В чём разница между Data Scientist, Data Analyst и Data Engineer

Аватарка пользователя Дух айтишной эмо школы

Англоязычный блогер Daniel Dan сравнил должностные роли в мире данных: Data Scientist, Data Analyst и Data Engineer.

Англоязычный блогер Daniel Dan сравнил должностные роли в мире данных: Data Scientist, Data Analyst и Data Engineer. Среди самых популярных профессий, связанных с данными, эти три являются наиболее востребованными. В ролике обсудили их основные обязанности, различия, сходства, навыки и, наконец, требования с возможностями карьерного роста.

О чём Дэниель говорит в ролике:

  1. Данные играют ключевую роль в современном мире, и вокруг них строятся важные решения и планы.
  2. Три основные профессии, связанные с данными, это: data scientist (специалист по данным), data analyst (аналитик данных) и data engineer (инженер по данным).
  3. Data scientist использует статистику, машинное обучение и навыки программирования для анализа сложных данных, выявления тенденций и прогнозирования будущего.
  4. Чтобы стать data scientist, необходимо овладеть продвинутой статистикой, машинным обучением и обработкой данных.
  5. Data analyst собирает, очищает и анализирует данные, помогая бизнесу принимать обоснованные решения, и может начать карьеру с входного уровня.
  6. Для работы data analyst важны знания в области статистики, умение работать с данными, моделирование и составление отчетов.
  7. Data engineer отвечает за создание и управление системами, которые используют data scientists и analysts, обеспечивая сбор, хранение и анализ данных.
  8. Для карьеры data engineer требуются технические навыки, знание API, понимание работы с данными и поддержание инфраструктуры данных.
  9. Все три роли связаны с обработкой данных и их использованием, но каждая имеет свои уникальные задачи и навыки.
  10. Эти профессии востребованы во многих отраслях, включая здравоохранение, технологии, электронную коммерцию и финансы.
  11. Data scientists требуются более глубокие знания программирования и статистики, в то время как data analysts больше ориентированы на математику и бизнес, а data engineers – на компьютерные науки и инженерию.
  12. Выбор между этими профессиями зависит от личных навыков и интересов, и важно обладать аналитическими способностями и умением решать проблемы.
  13. Коммуникативные навыки также критичны для представления результатов анализа руководству.
  14. Существует множество онлайн-ресурсов и курсов для обучения data science, data analytics и data engineering.
  15. Заработная плата специалистов по данным в США варьируется: data analysts зарабатывают более $120,000 в год, data scientists – до $190,000, а data engineers – около $190,000, при этом фрилансеры в этих областях имеют различные ставки в час.

Ниже — транскрибированный перевод ролика на русском языке.

***

Хорошо, давайте поговорим о чем-то важном – о данных. В современном мире все вращается вокруг них.

Любое умное решение или план сводится к цифрам. В настоящее время существуют три основных профессии, связанные с данными – data scientist, data analyst и data engineer. Но в чем их различия и какие навыки нужны, чтобы стать одним из них? Меня зовут Даниэль, и сегодня мы собираемся погрузиться в каждую из этих профессий и выяснить, что делает их уникальными? И если вы хотите узнать больше о этих профессиях и навыках, которые они включают, я оставил несколько полезных ссылок в описании.

Не стесняйтесь посмотреть их после просмотра этого видео. Ладно, люди, приступим. Data scientist против data analyst против data engineer. Кто они? Чаще всего я замечаю, что люди не очень уверены, в чем заключаются эти профессии. Некоторые даже думают, что они все одинаковые.

Но это не так, ребята. Поэтому прежде чем сравнивать эти три роли, давайте что-то проясним. Что это за профессии и какие задачи они включают?

Data scientists

Эта профессия занимается изучением сложных цифровых данных, расшифровкой их сложностей. Они используют статистику, машинное обучение и навыки программирования, чтобы понять, что данные пытаются нам сообщить. Это похоже на решение головоломок в данных, выявление тенденций и прогнозирование будущих событий.

