Data Scientist vs Data Engineer vs Statistiker - Big Data besteht aus mehr als nur zwei Wörtern und explodiert auf beispiellose Weise. Es wächst in Geschwindigkeit, Vielfalt und Lautstärke in einem unvorstellbaren Tempo. Es hat die ganze Welt im Sturm erobert und ist jetzt in Echtzeit verfügbar, sodass Marken schnell und einfach Analysen erstellen können. Big Analytics kann die Welt verändern und wirkt sich auch auf Regierungen, Unternehmen, Marken und akademische Organisationen aus. Indem die Existenzgrundlage und die Art und Weise, in der die Menschen ihr Leben führen, geändert werden, entwickeln sich Big Data jeden Tag schnell und verändern sich.

Die Datenmenge auf der Welt ist unvorstellbar und wir entsprechen den Litern Wasser in allen Ozeanen der Welt. Wenn Sie lernen, in diesem Ozean von Big Data zu surfen, können Unternehmen die vielfältigen Möglichkeiten der Welt nutzen. Wenn Unternehmen in der Lage sind, aus Rohdaten Erkenntnisse zu gewinnen und wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen, können sich Marken besser an die Markertrends anpassen und Maßnahmen ergreifen, um ihre Basis umfassend zu stärken und zu erweitern.

Nun, viele von Ihnen fragen sich, was genau Big Data ist. Big Data wird verwendet, um den Prozess des Anwendens von ernsthafter Computerleistung zu beschreiben, insbesondere solche wie maschinelles Lernen und künstliches Lernen auf hochkomplexe und große Informationsmengen. Welche Art von Informationen verarbeitet Big Data? Big packt alle Arten von Informationen an, nennen Sie es einfach. Es kann zum Vergleich von Versorgungskosten mit meteorologischen Daten verwendet werden, um Informationen über Trends und Ineffizienzen zu erhalten. Es kann auch verwendet werden, um Informationen über den Standort von Krankenwagen zusammen mit Patientenakten zu vergleichen und Krankenhäusern dabei zu helfen, fundiertere Entscheidungen über Reaktionszeit und Überleben zu treffen. Big Data kann auch von Fitness-Enthusiasten verwendet werden, um ihre körperliche Betätigung und ihre Kalorienzahl zu erfassen, damit sie ihre Ziele schneller und reibungsloser erreichen können.

Da Big Data ein so großes Feld mit immensen Möglichkeiten ist, gibt es auch in diesem Bereich mehrere Beschäftigungsmöglichkeiten. Dieser Artikel befasst sich mit drei wichtigen Stellenangeboten, die im Bereich Big Data immer wichtiger werden. Dazu gehören Datenwissenschaftler, Dateningenieur und Statistiker.

Data Scientist vs Data Engineer vs Statistiker

Das sich entwickelnde Feld der Datenwissenschaftler

Der Aufstieg neuer Technologien in Form von Big Data hat wiederum zu einer neuen Chance geführt, die sich Data Scientist nennt. Während die Arbeit eines Datenwissenschaftlers nicht ausschließlich mit Big-Data-Projekten zusammenhängt, ist ihre Arbeit komplementär zu diesem Bereich, da Daten ein wesentlicher Bestandteil ihrer Aufgaben und Funktionen sind. Die Aufgaben und Funktionen eines Data Scientists haben sich weiterentwickelt, als sich die Aufgaben und Funktionen von Marken in einem schnell umkämpften Umfeld weiterentwickelten. Die formale Ausbildung ist ein wesentlicher Bestandteil der Ausbildung zum Datenwissenschaftler und erfordert eine solide Grundlage in einigen grundlegenden Bereichen wie Informatik und Anwendungen, Modellierung, Statistik, Mathematik und Analytik. Ein Data Scientist unterscheidet sich von anderen normalen Fachleuten dadurch, dass er einen ausgeprägten Geschäftssinn besitzt, der im Allgemeinen mit ausgeprägten kommunikativen Fähigkeiten einhergeht, mit deren Hilfe er seine Erkenntnisse und Erkenntnisse mit Führungskräften aus Wirtschaft und IT austauscht, um den Herausforderungen und Anforderungen seiner Branche gerecht zu werden Einerseits erfolgreich und andererseits wertschöpfend.

