Τα δεδομένα είναι το νέο λάδι με πολλές πλευρές στην εξερεύνηση του. Από την εξαγωγή δεδομένων μέχρι την υποδομή του συστήματος που απαιτείται για να περιέχει αυτή τη ροή δεδομένων, η έννοια της οργάνωσης δεδομένων συνεχίζει να διευρύνεται. Για το λόγο αυτό, κάθε περίπλοκος ρόλος αναλύεται σε διαφορετικά πεδία.
Οι δύο νεότερες και πιο ενδιαφέρουσες σταδιοδρομίες σε αυτή τη θέση είναι η επιστήμη δεδομένων και η μηχανική δεδομένων, οι οποίες είναι εξαιρετικές για όσους μοιράζονται ενδιαφέρον για τη διαχείριση δεδομένων. Το δύσκολο κομμάτι είναι να επιλέξετε το καλύτερο για εσάς. Αυτό το άρθρο συγκρίνει και τις δύο σταδιοδρομίες στην τεχνολογία, επισημαίνοντας τις απαιτήσεις τους, ώστε να μπορείτε να πάρετε τη σωστή απόφαση.
Τι κάνει ένας επιστήμονας δεδομένων;
Ο πρώτος ρόλος ενός επιστήμονα δεδομένων είναι να κατανοήσει ένα επιχειρηματικό πρόβλημα. Μπορείτε να ερμηνεύσετε δεδομένα μόνο αφού κατανοήσετε το επιχειρηματικό πρόβλημα. Ένας επιστήμονας δεδομένων συλλέγει επίσης ακατέργαστα δεδομένα - δομημένα και μη - από διαφορετικές πηγές όπως διακομιστές ιστού, βάσεις δεδομένων και διαδικτυακά αποθετήρια.
Μετά από αυτό, ακολουθεί η προετοιμασία δεδομένων, η οποία περιλαμβάνει τον καθαρισμό των δεδομένων που έχετε συγκεντρώσει και τη μετατροπή τους σε χρήσιμα δεδομένα. Σε αυτό το στάδιο, θα αναζητήσετε ασυνεπείς τύπους δεδομένων, τύπους δεδομένων που λείπουν ή διπλότυπα και χαρακτηριστικά με ορθογραφικά λάθη.
Οι επιστήμονες δεδομένων πρέπει να αφαιρέσουν αυτά τα σφάλματα για να λάβουν μια ολοκληρωμένη στοίβα δεδομένων, γι' αυτό η προετοιμασία δεδομένων είναι ένα από τα πιο περίπλοκα μέρη του να είσαι επιστήμονας δεδομένων. Μόλις ολοκληρωθεί ο καθαρισμός των δεδομένων, ένας επιστήμονας δεδομένων θα τροποποιήσει και θα μετατρέψει το αποτέλεσμα σε αναγνώσιμα δεδομένα που οι ενδιαφερόμενοι μπορούν να ερμηνεύσουν χρησιμοποιώντας το καλύτερες μεθόδους οπτικοποίησης δεδομένων.
Θα χρησιμοποιούσατε επίσης μεθόδους διερευνητικής ανάλυσης δεδομένων για τη δημιουργία μοντέλων και αλγορίθμων που χρησιμοποιούνται στην εξόρυξη δεδομένων από μεγάλα καταστήματα δεδομένων. Μια διαδικασία που περιλαμβάνει τον καθορισμό και τη βελτίωση των καθαρισμένων δεδομένων και την επιλογή χαρακτηριστικών και μεταβλητών για εξόρυξη δεδομένων. Ορισμένες πτυχές της επιστήμης δεδομένων απαιτούν προγραμματισμό, επομένως θα πρέπει να είστε εξοικειωμένοι με τις βασικές γλώσσες προγραμματισμού.
Τι κάνει ένας μηχανικός δεδομένων;
Ο ρόλος ενός μηχανικού δεδομένων είναι αρκετά απλός. Ενώ ένας επιστήμονας δεδομένων είναι υπεύθυνος για τη μετατροπή των ακατέργαστων δεδομένων σε απλές και ευανάγνωστες μορφές, οι μηχανικοί δεδομένων είναι υπεύθυνοι για την κατασκευή συστημάτων που βοηθούν σε αυτές τις τροποποιήσεις.
Η δουλειά ενός μηχανικού δεδομένων είναι να παίρνει σύνθετα σύνολα δεδομένων από μια εφαρμογή ή ένα εργαλείο τρίτου μέρους και να τα επεξεργάζεται με τρόπο που να διευκολύνει την πρόσβαση και τη χρήση των αναλυτών δεδομένων και των επιστημόνων. Ως εκ τούτου, οι μηχανικοί δεδομένων επικεντρώνονται στην κατασκευή υποδομών συστημάτων που βοηθούν στην άντληση δεδομένων, καθιστώντας τα έτοιμα για χρήση από επιστήμονες δεδομένων.
