Инфографический вектор, созданный историями — www.freepik.com

Разбивка самых популярных профессий, связанных с данными, в 2022 году

 
Более трех лет назад я столкнулся с решением, которое останется со мной на всю оставшуюся жизнь…чем я буду зарабатывать на жизнь?» Я только что получил высшее образование и только что закончил среднюю школу.

После долгого обсуждения с друзьями и семьей я остановился на «самой сексуальной работе 21 века». Я решил получить степень бакалавра в области науки о данных.

В то время я выбрал науку о данных, потому что не знал о своих возможностях. Я услышал о популярной сфере, которая обещала гибкий график работы и большую зарплату, и решил специализироваться на ней.

Однако после более чем года работы в индустрии данных я понял, что наука о данных — это лишь одна из многих карьерных путей, которые я мог бы выбрать. 

В индустрии данных есть много менее популярных должностей, которые пользуются большим спросом и хорошо оплачиваются.

В этой статье я опишу три наиболее перспективных варианта карьеры в индустрии данных — аналитика данных, наука о данных и инженерия данных.

Инженеры данных

 
Инженеры данных — незамеченные герои индустрии данных. Они консолидируют большие объемы данных и создают масштабируемые конвейеры, к которым могут легко получить доступ другие специалисты по данным.

Специалисты по обработке и анализу данных не смогли бы создавать модели машинного обучения без всей подготовки данных, выполняемой инженерами данных.

За последние несколько лет спрос на инженеров данных вырос, поскольку компании начали осознавать важность наличия масштабируемой структуры данных.

Инженеры данных — самые технические из трех ролей в этом списке. Они разрабатывают схемы баз данных, управляют потоком данных в системе и выполняют проверки качества, чтобы гарантировать согласованность данных.

Чтобы стать инженером данных, вам необходимо обладать навыками проектирования программного обеспечения, архитектуры баз данных, devops и моделирования данных. Вы также должны хорошо владеть SQL. Знание языков сценариев, таких как Python и Bash, обычно является требованием в описании работы по обработке данных.

Аналитики данных

 
Аналитики данных — это люди, которые организуют данные для выявления тенденций, которые могут помочь в принятии решений.

Эти люди используют свои технические и предметные знания, чтобы давать рекомендации, которые могут помочь бизнесу расти.

Вот простой пример рабочего процесса аналитика данных:

• Магазин ABC хотел бы лучше понять свою клиентскую базу.
• Они хотят разделить своих клиентов на разные группы на основе таких факторов, как лояльность к бренду и сумма, потраченная при каждой покупке. Затем они будут привлекать каждый из своих клиентских сегментов различными рекламными акциями.
• Аналитик данных может определить тенденции на основе покупательского поведения клиентов и выполнить эту сегментацию.
• Например, есть группа покупателей, которые раньше ежемесячно часто ходили в магазины ABC (группа I). Однако в последние несколько месяцев они внезапно перестали совершать покупки. Это означает, что они, возможно, решили делать покупки у конкурирующего бренда или им просто больше не нужен продукт.
• Вторая группа покупателей часто посещает магазины ABC только тогда, когда продается конкретный товар (группа II). Они не являются постоянными клиентами и реагируют только на рекламные акции с определенным товаром.
• К этим двум группам клиентов нужно подходить по-разному. Клиенты группы I продемонстрировали лояльность к бренду, которую необходимо восстановить с помощью таких тактик, как персонализированные сообщения и подарочные карты.
• С другой стороны, клиенты группы II должны быть нацелены на конкретные рекламные акции, основанные на продуктах, которые они часто покупают.

Аналитики данных обычно выполняют задачи, подобные описанной выше.

Чтобы определить ценность для клиентов и сгруппировать их, как указано выше, аналитикам необходимо иметь четкое представление о предлагаемых компанией продуктах. Им также необходимо иметь опыт работы в таких областях, как бизнес и маркетинг.

Ученые данных

 
Объем работы специалиста по данным часто путают с объемом работы аналитика данных, и это связано с тем, что набор их навыков сильно пересекается.

Однако основное различие между этими ролями заключается в том, что специалисты по данным создают модели машинного обучения, а аналитики данных — нет..

Специалист по данным должен обладать навыками, очень похожими на навыки аналитика. Им необходимо понимать, как собирать и преобразовывать данные, создавать
визуализации, выполнять аналитические задачи и решать бизнес-задачи с помощью данных.

Наряду со всеми навыками, перечисленными выше, специалистам по данным также необходимо знать, как создавать прогностические модели.

Вот пример рабочего процесса специалиста по данным.:

• Магазин ABC хочет понять пожизненную ценность своих клиентов. Специалист по данным выполнит весь анализ, описанный выше.
• Затем они сделают еще один шаг, чтобы построить модель кластеризации, чтобы разделить этих клиентов на разные группы.
• Чтобы разработать персонализированные рекомендации по продуктам, основанные на предпочтениях каждого клиента, специалист по данным может также создать рекомендательную систему в каждом сегменте.

Заключение

 
Наука о данных чрезвычайно популярна, и вокруг этой области много ажиотажа. Однако в индустрии данных есть и другие профессии, которые быстро развиваются и столь же многообещающи с точки зрения заработной платы и спроса.

Специалисты по данным, инженеры и аналитики одинаково важны для жизненного цикла данных. Организациям требуется опыт во всех этих областях, чтобы принимать решения на основе данных, повышающие ценность бизнеса.

 
 
Наташа Сельварадж — ученый-самоучка, страстно любящий писать. Вы можете связаться с ней на LinkedIn.

Источник: https://www.kdnuggets.com/2022/01/data-scientist-data-analyst-data-engineer.html.