Структура
Если ты хоть раз задумывался о работе с данными, то точно сталкивался с понятиями data analyst, data engineer и data scientist и думал: кто все эти люди, чем они занимаются, есть ли разница или это все один специалист? Небольшой спойлер: это все разные специалисты и их отличительный фактор — основные задачи, над которыми они работают.
Например, задача Data Scientist состоит в том, чтобы извлекать идеи из необработанных данных. Инженер данных занимается разработкой и обслуживанием конвейеров данных. Аналитик данных в основном предпринимает действия, которые влияют на сферу деятельности компании.
В статье мы детальнее рассмотрим каждое понятие и разберем основные навыки, которыми должны обладать все три специалиста.
Основные термины
Data analyst, data engineer и data scientist — это три разные роли в сфере анализа данных со своими особенностями и зоной ответственности.
Кто такой дата-аналитик?
Data analyst использует данные для выявления трендов, получения инсайтов и формулирования выводов. Они занимаются обработкой, анализом и визуализацией данных, используют статистические методы и инструменты для выявления зависимостей и делают прогнозы на основе данных. Аналитики данных выполняют задачи отчетности, разрабатывают дашборды и готовят аналитические отчеты, которые помогают бизнесу принимать решения.
Есть несколько отраслей, где используется аналитика данных, например, технологии, медицина, социальные науки, бизнес и не только. Разные бизнесы могут анализировать тенденции на рынке, требования своих клиентов и изучать свои показатели с помощью анализа данных. Это позволяет им принимать взвешенные решения на основе данных.
Двумя наиболее важными методами, используемыми в анализе данных, являются описательная и логическая статистика. Аналитик данных также хорошо разбирается в нескольких методах и инструментах визуализации. Для такого специалиста крайне необходимо иметь навыки презентации.
Аналитика данных позволяет отраслям обрабатывать быстрые запросы для получения действенных результатов, которые необходимы в короткие сроки.
Два популярных и распространенных инструмента, которые используют аналитики данных, — SQL и Microsoft Excel.
Кто такой инженер данных?
Data engineer (инженер данных) — отвечает за разработку и поддержку инфраструктуры хранения и обработки данных. Они строят и управляют системами сбора, хранения и обработки данных, разрабатывают и воплощают решения по базам данных, ETL (extract, transform, load) процессов и других инструментов для эффективной работы с большими объемами данных. Инженеры данных также отвечают за обеспечение надлежащего качества данных, их интеграцию и обеспечение доступности для аналитиков и других заинтересованных сторон. Data Engineering также включает в себя разработку платформ и архитектур для обработки данных.
Инженер данных разрабатывает основу для различных операций с данными, он отвечает за разработку формата, над которым будут работать исследователи и аналитики данных.
Data Engineers должны работать как со структурированными, так и с неструктурированными данными. Поэтому им нужен опыт работы с базами данных SQL и NoSQL.
Такие специалисты имеют дело с большими данными и участвуют в многочисленных операциях, таких как очистка данных, управление, преобразование, дедупликация данных и не только.
Инженер данных более опытен в основных концепциях и алгоритмах программирования. Роль инженера данных также тесно связана с ролью инженера-программиста. Почему? Потому что инженер данных разрабатывает платформы и архитектуру, которые используют рекомендации по разработке программного обеспечения.
Например, разработка облачной инфраструктуры для облегчения анализа данных в реальном времени требует различных принципов разработки. Поэтому построение интерфейсного API — одна из должностных обязанностей дата-инженера. Кроме того, инженер данных хорошо разбирается в инструментах проектирования и тестирования.
Кто такой исследователь данных?
Data scientist — специалист, который занимается использованием данных для выявления новых знаний, разработки моделей прогнозирования и решения сложных проблем. Они используют методы машинного обучения, статистики и алгоритмы для анализа данных, разработки моделей и прогнозирования будущих событий.
Хотя наука о данных все еще очень молода, она уже успела занять почти все отрасли промышленности. Каждая компания ищет специалистов по данным, чтобы повысить свою производительность и оптимизировать производство. Компании извлекают данные для анализа и получения информации о различных тенденциях и практиках. Для этого они нанимают специализированных специалистов по данным, которые обладают знаниями в области статистических инструментов и навыками программирования. Более того, специалист по данным обладает знаниями алгоритмов машинного обучения.
Эти алгоритмы отвечают за предсказание будущих событий. Таким образом, науку о данных можно рассматривать как океан, который включает в себя все операции с данными, такие как извлечение данных, обработка данных, анализ данных и прогнозирование данных для получения необходимой информации.
Однако наука о данных не является единственной областью. Это количественная область, которая имеет общие корни с математикой, статистикой и компьютерным программированием.
Заработная плата каждого из специалистов
Ниже мы рассмотрим статистику средней заработной платы junior-специалистов по данным dou.ua:
Data scientist — $950.
Data Analyst — $785.
Data engineer — $815.
Заключение
В этом материале мы разобрали, кто такие data analyst, data engineer и data scientist и какими навыками они должны обладать. Несмотря на то, что сфера данных все еще активно развивается, такие специалисты очень востребованы на рынке труда и уже со старта в этом направлении можно зарабатывать от $700, если обладать необходимыми навыками. Если ты находишься в поиске курсов по данному направлению, советуем обратить внимание на курсы от DAN.IT, где за 6 месяцев студент получит базовые знания по обслуживанию баз данных, будет иметь продвинутые знания по обработке и нормализации данных, работать с инструментами PowerBI, Tableau и смогут на практике понимать потребности бизнеса и разрабатывать соответствующие бизнес-решения.
