Data Engineer, Data Scientist и Data Analyst - в чем разница?

В этой статье мы обсудим различия между инженером данных, специалистом по данным и аналитиком данных, а также объясним, для какого профессионального контекста лучше всего подходит каждая роль.

Data Engineer, Data Scientist и Data Analyst - в чем разница?
Инженер данных, специалист по данным и аналитик данных — все названия должностей звучат так, как будто они могут описывать похожие должности. Но на самом деле между каждой из ролей есть существенные различия, которые важны для понимания того, являетесь ли вы работодателем, чей бизнес обрабатывает данные любого рода, или сотрудником, которому интересно, каковы роли и обязанности для каждой должности.

Что такое инженерия данных?
Инженерия данных подготавливает данные для аналитического использования. Это разновидность разработки программного обеспечения, которая фокусируется на проектировании и разработке информационных систем, которые хранят и обрабатывают большие наборы данных. Без инженерии данных необработанные данные поступали бы к аналитикам в совершенно непонятном формате, что требовало бы гораздо больше времени и усилий для организации, прежде чем из них можно было бы извлечь какую-либо информацию. Инжиниринг данных создает решения для оптимизации и организации данных, чтобы с ними можно было легко обращаться, повышая эффективность бесчисленных систем и процессов.

Роли и обязанности инженера по обработке данных
Инженер данных — это опытный обработчик данных, который отвечает за проектирование, создание и обслуживание цифровой архитектуры данных. Они создают основу для различных операций с данными, извлекая, преобразовывая, упорядочивая и сохраняя информацию, чтобы другие могли легко получить к ней доступ и использовать ее. Инженерам данных часто приходится создавать системы, которые берут данные из разных источников, а затем компилируют их так, чтобы все они были в одном формате, без ошибок и таким образом, чтобы их могли понять аналитики данных. Для этой роли требуется опыт разработки программного обеспечения или программирования, а также опыт сопоставления и обработки данных, поэтому многие инженеры данных начали свою карьеру с анализа данных.

Типичные обязанности инженера данных связаны с созданием новых платформ и баз данных для новых наборов данных, включая разработку конвейеров данных, создание процессов для моделирования и извлечения, тестирование и уточнение построенной архитектуры, взаимодействие с аналитиками данных для понимания требований проекта и обслуживание систем для обеспечения постоянной точности. Навыки, необходимые для успешного проектирования данных, включают знание ряда языков программирования, опыт работы с системами баз данных, возможности программного обеспечения и архитектуры данных, решение проблем и совместную работу.

Что такое наука о данных?
Наука о данных — это междисциплинарная область исследований, которая использует научную теорию для получения информации из наборов данных. Научные методы исследования сочетаются с классическим анализом данных, статистикой и системами искусственного интеллекта, чтобы анализировать и делать выводы из широкого спектра данных, а затем применять эти выводы в самых разных областях. Только в последние годы наука о данных стала дисциплиной, потому что она специально фокусируется на цифровых данных и использовании цифровых процессов для извлечения смысла и понимания из этой информации. Несмотря на слово «наука» в названии, наука о данных больше связана с бизнесом и разработкой новых способов содействия росту и успеху бизнеса.

Роли и обязанности специалиста по данным
Специалист по данным, как правило, не имеет какой-либо реальной научной подготовки, а вместо этого является очень опытным аналитиком, который использует машинное обучение, математическое моделирование и понимание бизнеса для просмотра данных, получения выводов и выявления тенденций, на которых можно извлечь выгоду. Это относительно новая роль, возникшая из-за огромного взрыва данных, произошедшего за последнее десятилетие, с упором на максимальное использование всей этой информации, к которой мы теперь имеем доступ.

Специалисты по данным работают в различных отраслях и обычно связаны с развитием бизнеса и управлением. Они используют цифровые инструменты и навыки программирования для создания новых способов обработки и манипулирования данными, чтобы можно было получить новое представление, оптимизировать процессы и разработать решения. Типичные обязанности специалиста по данным включают применение научной и математической методологии к данным для поиска решений бизнес-проблем, разработку алгоритмов для извлечения данных, создание данных и операционных моделей, предоставление информации о стратегическом планировании и внесение предложений для будущего прогресса.

