Podatki so nova nafta z mnogimi stranmi raziskovanja. Od pridobivanja podatkov do sistemske infrastrukture, potrebne za zadrževanje tega pretoka podatkov, se koncept organizacije podatkov še naprej širi. Zaradi tega je vsaka zapletena vloga razdeljena na različna področja.
Dve najnovejši in najbolj zanimivi karieri v tej niši sta podatkovna znanost in podatkovni inženiring, ki sta odlični za tiste, ki jih zanima ravnanje s podatki. Težaven del je izbrati tisto, ki vam najbolj ustreza. Ta članek primerja obe karieri v tehnologiji in poudarja njune zahteve, tako da se lahko pravilno odločite.
Kaj počne podatkovni znanstvenik?
Prva vloga podatkovnega znanstvenika je razumeti poslovni problem. Podatke lahko interpretirate šele, ko razumete poslovni problem. Podatkovni znanstvenik zbira tudi neobdelane podatke – strukturirane in nestrukturirane – iz različnih virov, kot so spletni strežniki, zbirke podatkov in spletna skladišča.
Nato sledi priprava podatkov, ki vključuje čiščenje zbranih podatkov in njihovo pretvorbo v uporabne podatke. Na tej stopnji boste iskali nedosledne vrste podatkov, manjkajoče ali podvojene vrste podatkov in napačno črkovane atribute.
Podatkovni znanstveniki morajo odstraniti te napake, da dobijo obsežen kup podatkov, zato je priprava podatkov eden najbolj zapletenih delov podatkovnega znanstvenika. Ko je čiščenje podatkov opravljeno, bo podatkovni znanstvenik spremenil in preoblikoval rezultat v berljive podatke, ki jih lahko zainteresirane strani razlagajo z uporabo najboljše metode vizualizacije podatkov.
Uporabili bi tudi raziskovalne metode analitike podatkov za ustvarjanje modelov in algoritmov, ki se uporabljajo pri rudarjenju podatkov iz velikih shramb podatkov. Postopek, ki vključuje definiranje in izboljšanje očiščenih podatkov ter izbiro funkcij in spremenljivk za podatkovno rudarjenje. Nekateri vidiki podatkovne znanosti zahtevajo programiranje, zato boste morali poznati osnovne programske jezike.
Kaj dela podatkovni inženir?
Vloga podatkovnega inženirja je precej enostavna. Medtem ko je podatkovni znanstvenik odgovoren za spreminjanje neobdelanih podatkov v preproste in berljive oblike, so podatkovni inženirji odgovorni za gradnjo sistemov, ki pomagajo pri teh spremembah.
Naloga podatkovnega inženirja je vzeti kompleksne nize podatkov iz aplikacije ali orodja tretjih oseb in jih obdelati na način, ki analitikom podatkov in znanstvenikom olajša dostop do njih in jih uporabljajo. Zato se podatkovni inženirji osredotočajo na gradnjo sistemskih infrastruktur, ki pomagajo črpati podatke in jih pripraviti za uporabo podatkovnih znanstvenikov.
Pridobivanje podatkov običajno poteka prek podatkovnih cevovodov, ki jih zgradijo podatkovni inženirji. Eden od načinov pridobivanja podatkov je z z uporabo API-ja (aplikacijski programski vmesnik). Kot podatkovni inženir je vaša vloga napisati niz kod, ki izvedejo klic API-ja, ki komunicira s strežnikom virov, iz katerih črpajo podatke.
Na ta način se zbiranje podatkov začne v pretočnem ali paketnem procesu. Zato je ključnega pomena, da kot podatkovni inženir razumete kompleksne programske jezike. Naslednji korak v podatkovnem inženiringu je preoblikovanje podatkov, da bodo ustrezali vašemu shranjevanju podatkov.
Glavna razlika med podatkovnim znanstvenikom in podatkovnim inženirjem je, da prvi oblikuje model in algoritem za interpretacijo surovih podatkov, slednji pa vzdržuje in ustvarja sistem za zbiranje surovih podatkov. podatke. Podatkovni inženir gradi hrbtenico in infrastrukturo, ki se uporablja v podatkovni znanosti.
1. izobraževanje
Podatkovni znanstvenik potrebuje diplomo iz podatkovne znanosti ali sorodnega področja, da začne svojo kariero. Vendar ima večina delodajalcev raje posameznika z magisterijem. Diploma vam lahko pomaga izstopati.
Morda se boste morali pridružiti tudi zagonskemu taboru podatkovne znanosti, da pridobite nekaj znanja in izkušenj na tem področju. Podatkovni znanstvenik potrebuje tudi globoko razumevanje podatkovnega rudarjenja, velike podatkovne infrastrukture, statistike in algoritmov strojnega učenja.
