Data er den nye oljen med mange sider ved letingen. Fra utvinning av data ned til systeminfrastrukturen som trengs for å inneholde denne dataflyten, fortsetter konseptet med dataorganisasjon å utvide seg. Av denne grunn er hver kompliserte rolle delt opp i forskjellige felt.
De to nyeste og mest interessante karrierene i denne nisjen er datavitenskap og datateknikk, som er flott for de som deler interessen for å håndtere data. Den vanskelige delen er å velge den som passer best for deg. Denne artikkelen sammenligner begge karrierer innen teknologi, og fremhever kravene deres, slik at du kan ta den riktige avgjørelsen.
Hva gjør en dataforsker?
Den første rollen til en dataforsker er å forstå et forretningsproblem. Du kan bare tolke data etter at du forstår forretningsproblemet. En dataforsker samler også inn rådata – strukturert og ustrukturert – fra forskjellige kilder som nettservere, databaser og online depoter.
Deretter følger dataforberedelse, som inkluderer å rense dataene du har samlet og transformere dem til nyttige data. På dette stadiet vil du se etter inkonsekvente datatyper, manglende eller dupliserte datatyper og feilstavede attributter.
Dataforskere må fjerne disse feilene for å få en omfattende haug med data, og derfor er dataforberedelse en av de mest kompliserte delene av å være dataforsker. Når datarensingen er ferdig, vil en dataforsker modifisere og transformere resultatet til lesbare data som interessenter kan tolke ved hjelp av beste datavisualiseringsmetoder.
Du vil også bruke utforskende dataanalysemetoder for å lage modeller og algoritmer som brukes i datautvinning fra store datalagre. En prosess som inkluderer definering og raffinering av rensede data, og valg av funksjoner og variabler for datautvinning. Noen aspekter av datavitenskap krever programmering, så du må være kjent med grunnleggende programmeringsspråk.
Hva gjør en dataingeniør?
Rollen som dataingeniør er ganske enkel. Mens en dataforsker er ansvarlig for å gjøre rådata om til enkle og lesbare former, er dataingeniører ansvarlige for å bygge systemer som hjelper med disse modifikasjonene.
En dataingeniørs jobb er å ta komplekse datasett fra en applikasjon eller tredjepartsverktøy og behandle dem på en måte som gjør det enkelt for dataanalytikere og forskere å få tilgang til og bruke. Derfor fokuserer dataingeniører på å bygge systeminfrastrukturer som hjelper til med å trekke data, og gjør dem klare til bruk av dataforskere.
Datautvinning gjøres vanligvis gjennom datarørledninger bygget av dataingeniører. En av måtene å hente data på er ved bruker API (applikasjonsprogrammeringsgrensesnitt). Som dataingeniør er din rolle å skrive en serie koder som foretar et API-kall som samhandler med serveren til kildene de henter dataene fra.
På denne måten begynner datainnsamlingen i en streaming- eller batchprosess. Det er derfor avgjørende å forstå komplekse programmeringsspråk som dataingeniør. Det neste trinnet i datateknikk er å transformere dataene slik at de passer til datalagringen din.
Hovedforskjellen mellom en dataforsker og en dataingeniør er at førstnevnte designer modellen og algoritme for å tolke rådata, mens sistnevnte vedlikeholder og lager et system for innsamling av rådata data. En dataingeniør bygger ryggraden og infrastrukturen som brukes i datavitenskap.
1. utdanning
En dataforsker trenger en bachelorgrad i datavitenskap eller et relatert felt for å starte karrieren. Imidlertid foretrekker de fleste arbeidsgivere en person med en mastergrad. En høyere grad kan hjelpe deg å skille deg ut.
Det kan også hende du må bli med på en datavitenskaplig bootcamp for å få litt kunnskap og erfaring på dette feltet. En dataforsker trenger også en dyp forståelse av datautvinning, stordatainfrastruktur, statistikk og maskinlæringsalgoritmer.
På den annen side må en dataingeniør ha en sterk bakgrunn innen programvareteknikk og utmerkede analytiske ferdigheter fra å studere anvendt matematikk, fysikk og statistikk. For bedre eksponering bør du også bli med på praksisopplegg hvor du kan praktisere det du har lært.
