Когда дело доходит до разницы между учеными данных и инженерами данных, основная разница заключается в следующем: специалисты по данным создают и обучают прогностические модели, используя данные после их очистки, а затем они сообщают свой анализ менеджерам и руководителям, а инженеры данных создают и поддерживают системы, которые позволяют специалистам по данным получать доступ к данным и интерпретировать их.

Специалисты по данным

Наука о данных — это изучение данных для извлечения значимой информации для бизнеса. Это сочетание многих принципов и методов, таких как математика, статистика, искусственный интеллект и компьютерная инженерия, для анализа больших объемов данных. Этот анализ помогает ученому ответить на такие вопросы, как «Что произошло?», «Почему это произошло?», «Что произойдет?» и «Что можно сделать с результатами?»

Использование науки о данных

Науку о данных в основном можно использовать четырьмя способами:

  1. Описательный анализ: описательный анализ изучает данные, чтобы получить представление о том, что происходит в среде данных, и характеризуется визуализацией данных, такой как круговые диаграммы, гистограммы, линейные графики, таблицы или сгенерированные описания.
  2. Диагностический анализ. Диагностический анализ — это подробное и всестороннее изучение данных, чтобы понять, почему что-то произошло. Он характеризуется такими методами, как детализация, обнаружение данных, интеллектуальный анализ данных и корреляции. С заданным набором данных можно выполнять несколько операций и преобразований данных, чтобы обнаружить уникальные закономерности в каждом из этих методов.
  3. Прогнозный анализ. Прогнозный анализ использует исторические данные, чтобы делать точные прогнозы о шаблонах данных, которые могут возникнуть в будущем. Для него характерны такие методы, как машинное обучение, прогнозирование, сопоставление с образцом и прогнозное моделирование. В каждом из этих методов компьютеры обучаются реконструировать причинно-следственные связи в данных.
  4. Предписывающий анализ. Предписывающий анализ выводит прогностические данные на новый уровень. Он не только предсказывает, что может произойти, но и предлагает оптимальную реакцию на этот результат. Он может анализировать потенциальные последствия различных вариантов выбора и рекомендовать наилучший план действий. Он использует анализ графов, моделирование, обработку сложных событий, нейронные сети и механизмы рекомендаций на основе машинного обучения.

Инжиниринг данных

Инжиниринг данных — это практика проектирования и создания систем для сбора, хранения и анализа данных в масштабе. Именно они несут ответственность за закладку основ сбора, хранения, преобразования и управления данными в организации. Инжиниринг данных включает в себя поддержание инфраструктуры, которая позволяет специалистам по данным анализировать данные и строить модели.

Задачи инженерии данных

Вот некоторые основные задачи, которые решают инженеры данных:

  • Приобретайте наборы данных, которые соответствуют потребностям бизнеса
  • Разрабатывайте алгоритмы для преобразования данных в полезную и полезную информацию.
  • Создавайте, тестируйте и обслуживайте архитектуры конвейеров баз данных
  • Взаимодействие с руководством для понимания целей компании
  • Создание новых методов проверки данных и инструментов анализа данных
  • Обеспечение соблюдения политик управления данными и безопасности

Хотя разница между учеными и инженерами данных может немного сбивать с толку, вам не о чем беспокоиться. Вы можете просто приехать в Eden AI South Africa, и мы поможем вам сделать то, что вам нужно. Просто свяжитесь с нами @[email protected].