Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician: Big data es más que solo dos palabras y está explotando de una manera sin precedentes. Está creciendo en términos de velocidad, variedad y volumen a un ritmo inimaginable. Ha arrasado todo el mundo y ahora está disponible en tiempo real, permitiendo que las marcas generen análisis de manera rápida y rápida. Con el potencial de cambiar el mundo, la gran analítica también está afectando a gobiernos, empresas, marcas y organizaciones académicas. Al cambiar la forma de vida y la forma en que las personas viven, los grandes datos evolucionan y cambian rápidamente, todos los días.

La cantidad de datos en el mundo es inimaginable y nos iguala a los litros de agua en todos los océanos del mundo. Aprender a navegar en este océano de big data ayudará a las empresas a aprovechar las múltiples oportunidades que existen en el mundo. Cuando las empresas pueden obtener información a partir de datos sin procesar y al obtener información valiosa de ellas, las marcas pueden adaptarse mejor a las tendencias de los marcadores y tomar medidas para potenciar y expandir su base de manera integral.

Ahora, muchos de ustedes se preguntarán qué es exactamente Big Data. Big data se utiliza para describir el proceso de aplicación de potencia informática seria, especialmente aquellos como el aprendizaje automático y el aprendizaje artificial a conjuntos de información muy complejos y grandes. ¿Qué tipo de información aborda el big data? Grandes entradas de todo tipo de información, solo nómbrelo. Se puede utilizar para comparar los costos de servicios públicos con datos meteorológicos para obtener información sobre tendencias e ineficiencias. También se puede usar para comparar información sobre la ubicación de las ambulancias, junto con los registros de pacientes y ayudar a los hospitales a tomar decisiones más informadas sobre el tiempo de respuesta y la supervivencia. Los entusiastas del ejercicio físico también pueden utilizar Big Data para realizar un seguimiento de su ejercicio y el recuento de calorías para que puedan alcanzar sus objetivos de una manera más rápida y uniforme.

Debido a que los grandes datos son un campo tan grande con una inmensa oportunidad, también hay múltiples oportunidades de trabajo en este campo. Este artículo aborda tres oportunidades laborales importantes que están creciendo en importancia en el campo de los grandes datos. Estos incluyen científicos de datos, ingenieros de datos y estadísticos.

Científico de datos vs Ingeniero de datos vs Estadístico

El campo en evolución de los científicos de datos

El surgimiento de nuevas tecnologías en forma de big data a su vez ha llevado al surgimiento de una nueva oportunidad llamada data scientist. Si bien el trabajo de un científico de datos no está relacionado exclusivamente con proyectos de big data, su trabajo es complementario a este campo ya que los datos son una parte integral de sus deberes y funciones. Los deberes y funciones de un científico de datos han evolucionado a medida que los deberes y funciones de las marcas han comenzado a evolucionar en un entorno rápidamente competitivo. La capacitación formal es una parte integral de convertirse en un científico de datos y esto requiere una base sólida en algunos campos básicos como la informática y las aplicaciones, modelos, estadísticas, matemáticas y análisis. Un científico de datos es diferente de otros profesionales normales porque tiene un fuerte sentido comercial que generalmente se combina con fuertes habilidades comunicativas que los ayudan a comunicar sus hallazgos y puntos de vista con los líderes empresariales y de TI para que puedan enfrentar los desafíos y las demandas de su industria en una manera exitosa por un lado y agregar valor por otro lado.

Un científico de datos es alguien que es extremadamente creativo y curioso, y puede detectar información de grandes cantidades de datos de una manera fácil y simplificada. Es casi como un individuo del Renacimiento que está realmente interesado en lograr un gran cambio en la industria y aprender cosas importantes también.

Un analista de datos tradicional analizará los datos generalmente de una sola fuente, un científico de datos es lo suficientemente competente como para examinar los datos de múltiples fuentes dispares. Al examinar todo tipo de datos, un científico de datos tiene el objetivo principal de descubrir ideas ocultas y esto a su vez puede ayudarlos a obtener una ventaja competitiva también. Un científico de datos no solo es responsable de recopilar y reportar datos, sino que también los estudia desde varios ángulos y recomienda a las marcas cómo pueden usar dichos datos para alcanzar sus metas y objetivos, así como también crear nuevas metas.

