queste informazioni e prendere decisioni aziendali.
Gli analisti aziendali non sono tecnici come analisti di dati, ma hanno competenze trasversali: sono pensatori critici, sono bravi nella comunicazione, comprendono molto bene il business.
Quindi, se l'analista di dati dice che nella regione del sud-ovest, le vendite dell'azienda sono in calo e la produzione di clienti è maggiore, forse l'analista aziendale, in base alle sue conoscenze, dirà che nella regione del sud-ovest il livello di reddito delle persone è inferiore, quindi corriamo uno sconto speciale in modo che le vendite aumentino.
Business Analyst è più concentrato su competenze trasversali, pensiero critico, risoluzione dei problemi e conoscenza del dominio, mentre l'analista di dati è più concentrato sulle competenze tecniche. le vendite dell'azienda sono in calo e la produzione di clienti è più alta, forse l'analista aziendale, sulla base delle sue conoscenze, dirà che nella regione del sud-ovest il livello di reddito delle persone è inferiore, quindi eseguiamo uno sconto speciale in modo che le vendite aumentino.
Competenze necessarie per diventare un Business Analyst
Buone capacità analitiche
Buone capacità logiche e capacità di leadership
Ottima conoscenza di Microsoft Excel
Buone capacità di negoziazione
Conoscenza Python e R
Buona esperienza pratica con Tableau, Power BI o altri strumenti di dashboard
Forti capacità di presentazione e comunicazione
Note finali
In questo articolo, abbiamo appreso le diverse entità che svolgono un ruolo cruciale nell'ecosistema dei dati. In poche parole, Data Engineer converte i dati grezzi in dati utilizzabili. Gli analisti dei dati utilizzano questi dati per generare approfondimenti. I data scientist utilizzano l'analisi dei dati e l'ingegneria dei dati per prevedere il futuro utilizzando i dati del passato. Gli analisti aziendali e gli analisti di business intelligence utilizzano queste informazioni e previsioni per guidare le decisioni aziendali a vantaggio e far crescere le loro attività.
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