Теперь вы можете спросить, что мне нужно, чтобы получить эту роль? Ну, подумайте о том, чтобы получить опыт и овладеть навыками, такими как продвинутая статистика, машинное обучение и обработка данных. Основные задачи для этой роли обычно включают очистку беспорядочных данных, работу с моделями машинного обучения, выявление тенденций в данных, делание прогнозов и докладывание о своих открытиях своему руководству. Хорошо, теперь давайте посмотрим на data analysts. Ребята, если вы планируете работать с данными и хотите начать с начального уровня, data analyst – это ваш выбор.

Data analysts

Data analysts собирают, очищают и анализируют данные, чтобы помочь бизнесу принимать умные решения. Представьте их как рассказчиков, которые превращают данные в понятные отчеты и красивые визуализации. И если вы хотите стать data analyst, вам нужно всего лишь бакалаврский диплом и хорошее понимание статистики. Но на самом деле, ребята, сегодня формальное образование не является обязательным. Потому что важнее ваши навыки. Просто убедитесь, что у вас есть некоторые знания о работе с данными, моделировании и отчетности.

И вы в порядке. Понимание бизнес-аспектов было бы большим плюсом. Вот что обычно делают data analysts. Сбор данных из разных источников. Очистка и организация данных.

Анализ данных для выявления тенденций. Создание отчетов и визуализаций и деление своих результатов с другими. Наконец, давайте поговорим о data engineers.

Data engineers

Data engineer настраивает и управляет системами для data scientists и analysts.

Они являются архитекторами за кулисами. Они убеждаются, что данные собираются, хранятся и анализируются без сбоев. Их работа включает создание и управление потоками данных, обеспечение безопасного и эффективного хранения данных. Так что, чтобы стать data engineer, у вас обычно есть два варианта. Получить степень магистра в области данных, получить опыт работы и вырасти из data analyst. Некоторые ключевые навыки, которые вам понадобятся, это хорошее техническое понимание, умение создавать и использовать API и понимание потоков данных и обеспечение их бесперебойной работы.

Задачи data engineering обычно включают управление потоками данных, обеспечение безопасного и организованного хранения данных, обеспечение качества данных и поддержание инфраструктуры данных. Так что, ребята, как вы видите, некоторые повседневные задачи, которые выполняют эти профессионалы, похожи. Конечно, есть определенное пересечение.

Нет сюрприза. Все эти роли связаны с работой с данными и деланием их полезными. Еще одна важная вещь, которую я хотел бы добавить, это то, что эти роли востребованы во многих отраслях. Например, сферы, такие как здравоохранение, технологии, электронная коммерция и финансы, нуждаются в компетентных data scientists, analysts и engineers. Ладно, теперь вы знаете, чем занимаются data scientists, data analysts и data engineers.

Навыки для всех трёх профессий

Теперь давайте ближе рассмотрим эти роли, чтобы увидеть, какие навыки им нужны для работы. Data scientists и data analysts имеют много общих навыков, но data scientists углубляются глубже. Они могут создавать базы данных и объединять информацию из различных источников.

Ребята, важно помнить, что в отличие от data analysts, data scientists нужны продвинутые навыки программирования, им нужно хорошо понимать языки программирования, такие как Python, C++ или Java, плюс некоторая экспертиза в SQL. Другие навыки data scientists включают машинное обучение и глубокое обучение, data mining, Apache Spark, Apache Hive, Apache Peak и Hadoop, визуализацию данных и бизнес-аналитику. Data analysts.

Вот суть, ребята. Аналитики данных приходят из самых разных сфер. Традиционно аналитик данных может иметь степень в математике или информатике, но в наши дни они могут приходить из любой области, которая имеет дело с цифрами, включая бизнес или естественные науки, поэтому становление аналитиком данных не строго привязано к определенному образованию, это скорее о ваших навыках работы с данными и их интерпретации, поэтому если вы планируете стать аналитиком данных, вам может захотеться изучить навыки, такие как хранение данных, базовое программирование, скриптование и статистика, базы данных и SQL, Excel и инструменты визуализации данных.

