Jefe: “Tom, debes dar un informe basado en los últimos datos que hemos acumulado. Tendremos una reunión pronto para discutir nuestros planes futuros. Dará un resumen rápido de las implicaciones del informe “.
Más tarde..
“Veamos qué herramienta debo usar para procesar los datos”.
- Cómo aprender análisis de big data en línea
- ¿Revisará mi currículum para los puestos de Analista de datos / Científico de datos y proporcionará algunos comentarios?
- ¿Cuáles son los preparativos iniciales para unirse a un programa de ciencia de datos para una nueva?
- ¿Cómo evaluaría la calidad de los datos y cómo se pueden mejorar?
- ¿De qué trata el libro Big Data Baseball?
“Estoy más familiarizado con ese marco, por lo que debería funcionar”.
“Genial, este método parece muy adecuado para el problema”.
“Bien, ¡listo! Ahora solo necesito completar algunas pruebas, calcular algunas estadísticas y comenzar a hacer la presentación “.
Tom es analista de datos. Recopila datos, realiza cálculos estadísticos sobre ellos y luego informa los resultados.
Jefe: “Rick, estaremos teniendo un gran cambio en nuestra tubería de datos. La cantidad de datos ingeridos aumentará rápidamente. Deberá cambiar nuestra infraestructura y marco actuales para que funcione con la mayor carga que enfrentaremos “.
Más tarde..
“Veamos cómo se debe diseñar la nueva infraestructura”.
“Ahora que el diseño está finalizado, debería pensar en cómo construir e integrar nuestras fuentes de datos”.
“Debería tener una reunión con los analistas para confirmar si la nueva interfaz y las consultas les parecen buenas”.
Rick es ingeniero de datos. Él trabaja en la construcción de la tubería de datos, que otros usan para su análisis.
Jefe: “Harry, estamos pensando en explorar si la reciente caída en los ingresos está relacionada de alguna manera con los resultados de la encuesta. Tendrá que confirmar si hay alguna relación entre los dos. Puede dar un breve resumen de los hallazgos en la próxima reunión “.
Más tarde..
“Echemos un vistazo a los datos, tendré que escribir algunos scripts para esto”.
“Hmm … esto parece interesante, es bastante diferente de lo que solemos ver. Debería probar una variante de este algoritmo para manejar esto ”.
“Hubo un artículo reciente en una conferencia de Machine Learning que resaltó tal problema. Debería investigar un poco sobre eso y mirar esto de nuevo ”.
Harry es un científico de datos. También trabaja en cosas similares a las de Tom, pero se espera que vaya a un nivel más profundo mientras investiga los datos; a menudo usando técnicas basadas en Machine Leanring en el proceso.
No hace falta decir que esta es solo una descripción aproximada y no debe generalizarse en exceso.
Enlaces extra:
- Data Scientist vs Data Engineer, ¿cuál es la diferencia?
- Científicos de datos vs. Ingenieros de datos vs. Analistas de datos.
