数据科学家是什么?
数据科学家是使用专业知识构建机器学习模型,再以此做出预测并对关键业务问题进行解答的专家。
数据科学家仍然需要对数据进行清洗、分析以及可视化处理,这一点和数据分析师是一致的。不过数据科学家在专业技能方面有者更深的研究,涉猎范围也更广,同时他们也能够对机器学习模型进行训练与优化。
深度解析数据科学家
数据科学家能够解决开放式的问题,同时还能使用他们精深的统计学与算法知识来实现巨大的价值。如果说分析师主要关注如何去理解历史数据与现有数据,那么科学家们的注意力主要就放在如何生成可靠的、关于未来的预测上。
数据科学家可通过在他们的机器学习模型中置入有监督(如分类、回归等)与无监督(如聚类、神经网络、异常检测等)的学习方法来揭示隐藏在数据背后的高价值信息。从本质上来讲,他们的工作是训练数学模型,并通过这些模型来更准确地识别模式并作出精确的预测。
下面列举了一些数据科学家的工作内容:
评估统计学模型来确认分析的有效性
通过机器学习手段来构建更精确的预测算法
不断测试机器学习模型并提升其准确性
制作数据可视化图表来对高级数据分析的结果进行总结与展示
数据科学家能够为企业带来完全不同的数据处理方式与数据视角。分析师虽然能够描述数据之中存在的一些趋势,也能将这些结果转换成业务术语来进行交流并解决一些问题。但科学家却能够发现新的问题,同时还能构建新的模型并根据新的数据来做出预测。
数据工程师是什么?
数据工程师是系统的构建者与优化者,数据科学家在他们所建立的基础上才能最大程度发挥自己的作用。所有公司正常运营的基础之一,就是保证数据的准确性以及可访问性。数据工程师的职责就是保证数据在接收、转移以及存储过程中的准确性,并保证其它用户对数据的可访问性。
深度解析数据工程师
数据工程师的工作主要是为数据分析师与数据科学家打下坚实的基础。通常他们的职责是打通数据通道,有时还需要使用复杂的工具与技巧来处理大量数据。不同于前面的两个职业发展道路,数据工程师所掌握的技术栈是偏向于软件开发的。
在大型企业中,数据工程师们的侧重点也可以有所不同:有的可以侧重于使用数据工具,有的可以侧重于维护数据库,还有的可以侧重于建立并维护数据通道。无论侧重点在什么地方,一位优秀的数据工程师将是保障数据科学家与分析师高效解决分析问题(而不需要将数据在多个数据源之间进行多次移动)时不可或缺的资源。
数据工程师的思维模式更偏向于架构与优化。下面就是一些数据工程师可能的工作内容:
搭建用于数据传输的API
在现有的数据通道中集成外部的或新的数据集
在针对新数据的机器学习模型中应用特征转换算法
持续监控并对系统进行测试以保证最佳性能
你的数据驱动职业之路
现在我们已经对这三个由数据驱动的职位有了一定的了解,那么问题来了-你适合哪个职位?最重要的是,你需要了解到这三个职位采用了大相径庭的数据处理方式。
数据工程师的重心在“后端”,他们需要持续优化数据通道,才能保证企业数据的准确性与可用性。他们会使用各种各样的工具来确保数据处理过程的准确性,同时还需确保在需要的时候能够顺畅地将数据提供给用户。一位优秀的数据工程师会将许多时间与精力放在服务企业中的其他人上。
数据分析师将会通过使用数据工程师所构建的自定义API来提取新的数据集,并对其中的数据趋势进行识别,同时对异常数据进行分析。分析师们将会对结果进行总结,并以一种清晰直观的方式来展示这些结果,以便于其它非技术团队能够更好地了解他们目前的工作效果。
最后,数据科学家将会在分析师的最初结果上进一步深入研究,以了解更多可能的情况与有价值的信息。无论是通过训练机器学习模型,还是通过高级统计学分析技巧,数据科学家的职责都是对未来进行预测,并提供令人耳目一新的洞察视角。
无论你选择的道路如何,保持好奇心都是能够帮助你走得更远的重要品质。对于数据驱动的职位来说,通过数据来找到正确的问题,并据此进行更加精确的试验,这就是其最根本的工作内容。进一步的,数据科学领域将不断发展进步,同时也会对相关从业人员提出持续学习的要求。