Ладно, люди, а теперь давайте поговорим о навыках, необходимых для становления инженером данных. Инженеры данных. Они похожи на архитекторов и хранителей мира данных. Их основная работа связана со системами баз данных. Исходя из этого, их набор навыков включает продвинутое программирование, хранение данных и ELT, глубокие знания систем баз данных, Hadoop, MapReduce, Hive, поток данных и архитектуру данных с созданием конвейеров. Я знаю, друзья, до сих пор мы видели много сходств между этими тремя профессиями. Но теперь давайте поговорим о том, что делает их уникальными.

В чём отличия между специалистами

Различия. Хорошо, давайте разберем различия между учеными по данным, аналитиками данных и инженерами данных. Ученые по данным похожи на решателей проблем в мире данных. Они погружаются в сложные вопросы и используют данные для прогнозирования. Аналитики данных – это детективы данных. Они собирают, очищают и анализируют данные, чтобы помочь бизнесу принимать более умные решения. Инженеры данных – это технические строители. Они создают и поддерживают системы, которыми пользуются ученые по данным и аналитики для работы с данными.

В дополнение к этому, есть некоторые дополнительные детали. Ученые по данным склонны к статистике и машинному обучению. Аналитики склонны к математике и бизнесу. А инженеры имеют крепкий фундамент в информатике и инженерии.

Итак, как вы можете видеть, друзья, у каждой роли есть свои суперспособности в мире данных. Как выбрать? Хорошо, эти работы имеют много общего. Они все имеют дело с данными и цифрами. Но вы можете спросить, какую из них выбрать? Ну, друзья, выбор правильной роли зависит от ваших навыков и интересов. Если вы любите использовать данные для решения проблем и прогнозирования, выбирайте ученого по данным. Если вам нравится копаться в данных, чтобы помочь бизнесу принимать умные решения, выбирайте аналитика данных. Для тех, кто любит идею создания и поддержания систем данных, выбор – инженер данных. Тем не менее, не забывайте, друзья, что независимо от выбора, сильные аналитические и проблемные навыки играют важную роль. И, конечно, не забывайте о своих навыках коммуникации.

Потому что умение объяснять и представлять свои результаты руководству критично. Сегодня существует множество ресурсов онлайн для изучения науки о данных, анализа или инженерии. И существует множество курсов и программ сертификации, которые могут предложить ценные знания. Я рассмотрел многие из них на своем канале, так что не стесняйтесь заглянуть. Кроме того, я сделал три отдельных видеоролика о путях в науку о данных, аналитику данных и инженерию данных.

Разница в зарплатах

Вы также можете найти их на моем канале. Ладно, а теперь давайте поговорим о деньгах. Если мы посмотрим на данные, предоставленные Indeed, опытные внутренние аналитики данных в Соединенных Штатах могут зарабатывать более 120 000 долларов в год. Ученый по данным может зарабатывать до 190 000 долларов в год. И инженер данных зарабатывает примерно столько же, сколько ученый по данным, около 190 000 долларов.

Теперь, если речь идет о фрилансерах, аналитики данных могут зарабатывать от 36 до 45 долларов в час. Фрилансеры-ученые по данным зарабатывают от 25 до 50 долларов в час. И зарплата фрилансеров-инженеров данных составляет около 48-64 долларов в час.

Итак, как вы видите, друзья, ученые по данным и инженеры данных обычно зарабатывают больше, чем аналитики данных. Это потому, что им требуются более серьезные технические навыки. Ладно, люди, это завершает наше сравнение между аналитиком данных, ученым по данным и инженером данных. Не стесняйтесь делиться своими мыслями в комментариях. И если вы хотите улучшить свои навыки в области анализа данных, науки о данных или инженерии данных, я подготовил для вас лучшие ресурсы.

https://www.youtube.com/@Daniel-Dan.

Big Data
Работа
Data Science
87