Sejak kebelakangan ini, sains data menjadi tidak dapat dipisahkan dari operasi sehari-hari. Sains data digunakan dalam Produk, Pemasaran, Kejuruteraan dan penjualan untuk membuat keputusan penting. Kenyataan sensasi ‘Saintis Data’ sebagai pekerjaan paling seksi telah melonjak populariti gelaran pekerjaan kutu buku ini.
Sebagai hasilnya, kita dapat melihat orang-orang menggeser gelaran pekerjaan mereka dan ada yang berusaha untuk menjadi seorang. Melihat kelayakan, pendidikan, pengalaman, bakat dan sikap mereka, jelas bahawa mereka semua tidak termasuk dalam kategori yang sama. Jadi mengapa mereka menggunakan jawatan yang sama tanpa mengira perbezaannya ??
Ini mungkin disebabkan oleh fakta bahawa saintis data dapat diklasifikasikan secara luas menjadi dua kategori:
perbezaan antara git dan github
- Sains data yang berfokus pada produk.
- Gaya kecerdasan perniagaan sains data.
Terdapat kira-kira 4 hingga 5 kumpulan dalam setiap kategori.
Dalam laporan O'Reilly Strata 'Analisis Penganalisis', para saintis data diklasifikasikan berdasarkan sains data yang berfokus pada produk seperti berikut.
Sains Data yang berfokus pada produk
- Penyelidik Data
Profesional dalam kategori ini berasal dari dunia akademik dan mempunyai latar belakang yang mendalam dalam statistik atau sains fizikal atau sosial. Saintis data jenis ini sering memiliki PhD tetapi kurang mahir dalam Pembelajaran Mesin, Pengaturcaraan atau Perniagaan.
- Pembangun Data
Orang-orang ini cenderung menumpukan perhatian pada masalah teknikal yang berkaitan dengan pengendalian data. Mereka kuat dalam pengaturcaraan dan pembelajaran mesin tetapi lemah dalam kemahiran perniagaan dan statistik.
- Kreatif Data
Mereka adalah orang yang membuat sesuatu yang inovatif daripada data yang banyak. Mereka sangat mahir dalam pembelajaran mesin, Big Data, pengaturcaraan dan kemahiran lain untuk menangani data secara besar-besaran.
soalan temu ramah cloud salesforce service
- Orang Perniagaan Data
Mereka mewakili bahagian perniagaan dan bertanggungjawab untuk membuat keputusan perniagaan penting melalui teknik analisis data. Mereka adalah gabungan eklektik perniagaan dan kemahiran teknikal.
Sains Data berasaskan Kepintaran Perniagaan
- Saintis Data Kuantitatif
Saintis data eksploratif kuantitatif cenderung mempunyai PhD dan menggunakan teori untuk memahami tingkah laku. Dengan menggabungkan teori dan penyelidikan eksploratori, para saintis data ini meningkatkan produk.
- Saintis Data Operasi
Para saintis data operasi sering bekerja dalam pasukan kewangan, penjualan atau operasi dalam organisasi. Peranannya adalah untuk menganalisis prestasi, tindak balas dan tingkah laku suatu proses, untuk meningkatkan strategi dan kecekapan organisasi.
- Saintis Data Produk
Saintis data produk sesuai dengan pengurusan produk atau kejuruteraan. Tugas mereka adalah menyaring log dan alat analisis, untuk memahami cara pengguna menggunakan produk dan memanfaatkan pengetahuan tersebut untuk menyempurnakan produk.
- Saintis Data Pemasaran
Para saintis data pemasaran menumpukan pada pangkalan pengguna, menilai prestasi dan berusaha meningkatkan kecekapan, sama seperti lelaki pemasaran standard.
- Saintis Data Penyelidikan
Saintis data penyelidikan mencipta pandangan dari satu set data. Jarang bagi syarikat permulaan untuk menggunakan saintis penyelidikan kerana hasilnya tidak berkaitan dengan keuntungan. Tetapi syarikat yang lebih besar, kumpulan pemikir dan institusi kewangan melakukannya.
cara membuat int ganda di java
Pengelasan ini menunjukkan bahawa sebilangan besar orang boleh dimasukkan ke dalam salah satu kategori. Jenis saintis data yang tepat boleh dipilih berdasarkan keperluan organisasi
Sebelum memilih jenis saintis data yang anda mahu, pertimbangkan kemahiran yang diperlukan atau kemahiran yang sudah anda miliki untuk meneruskan ke arah yang sesuai.
Jadi anda akan menjadi siapa ?? Pengaturcara, ahli statistik, pemasar, peneraju perniagaan atau sokongan semua perdagangan ??
Edureka mempunyai kurasi khas yang membantu anda memperoleh kepakaran dalam Algoritma Pembelajaran Mesin seperti Pengelompokan K-Means, Pohon Keputusan, Hutan Rawak, Naive Bayes. Anda akan mempelajari konsep Statistik, Siri Masa, Perlombongan Teks dan pengenalan Pembelajaran Dalam juga. Kumpulan baru untuk kursus ini akan dimulakan tidak lama lagi !!