Η εξαγωγή δεδομένων γίνεται συνήθως μέσω αγωγών δεδομένων που κατασκευάζονται από μηχανικούς δεδομένων. Ένας από τους τρόπους για να αντλήσετε δεδομένα είναι με χρησιμοποιώντας API (διεπαφή προγραμματισμού εφαρμογών). Ως μηχανικός δεδομένων, ο ρόλος σας είναι να γράψετε μια σειρά από κωδικούς που πραγματοποιούν μια κλήση API που αλληλεπιδρά με τον διακομιστή των πηγών από τις οποίες αντλούν τα δεδομένα.
Με αυτόν τον τρόπο, η συλλογή δεδομένων ξεκινά με ροή ροής ή διαδικασία δέσμης. Ως εκ τούτου, είναι ζωτικής σημασίας να κατανοήσουμε πολύπλοκες γλώσσες προγραμματισμού ως μηχανικός δεδομένων. Το επόμενο βήμα στη μηχανική δεδομένων είναι να μετατρέψετε τα δεδομένα ώστε να ταιριάζουν στην αποθήκευση δεδομένων σας.
Η κύρια διαφορά μεταξύ ενός επιστήμονα δεδομένων και ενός μηχανικού δεδομένων είναι ότι ο πρώτος σχεδιάζει το μοντέλο και αλγόριθμος ερμηνείας ακατέργαστων δεδομένων, ενώ ο τελευταίος διατηρεί και δημιουργεί ένα σύστημα συλλογής ακατέργαστων δεδομένα. Ένας μηχανικός δεδομένων δημιουργεί τη ραχοκοκαλιά και την υποδομή που χρησιμοποιούνται στην επιστήμη δεδομένων.
1. Εκπαίδευση
Ένας επιστήμονας δεδομένων χρειάζεται πτυχίο στην επιστήμη δεδομένων ή σε σχετικό τομέα για να ξεκινήσει την καριέρα του. Ωστόσο, οι περισσότεροι εργοδότες προτιμούν ένα άτομο με μεταπτυχιακό. Ένα μεταπτυχιακό μπορεί να σας βοηθήσει να ξεχωρίσετε.
Μπορεί επίσης να χρειαστεί να συμμετάσχετε σε ένα boot camp επιστήμης δεδομένων για να αποκτήσετε κάποιες γνώσεις και εμπειρία σε αυτόν τον τομέα. Ένας επιστήμονας δεδομένων χρειάζεται επίσης μια βαθιά κατανόηση της εξόρυξης δεδομένων, της υποδομής μεγάλων δεδομένων, των στατιστικών και των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης.
Από την άλλη πλευρά, ένας μηχανικός δεδομένων πρέπει να έχει ισχυρό υπόβαθρο στη μηχανική λογισμικού και άριστες αναλυτικές δεξιότητες από τη μελέτη εφαρμοσμένων μαθηματικών, φυσικής και στατιστικής. Για καλύτερη έκθεση, θα πρέπει επίσης να συμμετάσχετε σε προγράμματα πρακτικής άσκησης όπου μπορείτε να εξασκήσετε αυτά που έχετε μάθει.
Σε αντίθεση με το να γίνετε επιστήμονας δεδομένων, δεν χρειάζεστε μεταπτυχιακό στη μηχανική δεδομένων. Ένα πτυχίο είναι αρκετό, αλλά θα χρειαστεί να παρακολουθήσετε μαθήματα δομής δεδομένων, κωδικοποίησης και διαχείρισης βάσεων δεδομένων.
2. Δεξιότητες
Ένας επιστήμονας δεδομένων πρέπει να ακονίσει διαφορετικές δεξιότητες που είναι ιδιαίτερες στην επιστήμη δεδομένων. Μερικά από αυτά είναι η οπτικοποίηση δεδομένων, η διαμάχη δεδομένων, τα μαθηματικά και ο προγραμματισμός. Χρειάζεστε τεράστιες γνώσεις Python, JavaScript, SQL και Scala για προγραμματισμό. Θα τα χρειαστείτε για να δημιουργήσετε μοντέλα και αλγόριθμους.
Εν τω μεταξύ, ένας μηχανικός δεδομένων χρειάζεται δεξιότητες όπως ανάλυση δεδομένων, αποθήκες δεδομένων, βασική μηχανική μάθηση και γνώση λειτουργικών συστημάτων. Χρειάζονται επίσης μαλακές δεξιότητες όπως η επικοινωνία, η κριτική σκέψη και οι δεξιότητες συνεργασίας. Ένας μηχανικός δεδομένων πρέπει επίσης να είναι εξειδικευμένος σε γλώσσες προγραμματισμού όπως Java, Python, C και C++.
Τέλος, πρέπει να είναι μηχανικός δεδομένων εξοικειωμένοι με τα εργαλεία Python ETL και εργαλεία αγωγών δεδομένων όπως Fivetran, Talend Open Studio, και IBM DataStage. Αυτά τα εργαλεία ETL είναι πολύ απαραίτητα για την εξαγωγή δεδομένων από διάφορους ιστότοπους.
