Data er den nye olie med mange sider af dens udforskning. Fra udtræk af data ned til den systeminfrastruktur, der er nødvendig for at indeholde dette dataflow, bliver begrebet dataorganisering fortsat udvidet. Af denne grund er hver kompliceret rolle opdelt i forskellige felter.
De to nyeste og mest interessante karrierer i denne niche er datavidenskab og datateknik, som er fantastisk for dem, der deler interessen for at håndtere data. Den vanskelige del er at vælge den bedste pasform til dig. Denne artikel sammenligner begge karrierer inden for teknologi og fremhæver deres krav, så du kan træffe den rigtige beslutning.
Hvad laver en dataforsker?
En dataforskers første rolle er at forstå et forretningsproblem. Du kan kun fortolke data, når du forstår forretningsproblemet. En dataforsker indsamler også rådata – strukturerede og ustrukturerede – fra forskellige kilder såsom webservere, databaser og online-depoter.
Derefter følger dataforberedelse, som omfatter rensning af de data, du har indsamlet, og omdannelse af dem til nyttige data. På dette stadium vil du lede efter inkonsistente datatyper, manglende eller duplikerede datatyper og forkert stavede attributter.
Data scientists er nødt til at fjerne disse fejl for at få en omfattende bunke data, hvorfor dataforberedelse er en af de mest komplicerede dele af at være data scientist. Når datarensning er færdig, vil en dataforsker ændre og transformere resultatet til læsbare data, som interessenter kan fortolke ved hjælp af bedste datavisualiseringsmetoder.
Du vil også anvende undersøgende dataanalysemetoder til at skabe modeller og algoritmer, der bruges i data mining fra store databutikker. En proces, der omfatter definering og raffinering af rensede data og valg af funktioner og variabler til datamining. Nogle aspekter af datavidenskab kræver programmering, så du skal være fortrolig med grundlæggende programmeringssprog.
Hvad laver en dataingeniør?
Rollen som dataingeniør er ret ligetil. Mens en dataforsker er ansvarlig for at omdanne rå data til enkle og læsbare former, er dataingeniører ansvarlige for at bygge systemer, der hjælper med disse ændringer.
En dataingeniørs job er at tage komplekse datasæt fra en applikation eller et tredjepartsværktøj og behandle dem på en måde, der gør det nemt for dataanalytikere og videnskabsmænd at få adgang til og bruge. Derfor fokuserer dataingeniører på at bygge systeminfrastrukturer, der hjælper med at trække data, hvilket gør dem klar til brug af dataforskere.
Dataudtræk udføres typisk gennem datapipelines bygget af dataingeniører. En af måderne at trække data på er ved ved hjælp af API (applikationsprogrammeringsgrænseflade). Som dataingeniør er din rolle at skrive en række koder, der laver et API-kald, der interagerer med serveren på de kilder, de trækker dataene fra.
På denne måde begynder dataindsamlingen i en streaming- eller batchproces. Det er derfor afgørende at forstå komplekse programmeringssprog som dataingeniør. Det næste trin i datateknik er at transformere dataene, så de passer til din datalagring.
Den største forskel mellem en dataforsker og en dataingeniør er, at førstnævnte designer modellen og algoritme til fortolkning af rådata, mens sidstnævnte vedligeholder og opretter et system til indsamling af rådata data. En dataingeniør bygger rygraden og infrastrukturen, der bruges i datavidenskab.
1. Uddannelse
En dataforsker har brug for en bachelorgrad i datavidenskab eller et beslægtet felt for at starte deres karriere. De fleste arbejdsgivere foretrækker dog en person med en kandidatgrad. En kandidatgrad kan hjælpe dig med at skille dig ud.
Du skal muligvis også deltage i en data science boot camp for at få noget viden og erfaring på dette område. En dataforsker har også brug for en dyb forståelse af datamining, big data-infrastruktur, statistik og maskinlæringsalgoritmer.
På den anden side skal en dataingeniør have en stærk baggrund inden for softwareteknik og fremragende analytiske færdigheder fra at studere anvendt matematik, fysik og statistik. For bedre eksponering bør du også deltage i praktikprogrammer, hvor du kan praktisere det, du har lært.
