В последний год наука о данных стала неотъемлемой частью повседневных операций. Наука о данных используется в продуктах, маркетинге, проектировании и продажах для принятия важных решений. Сенсационные заявления о том, что «специалист по данным» - самая сексуальная работа, резко взлетели на популярность этой занудной должности.
В результате мы видим, как люди высвечивают свое название должности и некоторые стремятся им стать. Глядя на их квалификацию, образование, опыт, способности и отношение, очевидно, что все они не попадают в одну категорию. Так почему они используют одно и то же название должности независимо от различий?
Это может быть связано с тем, что специалистов по обработке данных можно разделить на две категории:
- Наука о данных, ориентированная на продукт.
- Стиль бизнес-аналитики в области науки о данных.
В каждой категории примерно от 4 до 5 групп.
сколько зарезервированных слов в Java
В отчете O’Reilly Strata «Анализируя анализаторы» специалисты по данным классифицируются на основе анализа данных, ориентированного на продукты, следующим образом.
Наука о данных, ориентированная на продукт
- Исследователь данных
Специалисты этой категории происходят из академического мира и имеют обширный опыт в области статистики, физических или социальных наук. Этот тип специалистов по обработке данных часто имеет докторскую степень, но не имеет достаточных навыков в области машинного обучения, программирования или бизнеса.
- Разработчик данных
Эти ребята, как правило, концентрируются на технических вопросах, связанных с обработкой данных. Они сильны в программировании и машинном обучении, но слабы в бизнесе и статистике.
- Креативы данных
Это ребята, которые делают что-то новаторское из гор данных. Они хорошо разбираются в машинном обучении, больших данных, программировании и других навыках для обработки больших объемов данных.
- Data Business people
Они представляют бизнес-сторону и несут ответственность за принятие жизненно важных бизнес-решений с помощью методов анализа данных. Они представляют собой эклектичное сочетание делового и технического мастерства.
Наука о данных на основе бизнес-аналитики
- Специалисты по количественным исследовательским данным
Специалисты по количественным исследованиям в области данных склонны иметь докторскую степень и использовать теорию для понимания поведения. Объединив теорию и исследовательские работы, эти специалисты по данным улучшают продукты.
- Специалисты по оперативным данным
Специалисты по операционным данным часто работают в отделах финансов, продаж или операций в организации. Его роль заключается в анализе производительности, реакции и поведения процесса, чтобы улучшить стратегию и эффективность организации.
- Специалисты по продуктам
Специалисты по данным о продуктах подходят для управления продуктами или разработки. Их работа - просеивать журналы и инструменты анализа, чтобы понять, как пользователи используют продукт, и использовать эти знания для точной настройки продукта.
как объявить динамический массив в Java
- Специалисты по маркетинговым данным
Специалисты по маркетингу данных сосредотачиваются на базе пользователей, оценивают производительность и работают над повышением эффективности, во многом как обычный маркетолог.
- Исследователи данных
Специалисты по анализу данных создают идеи на основе набора данных. Стартапы редко нанимают ученых-исследователей, потому что результат не привязан к прибыли. Но более крупные компании, аналитические центры и финансовые учреждения делают это.
Эта классификация показывает, что любую группу людей можно отнести к любой из категорий. Правильный тип специалиста по данным может быть выбран в зависимости от требований организации.
Прежде чем выбрать тип специалиста по данным, которым вы хотите стать, подумайте о необходимых навыках или навыках, которыми вы уже обладаете, чтобы двигаться в нужном направлении.
Так кем же ты будешь ?? Программист, статистик, маркетолог, бизнес-руководитель или мастер на все руки ??
Эдурека имеет специально подобранный который поможет вам получить опыт в алгоритмах машинного обучения, таких как кластеризация K-средних, деревья решений, случайный лес, наивный байесовский анализ. Вы познакомитесь с концепциями статистики, временных рядов, интеллектуального анализа текста, а также познакомитесь с глубоким обучением. Новые партии для этого курса скоро начнутся !!