सूचना प्रौद्योगिकी कंपनियों में डेटा वैज्ञानिक, डेटा इंजीनियर और डेटा विश्लेषक विभिन्न प्रकार के जॉब प्रोफाइल हैं।
डेटा वैज्ञानिक
डेटा साइंटिस्ट अत्यधिक विशेषाधिकार प्राप्त नौकरी है जो समग्र कार्यात्मकताओं की देखरेख करता है, पर्यवेक्षण प्रदान करता है, सूचना, डेटा के भविष्य के प्रदर्शन पर ध्यान केंद्रित करता है।
डेटा इंजीनियर
डेटा इंजीनियर तकनीकों के अनुकूलन, आवश्यक प्रारूप में डेटा बनाने आदि पर ध्यान केंद्रित करता है।
डेटा विश्लेषक
डेटा विश्लेषक डेटा की सफाई, कच्चे डेटा को व्यवस्थित करने, डेटा की कल्पना करने और डेटा का तकनीकी विश्लेषण प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करता है।
डेटा साइंटिस्ट, डेटा इंजीनियर और डेटा एनालिस्ट के बीच कुछ महत्वपूर्ण अंतर निम्नलिखित हैं।
| Sr. नहीं. | कुंजी | डेटा साइंटिस्ट | डेटा इंजीनियर | डेटा विश्लेषक |
|---|---|---|---|---|
| 1 | फोकस करें | डेटा वैज्ञानिक डेटा के भविष्य के प्रदर्शन पर ध्यान केंद्रित करता है। | डेटा इंजीनियर लगातार डेटा खपत तकनीकों को बेहतर बनाने पर ध्यान केंद्रित करता है। | डेटा विश्लेषक डेटा के वर्तमान तकनीकी विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करता है। |
| 2 | भूमिकाएं | डेटा साइंटिस्ट की भूमिका डेटा की पर्यवेक्षित/अनपर्यवेक्षित शिक्षा प्रदान करना, डेटा को वर्गीकृत और पुनः प्राप्त करना है। डेटा वैज्ञानिकों ने निरंतर प्रतिगमन विश्लेषण के लिए तंत्रिका नेटवर्क, मशीन लर्निंग का भारी उपयोग किया। | डेटा इंजीनियर की भूमिका एक उपयुक्त प्रारूप में डेटा का निर्माण करना है। एक डेटा इंजीनियर बैक एंड 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 विश्लेषक डेटा की सफाई करता है, कच्चे डेटा को व्यवस्थित करता है, विश्लेषण की व्याख्या करने के लिए डेटा का विश्लेषण और कल्पना करता है। |
| 3 | आवश्यक कौशल | बिग डेटा:R, Python, SAS, Pig, Apache Spark, डेटाबेस:Hadoop, SQL, प्रोग्रामिंग:Java, Perl। | बिग डेटा:R, Python, SAS, SAS माइनर। | बड़ा डेटा:सुअर, डेटाबेस:Hive, Hadoop, MapReduce. |