빅 데이터 분석-데이터 과학자

데이터 과학자의 역할은 일반적으로 예측 모델링, 세분화 알고리즘 개발, 추천 시스템, A / B 테스트 프레임 워크와 같은 작업과 관련되며 종종 원시 비정형 데이터로 작업합니다.

그들의 작업의 성격은 수학, 응용 통계 및 프로그래밍에 대한 깊은 이해를 요구합니다. 데이터 분석가와 데이터 과학자 사이에는 몇 가지 공통적 인 기술이 있습니다 (예 : 데이터베이스 쿼리 기능). 둘 다 데이터를 분석하지만 데이터 과학자의 결정은 조직에 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

다음은 데이터 과학자가 일반적으로 가지고 있어야하는 기술입니다.

• R, Python, SAS, SPSS 또는 Julia와 같은 통계 패키지로 프로그래밍
• 다양한 소스의 데이터를 정리, 추출 및 탐색 할 수 있습니다.
• 통계 모델의 연구, 설계 및 구현
• 심층 통계, 수학적 및 컴퓨터 과학 지식

빅 데이터 분석에서 사람들은 일반적으로 데이터 과학자의 역할과 데이터 설계자의 역할을 혼동합니다. 실제로 그 차이는 아주 간단합니다. 데이터 아키텍트는 데이터가 저장 될 도구와 아키텍처를 정의하는 반면 데이터 과학자는이 아키텍처를 사용합니다. 물론 데이터 과학자는 임시 프로젝트에 필요한 경우 새로운 도구를 설정할 수 있어야하지만 인프라 정의 및 설계가 그의 작업에 포함되어서는 안됩니다.