Data jsou nová ropa s mnoha stránkami jejího průzkumu. Od extrakce dat až po systémovou infrastrukturu potřebnou k udržení tohoto datového toku se koncept organizace dat stále rozšiřuje. Z tohoto důvodu je každá komplikovaná role rozdělena do různých oblastí.
Dvě nejnovější a nejzajímavější kariéry v tomto výklenku jsou datová věda a datové inženýrství, které jsou skvělé pro ty, kteří mají společný zájem o práci s daty. Složitá část je vybrat si to, co vám nejlépe vyhovuje. Tento článek porovnává obě kariéry v oblasti techniky a zdůrazňuje jejich požadavky, abyste se mohli správně rozhodnout.
Co dělá datový vědec?
První rolí datového vědce je porozumět obchodnímu problému. Data můžete interpretovat až poté, co pochopíte obchodní problém. Datový vědec také shromažďuje nezpracovaná data – strukturovaná i nestrukturovaná – z různých zdrojů, jako jsou webové servery, databáze a online úložiště.
Poté následuje příprava dat, která zahrnuje vyčištění dat, která jste shromáždili, a jejich transformaci na užitečná data. V této fázi budete hledat nekonzistentní datové typy, chybějící nebo duplicitní datové typy a nesprávně napsané atributy.
Datoví vědci musí tyto chyby odstranit, aby získali komplexní hromadu dat, a proto je příprava dat jednou z nejsložitějších částí práce datového vědce. Jakmile je čištění dat dokončeno, datový vědec upraví a transformuje výsledek na čitelná data, která mohou zúčastněné strany interpretovat pomocí nejlepší metody vizualizace dat.
Také byste použili metody průzkumné analýzy dat k vytvoření modelů a algoritmů používaných při dolování dat z velkých úložišť dat. Proces, který zahrnuje definování a zpřesňování vyčištěných dat a výběr funkcí a proměnných pro dolování dat. Některé aspekty datové vědy vyžadují programování, takže budete muset znát základní programovací jazyky.
Co dělá datový inženýr?
Role datového inženýra je docela jednoduchá. Zatímco datový vědec je zodpovědný za přeměnu nezpracovaných dat do jednoduchých a čitelných forem, datoví inženýři jsou zodpovědní za vytváření systémů, které s těmito úpravami pomáhají.
Úkolem datového inženýra je převzít komplexní datové sady z aplikace nebo nástroje třetí strany a zpracovat je způsobem, který analytikům dat a vědcům usnadní přístup a použití. Proto se datoví inženýři zaměřují na budování systémových infrastruktur, které pomáhají získávat data a připravovat je k použití datovými vědci.
Extrakce dat se obvykle provádí prostřednictvím datových kanálů vytvořených datovými inženýry. Jedním ze způsobů, jak získat data, je pomocí pomocí API (rozhraní pro programování aplikací). Jako datový inženýr je vaší úlohou napsat řadu kódů, které provádějí volání API, které interaguje se serverem zdrojů, ze kterých stahují data.
Tímto způsobem začíná sběr dat způsobem streamování nebo dávkovým procesem. Je proto klíčové porozumět složitým programovacím jazykům jako datový inženýr. Dalším krokem v datovém inženýrství je transformace dat tak, aby vyhovovala vašemu datovému úložišti.
Hlavní rozdíl mezi datovým vědcem a datovým inženýrem je v tom, že první navrhuje model a algoritmus pro interpretaci nezpracovaných dat, zatímco druhý udržuje a vytváří systém pro sběr nezpracovaných dat data. Datový inženýr buduje páteř a infrastrukturu používanou v datové vědě.
1. Vzdělání
Datový vědec potřebuje bakalářský titul v oboru datové vědy nebo příbuzného oboru, aby mohl začít svou kariéru. Většina zaměstnavatelů však dává přednost jednotlivci s magisterským titulem. Absolventský titul vám může pomoci vyniknout.
Možná se také budete muset zapojit do bootcampu datové vědy, abyste získali nějaké znalosti a zkušenosti v této oblasti. Datový vědec také potřebuje hluboké porozumění dolování dat, velké datové infrastruktuře, statistikám a algoritmům strojového učení.
Na druhou stranu datový inženýr musí mít silné zázemí v softwarovém inženýrství a vynikající analytické dovednosti ze studia aplikované matematiky, fyziky a statistiky. Pro lepší expozici byste se také měli zapojit do programů stáží, kde si můžete procvičit, co jste se naučili.
