Как это устроено: кто все эти люди?
Итак, вы решили идти в Data.

Только на “Data” начинается очень много вакансий — и, кажется, работы там на десять человек. Давайте посмотрим, кто есть кто на рынке дата-труда.

Представьте, что работа с данными — это дом. Да-да, со стенами и крышей.

➡️ Кто проектирует дом?

Конечно, архитектор. Data Architect проектирует системы хранения данных, а потом отвечает за их стабильность, безопасность и доступность. Он умеет работать с базами данных и строить пайплайны (планы процесса работы, которые потом использует команда). Архитектор нужен для работы с теми самыми большими данными. Его технологии: SQL, NoSQL, Spark, Hive, ETL/ELT.

➡️ Кто строит дом?

Строители и инженеры. Data Engineer воплощает план архитектора: собирает и структурирует данные, поддерживает и обновляет хранилище и пайплайны. Инженер тесно сотрудничает с аналитиками, обеспечивая им доступ к структурированным данным. Он умеет работать с Java, Scala, SQL, noSQL, Python, R.

➡️ И кто живет в этом доме?

В первую очередь — аналитики. Data Analyst анализирует данные и составляет отчеты, обрабатывает и готовит данные для анализа. Он виртуоз математической статистики, а еще умеет пользоваться BI-инструментами (Tableau, PowerBI, Metabase и другие).

Соседи аналитика — ученые. Data Scientist проводит исследования, проверяет гипотезы и строит прогнозы. Он эксперт статистического анализа и теории вероятностей, знает методы машинного обучения и отлично владеет R и Python.

Некоторые специалисты работают на стыке этих позиций (например, Analytics Engineer), некоторые выбирают узкую область (BI-специалист/визуализатор данных), а в соседнем доме поселился целый департамент машинного обучения.

Почитать больше про этих и других людей можно тут.

Ну что, кем захотелось поработать? А если уже работаете в данных — расскажете нам, как выбрали профессию? 👀 Ждем ваших мыслей в комментариях!

#into_data