Ingeniería de datos y su evolución

El papel del ingeniero de datos a veces se superpone al de un científico de datos. Esto se debe principalmente a que sus herramientas y técnicas son muy similares y tienen casi el mismo conjunto de funciones en algunas empresas. Sin embargo, la ingeniería de datos también se llama infraestructura de datos o arquitectura de datos en múltiples compañías. Las principales responsabilidades de un ingeniero de datos es recopilar datos, almacenar datos y procesarlos por lotes o procesarlos en tiempo real y transmitirlos a través de una API a un científico de datos que pueda comprenderlos fácilmente y entenderlos. En otras palabras, es la ingeniería de datos la que realmente ayuda a la ciencia de datos a realizar su trabajo de manera fácil y sin problemas.

El mercado está lleno de múltiples herramientas de big data y cada una de ellas realiza una función única. Es importante que una marca use una herramienta particular para alcanzar su objetivo en lugar del hecho de que la herramienta está de moda y es popular en la industria. Es por eso que los ingenieros de datos necesitan tener una base sólida y firme en el campo de la ingeniería de software. Deben ser capaces de aprender y utilizar estas herramientas de manera efectiva y también mejorarlas en caso de que sea la situación. En resumen, un ingeniero de datos bueno y eficiente tendrá un conocimiento vasto e integral sobre bases de datos y es competente en las mejores prácticas de ingeniería. Algunas de estas prácticas incluyen errores de manejo y registro, monitoreo del sistema, construcción de tuberías que son tolerantes a las grasas humanas, comprensión del proceso de escalado entre otras técnicas y métodos.

Habilidades necesarias para convertirse en científicos de datos exitosos

Convertirse en un científico de datos es, por lo tanto, una gran demanda entre muchos profesionales. Al mismo tiempo, es importante recordar que destacar entre la multitud. Hay ciertas habilidades que ayudarán a los profesionales a adquirir las habilidades para ayudarlos a ser competentes en el sector de big data.

  • Un científico de datos necesita tener conocimiento en herramientas básicas.

Antes de ganar un mayor protagonismo en la industria de big data, es importante dominar las herramientas básicas relacionadas con big data. Esto significa que los profesionales necesitan obtener una comprensión profunda del lenguaje de programación estadística como R o Python, por un lado, y un lenguaje de consulta de base de datos como SQL, por otro lado. Estos idiomas y habilidades ayudarán a los profesionales a crear una base sólida y, por lo tanto, también a construir una carrera sólida y exitosa.

  • A los científicos de datos deben tener una comprensión adecuada de las estadísticas básicas

Tener una comprensión básica de las estadísticas es extremadamente importante para aquellas personas que desean obtener una mejor comprensión de la industria de big data. Muchos científicos de datos aún no conocen la definición correcta del valor p Es por eso que los científicos de datos deben conocer las pruebas estadísticas, la probabilidad máxima, las distribuciones, entre otras cosas. Además, cosas como el aprendizaje automático y el conocimiento estadístico serán útiles durante todos los aprendizajes futuros. Las estadísticas en particular son extremadamente importantes en caso de que desee crear empresas basadas en datos. Si bien algunas empresas pueden no estar orientadas a los productos, las estadísticas son algo vital para todas las marcas y empresas de todos los sectores y economías.

  • Un buen científico de datos debe ser consciente de los diversos aspectos del aprendizaje automático.

Si usted es un científico de datos que quiere trabajar para una gran empresa, deberá trabajar con datos de gran tamaño y estructura. Es por eso que necesita saber cómo trabajar con métodos de aprendizaje automático. Esto incluye varios elementos como k-vecinos más cercanos, bosques aleatorios, métodos de conjunto, todos estos son términos que están ganando importancia entre los entusiastas del aprendizaje automático. Si bien hay muchas técnicas que se implementan a través de las bibliotecas R o Python, el aprendizaje automático es bueno, aunque no completamente esencial. Es más importante comprender los trazos amplios y utilizarlos de manera adecuada.

  • Un buen científico de datos es experto en atracos de datos

El análisis de datos no es tan simple como parece y, a veces, cuando la cantidad de datos es enorme, puede convertirse en un proceso difícil y complejo. Es por eso que es extremadamente importante y esencial que los científicos de datos sepan cómo lidiar con imperfecciones en los datos que pueden incluir valores faltantes, formato de cadena inconsistente, formato de fecha, entre otros problemas. Este problema de tratar las discrepancias en los datos es un papel vital en las pequeñas y medianas empresas o en los casos en que los datos juegan un papel muy importante en el funcionamiento de la empresa. Dicho esto, la experiencia en el robo de datos es algo que ayudará a los científicos de datos a explorar y hacer crecer su carrera de manera exitosa.

