Data Scientist vs Data Engineer, Fərq nədir?

Məlumat Alimləri və Məlumat Mühəndisləri yeni iş yerləri ola bilər, ancaq əsas iş rolları bir müddətdir. Ənənəvi olaraq, məlumatları təhlil edən hər kəsə “məlumat analitiki” deyilir və məlumatların təhlilini dəstəkləmək üçün arxa platforma yaratan hər kəs “Business Intelligence (BI) Developer” olardı.

Böyük məlumatların ortaya çıxması ilə yeni rollar korporasiyalarda və tədqiqat mərkəzlərində yaranmağa başladı - Məlumat Alimləri və Məlumat Mühəndisləri.

Burada Məlumat Təhlili, BI Geliştiricisi, Məlumat Elmi və Məlumat Mühəndisinin rollarına xülasə var.

Məlumat analitiki

Məlumat analitikləri, təşkilatlarında məlumatları soruşa və emal edə bilən, hesabat verə bilən, məlumatları ümumiləşdirən və görüntüləyə bilən təcrübəli məlumat mütəxəssisləridir. Bir problemi həll etmək üçün mövcud vasitə və metodları necə istifadə edəcəyinizi yaxşı bilirlər və şirkətin müxtəlif yerlərindən olan insanlar ad-hoc hesabatları və cədvəlləri ilə xüsusi sualları anlamağa kömək edirlər.

Bununla birlikdə, böyük məlumatların təhlili ilə məşğul olmaları gözlənilmir və ümumiyyətlə spesifik problemlər üçün yeni alqoritmlər hazırlamaq üçün riyazi və ya tədqiqat bazalarına sahib olmaları gözlənilmir.

Bacarıqlar və alətlər: Məlumat analitikləri bəzi əsas bacarıqlar barədə əsas məlumatlara sahib olmalıdırlar: statistika, məlumatların yayılması, məlumatların vizuallaşdırılması, tədqiqat məlumatlarının təhlili, Microsoft Excel, SPSS, SPSS Modeler, SAS, SAS Miner, SQL, Microsoft Access, Tableau, SSAS .

Business Intelligence Yaradıcıları

Business Intelligence Yaradıcıları hesabat ehtiyaclarını başa düşmək üçün daxili maraqlı tərəflərlə daha yaxından qarşılıqlı əlaqə quran və sonra şirkət üçün tələblər, dizayn və BI və hesabat həllərini hazırlamaq üçün məlumat mütəxəssisləridir. Yeni və mövcud məlumat anbarlarını, ETL paketlərini, kubları, tablosunu və analitik hesabatları tərtib etməli, inkişaf etdirməli və dəstəkləməlidirlər.

Bundan əlavə, həm əlaqəli, həm də çoxölçülü məlumat bazaları ilə işləyirlər və müxtəlif mənbələrdən məlumatları birləşdirmək üçün böyük SQL inkişaf bacarıqlarına sahib olmalıdırlar. Bütün bu bacarıqları müəssisə daxilində özünə xidmət ehtiyaclarını ödəmək üçün istifadə edirlər. BI Tərtibatçılarının adətən məlumatların təhlili aparması gözlənilmir.

Bacarıqlar və alətlər: ETL, inkişaf edən hesabatlar, OLAP, kublar, veb kəşfiyyatı, iş obyektlərinin dizaynı, tablo, tablo alətləri, SQL, SSAS, SSIS.

Məlumat Mühəndisi

Məlumat Mühəndisləri Məlumat Elmləri tərəfindən təhlil ediləcək "böyük məlumat" infrastrukturunu hazırlayan məlumat mütəxəssisləridir. Onlar müxtəlif mənbələrdən məlumatları tərtib edən, quran, birləşdirən və böyük məlumatları idarə edən proqram mühəndisləridir. Sonra, bu barədə mürəkkəb sorğular yazırlar, asanlıqla əldə edildiyini, rəvan işlədiyini və məqsədləri şirkətlərinin böyük məlumat ekosisteminin fəaliyyətini optimallaşdırmaqdır.