Ein Datenwissenschaftler ist jemand, der äußerst kreativ und neugierig ist und auf einfache und vereinfachte Weise Erkenntnisse aus großen Datenmengen gewinnt. Es ist fast wie mit einem Renaissance-Individuum, das wirklich große Veränderungen in der Branche herbeiführen und auch große Dinge lernen möchte.

Ein herkömmlicher Datenanalyst betrachtet Daten im Allgemeinen nur aus einer Quelle. Ein Datenwissenschaftler ist kompetent genug, um Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen zu untersuchen. Durch das Durchsuchen aller Arten von Daten hat ein Datenwissenschaftler das Hauptziel, verborgene Erkenntnisse zu entdecken, und dies kann ihm wiederum helfen, Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Ein Datenwissenschaftler ist nicht nur für das Sammeln und Berichten von Daten verantwortlich, sondern untersucht sie auch aus verschiedenen Blickwinkeln und empfiehlt Marken, wie sie diese Daten verwenden können, um ihre Ziele zu erreichen und neue Ziele zu erstellen.

Data Engineering und seine Entwicklung

Die Rolle eines Dateningenieurs überschneidet sich manchmal mit der eines Datenwissenschaftlers. Dies liegt hauptsächlich daran, dass ihre Werkzeuge und Techniken sehr ähnlich sind und in einigen Unternehmen fast die gleichen Funktionen haben. In mehreren Unternehmen wird Data Engineering jedoch auch als Dateninfrastruktur oder Datenarchitektur bezeichnet. Die Hauptaufgabe eines Dateningenieurs besteht darin, Daten zu sammeln, zu speichern und im Stapel zu verarbeiten oder in Echtzeit zu verarbeiten und sie über eine API an einen Datenwissenschaftler weiterzuleiten, der sie leicht verstehen und verstehen kann. Mit anderen Worten, es ist das Data Engineering, das der Data Science wirklich dabei hilft, ihre Aufgaben reibungslos und einfach auszuführen.

Der Markt ist mit mehreren Big-Data-Tools gefüllt, von denen jedes eine einzigartige Funktion erfüllt. Es ist wichtig, dass eine Marke ein bestimmtes Tool verwendet, um ihr Ziel zu erreichen, anstatt dass das Tool in der Branche trendy und beliebt ist. Aus diesem Grund müssen Dateningenieure im Bereich Software-Engineering eine solide und solide Basis haben. Sie müssen in der Lage sein, diese Werkzeuge effektiv zu erlernen und anzuwenden und sie in der jeweiligen Situation zu verbessern. Kurz gesagt, ein guter und effizienter Dateningenieur verfügt über ein umfassendes Wissen über Datenbanken und beherrscht die besten Ingenieurspraktiken. Einige dieser Vorgehensweisen umfassen die Behandlung und Protokollierung von Fehlern, die Überwachung des Systems, den Bau von Pipelines, die gegenüber menschlichem Fett tolerant sind, das Verständnis des Skalierungsprozesses sowie andere Techniken und Methoden.

Fähigkeiten, die erforderlich sind, um erfolgreiche Datenwissenschaftler zu werden

Ein Data Scientist zu werden, ist daher bei vielen Fachleuten sehr gefragt. Gleichzeitig ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass man sich von der Masse abheben kann. Es gibt bestimmte Fähigkeiten, die Fachleuten helfen, die Fähigkeiten zu erwerben, die ihnen helfen, im Big-Data-Sektor kompetent zu werden.

  • Ein Datenwissenschaftler muss Kenntnisse in grundlegenden Werkzeugen haben

Bevor man sich in der Big-Data-Branche einen Namen macht, ist es wichtig, grundlegende Tools in Bezug auf Big Data zu beherrschen. Dies bedeutet, dass Fachleute ein tiefes Verständnis der statistischen Programmiersprache wie R oder Python einerseits und einer Datenbankabfragesprache wie SQL andererseits erlangen müssen. Diese Sprachen und Fähigkeiten werden Fachleuten dabei helfen, ein starkes Fundament zu schaffen und damit auch eine starke und erfolgreiche Karriere aufzubauen.

