Powyższe stanowiska mają punkt wspólny - wszyscy pracują na danych. Zanim odpowiemy na pytanie z tematu artykułu, zastanówmy się czy wszystkie samochody są takie same? Wszystkie mają elementy wspólne - jeżdżą, transportują ludzi i zasoby. Oczywiście odpowiedź nasuwa się sama, samochody nie są takie same. Jaki jest więc czynnik który sprawia, że samochody różnią się od siebie? Odpowiedź jest bardzo prosta: posiadają inne zespoły cech które umożliwiają im realizację różnych zadań.

Data Analyst - Analityk danych

Pierwszym zawodem, który powstał z omawianej dzisiaj trójki jest analityk danych. Analiza danych, to krótko mówiąc proces wydobywania konkretnych informacji z całego zbioru informacji. Możemy analizować między innymi (i nie tylko): trendy rynkowe, wymagania klientów, swoje wyniki historyczne, sprawdzać które kanały sprzedaży są skuteczniejsze, jakie projekty marketingowe skuteczniej trafiają do odbiorców. Dzięki analizie danych podejmujemy bezpieczniejsze decyzje strategiczne w firmie.

Analityka danych skupia się na wykorzystaniu danych do zrozumienia i podejmowania decyzji dotyczących konkretnego biznesu lub problemu. Może to obejmować wykorzystanie technik statystycznych do analizy danych, wizualizację danych w celu identyfikacji trendów i wzorców lub wykorzystanie uczenia maszynowego do tworzenia prognoz. Analitycy danych zazwyczaj pracują z danymi strukturalnymi, takimi jak dane znajdujące się w arkuszu kalkulacyjnym lub bazie danych.

Analityk musi posiadać solidną wiedzę z zakresu statystyki. Przydatne również mogą się okazać podstawy programowania w Pythonie, oraz podstawy tworzenia zapytań w SQLu (niezbędne przy pracy z Big Data)

Analityk danych powinien być również dobrze zorientowany w kilku narzędziach do wizualizacji. Niezwykle ważne jest, aby analityk danych posiadał umiejętności prezentacji. To pozwala omawiać wyniki z zespołem w zrozumiały sposób i pomóc w osiąganiu właściwych rozwiązań. Bez właściwej prezentacji danych mogą nam umknąć nieoczywiste wyniki analizy.

Najpopularniejsze narzędzia analityka to:

• Microsoft Excel:

  Arkusz kalkulacyjny od Microsoftu, którego chyba nie musimy nikomu przedstawiać. Jego elastyczność, łatwość w obsłudze w stopniu podstawowym i możliwości dla bardziej zaawansowanych użytkowników sprawiły, że od debiutu w 1987 roku jest obecny niemal w każdej firmie

  
  
  
• Power BI:

  Zestaw narzędzi Business Inteligence od Microsoftu, przydatne narzędzie chmurowe do wizualizacji danych

  
  
  
• SQL:

  Język zapytań do pracy z bazą danych

  
  
  

Data Engineer - Inżynier danych

Inżynieria danych zajmuje się budowaniem infrastruktury i systemów potrzebnych do przechowywania, przetwarzania i analizowania dużych ilości danych. Może to obejmować projektowanie i wdrażanie pipeline’ów danych, tworzenie i utrzymywanie hurtowni danych oraz opracowywanie niestandardowych narzędzi do ekstrakcji, transformacji i ładowania danych. Inżynierowie danych często pracują zarówno z danymi strukturalnymi, jak i nieustrukturyzowanymi, a do budowy skalowalnych systemów przetwarzania danych wykorzystują technologie takie jak Hadoop, Spark i AWS.

Inżynier danych rozwija fundamenty dla różnych operacji na danych. Projektuje i dba o środowisko, na którym pracują naukowcy (Data Scientist) i analitycy (Data Analyst) danych. Inżynierowie danych muszą pracować zarówno z danymi ustrukturyzowanymi (SQL), jak i nieustrukturyzowanymi (NoSQL). Umożliwiają również pozostałej dwójce wykonywanie bardziej zaawansowanych analiz na danych.

Nieodłącznym elementem pracy inżynierów danych jest praca z Big Data. Ich zadaniem jest czyszczenie, zarządzanie, dokonywanie transformacji i redukcja duplikowanych zbiorów danych (deduplikacja).

