24 дек. 2018 г.

Data Analyst VS Data Scientist VS Data Engineer

Эти 3 роли во много пересекаются и не всегда очевидно как они связаны с Machine Learning и чем отличаются друг от друга?
Итак, модели для машинного обучения довольно сложно строить без базового понимания принципов обработки и сэмплинга сырых и/или больших наборов данных. Большинство отличий между ролями в том, какую часть работы они выполняют для получения конечного результата. Результатом может быть не один найденный ответ на какой-то бизнес вопрос, но и процесс непрерывано обрабатывающий данные.
Data Analyst - находит в данных новые ответы и смыслы, и доносит эти смыслы до бизнеса, визуализируя найденное (еще проще "делает правильные запросы к хранилищу данных" и "рисует графики").
Data Scientist - анализирует данные и моделирует системы использую статические методы и машинное обучение. Этот "парень" умеет в SQL, R, Python (еще проще "умеет machine learning").
Data Engineer - создает и поддерживает системы обработки данных больших и/или не структурированных данных. Это такой админ / devops, который умеет построить pipeline на правильных инструментах. Часто он делает возможной работу Data Analyst и Data Scientist, решая задачи по получению, обработке, очистке и нормализации, хранению данных, в виде пригодном для анализа.
Отправить комментарий