Back to Top
Stanowiska w projektach Big Data - zdjęcie główne
Autor: Redakcja

Kluczowi gracze, czyli stanowiska w projektach Big Data

analiza danychdata labbranża itanalityk danych

Popularność Big Data wpłynęła pojawienie się nowych specjalistycznych zawodów w zespołach IT. Zdarza się jednak, że nowo powstałe stanowiska są ze sobą mylone. Czym więc zajmują się Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist i Machine Learning Engineer, o których walczą rekruterzy? Sprawdź!

Z tekstu dowiesz się:

  • jakie są główne zawody związane z Big Data,
  • czym zajmuje się Data Analyst,
  • co należy do obowiązków Data Engineer,
  • za co jest odpowiedzialny Data Scientist,
  • kim jest i co robi Machine Learning Engineer,
  • jakich narzędzi używa się w projektach Data Science.

Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist i Machine Learning Engineer – wszystkie te stanowiska znajdują się na pograniczu matematyki, statystyki i programowania. Należy jednak wiedzieć, że cele do których dążą osoby na tych stanowiskach, mocno się między sobą różnią. Jeśli chcesz rozwijać się w kierunku Data Science, to musisz wiedzieć, jaką wiedzę i umiejętności powinni posiadać poszczególni specjaliści w tej dziedzinie. Dzięki temu dużo łatwiej w pełni świadomie wybierzesz kierunek swojego rozwoju. Czas więc rozebrać na czynniki pierwsze poszczególne zawody związane z Big Data i pokazać Ci różne ścieżki rozwoju!

Przeczytaj także: Data Science – co musisz wiedzieć, by zacząć karierę analityka danych?

Data Analyst, czyli analityk Big Data

Analitycy danych to specjaliści odpowiedzialni za:

  • przetwarzanie danych,
  • tworzenie raportów,
  • podsumowywanie i wizualizowanie informacji zawartych w danych.

Analityk pomaga firmom wykorzystywać biznesowy potencjał danych. Jest on również odpowiedzialny za identyfikowanie kluczowych dla danej branży trendów, dzięki przemyślanej analizie rynku i konkurencji. Aby analizować i interpretować dane, analitycy danych pracują z szeregiem różnorodnych narzędzi. Jeśli myślisz o tej ścieżce kariery, koniecznie rozwijaj swoje umiejętności techniczne, m.in. programowanie. Obecnie jest ono podstawą do analizowania dużych zbiorów danych. Analitycy muszą również posiadać kompetencje miękkie. Przydają się one np. podczas przedstawiania wyników analizy i budowania historii na podstawie danych.

Wykorzystywane narzędzia oraz języki programowania: Microsoft Excel, Python, SAS, SQL, Tableau.

Główne obowiązki analityka danych:

  • zbieranie i gromadzenie danych oraz identyfikowanie nowych źródeł danych,
  • oczyszczanie, przetwarzanie i analizowanie danych w celu wydobycia wartościowych informacji,
  • przedstawianie wyników w raportach, aby pomóc zespołowi zarządzającemu w podejmowaniu decyzji.

Przeczytaj także: Umiejętności analityka danych potrzebne do procesu Data Science

Data Engineer – poznaj inżyniera danych

Data Engineer tworzy środowisko pracy i repozytorium danych, w którym pracuje Data Scientist i Data Analyst. Dba o to, aby z technicznego punktu widzenia, wszystko działało, a infrastruktura wspierająca bazy danych i procesy była niezawodna. Inżynier danych koncentruje się na projektowaniu i architekturze, dlatego w mniejszym stopniu potrzebuje rozbudowanych umiejętności analitycznych. Do jego zadań należy także testowanie nowych narzędzi oraz technologii, możliwych do wykorzystania w przyszłych projektach. Jest to stanowisko wysoce techniczne, wymagające doświadczenia i umiejętności w takich dziedzinach jak programowanie, matematyka oraz informatyka.

Wykorzystywane narzędzia i języki programowania: SQL, Python, MapReduce, Hive, Apache Spark, Scala, Docker, Hadoop, Kubernetes.

Główne obowiązki Data Engineer:

  • rozwijanie, budowanie, testowanie i utrzymywanie architektury,
  • pozyskiwanie danych i opracowanie procesów zestawiania ich,
  • przygotowanie danych dla modeli predykcyjnych i preskryptywnych.