Na rozdíl od toho, abyste se stali datovým vědcem, nepotřebujete magisterský titul v oboru datového inženýrství. Postačuje bakalářský titul, ale budete muset absolvovat kurzy datové struktury, kódování a správy databází.
2. Dovednosti
Datový vědec potřebuje zdokonalit různé dovednosti typické pro datovou vědu. Některé z nich jsou vizualizace dat, boj s daty, matematika a programování. K programování potřebujete rozsáhlé znalosti Pythonu, JavaScriptu, SQL a Scala. Budete je potřebovat k vytvoření modelů a algoritmů.
Mezitím datový inženýr potřebuje dovednosti, jako je analýza dat, datové sklady, základní strojové učení a znalost operačních systémů. Potřebují také měkké dovednosti, jako je komunikace, kritické myšlení a spolupráce. Datový inženýr také musí mít znalosti v programovacích jazycích jako Java, Python, C a C++.
A konečně, datový inženýr musí být obeznámeni s nástroji Python ETL a nástroje data-pipeline jako Fivetran, Talend Open Studio, a IBM DataStage. Tyto ETL nástroje jsou velmi potřebné k extrakci dat z různých stránek.
3. Plat
Podle Vskutku, průměrný základní plat pro datového vědce je 97 678 $. Tento platový rozsah může dosahovat až 188 972 USD, včetně dalších peněžních bonusů, podílů na zisku, spropitného nebo provizí.
Většina zaměstnavatelů v USA nabízí kromě pojištění, wellness programů a povolení k práci z domova nepeněžní výhody 401(k). Tyto výhody však závisí na vašem zaměstnavateli a vaší úrovni zkušeností.
Naopak datoví inženýři vydělávají průměrný základní plat ve výši 112 680 USD Vskutku, což může dosáhnout až 218 627 $ ročně. Mohou také využívat privilegia, jako je zaměstnanecká sleva, pojištění a nepeněžní výhody, jako je párování 401(k) a 401(k). Tyto výhody také závisí na vašem zaměstnavateli, úrovni zkušeností, pracovní roli a kvalifikaci.
4. Zkušenosti
Můžete se ucházet o pozice na základní úrovni s alespoň roční zkušeností v oblasti datové vědy. Abyste však v těchto rolích dobře fungovali, budete muset přejít ze související oblasti, jako je informační technologie.
Ale pokud začínáte od nuly, získání magisterského titulu a získání relevantních zkušeností jako datový vědec by vám přineslo lepší pozice. Proto, abyste se stali plnohodnotným datovým vědcem, budete potřebovat přibližně 3–5 let kvalitních zkušeností s prací na stážích a jako datový vědec na základní úrovni.
Datový inženýr má také alespoň jeden rok zkušeností, aby získal roli na základní úrovni po bakalářském studiu datového inženýrství. Tyto role jsou však obvykle vzácné. Můžete také přejít z role související s daty na datové inženýrství. Ale budete potřebovat 4-5 let relevantních zkušeností, abyste získali lepší práci jako datový inženýr.
5. Kariérní možnosti
Existují bohaté kariérní příležitosti pro datové vědce založené na vašich zkušenostech. Nejlépe hodnocené společnosti jako Meta, Ford Motor Company a HP využívají odborné znalosti datových vědců. Najdou také příležitosti ve zdravotnictví, akademické sféře, informacích a vládě.
Datový inženýr má také kariérní příležitosti, které se rozšiřují podle úrovně jejich zkušeností. Společnosti jako Netflix, Apple a Capital potřebují datové inženýry, kteří by jim pomáhali. Datoví inženýři pracují ve velkých společnostech a v oborech souvisejících s podnikáním. Zapadají také do akademické sféry a informačních a technologických zařízení; kdekoli, kde je třeba nakládat s daty.
Výběr správné profesní dráhy pro vás
Obě kariéry jsou bohaté a pevné. Poskytují maximální expozici a umožňují vám pracovat s nejlépe hodnocenými společnostmi. Musíte však udělat svůj domácí úkol, abyste našli perfektní kariéru související s daty. Pomohlo by také napsat si své zájmy, abyste si mohli vybrat kariéru, která rezonuje s vašimi cíli.