Аналитика больших данных - специалист по данным

Роль специалиста по данным обычно связана с такими задачами, как прогнозное моделирование, разработка алгоритмов сегментации, рекомендательные системы, фреймворки A / B-тестирования и часто работа с необработанными неструктурированными данными.

Характер их работы требует глубокого понимания математики, прикладной статистики и программирования. Между аналитиком данных и специалистом по анализу данных есть несколько общих навыков, например, способность запрашивать базы данных. Оба анализируют данные, но решение специалиста по данным может иметь большее влияние на организацию.

Вот набор навыков, которые обычно необходимы специалисту по данным:

• Программирование в статистическом пакете, таком как: R, Python, SAS, SPSS или Julia.
• Возможность очищать, извлекать и исследовать данные из разных источников
• Исследование, разработка и внедрение статистических моделей
• Глубокие статистические, математические и компьютерные знания

В аналитике больших данных люди обычно путают роль специалиста по данным с ролью архитектора данных. На самом деле разница довольно проста. Архитектор данных определяет инструменты и архитектуру, в которой будут храниться данные, тогда как специалист по анализу данных использует эту архитектуру. Конечно, специалист по данным должен иметь возможность создавать новые инструменты, если это необходимо для специальных проектов, но определение и проектирование инфраструктуры не должны быть частью его задачи.