Обзор Data Science профессий📜👨🏼💼Data Scientist - это эксперт по аналитическим данным, который обладает техническими навыками для решения сложных задач, а также любопытством, которое помогает эти задачи ставить. Они частично математики, частично компьютерные ученые и частично трендспоттеры.
Data Scientist требует реальных и практических знаний методов статистического анализа данных, навыков построения математических моделей (от нейронных сетей до кластеризации, от факторного до корреляционного анализов), работы с большими массивами данных и уникальной способности находить закономерности.
👨🏼🔧Data engineer должен владеть всем необходимым инструментарием хранения и обработки больших массивов данных. Data Engineer в основном занимается вопросами оптимального и надежного хранения и преобразования данных, а также обеспечения быстрого и удобного к ним доступа. Он отвечают за архитектуру данных.
Data Scientist же почти не заморачивается этими вопросами, его главная задача — уметь проанализировать данные, извлечь из них важную информацию и инсайты, построить и провалидировать модели и выдать какие-то полезные отчеты и выводы, либо готовые приложения, позволяющие решать те или иные предиктивные задачи.
👨🏼💻Статистик - это специалист, который занимается сбором, обработкой, анализом и предоставлением статистической информации.
Статистики собирают эмпирические данные из таких областей, как страхование, демография, социальная работа, управление качеством, медицинские и фармацевтические исследования, исследования рынка и общественного мнения или научные исследования. Они используют модели и методы анализа данных для оценки полученных данных. Результаты могут быть основанием для принятия бизнес-решений, понимания ситуации, например, для представления поведения покупателя или с целью прогнозирования или для оценки рисков.