3. Μισθός
Σύμφωνα με Πράγματι, ο μέσος βασικός μισθός για έναν επιστήμονα δεδομένων είναι 97.678 $. Αυτό το εύρος μισθών μπορεί να φτάσει τα 188.972 $, συμπεριλαμβανομένων άλλων μπόνους μετρητών, μεριδίων κερδών, φιλοδωρημάτων ή προμηθειών.
Οι περισσότεροι εργοδότες στις ΗΠΑ προσφέρουν 401(k) παροχές χωρίς μετρητά εκτός από την προσφορά ασφάλισης, προγραμμάτων ευεξίας και αδειών εργασίας από το σπίτι. Ωστόσο, αυτά τα οφέλη εξαρτώνται από τον εργοδότη σας και το επίπεδο εμπειρίας σας.
Αντίθετα, οι μηχανικοί δεδομένων έχουν μέσο βασικό μισθό 112.680 $, σύμφωνα με Πράγματι, το οποίο μπορεί να φτάσει τα 218.627 $ ετησίως. Μπορούν επίσης να απολαμβάνουν προνόμια όπως έκπτωση εργαζομένων, ασφάλιση και παροχές χωρίς μετρητά όπως αντιστοίχιση 401(k) και 401(k). Αυτά τα οφέλη εξαρτώνται επίσης από τον εργοδότη, το επίπεδο εμπειρίας, τον εργασιακό ρόλο και τα προσόντα σας.
4. Εμπειρία
Μπορείτε να υποβάλετε αίτηση για ρόλους εισαγωγικού επιπέδου με τουλάχιστον ένα έτος εμπειρίας στην επιστήμη δεδομένων. Ωστόσο, θα χρειαστεί να έχετε αλλάξει από έναν σχετικό τομέα όπως η τεχνολογία πληροφοριών για να αποδώσετε καλά σε αυτούς τους ρόλους.
Αλλά αν ξεκινάτε από το μηδέν, η απόκτηση μεταπτυχιακού τίτλου και η απόκτηση σχετικής εμπειρίας ως επιστήμονας δεδομένων θα σας κέρδιζε καλύτερες θέσεις. Επομένως, για να γίνετε πλήρης επιστήμονας δεδομένων, θα χρειαστείτε περίπου 3-5 χρόνια ποιοτικής εμπειρίας σε ρόλους πρακτικής άσκησης και ως επιστήμονας δεδομένων αρχικού επιπέδου.
Ένας μηχανικός δεδομένων έχει επίσης τουλάχιστον ένα έτος εμπειρίας για να αποκτήσει έναν ρόλο εισαγωγικού επιπέδου μετά από πτυχίο πανεπιστημίου στη μηχανική δεδομένων. Ωστόσο, αυτοί οι ρόλοι είναι συνήθως σπάνιοι. Μπορείτε επίσης να μεταβείτε από έναν ρόλο που σχετίζεται με δεδομένα στη μηχανική δεδομένων. Αλλά θα χρειαστείτε 4-5 χρόνια σχετικής εμπειρίας για να βρείτε καλύτερες θέσεις εργασίας ως μηχανικός δεδομένων.
5. Ευκαιρίες καριέρας
Υπάρχουν πλούσιες ευκαιρίες σταδιοδρομίας για επιστήμονες δεδομένων με βάση την εμπειρία σας. Οι κορυφαίες εταιρείες όπως η Meta, η Ford Motor Company και η HP χρησιμοποιούν την τεχνογνωσία επιστημόνων δεδομένων. Θα βρουν επίσης ευκαιρίες στην υγεία, την ακαδημαϊκή κοινότητα, την ενημέρωση και την κυβέρνηση.
Ένας μηχανικός δεδομένων έχει επίσης ευκαιρίες σταδιοδρομίας που διευρύνονται ανάλογα με το επίπεδο εμπειρίας του. Εταιρείες όπως το Netflix, η Apple και η Capital χρειάζονται μηχανικούς δεδομένων για να βοηθήσουν τους επιστήμονες δεδομένων. Οι μηχανικοί δεδομένων εργάζονται σε μεγάλες εταιρείες και σε τομείς που σχετίζονται με τις επιχειρήσεις. Ταιριάζουν επίσης στον ακαδημαϊκό χώρο και τις πληροφορίες και την τεχνολογία. οπουδήποτε απαιτεί χειρισμό δεδομένων.
Επιλέγοντας τη σωστή διαδρομή καριέρας για εσάς
Και οι δύο καριέρες είναι πλούσιες και σταθερές. Παρέχουν μέγιστη έκθεση και σας επιτρέπουν να συνεργάζεστε με κορυφαίες εταιρείες. Ωστόσο, πρέπει να κάνετε την εργασία σας για να βρείτε την τέλεια καριέρα που σχετίζεται με δεδομένα. Θα βοηθούσε επίσης να καταγράψετε τα ενδιαφέροντά σας, ώστε να μπορείτε να επιλέξετε μια καριέρα που να έχει απήχηση στους στόχους σας.