Успешные специалисты по данным должны обладать сильными навыками статистического анализа, решения проблем и нестандартного мышления, а также знаниями в области математической и статистической теории и развития бизнеса. Специалисты по данным должны поддерживать связь с широким кругом людей в своей роли, поэтому также требуются отличные навыки межличностного общения.

Что такое анализ данных?
Анализ данных — это процесс интерпретации информации, полученной из набора данных. Это может включать сбор и организацию данных, а также использование методов извлечения, моделирования и визуализации для получения необходимой информации. Существует множество отраслей, которые используют анализ данных для создания отчетов, измерения прогресса и роста, выявления тенденций и понимания поведения или моделей. Решения, основанные на данных, как правило, более успешны, чем те, которые принимаются без какого-либо контекста, что делает анализ данных жизненно важной частью положительного роста.

Роли и обязанности аналитика данных
Роль анализа данных обычно является первой ступенькой в карьере того, кто хочет начать работать с данными. Хотя это не требует какой-либо специальной подготовки, те, кто выполняет эту роль, выиграют от сильных математических способностей и способности быстро генерировать и понимать статистику. Типичные обязанности аналитика данных включают сбор и организацию данных в ответ на запросы клиентов или их работодателей, сотрудничество с другими членами команды для разработки методов сбора данных, предварительную обработку данных для устранения ошибок, интерпретацию и получение выводов из наборов данных, создавая отчеты или презентации для обобщения своих выводов и определения лучших способов визуализации данных и их выводов.

Навыки, необходимые для роли в анализе данных, включают аналитическое мышление, эффективную идентификацию тенденций и закономерностей, статистические знания, визуализацию данных, уверенные способности презентации, независимую работу и самомотивацию. В то время как анализ данных может выполняться как часть более широкой подготовки отчетов или презентаций, большинство аналитиков данных несут ответственность за целые наборы данных и работают независимо, чтобы упорядочивать, анализировать и интерпретировать их.

В чем разница между всеми ролями?
Инженеры данных, специалисты по данным и аналитики данных часто работают вместе над проектами, которые включают большие наборы данных, и большинство людей на этих должностях имеют одинаковый опыт, когда речь идет об образовании и опыте. Однако несколько существенных различий различают роли и влияют на то, кто может выполнять каждую из них и когда каждая из них требуется.

Во-первых, уровни ответственности между ролями существенно различаются. Аналитик данных — самая младшая роль, и хотя он отвечает за управление наборами данных и извлечение из них информации, он, как правило, работает под руководством более опытных аналитиков. Инженеры данных несут ответственность за создание структуры, в которой будут храниться и извлекаться наборы данных, и они используют свои знания и опыт программирования, чтобы каждый раз придумывать уникальные решения. Ученый по данным часто работает в роли консультанта, беря на себя работу как аналитика данных, так и инженера, и используя это, чтобы делать собственные выводы и использовать данные в более сложных моделях и системах.

Далее, аналитик данных нуждается в навыках математического мышления и хорошем понимании данных, но не требует какой-либо специальной предварительной подготовки или опыта в предмете, чтобы хорошо справляться со своей работой. Однако инженеру данных требуется опыт компьютерной инженерии, программирования или разработки программного обеспечения , чтобы создавать базы данных и конвейеры для передачи данных, а специалисту по данным необходимо понимать различные математические, статистические и бизнес-теории, а также навыки для создания моделей и систем анализа данных.

И аналитики данных, и инженеры данных не принимают активного участия в принятии каких-либо решений для компании, в которой они работают, тогда как специалист по данным оказывает значительное влияние и часто определяет направление, в котором движется бизнес.

