Дата је нова нафта са много страна у свом истраживању. Од екстракције података до системске инфраструктуре потребне да задржи овај ток података, концепт организације података наставља да се шири. Из тог разлога, свака компликована улога је подељена на различита поља.
Две најновије и најзанимљивије каријере у овој ниши су наука о подацима и инжењеринг података, који су одлични за оне који деле интересовање за руковање подацима. Тежак део је одабрати оно што вам највише одговара. Овај чланак упоређује обе каријере у технологији, наглашавајући њихове захтеве, тако да можете донети праву одлуку.
Шта ради научник података?
Прва улога научника података је да разуме пословни проблем. Податке можете тумачити тек након што разумете пословни проблем. Научник података такође прикупља сирове податке — структуриране и неструктуриране — из различитих извора као што су веб сервери, базе података и онлајн ризнице.
Након тога следи припрема података, која укључује чишћење података које сте прикупили и претварање у корисне податке. У овој фази ћете тражити недоследне типове података, недостајуће или дуплиране типове података и погрешно написане атрибуте.
Научници података морају да уклоне ове грешке да би добили свеобухватну гомилу података, због чега је припрема података један од најкомпликованијих делова научника података. Када се чишћење података заврши, научник података ће модификовати и трансформисати резултат у читљиве податке које заинтересоване стране могу тумачити користећи најбоље методе визуелизације података.
Такође бисте користили истраживачке методе анализе података за креирање модела и алгоритама који се користе у рударењу података из продавница великих података. Процес који укључује дефинисање и пречишћавање очишћених података и одабир карактеристика и варијабли за рударење података. Неки аспекти науке о подацима захтевају програмирање, тако да ћете морати да будете упознати са основним програмским језицима.
Шта ради инжењер података?
Улога инжењера података је прилично јасна. Док је научник података одговоран за претварање сирових података у једноставне и читљиве форме, инжењери података су одговорни за изградњу система који помажу у овим модификацијама.
Посао инжењера података је да узме сложене скупове података из апликације или алата треће стране и обради их на начин који аналитичарима података и научницима олакшава приступ и коришћење. Због тога се инжењери података фокусирају на изградњу системских инфраструктура које помажу у повлачењу података, чинећи их спремним за коришћење од стране научника података.
Екстракција података се обично врши путем цевовода података које су изградили инжењери података. Један од начина за повлачење података је путем користећи АПИ (интерфејс за програмирање апликације). Као инжењер података, ваша улога је да напишете низ кодова који упућују АПИ позив који је у интеракцији са сервером извора из којих извлаче податке.
На овај начин, прикупљање података почиње на начин стримовања или групни процес. Стога је кључно разумети сложене програмске језике као инжењер података. Следећи корак у инжењерингу података је трансформација података тако да одговарају вашем складишту података.
Главна разлика између научника података и инжењера података је у томе што први дизајнира модел и алгоритам за тумачење необрађених података, док овај други одржава и креира систем за прикупљање сирових података података. Инжењер података гради окосницу и инфраструктуру која се користи у науци о подацима.
1. образовање
Научнику за податке је потребна диплома из науке о подацима или сродне области да започне своју каријеру. Међутим, већина послодаваца преферира особу са мастер дипломом. Дипломска диплома може вам помоћи да се издвојите.
Можда ћете такође морати да се придружите кампу за обуку о науци о подацима да бисте стекли неко знање и искуство у овој области. Научницима података такође је потребно дубоко разумевање рударења података, инфраструктуре великих података, статистике и алгоритама машинског учења.
С друге стране, инжењер података треба да има јаку позадину у софтверском инжењерству и одличне аналитичке вештине из проучавања примењене математике, физике и статистике. За бољу изложеност, требало би да се придружите и програмима стажирања где можете да вежбате оно што сте научили.
За разлику од тога да постанете научник података, није вам потребна магистарска диплома из инжењерства података. Диплома бачелор је довољна, али мораћете да похађате курсеве структуре података, кодирања и управљања базом података.
2. Вештине
Научник података треба да усаврши различите вештине својствене науци о подацима. Неки од њих су визуелизација података, препирка података, математика и програмирање. За програмирање вам је потребно огромно знање о Питхон-у, ЈаваСцрипт-у, СКЛ-у и Сцали. Биће вам потребни за креирање модела и алгоритама.
У међувремену, инжењеру података су потребне вештине попут анализе података, складишта података, основног машинског учења и знања о оперативним системима. Такође су им потребне меке вештине као што су комуникација, критичко размишљање и вештине сарадње. Инжењер података такође треба да буде вешт у програмским језицима као што су Јава, Питхон, Ц и Ц++.
Коначно, инжењер података треба да буде упознати са Питхон ЕТЛ алатима и алати за цевовод података као што су Фиветран, Таленд Опен Студио, и ИБМ ДатаСтаге. Ови ЕТЛ алати су веома потребни за издвајање података са различитих локација.
3. Плата
Према Заиста, просечна основна плата за научника података је 97,678 долара. Овај распон плата може достићи чак 188.972 долара, укључујући друге готовинске бонусе, удео у добити, напојнице или провизије.
Већина послодаваца у САД нуди 401(к) неготовинске бенефиције поред понуде осигурања, веллнесс програма и дозвола за рад од куће. Међутим, ове погодности зависе од вашег послодавца и вашег нивоа искуства.
Насупрот томе, инжењери података зарађују просечну основну плату од 112.680 долара, према Заиста, што може достићи чак 218.627 долара годишње. Такође могу да уживају у привилегијама као што су попуст за запослене, осигурање и неготовинске бенефиције као што су 401(к) и 401(к) подударање. Ове бенефиције такође зависе од вашег послодавца, нивоа искуства, улоге на послу и квалификација.
4. Искуство
Можете се пријавити за улоге почетног нивоа са најмање годину дана искуства у науци о подацима. Међутим, мораћете да пређете са сродне области као што је информациона технологија да бисте добро обављали ове улоге.
Али ако почињете од нуле, стицање магистарске дипломе и стицање релевантног искуства као научник података би вам донело боље позиције. Стога, да бисте постали потпуни научник података, биће вам потребно око 3-5 година квалитетног искуства у раду на стажирању и као почетник научник података.
Инжењер података такође има најмање годину дана искуства да добије почетну улогу након дипломе инжењера података. Међутим, ове улоге су обично ретке. Такође можете да пређете са улоге у вези са подацима на инжењеринг података. Али биће вам потребно 4-5 година релевантног искуства да бисте добили боље послове као инжењер података.
5. Могућности за каријеру
Постоје богате могућности каријере за научнике података на основу вашег искуства. Најбоље оцењене компаније као што су Мета, Форд Мотор Цомпани и ХП запошљавају стручност стручњака за податке. Такође ће пронаћи могућности у здравству, академској заједници, информисању и влади.
Инжењер података такође има могућности за каријеру које се проширују у складу са њиховим нивоом искуства. Компанијама попут Нетфлик-а, Аппле-а и Цапитал-а су потребни инжењери података да помогну научницима за податке. Инжењери података раде у великим компанијама иу областима везаним за пословање. Они се такође уклапају у академску заједницу и информације и технологију; свуда где је потребно руковање подацима.
Одабир правог каријерног пута за вас
Обе каријере су богате и чврсте. Они пружају максималну изложеност и омогућавају вам да радите са најбоље оцењеним компанијама. Међутим, морате да урадите свој домаћи задатак да бисте пронашли савршену каријеру у вези са подацима. Такође би помогло да запишете своја интересовања, тако да можете изабрати каријеру која одговара вашим циљевима.