Inżynier danych powinien rozumieć prostsze algorytmy oraz znać podstawy języka Java lub Python, ponieważ to dwa najpopularniejsze języki w świecie Big Data. Rola inżyniera danych jest również ściśle związana z rolą inżyniera oprogramowania (Software Engineer). Dzieje się tak dlatego, że inżynier danych jest przypisany do rozwoju platform i architektury.

To do inżyniera danych należy obsługa całej architektury, monitorowanie i naprawianie błędów, testowanie, budowanie logiki przepływu danych odpornych na błędy, administrowanie bazami danych i zapewnienie stabilnego przepływu danych (czyli danych przesyłanych w sposób ciągły, niezakłócony i bez utraty informacji. Pozwala to na utrzymanie integralności i jakości danych, a także umożliwia skuteczną komunikację między systemami. Niestabilny przepływ danych prowadzi do błędów, nieprawidłowości lub utraty wyników).

Narzędzia używane przez Data Engineers:

• Kubernetes:

  Program opracowany przez Google do klasteryzacji i automatyzacji wdrażania aplikacji w sposób adaptacyjny i dynamiczny w zależności od ruchu. Jest to najnowsza technologia, która zrewolucjonizowała świat chmury obliczeniowej.

  
  
  
• Apache Spark:

  Platforma do szybkiego procesowania, analizowania oraz zarządzania Big Data opracowana przez Apache. Zapewnia wsparcie zarówno dla danych wsadowych, jak i strumieniowych.

  
  
  
• Docker:

  Docker to platforma pomagająca w budowaniu kompatybilnych aplikacji działających na innych środowiskach.

  
  
  

Data Scientist - naukowiec danych

“Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century” ~ Harvard Business School

Dobry Data Scientist to przede wszystkim świetny Data Analyst z szerszym spektrum umiejętności (głównie technicznych). Każda firma szuka naukowców danych, aby zwiększyć swoją wydajność i zoptymalizować produkcję. W ostatnich latach Data Science jest eksploatowane do granic możliwości podobnie jak hasło Machine Learning czy Artificial Intelligence.

Na dzień pisania artykułu (styczeń 2023), mamy do czynienia z zalaniem świata liczbą danych nie do ogarnięcia przez człowieka (i Excela). Ta eksplozja przyczynia się do postępu w technologiach obliczeniowych, takich jak High-Performance Computing. Niemalże każda branża może obecnie czerpać garściami z zaplecza własnych danych (o ile ich inżynierowie danych oraz analitycy zadbali o jakość i wyciąganie poprawnych danych), aby maksymalizować swoje zyski. Życie w dzisiejszych czasach to już nie tylko innowacje, ale również optymalizacja. Chcemy pracować optymalnie, nie marnować zasobów, pracować na 100% (a czasem na 120%) efektywności. Możemy błądzić po omacku i zgadywać, a możemy zatrudnić zespół Data Scientistów, lub postawić własny dział Data Science w firmie.

Firmy wydobywają dane, aby analizować i uzyskać wgląd w różne trendy i praktyki. Aby to zrobić, zatrudniają wyspecjalizowanych Data Scientistów, którzy posiadają wiedzę na temat narzędzi statystycznych i umiejętności programowania. Ponadto, Data Scientist posiada wiedzę na temat algorytmów uczenia maszynowego.

Algorytmy te są odpowiedzialne za przewidywanie przyszłych zdarzeń. Dlatego też Data Science to szersza dziedzina, która obejmuje zarówno analitykę danych, jak i inżynierię danych, a także inne obszary, takie jak uczenie maszynowe i statystyka. Naukowcy zajmujący się danymi są odpowiedzialni za zbieranie, czyszczenie i przygotowywanie danych do analizy, a także za budowanie i wdrażanie modeli w celu rozwiązywania złożonych problemów. Często pracują z różnymi narzędziami i technologiami i mogą być odpowiedzialni za wszystko, od zbierania i przechowywania danych do wdrażania modeli uczenia maszynowego w produkcji.

Narzędzia używane przez Data Scientist’ów:

• Narzędzia wykorzystywane przez analityka danych oraz inżyniera danych
  
  
• Chmury obliczeniowe (AWS, Google Cloud, Azure)
  
  
• Zaawansowane frameworki Pythona takie jak PyTorch, NumPy, SciPy
  
  

Porównanie: Data Analyst vs Data Engineer vs Data Scientist

Sprawdź warsztaty konsultingowe Data Science i porozmawiaj z ekspertem, aby dowiedzieć się więcej.