  • Ein Datenwissenschaftler muss die grundlegenden Statistiken genau verstehen

Ein grundlegendes Verständnis der Statistik ist äußerst wichtig für Personen, die ein besseres Verständnis der Big-Data-Branche erlangen möchten. Viele Datenwissenschaftler sind sich der korrekten Definition des p-Werts immer noch nicht bewusst. Deshalb müssen Datenwissenschaftler unter anderem statistische Tests, maximale Wahrscheinlichkeit und Verteilungen berücksichtigen. Darüber hinaus werden Dinge wie maschinelles Lernen und Statistikkenntnisse in allen zukünftigen Lektionen nützlich sein. Insbesondere Statistiken sind äußerst wichtig, wenn Sie datengesteuerte Unternehmen erstellen möchten. Während einige Unternehmen möglicherweise nicht produktgetrieben sind, sind Statistiken für alle Marken und Unternehmen in verschiedenen Branchen und Volkswirtschaften von entscheidender Bedeutung.

  • Ein guter Datenwissenschaftler muss sich der verschiedenen Aspekte des maschinellen Lernens bewusst sein

Wenn Sie ein Datenwissenschaftler sind, der für ein großes Unternehmen arbeiten möchte, müssen Sie mit Daten arbeiten, die in Größe und Struktur enorm sind. Aus diesem Grund müssen Sie wissen, wie Sie mit Methoden des maschinellen Lernens arbeiten. Dazu gehören verschiedene Elemente wie k-nächste Nachbarn, zufällige Wälder und Ensemblemethoden. All dies sind Begriffe, die unter Maschinell-Lernbegeisterten immer mehr in den Vordergrund rücken. Obwohl es viele Techniken gibt, die über R- oder Python-Bibliotheken implementiert werden, ist maschinelles Lernen gut, wenn auch nicht unbedingt erforderlich. Es ist wichtiger, die breiten Striche zu verstehen und sie in geeigneter Weise zu verwenden.

  • Ein guter Datenwissenschaftler beherrscht das Überfallen von Daten

Das Analysieren von Daten ist nicht so einfach wie es aussieht, und manchmal, wenn die Datenmenge sehr groß ist, kann es zu einem schwierigen und komplexen Prozess werden. Aus diesem Grund ist es äußerst wichtig und unerlässlich, dass Datenwissenschaftler wissen, wie sie mit Unvollkommenheiten in Daten umgehen können, zu denen unter anderem fehlende Werte, inkonsistente Zeichenfolgenformatierungen und Datumsformatierungen gehören. Dieses Problem des Umgangs mit Diskrepanzen bei Daten spielt eine wichtige Rolle in kleinen und mittleren Unternehmen oder in Fällen, in denen Daten eine sehr wichtige Rolle für die Funktionsweise des Unternehmens spielen. Das Know-how im Bereich Datenraub wird Datenwissenschaftlern dabei helfen, ihre Karriere auf erfolgreiche Weise zu erkunden und auszubauen.

  • Ein guter Datenwissenschaftler verfügt über umfassende Kenntnisse in den Bereichen Datenvisualisierung und Kommunikation

Visualisierungs- und Kommunikationsfähigkeiten sind einige der wichtigsten Fähigkeiten, die ein Data Scientist besitzen kann. Dies gilt insbesondere für neue Unternehmen, die gerade die Stärke und Leistungsfähigkeit von Big Data und seinen Anwendungen entdecken. Kommunikationsfähigkeiten sind äußerst wichtig, denn wenn ein Datenwissenschaftler seine Erkenntnisse und Einsichten nicht erklären kann, ist der gesamte Prozess erfolglos. Wenn Data Scientists die Vorteile von Big Data erfolgreich kommunizieren können, können sie Unternehmen bei der Verwirklichung ihrer Ziele unterstützen. In Bezug auf die Visualisierung ist es äußerst wichtig, dass Datenwissenschaftler mit Datenvisualisierungstools vertraut sind, zu denen unter anderem ggplot und d3.js gehören. Während Visualisierung wichtig ist, müssen sich Datenwissenschaftler auch der Prinzipien bewusst sein, die die Codierung von Daten und Kommunikationsinformationen regeln.