I modsætning til at blive data scientist, behøver du ikke en kandidatgrad i datateknik. En bachelorgrad er tilstrækkelig, men du skal tage kurser i datastruktur, kodning og databasestyring.
2. Færdigheder
En dataforsker skal finpudse forskellige færdigheder, der er særlige for datavidenskab. Nogle af disse er datavisualisering, datastrid, matematik og programmering. Du har brug for stor viden om Python, JavaScript, SQL og Scala til programmering. Du skal bruge dem til at skabe modeller og algoritmer.
I mellemtiden har en dataingeniør brug for færdigheder som dataanalyse, datavarehuse, grundlæggende maskinlæring og viden om operativsystemer. De har også brug for bløde færdigheder som kommunikation, kritisk tænkning og samarbejdsevner. En dataingeniør skal også være dygtig til programmeringssprog som Java, Python, C og C++.
Endelig skal der være en dataingeniør bekendt med Python ETL-værktøjer og data-pipeline værktøjer som Fivetran, Talend Open Studio, og IBM DataStage. Disse ETL-værktøjer er meget nødvendige for at udtrække data fra forskellige websteder.
3. Løn
Ifølge Ja, den gennemsnitlige grundløn for en dataforsker er $97.678. Dette løninterval kan gå så højt som $188.972, inklusive andre kontante bonusser, overskudsandele, tips eller provisioner.
De fleste arbejdsgivere i USA tilbyder 401(k) ikke-kontante fordele ud over at tilbyde forsikring, wellness-programmer og tilladelser til at arbejde hjemmefra. Disse fordele afhænger dog af din arbejdsgiver og dit erfaringsniveau.
Omvendt tjener dataingeniører en gennemsnitlig grundløn på 112.680 $, iflg Ja, som kan gå så højt som $218.627 årligt. De kan også nyde godt af privilegier som en medarbejderrabat, forsikring og ikke-kontante fordele som 401(k) og 401(k) matching. Disse fordele afhænger også af din arbejdsgiver, erfaringsniveau, jobrolle og kvalifikationer.
4. Erfaring
Du kan ansøge om entry-level roller med mindst et års erfaring inden for datavidenskab. Du skal dog have skiftet fra et relateret område som informationsteknologi for at klare dig godt i disse roller.
Men hvis du starter fra bunden, vil opnå en kandidatgrad og få relevant erfaring som dataforsker give dig bedre positioner. For at blive en fuldgyldig dataforsker har du derfor brug for omkring 3-5 års kvalitetserfaring med at arbejde i praktikroller og som dataforsker på entry-level.
En dataingeniør har også mindst et års erfaring for at få en entry-level rolle efter en bachelorgrad i datateknik. Disse roller er dog normalt sjældne. Du kan også skifte fra en datarelateret rolle til datateknik. Men du skal bruge 4-5 års relevant erfaring for at få bedre job som dataingeniør.
5. Karrieremuligheder
Der er rige karrieremuligheder for dataforskere baseret på din erfaring. Bedst vurderede virksomheder som Meta, Ford Motor Company og HP anvender dataforskeres ekspertise. De vil også finde muligheder inden for sundhed, den akademiske verden, information og regeringen.
En dataingeniør har også karrieremuligheder, der udvides i henhold til deres erfaringsniveau. Virksomheder som Netflix, Apple og Capital har brug for dataingeniører til at hjælpe dataforskere. Dataingeniører arbejder i store virksomheder og i forretningsrelaterede områder. De passer også ind i den akademiske verden og information og teknologi; hvor som helst, der kræver datahåndtering.
At vælge den rigtige karrierevej for dig
Begge karrierer er rige og solide. De giver maksimal eksponering og giver dig mulighed for at arbejde med top-vurderede virksomheder. Du skal dog gøre dit hjemmearbejde for at finde den perfekte data-relaterede karriere. Det ville også hjælpe at skrive dine interesser ned, så du kan vælge en karriere, der passer til dine mål.
