डेटा साइंटिस्ट v डेटा इंजीनियर, क्या अंतर है?

डेटा विशेषज्ञ और डेटा इंजीनियर नए जॉब टाइटल हो सकते हैं, लेकिन कुछ समय के लिए मुख्य जॉब भूमिकाएँ रही हैं। परंपरागत रूप से, जो कोई भी डेटा का विश्लेषण करता है, उसे "डेटा विश्लेषक" कहा जाता है और वह "बिजनेस इंटेलिजेंस (BI) डेवलपर" बन जाता है, जो डेटा एनालिटिक्स का समर्थन करने के लिए एक बैकेंड प्लेटफॉर्म बनाता है।

बड़े डेटा के आगमन के साथ, निगमों और अनुसंधान केंद्रों में नया डेटा उभरा है - डेटा वैज्ञानिक और डेटा इंजीनियर।

यहां डेटा विश्लेषक, बीआई प्रोग्रामर, डेटा विशेषज्ञ और डेटा इंजीनियर की भूमिका का संक्षिप्त विवरण दिया गया है।

डेटा विश्लेषक

डेटा विश्लेषकों को अपने संगठन में डेटा को क्वेरी और प्रोसेस करने, डेटा को सारांशित करने और कल्पना करने की क्षमता के साथ अनुभवी पेशेवर हैं। वे जानते हैं कि समस्याओं को हल करने के लिए मौजूदा उपकरणों और तकनीकों का उपयोग कैसे करें, और कंपनी भर के लोगों को तदर्थ रिपोर्टों और अनुसूचियों का उपयोग करके विशिष्ट प्रश्नों को समझने में मदद करें।

हालांकि, उन्हें बड़े डेटा एनालिटिक्स से निपटने की उम्मीद नहीं है, और आमतौर पर विशिष्ट समस्याओं के लिए नए एल्गोरिदम विकसित करने के लिए गणितीय या अनुसंधान डेटा होने की उम्मीद नहीं है।

कौशल और उपकरण: डेटा विश्लेषकों को कुछ बुनियादी कौशलों का बुनियादी ज्ञान होना चाहिए: सांख्यिकी, डेटा संग्रह, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा खोज, Microsoft Excel, SPSS, SPSS मॉडलर, SAS, SAS खान, एसक्यूएल, माइक्रोसॉफ्ट एक्सेस, झांकी, SSAS।

बिजनेस इंटेलिजेंस डेवलपर्स

बिजनेस इंटेलिजेंस मैन्युफैक्चरर्स डेटा प्रोफेशनल्स होते हैं जिनके पास रिपोर्टिंग आवश्यकताओं को समझने और फिर आवश्यकताओं को एकत्र करने, BI और कंपनी रिपोर्टिंग समाधान बनाने के लिए आंतरिक हितधारकों के साथ घनिष्ठ संबंध होते हैं। उन्हें नए और मौजूदा डेटाबेस, ईटीएल पैकेज, क्यूब्स, डैशबोर्ड और एनालिटिक्स रिपोर्ट को डिजाइन, विकसित और रखरखाव करना चाहिए।

इसके अलावा, वे क्रॉस-और बहुआयामी डेटाबेस के साथ काम करते हैं और विभिन्न स्रोतों से डेटा को एकीकृत करने के लिए SQL विकसित करने में व्यापक कौशल होना चाहिए। वे उद्यम के स्व-सेवा की जरूरतों को पूरा करने के लिए इन सभी कौशलों का उपयोग करते हैं। आमतौर पर एक BI निर्माता से डेटा विश्लेषण करने की उम्मीद नहीं की जाती है।

कौशल और उपकरण: ETL, रिपोर्ट प्रोसेसिंग, OLAP, क्यूब्स, वेब इंटेलिजेंस, बिजनेस ऑब्जेक्ट डिज़ाइन, झांकी, डैशबोर्ड टूल, SQL, SSAS, SSIS।

सूचना अभियंता

डेटा इंजीनियर डेटा विशेषज्ञ होते हैं जो "बड़ा डेटा" इन्फ्रास्ट्रक्चर तैयार करते हैं जिसका डेटा विशेषज्ञों द्वारा विश्लेषण किया जाता है। वे सॉफ्टवेयर इंजीनियर हैं जो विभिन्न स्रोतों से बड़े डेटा को डिज़ाइन, निर्माण, एकीकृत और प्रबंधित करते हैं। फिर वे जटिल प्रश्न लिखते हैं, सुनिश्चित करें कि वे उपयोग करना आसान है, सुचारू रूप से काम करते हैं, और उनका लक्ष्य कंपनी के बड़े डेटा पारिस्थितिकी तंत्र के प्रदर्शन का अनुकूलन करना है।

