Podaci su nova nafta s mnogo strana istraživanja. Od ekstrakcije podataka do infrastrukture sustava potrebne za zadržavanje tog protoka podataka, koncept organizacije podataka nastavlja se širiti. Zbog toga je svaka komplicirana uloga podijeljena na različita polja.
Dvije najnovije i najzanimljivije karijere u ovoj niši su znanost o podacima i inženjerstvo podataka, koje su izvrsne za one koji dijele interes za rukovanje podacima. Zamršen dio je odabrati ono što vam najviše odgovara. Ovaj članak uspoređuje obje karijere u tehnologiji, ističući njihove zahtjeve, tako da možete donijeti pravu odluku.
Što radi Data Scientist?
Prva uloga podatkovnog znanstvenika je razumjeti poslovni problem. Podatke možete interpretirati tek nakon što razumijete poslovni problem. Znanstvenik za podatke također prikuplja neobrađene podatke - strukturirane i nestrukturirane - iz različitih izvora kao što su web poslužitelji, baze podataka i mrežna spremišta.
Nakon toga slijedi priprema podataka koja uključuje čišćenje podataka koje ste prikupili i njihovu transformaciju u korisne podatke. U ovoj fazi ćete tražiti nedosljedne tipove podataka, nedostajuće ili duplicirane tipove podataka i pogrešno napisane atribute.
Znanstvenici koji se bave podacima moraju ukloniti te pogreške kako bi dobili sveobuhvatnu hrpu podataka, zbog čega je priprema podataka jedan od najsloženijih dijelova rada znanstvenika za podatke. Nakon što se završi čišćenje podataka, podatkovni znanstvenik modificirat će i transformirati ishod u čitljive podatke koje zainteresirane strane mogu protumačiti pomoću najbolje metode vizualizacije podataka.
Također biste koristili istraživačke metode analize podataka za stvaranje modela i algoritama koji se koriste u rudarenju podataka iz velikih skladišta podataka. Proces koji uključuje definiranje i pročišćavanje očišćenih podataka te odabir značajki i varijabli za rudarenje podataka. Neki aspekti znanosti o podacima zahtijevaju programiranje, pa ćete morati biti upoznati s osnovnim programskim jezicima.
Što radi podatkovni inženjer?
Uloga inženjera podataka prilično je jednostavna. Dok je podatkovni znanstvenik odgovoran za pretvaranje sirovih podataka u jednostavne i čitljive oblike, podatkovni inženjeri odgovorni su za izgradnju sustava koji pomažu u tim izmjenama.
Posao inženjera podataka je uzeti složene skupove podataka iz aplikacije ili alata treće strane i obraditi ih na način koji analitičarima podataka i znanstvenicima olakšava pristup i korištenje. Stoga se podatkovni inženjeri usredotočuju na izgradnju sistemskih infrastruktura koje pomažu pri izvlačenju podataka, čineći ih spremnima za korištenje podatkovnih znanstvenika.
Ekstrakcija podataka obično se vrši kroz podatkovne kanale koje su izgradili podatkovni inženjeri. Jedan od načina izvlačenja podataka je putem koristeći API (sučelje za programiranje aplikacija). Kao podatkovni inženjer, vaša je uloga napisati niz kodova koji upućuju API poziv koji je u interakciji s poslužiteljem izvora iz kojeg povlače podatke.
Na ovaj način prikupljanje podataka počinje u strujanju ili skupnom procesu. Stoga je ključno razumjeti složene programske jezike kao inženjer podataka. Sljedeći korak u podatkovnom inženjerstvu je transformacija podataka kako bi odgovarali vašoj pohrani podataka.
Glavna razlika između podatkovnog znanstvenika i podatkovnog inženjera je u tome što prvi dizajnira model i algoritam za interpretaciju sirovih podataka, dok potonji održava i stvara sustav za prikupljanje sirovih podataka podaci. Inženjer podataka gradi okosnicu i infrastrukturu koja se koristi u znanosti o podacima.
1. Obrazovanje
Podatkovni znanstvenik treba diplomu prvostupnika iz podatkovne znanosti ili srodnog područja kako bi započeo svoju karijeru. Međutim, većina poslodavaca preferira osobu s magisterijem. Diploma vam može pomoći da se istaknete.
Možda ćete se također morati pridružiti kampu za obuku podataka o znanosti kako biste stekli malo znanja i iskustva u ovom području. Podatkovni znanstvenik također treba duboko razumijevanje rudarenja podataka, velike podatkovne infrastrukture, statistike i algoritama strojnog učenja.
S druge strane, podatkovni inženjer mora imati snažno iskustvo u softverskom inženjerstvu i izvrsne analitičke vještine iz proučavanja primijenjene matematike, fizike i statistike. Za bolju izloženost trebali biste se pridružiti i programima stažiranja u kojima možete vježbati ono što ste naučili.