I motsetning til å bli dataforsker, trenger du ikke en mastergrad i datateknikk. En bachelorgrad er tilstrekkelig, men du må ta kurs i datastruktur, koding og databasebehandling.
2. ferdigheter
En dataforsker trenger å finpusse forskjellige ferdigheter som er særegne for datavitenskap. Noen av disse er datavisualisering, datakrangel, matematikk og programmering. Du trenger omfattende kunnskap om Python, JavaScript, SQL og Scala for programmering. Du trenger dem for å lage modeller og algoritmer.
I mellomtiden trenger en dataingeniør ferdigheter som dataanalyse, datavarehus, grunnleggende maskinlæring og kunnskap om operativsystemer. De trenger også myke ferdigheter som kommunikasjon, kritisk tenkning og samarbeidsevner. En dataingeniør må også være dyktig i programmeringsspråk som Java, Python, C og C++.
Til slutt må en dataingeniør være det kjent med Python ETL-verktøy og data-pipeline-verktøy som Fivetran, Talend Open Studio, og IBM DataStage. Disse ETL-verktøyene er veldig nødvendige for å trekke ut data fra forskjellige nettsteder.
3. Lønn
I følge Faktisk, er gjennomsnittlig grunnlønn for en dataforsker $97,678. Dette lønnsområdet kan gå så høyt som $188 972, inkludert andre kontantbonuser, overskuddsandeler, tips eller provisjoner.
De fleste arbeidsgivere i USA tilbyr 401(k) ikke-kontante fordeler i tillegg til å tilby forsikring, velværeprogrammer og tillatelser hjemmefra. Disse fordelene avhenger imidlertid av din arbeidsgiver og ditt erfaringsnivå.
Omvendt tjener dataingeniører en gjennomsnittlig grunnlønn på $112 680, ifølge Faktisk, som kan gå så høyt som $218,627 årlig. De kan også nyte godt av privilegier som en ansattrabatt, forsikring og ikke-kontante fordeler som 401(k) og 401(k)-matching. Disse fordelene avhenger også av din arbeidsgiver, erfaringsnivå, jobbrolle og kvalifikasjoner.
4. Erfaring
Du kan søke på entry-level roller med minst ett års erfaring innen datavitenskap. Du må imidlertid ha byttet fra et relatert felt som informasjonsteknologi for å prestere godt i disse rollene.
Men hvis du starter fra bunnen av, vil det å oppnå en mastergrad og få relevant erfaring som dataforsker gi deg bedre stillinger. Derfor, for å bli en fullverdig dataforsker, trenger du rundt 3-5 års kvalitetserfaring med å jobbe i praksisroller og som dataforsker på inngangsnivå.
En dataingeniør har også minst ett års erfaring for å få en inngangsrolle etter en bachelorgrad i datateknikk. Imidlertid er disse rollene vanligvis sjeldne. Du kan også bytte fra en datarelatert rolle til datateknikk. Men du trenger 4-5 års relevant erfaring for å få bedre jobber som dataingeniør.
5. Karrieremuligheter
Det er rike karrieremuligheter for dataforskere basert på din erfaring. Topprangerte selskaper som Meta, Ford Motor Company og HP bruker ekspertisen til dataforskere. De vil også finne muligheter innen helse, akademia, informasjon og myndighetene.
En dataingeniør har også karrieremuligheter som utvides i henhold til deres erfaringsnivå. Selskaper som Netflix, Apple og Capital trenger dataingeniører for å hjelpe dataforskere. Dataingeniører jobber i store selskaper og i forretningsrelaterte felt. De passer også inn i akademia og informasjon og teknologi; hvor som helst som krever datahåndtering.
Velge riktig karrierevei for deg
Begge karrierer er rike og solide. De gir maksimal eksponering og lar deg jobbe med topprangerte selskaper. Du må imidlertid gjøre leksene dine for å finne den perfekte datarelaterte karrieren. Det vil også hjelpe å skrive ned interessene dine, slik at du kan velge en karriere som stemmer overens med målene dine.