Когда дело доходит до более мелких аспектов каждой роли, аналитик данных имеет дело только со структурированными данными, тогда как инженеры и ученые также имеют дело с неструктурированными данными. Аналитики данных и ученые должны иметь опыт визуализации данных, чтобы хорошо справляться со своими ролями, в то время как инженер данных этого не делает. Наконец, инженеры данных и ученые должны иметь опыт программирования и создания моделей или систем, в которых можно хранить данные и управлять ими, тогда как роль аналитика данных не требует этих навыков.

Когда вам нужен data engineer?
Инженер данных требуется, когда бизнесу требуется создание новой структуры, базы данных или системы, которая будет принимать необработанные данные и организовывать их в информацию, которой можно манипулировать и анализировать. Масштаб такого рода проектов будет варьироваться в зависимости от типа хранимых данных и количества источников, из которых они поступают, поэтому инженер может быть нанят на постоянной основе или просто прийти в качестве подрядчика в начале нового проекта. Инженеры данных часто начинают свою карьеру в качестве разработчиков программного обеспечения , веб-разработчиков или аналитиков данных с опытом программирования. Найм инженера данных может осуществляться различными классическими путями, такими как реклама должности или работа со специализированным кадровым агентством, или вы можете найти инженера из своего существующего пула аналитиков.

Когда вам нужен data scientist?
Роль ученого данных в настоящее время невероятно востребована из-за того, как быстро развиваются технологии, которые могут обрабатывать все виды данных и делать прогнозы, выявлять тенденции и предлагать решения бизнес-проблем, которые в противном случае остались бы нерешенными. Независимо от того, являетесь ли вы компанией, которая имеет дело с большими объемами данных и ищете сотрудника или консультанта, который может улучшить ваше предложение, или вы хотите развивать свой бизнес с помощью решений, основанных на данных, специалист по данным — это человек, который может сделать только что. В настоящее время специалисты по обработке и анализу данных очень востребованы, поэтому, если вы хотите нанять такого специалиста, вам придется провести исследование существующих специалистов в отрасли и определить тех, кто, по вашему мнению, подходит для вашей компании. Ценные специалисты по обработке и анализу данных имеют опыт работы в области инженерии и анализа данных, а также обладают деловой хваткой и знаниями в отрасли, в которой они работают, поэтому, если вы найдете кандидата, соответствующего критериям, не отпускайте его!

Когда вам нужен аналитик данных?
Аналитик данных требуется в ситуациях, когда наборы данных необходимо упорядочить, а информацию или понимание — извлечь из них. Все отрасли промышленности используют анализ данных, чтобы понять поведение, оценить прогресс, сделать прогнозы и разработать новые продукты или услуги, но компании, которые предоставляют услуги по обработке данных или управлению, будут более полезны для этой роли. Анализ данных требует навыков критического мышления, количественного и качественного анализа и хорошего понимания области, в которой вы работаете, но нет никаких конкретных областей обучения или опыта, необходимых для начала работы на этой должности. Работодатели, желающие нанять аналитиков данных, смогут найти потенциальных кандидатов с помощью схем набора выпускников или на существующие должности, связанные с обработкой данных и общим анализом.

Подводя итог
Инженеры данных, ученые и аналитики часто могут быть частью одной и той же команды и частично пересекаться в своих навыках или обязанностях, но сами роли имеют очень разный опыт и требуют разных уровней навыков и опыта. Понимание разницы между ними жизненно важно, являетесь ли вы работодателем или сотрудником, поскольку каждая из них требуется в разных сценариях, и каждая роль пересекается с различными областями знаний, которые определяют выполняемую работу.

Если вы являетесь работодателем в индустрии встраиваемых систем и вам нужна помощь специалиста по найму инженеров по обработке данных, аналитиков или ученых, свяжитесь с нами и узнайте больше о том, как наше кадровое агентство может вам помочь. Мы закрыли свыше 5500 вакансий и обладаем личной базой резюме в 170 000 ит специалистов!

Наши Telegram каналы про HR и IT

Расскажите, каких специалистов вы ищете: мы обязательно поможем их найти

работаем 24 на 7
Заявка