  • Un buen científico de datos tendrá fuertes habilidades de comunicación y visualización de datos.

Las habilidades de visualización y comunicación son algunas de las habilidades más importantes que puede poseer un científico de datos. Esto es especialmente cierto para las nuevas empresas, que solo están descubriendo la fuerza y ​​el poder de los grandes datos y sus aplicaciones. Las habilidades de comunicación son extremadamente importantes porque si un científico de datos no puede explicar sus hallazgos e ideas, entonces todo el proceso será inútil. Cuando los científicos de datos pueden comunicar los beneficios de Big Data de manera exitosa, pueden ayudar a las empresas a alcanzar sus metas y objetivos. En cuanto a la visualización, es extremadamente importante que los científicos de datos estén familiarizados con las herramientas de visualización de datos que incluyen ggplot y d3.js, entre otras. Si bien la visualización es importante, los científicos de datos también deben conocer los principios que rigen la codificación de datos e información de comunicación.

  • Un buen conocimiento de la ingeniería de software será de gran ayuda para un ingeniero de datos.

Un científico de datos que conozca la ingeniería es fundamental para el crecimiento de una pequeña empresa. Esto se debe a que serán responsables de manejar una gran cantidad de registros de datos y eventualmente dirigirán el desarrollo de productos sólidos y tecnológicamente avanzados basados ​​en datos.

  • El pensamiento de un científico de datos es extremadamente importante.

Todas las empresas quieren contratar personas que puedan resolver problemas y desafíos de manera exitosa. Es por eso que deben ser creativos, analíticos y solucionadores de problemas en todas las situaciones. Al hacer preguntas relevantes y encontrar respuestas relevantes, los científicos de datos pueden alcanzar el pináculo del éxito en su carrera.

El rol y los deberes de un estadístico

Si bien los deberes y roles del ingeniero de datos y los científicos de datos se superponen en más de un caso, el rol de un estadístico es relativamente diferente y único. Hoy, el mundo se puede comparar con un campo cuantitativo. Muchas industrias y compañías dependen de los datos y el razonamiento numérico para dar sentido a varios aspectos de su crecimiento y desarrollo. Los datos ya no son solo números, sino números que contienen información que puede interpretarse de manera dinámica. Este uso de datos a su vez ha llevado al crecimiento de estadísticos que tienen experiencia en el siguiente campo:

1. Producción de datos confiables.

2. Análisis de datos para que su significado sea más claro.

3. Inferencia de datos para poder sacar conclusiones sólidas de ellos

Se necesitan estadísticos en todas las industrias y empresas posibles. Por ejemplo, juegan un papel importante en el funcionamiento de las empresas y las industrias. Hay cuatro áreas principales en este campo que requieren la experiencia del estadístico y son fabricación, marketing, ingeniería y computación estadística. En la fabricación, los estadísticos ayudan a las marcas a diseñar productos que cumplan con las expectativas del cliente, garanticen la consistencia de la calidad y garanticen un crecimiento y desarrollo continuo a largo plazo. Mediante el diseño de nuevos productos, la realización de grupos focales y la recopilación de comentarios de clientes / clientes, los estadísticos ayudan a las empresas a analizar las ventas y predecir las tendencias futuras, asegurando así un mejor cumplimiento de los objetivos de marketing.

Los métodos estadísticos buenos y efectivos ayudan a los ingenieros a crear productos consistentes, detectar problemas antes de que surjan, minimizar los desechos químicos y de otro tipo y predecir la vida útil de un producto en particular. La computación estadística brinda oportunidades mediante el desarrollo de diseño y desarrollo de software, soporte técnico, pruebas de software, garantía de calidad, educación, documentación, marketing y ventas, entre otros campos. Las estadísticas también juegan un papel vital en campos como la salud y la medicina al ayudar a monitorear e informar brotes de enfermedades, crear vacunas, prevenir la propagación de enfermedades, entre muchas otras cosas que tienen como objetivo crear un mejor estándar de salud para las personas en todo el mundo.

En conclusión, cualquiera que sea el campo, los datos juegan un papel muy importante y ayudan a hacer la vida más fácil y más productiva para todos los sectores. Al crear nuevas oportunidades y abordar los desafíos globales de energía, medio ambiente y desarrollo, los grandes datos tienen un inmenso potencial para ayudar al mundo a descubrir nuevas oportunidades de crecimiento y desarrollo.

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Big Data