Mistrz danych, czyli Data Scientist

Data Scientist – co to? Kto to? Odpowiedź brzmi: to Mistrz Yoda świata danych. Jego główną rolą jest pomoc organizacjom w przekształcaniu surowych danych w wartościowe wnioski. Jednak robi to w bardziej złożony sposób niż analitycy danych.

Data Scientist stosuje:

  • elementy statystyki,
  • uczenie maszynowe,
  • analitykę do rozwiązywania kluczowych problemów biznesowych.

Oczekuje się od niego wysoce rozwiniętych umiejętności programistycznych, zdolności do projektowania nowych algorytmów i obsługi dużych ilości danych. Data Scientist powinien także wyróżniać się dociekliwością w eksploracji danych, umiejętnością zadawania właściwych pytań i zdolnością formułowania oraz dostarczania interesujących wniosków.

Wykorzystywane narzędzia i języki programowania: Python, R, Scala, Apache Spark, Hadoop.

Główne obowiązki Data Scientist:

  • przewidywanie problemów i wyznaczanie nowych pytań biznesowych,
  • projektowanie algorytmów i modeli, które automatyzują analizę danych,
  • analiza Big Data z wykorzystaniem najnowocześniejszych metod.

Grafika z tekstem: Czy wiesz, że… W 2012 roku magazyn Harvard Business Review ogłosił zawód Data Scientist najseksowniejszym zawodem XXI wieku.

Specjalista od uczenia maszynowego – Machine Learning Engineer

Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji oparta na założeniu, że systemy na podstawie danych mogą:

  • uczyć się,
  • zidentyfikować wzorce,
  • podejmować decyzje.

Algorytmy uczenia maszynowego stoją za prawie wszystkimi współczesnymi osiągnięciami IT. A Machine Learning Engineer zajmuje się projektowaniem tych algorytmów, które samodzielnie odnajdują wzorce w danych. Tak jak Data Scientist inżynierowanie uczenia maszynowego nadają wartość dużym zbiorom danych. Kluczowym elementem różnicującym te dwa stanowiska jest jednak analityka predykcyjna, czyli wykorzystywanie technik uczenia maszynowego do określenia prawdopodobieństwa przyszłych wyników na podstawie danych historycznych. Można więc powiedzieć, że inżynier uczenia maszynowego tworzy środowisko, które pomaga “przewidzieć przyszłość”.

Wykorzystywane narzędzia i języki programowania: Python, R, Jupyter Notebook, Apache Mahout, Apache Lucene, Hadoop.

Główne obowiązki Machine Learning Engineer:

  • pisanie kodu oraz rozwijanie modeli uczenia maszynowego;
  • analizowanie dużych i złożonych zbiorów danych w celu uzyskania wartościowych spostrzeżeń;
  • badanie i wdrażanie najlepszych praktyk w celu poprawy istniejącej infrastruktury uczenia maszynowego.

Kluczowe różnice pomiędzy zawodami w Data Science

Analityk danych koncentruje się wokół pozyskiwania, oczyszczania i przetwarzania danych. Jego zadania są też bardziej szczegółowe. Następnie mamy inżyniera danych, który dzięki rozwiniętej wiedzy z programowania buduje i utrzymuje architekturę Big Data. Data Scientist ma więcej obowiązków niż analityk danych i bardziej zróżnicowaną wiedzę. On też jest mózgiem całej operacji i planuje cały proces. Uzupełnieniem tego zespołu jest inżynier uczenia maszynowego, który tworzy algorytmy pozwalające przewidywać wyniki dla przyszłych danych. Należy podkreślić, że omówione cztery stanowiska są wzajemnie uzupełniającymi się członkami tego samego zespołu zajmującego się danymi. To ogniwa w tym samym łańcuchu i wszystkie są równie potrzebne.

Baner reklamowy Data Lab - ścieżki rozwoju kompetencji analityka danych

Zawód analityka danych na wyciągnięcie ręki!

Big Data to wszechobecny trend, a specjaliści z tej dziedziny są rozchwytywani na rynku pracy. Jeżeli zastanawiasz się nad karierą w tej dziedzinie, to nie czekaj dłużej i zdobądź kompetencje analityka danych dzięki Data Lab – kompleksowemu kursowi rozwijającemu umiejętności analityczne.

Warsztaty Data Lab - baner reklamowy


Czytaj podobne artykuły