Наука о данных - не единственный вариант вашей карьеры.

Распределение вакансий, связанных с высокооплачиваемыми данными, в 2021 году

Мне жаль, что у меня не было ни копейки каждый раз, когда я слышал, как кто-то говорит, что хочет стать специалистом по данным.

Все, от специалиста по компьютерному программированию до выпускников машиностроения, хотят пробиться в отрасль науки о данных.

Это понятно, поскольку эта сфера обещает высокую зарплату и гибкий график работы.

Однако есть много других менее популярных вариантов карьеры в индустрии данных, которые очень хорошо оплачиваются. Некоторые из этих областей развиваются даже быстрее, чем наука о данных.

В этой статье я расскажу о различных вариантах карьеры в индустрии данных.

Инженер по данным

Инженер данных - это тот, кто строит конвейеры и подготавливает инфраструктуру данных для специалистов по данным и аналитиков.

Специализация в области инженерии данных - одна из самых быстрорастущих профессий в мире, и за последний год спрос на инженеров по обработке данных резко увеличился.

Компании среднего и крупного размера начинают нанимать больше инженеров по обработке данных, так как этим компаниям нужна среда для обработки больших объемов данных.

Роль инженера по данным всегда будет. Без надлежащего конвейера данных специалисты по обработке данных не могут выполнять запросы и создавать модели машинного обучения.

Инженеры по обработке данных - самая важная часть жизненного цикла науки о данных, поскольку без них было бы невозможно перейти к следующему этапу.

Подумайте обо всех данных, с которыми вы имели дело в прошлом - в виде файлов CSV, таблиц Excel или баз данных MySQL. Возможно, вы создали визуализации, построили модели или выполнили некоторый анализ этих данных.

А теперь представьте себе масштабирование. Представьте себе, что вы имеете дело со ста миллионами строк пользовательских данных, все из которых связаны друг с другом. Эти данные необходимо обновлять каждый раз, когда пользователь выполняет новое действие.

Это то, что делает инженер по данным.

Инженер данных создает конвейер, который может собирать, очищать и преобразовывать эти данные каждый раз, когда они поступают. И им нужно делать это наиболее эффективным и структурированным способом, чтобы облегчить извлечение данных для ученых и аналитиков. как требуется.

Ежедневная задача инженера по обработке данных высокотехнологична. Чтобы стать инженером по данным, вам необходимо обладать хорошими навыками программирования и знаниями баз данных. Вам потребуется некоторое знание структур данных и понимание основ распределенных систем.

Аналитик данных

Аналитик данных манипулирует данными, чтобы получить информацию, которая создает ценность для бизнеса. Аналитики данных часто путают с аналитиками данных, поскольку их рабочие процессы сильно пересекаются, но между ними есть одно главное различие.

Аналитик данных не создает модели машинного обучения и не занимается прогнозным моделированием.

Например, если вы были аналитиком данных в Zara и хотели получить представление о клиентах H&M, вы можете извлечь данные из социальных сетей H&M и страниц отзывов клиентов.

Затем вы можете выполнить анализ, чтобы понять тип демографических групп, которые обычно делают покупки в H&M, общие настроения общественности в отношении бренда и их маркетинговую стратегию.

Обычно это делается с помощью некоторых инструментов программирования и визуализации, поэтому аналитик данных должен знать, как писать код хотя бы на одном языке, и должен знать, как использовать такие инструменты, как Tableau.

Аналитику данных не нужно знать машинное обучение или прогнозное моделирование.

Специалист по данным

Если вы читаете эту статью, вы, вероятно, уже знаете, чем занимается аналитик данных. Скорее всего, вы начинающий специалист по данным, пытающийся оценить возможности своей карьеры в отрасли.

Специалист по анализу данных делает все, что делает аналитик - он извлекает и очищает данные, предварительно обрабатывает их, создает визуализации и пытается получить информацию для создания ценности для бизнеса.

Единственная разница в том, что они также выполняют прогнозное моделирование. Они создают модели машинного обучения.

Вернемся к примеру анализа H&M. Специалист по анализу данных сделает все, что упомянуто выше, чтобы получить представление о конкурентах. Затем они также построят модель, прогнозирующую пользователей, которые, скорее всего, перестанут покупать у H&M и переключатся на другой бренд.

Многие компании нанимают одного и того же человека на роль специалиста по данным и аналитика данных.

Чтобы стать специалистом по обработке данных, вам необходимо иметь навыки программирования и визуализации, статистические знания и умение строить прогнозные модели.

Инженер по машинному обучению

Инженер по машинному обучению - это человек, который развертывает модели машинного обучения. Этот человек запускает модели, построенные специалистами по данным.

Вы когда-нибудь создавали систему рекомендаций по музыке?

Имея набор данных с уникальными идентификаторами пользователей, вам необходимо определить исполнителей и музыку, которые следует рекомендовать каждому человеку.

Это похоже на задачу, которую легко может решить специалист по данным.

Однако представьте, что вы развертываете подобную модель в приложении для потоковой передачи музыки, таком как Spotify.

Здесь все усложняется.

У Spotify миллионы пользователей. Что происходит каждый раз, когда в приложении регистрируются новые пользователи? Каждый раз, когда кто-то нажимает на новую песню или исполнителя, чтобы послушать?

Модель машинного обучения должна немедленно обрабатывать все эти новые данные и давать рекомендации для каждого пользователя.

Модели, построенные специалистами по данным, должны быть доступны конечному пользователю. Эти модели необходимо развернуть, чтобы они могли обрабатывать пользовательские данные в режиме реального времени и делать прогнозы.

Этим занимается инженер по машинному обучению. Они масштабируют модели машинного обучения и запускают их в производство, обеспечивая доступ к моделям для большого числа пользователей.

Чтобы стать инженером по машинному обучению, вам необходимо иметь сильные навыки программирования и разработки программного обеспечения. Вам также необходимо иметь базовое представление о фреймворках машинного обучения.

Заключение

На данный момент наука о данных может быть самой разрекламированной карьерой, связанной с данными, но, безусловно, не единственной.

Индустрия данных будет только расти. Ежедневно генерируется более 1,14 триллиона МБ данных.

По мере роста отрасли будет расти и спрос на профессии, связанные с данными.

Чтобы использовать эти данные, отрасли нужно гораздо больше, чем просто навыки работы с данными. Инженеры по обработке данных, аналитики и инженеры по машинному обучению необходимы для любого успешного проекта в области науки о данных.

Этот рассказ изначально был опубликован здесь.