没有人会争论今天数据科学家和其他与数据相关的职称对企业的重要性。但是,当谈到从数据团队获得最大的时候,了解每个角色可以并且不能为企业做些什么至关重要。

当然,每个角色的具体细节都会根据行业,公司规模和其他其他标准而有所不同。尽管如此,CIO熟悉每个职能的关键职责是很重要的,并了解各种角色如何彼此适合以及组织的数据目标。为此,以下是数据科学团队对关键职位的简要概述。

数据分析师

数据分析师一直在帮助组织在很酷之前从他们的数据中提取有意义的信息。如今,数据分析师必须熟悉商业智能工具,并参与整合来自许多不同来源的数据。在大多数组织中,数据分析师的工作将与数据科学家和数据工程师重叠。

数据工程师

数据工程师的主要责任是对凌乱的数据感知,以便数据科学家可以利用它。通常,此角色涉及大量数据准备和卫生工作,包括摄取和清洁数据的许多ETL。数据工程师应该能够使用Python,SQL和Spark等脚本语言。此外,他们需要编程语言技能来识别和清理数据问题。

数据科学家

数据科学是一种广泛的领域,可以包括数据分析和数据处理,但核心集中是使用统计机器学习或深度学习对数据的预测技术。数据科学家需要统计机器学习,随机林,培训,模型评估和改进,数据标准化和交叉验证等域专业知识。鉴于所需技能的深度和广度,很容易看出为什么数据科学家如此高度追捧和重视。

机器学习工程师

机器学习工程师本质上是所有交易的杰克,架构机器的整个过程和深度学习。这一角色的一部分是了解应用程序,了解下游数据架构,并磨练可能出现的系统问题,如项目规模所示。机器学习工程师通常也必须熟练的基础设施优化,云计算,容器和数据库。他们必须与他们的数据科学和深入学习同事密切合作,以定期重新评估模型,避免模型漂移。

深度学习工程师

深度学习工程师是一个具有深入学习技术的专家的数据科学家。他们的工作是零件数据科学和部分艺术,可以在深层学习模型的黑匣子中发展发生的事情。深度学习工程师需要处理大型数据集以在它们用于推理之前培训他们的模型,在那里他们应用了他们学会的内容来分析新信息。

有关这些角色的更多信息以及您需要知道才能获得最佳数据科学团队,请查看此项eweek文章