डेटा साइंटिस्ट, डेटा इंजीनियर, और डेटा एनालिस्ट सूचना प्रौद्योगिकी कंपनियों में विभिन्न प्रकार की जॉब प्रोफाइल हैं।
डेटा साइंटिस्ट
डेटा साइंटिस्ट अत्यधिक विशेषाधिकार प्राप्त नौकरी है जो समग्र कार्यक्षमता की देखरेख करता है, पर्यवेक्षण प्रदान करता है, भविष्यवादी सूचना प्रदर्शन, डेटा पर ध्यान केंद्रित करता है।
डेटा इंजीनियर
डेटा इंजीनियर तकनीकों के अनुकूलन, आवश्यक प्रारूप में डेटा बनाने आदि पर केंद्रित है।
डेटा एनालिस्ट
डेटा एनालिस्ट डेटा सफाई, रॉ डेटा व्यवस्थित करने, डेटा विज़ुअलाइज़ करने और डेटा का तकनीकी विश्लेषण प्रदान करने पर केंद्रित है।
डेटा साइंटिस्ट, डेटा इंजीनियर, और डेटा एनालिस्ट के बीच कुछ महत्वपूर्ण अंतर निम्नलिखित हैं।
| क्र. सं. | मुख्य बिंदु | डेटा साइंटिस्ट | डेटा इंजीनियर | डेटा एनालिस्ट |
|---|---|---|---|---|
| 1 | फोकस | डेटा साइंटिस्ट डेटा के भविष्यवादी प्रदर्शन पर केंद्रित है। | डेटा इंजीनियर डेटा खपत तकनीकों में लगातार सुधार पर केंद्रित है। | डेटा एनालिस्ट डेटा के वर्तमान तकनीकी विश्लेषण पर केंद्रित है। |
| 2 | भूमिकाएं | डेटा साइंटिस्ट की भूमिकाएं डेटा का सुपरवाइज्ड/अनसुपरवाइज्ड लर्निंग प्रदान करना, डेटा को वर्गीकृत और रिग्रेस करना हैं। डेटा साइंटिस्ट निरंतर रिग्रेशन विश्लेषण के लिए न्यूरल नेटवर्क, मशीन लर्निंग का भारी उपयोग करते हैं। | डेटा इंजीनियर की भूमिकाएं डेटा को उपयुक्त प्रारूप में बनाना है। एक डेटा इंजीनियर बैकएंड पर काम करता है। एक डेटा इंजीनियर डेटा को बनाए रखने और डेटा को सबसे उपयुक्त तरीके से उपलब्ध कराने के लिए अनुकूलित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है। | डेटा एनालिस्ट डेटा सफाई करता है, रॉ डेटा व्यवस्थित करता है, डेटा का विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ करता है ताकि विश्लेषण की व्याख्या की जा सके। |
| 3 | आवश्यक कौशल | बिग डेटा: R, Python, SAS, Pig, Apache Spark, डेटाबेस: Hadoop, SQL, प्रोग्रामिंग: Java, Perl। | बिग डेटा: R, Python, SAS, SAS Miner। | बिग डेटा: Pig, डेटाबेस: Hive, Hadoop, MapReduce। |