Po drugi strani pa mora imeti podatkovni inženir močno ozadje na področju programskega inženiringa in odlične analitične sposobnosti iz študija uporabne matematike, fizike in statistike. Za boljšo izpostavljenost se pridružite tudi programom pripravništva, kjer lahko prakticirate, kar ste se naučili.
Za razliko od tega, da postanete podatkovni znanstvenik, ne potrebujete magisterija podatkovnega inženiringa. Zadostuje diploma, vendar boste morali obiskovati tečaje o strukturi podatkov, kodiranju in upravljanju baz podatkov.
2. Spretnosti
Podatkovni znanstvenik mora izpopolniti različne veščine, ki so značilne za podatkovno znanost. Nekatere od teh so vizualizacija podatkov, prerekanje podatkov, matematika in programiranje. Za programiranje potrebujete veliko znanja Pythona, JavaScripta, SQL in Scale. Potrebovali jih boste za ustvarjanje modelov in algoritmov.
Medtem pa podatkovni inženir potrebuje veščine, kot so analiza podatkov, podatkovna skladišča, osnovno strojno učenje in poznavanje operacijskih sistemov. Potrebujejo tudi mehke veščine, kot so komunikacija, kritično mišljenje in spretnosti sodelovanja. Podatkovni inženir mora biti tudi spreten v programskih jezikih, kot so Java, Python, C in C++.
Končno mora biti podatkovni inženir pozna orodja Python ETL in orodja za prenos podatkov, kot je Fivetran, Talend Open Studio, in IBM DataStage. Ta orodja ETL so zelo potrebna za pridobivanje podatkov iz različnih spletnih mest.
3. Plača
Po navedbah Prav zares, je povprečna osnovna plača podatkovnega znanstvenika 97.678 $. Ta razpon plač lahko doseže 188.972 USD, vključno z drugimi denarnimi bonusi, deleži dobička, napitninami ali provizijami.
Večina delodajalcev v ZDA poleg zavarovanja, programov dobrega počutja in dovoljenj za delo od doma ponuja negotovinske ugodnosti 401 (k). Vendar so te ugodnosti odvisne od vašega delodajalca in vaše ravni izkušenj.
Nasprotno pa podatkovni inženirji zaslužijo povprečno osnovno plačo 112.680 USD Prav zares, kar lahko doseže 218.627 $ letno. Prav tako lahko uživajo privilegije, kot so popust za zaposlene, zavarovanje in nedenarne ugodnosti, kot sta ujemanje 401(k) in 401(k). Te ugodnosti so odvisne tudi od vašega delodajalca, ravni izkušenj, delovne vloge in kvalifikacij.
4. Izkušnje
Za vloge na začetni ravni se lahko prijavite z vsaj letom izkušenj na področju podatkovne znanosti. Vendar pa boste morali zamenjati sorodno področje, kot je informacijska tehnologija, da boste dobro opravljali te vloge.
Če pa začenjate iz nič, bi si z magisterijem in pridobitvijo ustreznih izkušenj kot podatkovni znanstvenik zaslužili boljše položaje. Če želite torej postati polnopravni podatkovni znanstvenik, boste potrebovali približno 3-5 let kakovostnih izkušenj z delom na pripravništvu in kot začetni podatkovni znanstvenik.
Podatkovni inženir ima tudi vsaj eno leto izkušenj, da lahko po diplomi iz podatkovnega inženirstva dobi začetno vlogo. Vendar so te vloge običajno redke. Prav tako lahko preklopite iz vloge, povezane s podatki, na podatkovno inženirstvo. Vendar boste potrebovali 4-5 let ustreznih izkušenj, da boste dobili boljšo službo podatkovnega inženirja.
5. Karierne priložnosti
Na podlagi vaših izkušenj obstajajo bogate poklicne priložnosti za podatkovne znanstvenike. Najbolje ocenjena podjetja, kot so Meta, Ford Motor Company in HP, uporabljajo strokovno znanje podatkovnih znanstvenikov. Priložnosti bodo našli tudi v zdravstvu, akademiji, informacijah in vladi.
Podatkovni inženir ima tudi poklicne možnosti, ki se širijo glede na njihovo raven izkušenj. Podjetja, kot so Netflix, Apple in Capital, potrebujejo podatkovne inženirje za pomoč podatkovnim znanstvenikom. Podatkovni inženirji delajo v velikih podjetjih in na poslovnih področjih. Prav tako se prilegajo akademskemu krogu ter informacijski in tehnologiji; povsod, kjer je potrebna obdelava podatkov.
Izbira prave karierne poti za vas
Obe karieri sta bogati in trdni. Zagotavljajo maksimalno izpostavljenost in vam omogočajo sodelovanje z najvišje ocenjenimi podjetji. Vendar pa morate narediti domačo nalogo, da najdete popolno kariero, povezano s podatki. Pomagalo bi tudi, da zapišete svoje interese, da boste lahko izbrali kariero, ki odmeva z vašimi cilji.