Za razliku od toga da postanete podatkovni znanstvenik, ne trebate imati magisterij iz podatkovnog inženjerstva. Dovoljna je diploma prvostupnika, ali morat ćete pohađati tečajeve o strukturi podataka, kodiranju i upravljanju bazom podataka.
2. Vještine
Znanstvenik za podatke treba usavršiti različite vještine svojstvene znanosti o podacima. Neki od njih su vizualizacija podataka, razmjena podataka, matematika i programiranje. Za programiranje vam je potrebno veliko znanje Pythona, JavaScripta, SQL-a i Scale. Trebat će vam za izradu modela i algoritama.
U međuvremenu, podatkovni inženjer treba vještine poput analize podataka, skladišta podataka, osnovnog strojnog učenja i znanja o operativnim sustavima. Također im trebaju meke vještine poput komunikacije, kritičkog razmišljanja i vještina suradnje. Inženjer podataka također mora biti vješt u programskim jezicima kao što su Java, Python, C i C++.
Konačno, podatkovni inženjer mora biti poznavanje Python ETL alata i alate za prijenos podataka poput Fivetran, Otvoreni studio Talend, i IBM DataStage. Ovi ETL alati su prijeko potrebni za izdvajanje podataka s raznih stranica.
3. Plaća
Prema Doista, prosječna osnovna plaća za podatkovnog znanstvenika je 97.678 USD. Ovaj raspon plaća može doseći čak 188.972 dolara, uključujući druge novčane bonuse, udjele u dobiti, napojnice ili provizije.
Većina poslodavaca u SAD-u nudi 401 (k) bezgotovinske beneficije uz ponudu osiguranja, wellness programa i dopuštenja za rad od kuće. Međutim, ove pogodnosti ovise o vašem poslodavcu i vašoj razini iskustva.
S druge strane, podatkovni inženjeri imaju prosječnu osnovnu plaću od 112.680 USD, prema podacima Doista, što može doseći čak 218.627 dolara godišnje. Također mogu uživati u privilegijama poput popusta za zaposlenike, osiguranja i nenovčanih beneficija kao što su 401(k) i 401(k). Ove pogodnosti također ovise o vašem poslodavcu, razini iskustva, radnoj ulozi i kvalifikacijama.
4. Iskustvo
Možete se prijaviti za početne uloge s najmanje godinu dana iskustva u znanosti o podacima. Međutim, morat ćete se prebaciti iz srodnog područja kao što je informacijska tehnologija da biste se dobro ponašali u tim ulogama.
Ali ako počinjete od nule, stjecanjem magisterija i relevantnim iskustvom kao podatkovni znanstvenik zaradit ćete bolje pozicije. Stoga, da biste postali punopravni podatkovni znanstvenik, trebat će vam oko 3-5 godina kvalitetnog iskustva u stažiranju i kao početni podatkovni znanstvenik.
Podatkovni inženjer također ima najmanje godinu dana iskustva da bi dobio početnu ulogu nakon diplome prvostupnika podatkovnog inženjerstva. Međutim, te su uloge obično rijetke. Također se možete prebaciti s uloge povezane s podacima na podatkovni inženjering. Ali trebat će vam 4-5 godina relevantnog iskustva da dobijete bolje poslove inženjera podataka.
5. Mogućnosti karijere
Postoje bogate mogućnosti za karijeru za podatkovne znanstvenike na temelju vašeg iskustva. Najbolje ocijenjene tvrtke kao što su Meta, Ford Motor Company i HP zapošljavaju stručnost podatkovnih znanstvenika. Također će pronaći prilike u zdravstvu, akademskoj zajednici, informacijama i vladi.
Inženjer podataka također ima prilike za karijeru koje se proširuju u skladu s njihovom razinom iskustva. Tvrtke poput Netflixa, Applea i Capitala trebaju podatkovne inženjere koji će pomagati podatkovnim znanstvenicima. Inženjeri podataka rade u velikim tvrtkama iu područjima povezanim s poslovanjem. Također se uklapaju u akademsku zajednicu i informacijsku i tehnologiju; bilo gdje gdje je potrebno rukovanje podacima.
Odabir pravog puta karijere za vas
Obje su karijere bogate i solidne. Omogućuju maksimalnu izloženost i omogućuju vam rad s tvrtkama s najboljim ocjenama. Međutim, morate napraviti domaću zadaću kako biste pronašli savršenu karijeru vezanu uz podatke. Također bi vam pomoglo da zapišete svoje interese kako biste mogli odabrati karijeru koja odgovara vašim ciljevima.