  • Gute Kenntnisse in Software-Engineering werden einem Dateningenieur zugute kommen

Ein Datenwissenschaftler, der sich der Technik bewusst ist, ist für das Wachstum eines kleinen Unternehmens von entscheidender Bedeutung. Dies liegt daran, dass sie für die Verarbeitung vieler Datenaufzeichnungen verantwortlich sind und letztendlich die Entwicklung starker und technologisch fortschrittlicher datengetriebener Produkte unterstützen werden.

  • Das Denken eines Datenwissenschaftlers ist äußerst wichtig

Alle Unternehmen wollen Personen einstellen, die in der Lage sind, Probleme und Herausforderungen erfolgreich zu lösen. Deshalb sollten sie in allen Situationen kreativ, analytisch und problemlösend sein. Durch das Stellen relevanter Fragen und das Finden relevanter Antworten können Datenwissenschaftler den Höhepunkt ihrer Karriere erreichen.

Die Rolle und die Pflichten eines Statistikers

Während sich die Aufgaben und Rollen von Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern in mehreren Fällen überschneiden, ist die Rolle eines Statistikers relativ unterschiedlich und einzigartig. Heute kann die Welt mit einem quantitativen Feld verglichen werden. Viele Branchen und Unternehmen sind auf Daten und Zahlen angewiesen, um verschiedene Aspekte ihres Wachstums und ihrer Entwicklung zu erfassen. Daten sind nicht mehr nur Zahlen, sondern Zahlen, die Informationen enthalten, die dynamisch interpretiert werden können. Diese Datennutzung hat wiederum zu einer Zunahme von Statistikern geführt, deren Fachwissen auf folgendem Gebiet liegt:

1. Erstellung vertrauenswürdiger Daten

2. Analyse von Daten, damit deren Bedeutung klarer wird

3. Rückschluss auf Daten, so dass daraus fundierte Schlussfolgerungen gezogen werden können

Statistiker werden in allen möglichen Branchen und Unternehmen benötigt. Zum Beispiel spielen sie eine wichtige Rolle für das Funktionieren von Unternehmen und Branchen. Es gibt vier Hauptbereiche in diesem Bereich, für die das Fachwissen eines Statistikers erforderlich ist, nämlich Herstellung, Marketing, Ingenieurwesen und statistische Datenverarbeitung. In der Fertigung unterstützen Statistiker Marken dabei, Produkte zu entwerfen, die den Erwartungen der Kunden entsprechen, eine gleichbleibende Qualität zu gewährleisten und auf lange Sicht ein kontinuierliches Wachstum und eine kontinuierliche Entwicklung sicherzustellen. Durch das Entwerfen neuer Produkte, die Durchführung von Fokusgruppen und das Sammeln von Kundenfeedback unterstützen Statistiker Unternehmen dabei, Verkäufe zu analysieren und zukünftige Trends vorherzusagen, wodurch eine bessere Erfüllung der Marketingziele sichergestellt wird.

Gute und effektive statistische Methoden helfen Ingenieuren, konsistente Produkte zu erstellen, Probleme zu erkennen, chemische und andere Abfälle zu minimieren und die Produktlebensdauer eines bestimmten Produkts vorherzusagen. Qualitätssicherung, Schulung, Dokumentation, Marketing und Vertrieb unter anderem. Statistiken spielen auch eine wichtige Rolle in Bereichen wie Gesundheit und Medizin, indem sie dazu beitragen, Krankheitsausbrüche zu überwachen und zu melden, Impfstoffe zu entwickeln, die Ausbreitung von Krankheiten zu verhindern und vieles mehr, um einen besseren Gesundheitsstandard für Menschen auf der ganzen Welt zu schaffen.

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Daten in jedem Bereich eine sehr wichtige Rolle spielen und dazu beitragen, das Leben für alle Sektoren einfacher und produktiver zu gestalten. Durch die Schaffung neuer Möglichkeiten und die Bewältigung globaler Herausforderungen in Bezug auf Energie, Umwelt und Entwicklung verfügt Big Data über ein immenses Potenzial, um der Welt zu helfen, neue Wachstums- und Entwicklungschancen zu entdecken.

Kategorie:

Große Daten