Каковы роли и обязанности специалиста по данным?

В мире пространства данных эра больших данных наступила, когда организации работали с петабайтами и эксабайтами данных. До 2010 года отраслям промышленности было очень трудно хранить данные. Теперь, когда популярные платформы, такие как Hadoop и другие, решили проблему хранения, основное внимание уделяется обработке данных. И здесь Data Science играет большую роль . В настоящее время наука о данных растет различными способами, и нужно быть готовым к будущему, изучая, что такое наука о данных и как мы можем повысить ее ценность.

Наука о данных означает разные вещи для разных людей, но по сути наука о данных использует данные для ответа на вопросы. Это довольно широкое определение, и это потому, что нужно сказать, что наука о данных - это умеренно широкая область!

Data science is the science of analyzing raw data using statistics and machine learning techniques with the purpose of drawing conclusions about that information.

Итак, зная, что такое наука о данных и ключевые столпы науки о данных , мы должны поговорить еще о том, кто именно такой ученый по данным? В специальном отчете экономиста говорится, что аналитик данных определяется как кто-то:

“who integrates the skills of software programmer, statistician and storyteller slash artist to extract the nuggets of gold hidden under mountains of data”

Но на самом деле возникает много вопросов. Вот несколько важных вопросов: какова роль специалиста по данным? В чем ответственность специалиста по данным? Чем специалисты по обработке данных отличаются от аналитиков и инженеров по обработке данных? Итак, давайте обсудим эти типы вопросов, чтобы подробно понять, кто такой специалист по данным?

Роли и обязанности специалиста по данным

• Управление: Специалист по данным играет незначительную управленческую роль, где он поддерживает создание базы футуристических и технических способностей в области данных и аналитики, чтобы помочь различным запланированным и продолжающимся проектам анализа данных.
• Аналитика: специалист по данным представляет собой научную роль, в которой он планирует, внедряет и оценивает статистические модели и стратегии высокого уровня для применения в наиболее сложных вопросах бизнеса. Специалист по анализу данных разрабатывает эконометрические и статистические модели для различных задач, включая прогнозы, классификацию, кластеризацию, анализ шаблонов, выборку, моделирование и т. Д.
• Стратегия / дизайн: Data Scientist играет жизненно важную роль в продвижении инновационных стратегий для понимания потребительских тенденций и управления бизнесом, а также способов решения сложных бизнес-проблем, например, оптимизации реализации продукта и всей прибыли.
• Сотрудничество: роль специалиста по данным - это не единственная роль, и на этой должности он сотрудничает с ведущими специалистами по обработке данных, чтобы сообщать о препятствиях и выводах соответствующим заинтересованным сторонам в целях повышения эффективности бизнеса и принятия решений.
• Знания: Data Scientist также берет на себя лидерство в изучении различных технологий и инструментов с целью создания инновационных аналитических данных для бизнеса на основе данных в наиболее быстрых темпах. В этой ситуации специалист по анализу данных также проявляет инициативу в оценке и использовании новых и усовершенствованных методов анализа данных для бизнеса, которые он передает высшему руководству на одобрение.
• Другие обязанности: специалист по данным также выполняет связанные задачи и задачи, назначенные старшим специалистом по данным, руководителем отдела науки о данных, директором по данным или работодателем.

Разница между специалистом по данным, аналитиком данных и инженером по данным

Data Scientist, Data Engineer и Data Analyst - три наиболее распространенных профессии в области науки о данных. Итак, давайте разберемся, кто занимается наукой о данных, сравнив ее с аналогичными задачами.

Некоторые вдохновляющие исследователи данных

Разнообразие областей, в которых используется наука о данных, можно увидеть на примерах специалистов по данным.

• Хилари Мейсон: Она является соучредителем Fast Forward labs, компании, занимающейся машинным обучением, недавно принадлежавшей Cloudera , компании по обработке и анализу данных. Она специалист по анализу данных в Accel. В целом, она работает с данными, чтобы решать вопросы о майнинге в Интернете, а также изучает метод, которым люди общаются друг с другом через социальные сети.
  
• Нейт Сильвер: Сегодня он является одним из самых выдающихся ученых и статистиков в мире. Он является основателем FiveThirtyEight. FiveThirtyEight - это веб-сайт, который применяет статистический анализ, чтобы рассказывать интересные истории о выборах, политике, спорте, науке и образе жизни. Он использует огромные объемы общедоступных данных для предсказания разнообразия тем; наиболее заметно он предсказывает, кто победит на выборах в США, и обладает исключительной точностью в этом.
  
• Дэрил Мори : Он является генеральным менеджером баскетбольной команды США «Хьюстон Рокетс». Он был удостоен должности GM на основании степени бакалавра компьютерных наук и степени магистра делового администрирования в Массачусетском технологическом институте.