Структура
Якщо ти хоч раз замислювався про роботу з даними, то точно стикався з поняттями data analyst, data engineer і data scientist і думав: хто всі ці люди, чим вони займаються, чи є різниця, чи це все один фахівець? Невеликий спойлер: це все різні фахівці та їхній відмітний фактор — основні завдання, над якими вони працюють.
Наприклад, завдання Data Scientist полягає в тому, щоб витягувати ідеї з необроблених даних. Інженер даних займається розробкою та обслуговуванням конвеєрів даних. Аналітик даних здебільшого робить дії, які впливають на сферу діяльності компанії.
У статті ми детальніше розглянемо кожне поняття і розберемо основні навички, якими повинні володіти всі три фахівці.
Основні терміни
Data analyst, data engineer і data scientist — це три різні ролі у сфері аналізу даних зі своїми особливостями та зоною відповідальності.
Хто такий дата-аналітик?
Data analyst використовує дані для виявлення трендів, отримання інсайтів і формулювання висновків. Вони займаються опрацюванням, аналізом і візуалізацією даних, використовують статистичні методи та інструменти для виявлення залежностей і роблять прогнози на основі даних. Аналітики даних виконують завдання звітності, розробляють дашборди та готують аналітичні звіти, які допомагають бізнесу ухвалювати рішення.
Є кілька галузей, де використовується аналітика даних, наприклад, технології, медицина, соціальні науки, бізнес і не тільки. Різні бізнеси можуть аналізувати тенденції на ринку, вимоги своїх клієнтів і вивчати свої показники за допомогою аналізу даних. Це дає їм змогу ухвалювати зважені рішення на основі даних.
Двома найбільш важливими методами, використовуваними в аналізі даних, є описова і логічна статистика. Аналітик даних також добре розуміється на кількох методах та інструментах візуалізації. Для такого фахівця вкрай необхідно мати навички презентації.
Аналітика даних дає змогу галузям обробляти швидкі запити для отримання дієвих результатів, які необхідні в короткі терміни.
Два популярних і поширених інструменти, які використовують аналітики даних, — SQL і Microsoft Excel.
Хто такий інженер даних?
Data engineer (інженер даних) — відповідає за розробку та підтримку інфраструктури зберігання й обробки даних. Вони будують і керують системами збору, зберігання та обробки даних, розробляють і втілюють рішення щодо баз даних, ETL (extract, transform, load) процесів та інших інструментів для ефективної роботи з великими обсягами даних. Інженери даних також відповідають за забезпечення належної якості даних, їхню інтеграцію та забезпечення доступності для аналітиків та інших зацікавлених сторін. Data Engineering також охоплює розробку платформ і архітектур для обробки даних.
Інженер даних розробляє основу для різних операцій з даними, він відповідає за розробку формату, над яким працюватимуть дослідники та аналітики даних.
Data Engineers мають працювати як зі структурованими, так і з неструктурованими даними. Тому їм потрібен досвід роботи з базами даних SQL і NoSQL.
Такі фахівці мають справу з великими даними і беруть участь у численних операціях, таких як очищення даних, управління, перетворення, дедуплікація даних і не тільки.
Інженер даних більш досвідчений в основних концепціях і алгоритмах програмування. Роль інженера даних також тісно пов’язана з роллю інженера-програміста. Чому? Тому що інженер даних розробляє платформи та архітектуру, які використовують рекомендації з розробки програмного забезпечення.
Наприклад, розробка хмарної інфраструктури для полегшення аналізу даних у реальному часі вимагає різних принципів розробки. Тому побудова інтерфейсного API — один із посадових обов’язків дата-інженера. Крім того, інженер даних добре розуміється на інструментах проєктування та тестування.
Хто такий дослідник даних?
Data scientist — фахівець, який займається використанням даних для виявлення нових знань, розроблення моделей прогнозування та розв’язання складних проблем. Вони використовують методи машинного навчання, статистики та алгоритми для аналізу даних, розробки моделей і прогнозування майбутніх подій.
Хоча наука про дані все ще дуже молода, вона вже встигла зайняти майже всі галузі промисловості. Кожна компанія шукає фахівців з даних, щоб підвищити свою продуктивність і оптимізувати виробництво. Компанії витягують дані для аналізу та отримання інформації про різні тенденції та практики. Для цього вони наймають спеціалізованих фахівців з даних, які володіють знаннями в галузі статистичних інструментів і навичками програмування. Ба більше, фахівець із даних володіє знаннями алгоритмів машинного навчання.
Ці алгоритми відповідають за передбачення майбутніх подій. Таким чином, науку про дані можна розглядати як океан, який охоплює всі операції з даними, як-от вилучення даних, обробка даних, аналіз даних і прогнозування даних для отримання необхідної інформації.
Однак наука про дані не є єдиною галуззю. Це кількісна галузь, яка має спільне коріння з математикою, статистикою та комп’ютерним програмуванням.
Заробітна плата кожного з фахівців
Нижче ми розглянемо статистику середньої заробітної плати junior-фахівців за даними dou.ua:
Data scientist — $950.
Аналітик даних — $785.
Data engineer — $815.
Висновок
У цьому матеріалі ми розібрали, хто такі data analyst, data engineer і data scientist і якими навичками вони повинні володіти. Попри те, що сфера даних все ще активно розвивається, такі фахівці дуже затребувані на ринку праці та вже зі старту в цьому напрямі можна заробляти від $700, якщо володіти необхідними навичками. Якщо ти перебуваєш у пошуку курсів за даним напрямом, радимо звернути увагу на курси від DAN.IT, де за 6 місяців студент отримає базові знання з обслуговування баз даних, матиме просунуті знання з оброблення та нормалізації даних, працюватиме з інструментами PowerBI, Tableau і зможе на практиці розуміти потреби бізнесу та розробляти відповідні бізнес-рішення.
