Какой путь в Data Science вам стоит выбрать?

Data Scientist;Data Engineer

Data Scientist — специалист, который анализирует большие объемы данных, выявляет закономерности, помогая бизнесу и науке прогнозировать (предсказывать) события, оптимизировать процессы и выстраивать стратегию развития на будущее. <br><br>Какие задачи выполняет <br>Data Scientist: <br><br>1. Анализ и исследование данных для решения бизнес-задач <br><br>2. Работать с большими объёмами данных из внутренних и внешних источников для решения задач бизнеса <br><br>3. Строить прогнозные модели, используя аналитические программы, машинное обучение и статистику <br><br>4. Находить скрытые закономерности в процессе исследования данных <br><br>5. Создавать и обучать модели машинного обучения; Data Engineer — специалист, который реализует и поддерживает инфраструктуру big data, создавая и управляя целой экосистемой, может совмещать обязанности архитектора. <br><br>Какие задачи выполняет <br>Data Engineer: <br><br>1. Разрабатывать, тестировать и обслуживать архитектуру данных, используемую Data-саентистами и Data-аналитиками <br><br>2. Проверять актуальность архитектуры данных для бизнес-целей <br><br>3. Тестировать новые способы получения данных <br><br>4. Обрабатывать ошибки и создавать надёжные конвейеры обработки данных <br><br>5. Настраивать сбор данных из разрозненных источников в единое хранилище

Data Analyst;ML Engineer

Data Analyst — это специалист, который анализирует данные (классификация, кластеризация), выявляет закономерности, помогая бизнесу принимать решения здесь и сейчас (на основе анализа прошлого поведения пользователей). <br><br>Какие задачи выполняет <br>Data Analyst:<br><br>1. Занимается ретроанализом, то есть анализом прошлого поведения пользователей, и на его основе ищет связи между эффективностью предпринятых действий и полученными результатами, предлагает рекомендации. <br><br>2. Сбор информации из разных источников, их классификация и сортировка <br><br>3. Поиск закономерностей в массивах данных и их интерпретация с помощью математики <br><br>4. Понятная визуализация аналитики для бизнеса; ML Engineer разрабатывает и внедряет модели машинного обучения, создавая интеллектуальные системы для прогнозов и решений на основе данных. <br><br>Какие задачи выполняет <br>ML Engineer<br><br>1. Выбирает и настраивает алгоритмы машинного обучения для выполнения бизнес-задач <br><br>2. Разрабатывает, обучает и тестирует модели ML <br><br>3. Интегрирует обученные модели в существующие продукты, процессы и системы. <br><br>4. Отслеживание производительности ML-моделей