Diferencia entre científico de datos, ingeniero de datos, analista de datos

En general, escuchamos diferentes designaciones sobre ingenieros de CS como científico de datos, analista de datos e ingeniero de datos. Analicemos las diferencias entre los tres roles anteriores.

• Analista de datos : el enfoque principal del trabajo de esta persona sería la optimización de escenarios, decir cómo un empleado puede mejorar el crecimiento del producto de la empresa. Limpieza de datos y organización de datos sin procesar, análisis y visualización de datos para interpretar el análisis y presentar el análisis técnico de los datos.
  Las habilidades necesarias para Data Analyst son R, Python, SQL, SAS, SAS Miner.
• Científico de datos : el enfoque predominante estará en la visualización futurista de datos. Proporcionan aprendizaje de datos supervisado y no supervisado, por ejemplo, clasificación y regresión de datos, redes neuronales. El análisis de regresión continua estaría utilizando técnicas de aprendizaje automático.
  Las habilidades necesarias para el científico de datos son R, Python, SQL, SAS, Pig, Apache Spark, Hadoop, Java, Perl.
• Ingeniero de datos: los ingenieros de datos se concentran más en las técnicas de optimización y la creación de datos de manera adecuada. El objetivo principal de un ingeniero de datos es mejorar continuamente el consumo de datos. Principalmente, un ingeniero de datos trabaja en el back-end. Se utilizaron algoritmos de aprendizaje automático optimizados para mantener los datos y hacer que los datos estén disponibles de la manera más precisa.
  Las habilidades necesarias para el ingeniero de datos son las técnicas Pig, Hive, Hadoop, MapReduce.