Bundan əlavə, bəzi böyük ETL (Çıxarış, Dəyişdirmə və Yükləmə) sistemini böyük verilənlər məcrasının üstünə qoyub məlumat alimləri tərəfindən hesabat və ya analiz üçün istifadə edilə bilən böyük məlumat anbarları yarada bilərlər. Bundan əlavə, Məlumat Mühəndisləri dizayn və memarlığa daha çox diqqət ayırdıqları üçün ümumiyyətlə hər hansı bir maşın öyrənməsi və ya böyük məlumatlar üçün analitik bilməsi gözlənilmir.

Bacarıq və alətlər: Hadoop, MapReduce, Hive, Donuz, MySQL, MongoDB, Cassandra, Məlumat axını, NoSQL, SQL, proqramlaşdırma.

Məlumat alimi

Məlumat alimi 21-ci əsrin kimyagəridir: xam məlumatları təmizlənmiş anlayışlara çevirə bilən birisi. Məlumat alimləri kritik iş problemlərinin həllində statistika, maşın öyrənmə və analitik yanaşmalar tətbiq edirlər. Onların əsas funksiyası təşkilatlara böyük məlumatların həcmini dəyərli və təsirli anlayışlara çevirməkdə kömək etməkdir.

Həqiqətən, məlumat elmi mütləq yeni bir sahə deyil, lakin bu, maşın təhsili və kompüter elmləri ilə idarə olunan və avtomatlaşdırılan inkişaf etmiş bir məlumat təhlili hesab edilə bilər. Başqa sözlə, "məlumat analitikləri" ilə müqayisədə məlumatların analitik bacarıqlarına əlavə olaraq, məlumat alimlərinin güclü proqramlaşdırma bacarıqlarına, yeni alqoritmlər tərtib etmək, böyük məlumatları idarə etmək, domen biliklərinə dair bəzi təcrübələrə sahib olacağı gözlənilir.

Üstəlik, Məlumat Elm adamlarının araşdırmalarının nəticələrini vizual üsullarla, məlumat elmləri tətbiqetmələri qurmaqla və ya məlumatların (iş) problemlərinin həlli ilə bağlı maraqlı hekayələri izah etməklə izah etmələri gözlənilir.

Məlumat aliminin problem həll etmə bacarıqları, statistik modellər qurmaq və ya məlumatlardakı nümunələri aşkar etmək üçün ənənəvi və yeni məlumat analizi metodlarını başa düşməyi tələb edir. Məsələn, bir tövsiyə motoru yaratmaq, birjanı proqnozlaşdırmaq, oxşarlıqlarına görə xəstələrə diaqnoz qoymaq və ya saxta əməliyyatların nümunələrini tapmaq.

Məlumat Elm adamları bəzən nəzərə müəyyən bir iş problemi olmadan böyük məlumatlar təqdim edilə bilər. Bu vəziyyətdə, məlumatlı elm adamının məlumatları araşdırması, düzgün suallar tapması və maraqlı nəticələr verməsi gözlənilir. Bu çətindir, çünki məlumatları təhlil etmək üçün güclü Məlumat Elm adamları maşın öyrənməsində, məlumatların çıxarılmasında, statistikada və böyük məlumat infrastrukturlarında müxtəlif texnikalar haqqında çox geniş məlumata sahib olmalıdırlar.

Müxtəlif ölçülü və formalı müxtəlif məlumat dəstləri ilə işləmək təcrübəsinə sahib olmalı və alqoritmlərini böyük ölçülü məlumatların üzərində effektiv və səmərəli işləyə bilməlidirlər ki, bu da adətən bütün ən yeni texnologiyalarla yenilənmək deməkdir. Buna görə kompüter elmləri əsaslarını və proqramlaşdırmanı, o cümlədən dillər və verilənlər bazası (böyük / kiçik) texnologiyaları ilə təcrübə bilmək vacibdir.

Bacarıqlar və alətlər: Python, R, Scala, Apache Spark, Hadoop, məlumatların yaradılması alətləri və alqoritmləri, maşın öyrənməsi, statistika.

MUORO - Məlumat və Təhlil Genius muoro.io