वे बड़े डेटासेट पर कुछ ईटीएल (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफ़ॉर्म और लोड) प्रोग्राम भी चला सकते हैं और बड़े डेटाबेस बना सकते हैं जिनका उपयोग डेटा वैज्ञानिकों द्वारा रिपोर्टिंग या विश्लेषण के लिए किया जा सकता है। । इसके अलावा, क्योंकि डेटा इंजीनियर डिज़ाइन और आर्किटेक्चर पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं, वे आमतौर पर बड़े डेटा के लिए किसी भी मशीन सीखने या विश्लेषण को जानने की उम्मीद नहीं करते हैं।

कौशल और उपकरण: Hadoop, MapReduce, Hive, Pig, MySQL, MongoDB, Cassandra, Data Flow, NoSQL, SQL, Programming।

डेटा वैज्ञानिक

डेटा साइंटिस्ट 21 वीं सदी की कीमियागर: कोई है जो कच्चे डेटा को परिष्कृत अवधारणाओं में बदल देता है। डेटा वैज्ञानिक सांख्यिकी, मशीन सीखने और व्यापार में महत्वपूर्ण समस्याओं को हल करने के लिए विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं। उनका मुख्य कार्य बड़े डेटा के बड़े संस्करणों को मूल्यवान और प्रभावी अंतर्दृष्टि में बदलने में संगठनों की मदद करना है।

वास्तव में, डेटा विज्ञान पूरी तरह से नई दिशा नहीं है, लेकिन इसे मशीन विश्लेषण के उन्नत स्तर के रूप में देखा जा सकता है जिसे मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विज्ञान द्वारा नियंत्रित और स्वचालित किया जाता है। दूसरे शब्दों में, डेटा विश्लेषकों के पास डेटा विश्लेषकों की तुलना में मजबूत प्रोग्रामिंग कौशल, नए एल्गोरिदम, बड़े डेटा प्रोसेसिंग और डोमेन ज्ञान, डेटा एनालिटिक्स के अलावा है। अपेक्षित है।

इसके अलावा, डेटा वैज्ञानिकों से व्याख्या करने और उनके निष्कर्षों को स्वतंत्र रूप से साझा करने की अपेक्षा की जाती है कि वे दिलचस्प कहानियों के साथ कैसे कल्पना करें, डेटा एप्लिकेशन बनाएं या अपने डेटा (व्यवसाय) की समस्याओं को हल करें।

डेटा वैज्ञानिक समस्या को सुलझाने के कौशल को सांख्यिकीय मॉडल बनाने या डेटा में पैटर्न की पहचान करने के लिए पारंपरिक और नए डेटा विश्लेषण तकनीकों दोनों की समझ की आवश्यकता होती है। उदाहरणों में एक रेफरल प्रणाली, शेयर बाजार की भविष्यवाणी, रोगी-आधारित निदान या नकली लेनदेन का पता लगाना शामिल है।

जब कभी कोई व्यावसायिक समस्या न हो तो बड़े पैमाने पर वैज्ञानिकों को डेटा प्रदान किया जा सकता है। इस मामले में, एक जिज्ञासु डेटा साइंटिस्ट से अपेक्षा की जाती है कि वह जानकारी का अध्ययन करे, आपके द्वारा आवश्यक प्रश्नों को खोजे और दिलचस्प निष्कर्ष प्रदान करे! यह मुश्किल है, क्योंकि मजबूत डेटा-एनालिटिक्स विशेषज्ञ डेटा एनालिटिक्स, डेटा संग्रह, आंकड़े और बड़े डेटा बुनियादी ढांचे में विभिन्न तरीकों के बारे में बहुत भावुक हैं। बहुत ज्ञान होना चाहिए।

उनके पास विभिन्न आकारों और आकारों के अलग-अलग डेटासेट के साथ काम करने का अनुभव होना चाहिए और बड़े पैमाने पर डेटा के लिए उनके एल्गोरिदम का प्रभावी ढंग से और कुशलतापूर्वक उपयोग करना चाहिए, जिसका अर्थ है आमतौर पर सभी नवीनतम तकनीकों से अवगत होना। यही कारण है कि भाषा और डेटाबेस (बड़ी / छोटी) प्रौद्योगिकियों सहित कंप्यूटर विज्ञान और प्रोग्रामिंग की मूल बातें जानना महत्वपूर्ण है।

कौशल और उपकरण: पायथन, आर, स्काला, अपाचे स्पार्क, हडोप, डेटा सर्च टूल और एल्गोरिदम, मशीन लर्निंग, सांख्यिकी।

MUORO - डेटा और विश्लेषण जीनियस muoro.io