Të dhënat fuqizojn botën e sotme. Nga lëshimi i inovacioneve deri te përmirësimi i proceseve të vendimmarrjes, të dhënat mbajnë potencialin për të zhbllokuar suksesin e çdo industrie.
Me ndikimin në rritje të të dhënave, disa role pune dhe mundësi të lidhura me të dhënat janë rritur në të gjithë globin. Ato janë shumë fitimprurëse për shkak të ritmit të shpejtë të krijimit të të dhënave dhe nevojës së shfaqur për t’i kuptuar ato. Megjithatë, i njëjti raport nxjerr në pah edhe mungesën e madhe të talenteve në këtë fushë.
Arsyeja kryesore e mungesës së talenteve në këtë fushë është mungesa e qartësisë në lidhje me aftësitë e kërkuara për secilin rol.Andaj së pari duhet të kuptoni dallimet midis tre roleve kryesore të të dhënave – Shkencëtar i të dhënave, Inxhinier i të dhënave dhe Analist i të dhënave.
Është një keqkuptim i zakonshëm që rolet e përmendura më sipër janë të këmbyeshme. Përgjatë këtij artikulli, ne do të eksplorojmë përshkrimet e punës, rolet në një organizatë, grupet e aftësive të kërkuara dhe pritjet e pagave të secilës prej këtyre karrierave emocionuese të të dhënave.
Përshkrimet e punës dhe rolet organizative
- Shkencëtari i të dhënave (Data Scientist) përdor teknika të avancuara të të dhënave për nxjerrjen e vendimeve të aplikueshme të biznesit. Në këtë rol, ju do të jeni më i moshuari në një ekip apo i ashtuquajturi Senior-i i ekipit, dhe duhet të keni ekspertizë të thellë në mësimin e makinerive, statistikat dhe trajtimin e të dhënave. Ju do të jeni përgjegjës për zhvillimin e njohurive të biznesit të zbatueshëm pasi të marrësh të dhënat nga analistë dhe inxhinierë të të dhënave. Ju duhet të keni grupin e aftësive të analistit të të dhënave dhe inxhinierit të të dhënave. Sidoqoftë, në rastin e një shkencëtari të të dhënave, grupet e aftësive duhet të jenë më të thelluara dhe shteruese.
- Analisti i të Dhënave (Data Analist) zë një rol të nivelit fillestar në një ekip të analizës së të dhënave. Në këtë rol, ju duhet të jeni të aftë në përkthimin e të dhënave numerike në një formë që mund të kuptohet nga të gjithë në një organizatë. Për më tepër, ju duhet të keni aftësi të kërkuara në disa fusha, duke përfshirë gjuhë programimi si python, mjete të tilla si excel, bazat e trajtimit të të dhënave, raportimin dhe modelimin. Me përvojë të mjaftueshme nën rripin tuaj, mund të përparoni gradualisht nga një analist i të dhënave për të marrë rolin e një inxhinieri të dhënash dhe një shkencëtari të të dhënave.
- Inxhinieri i të Dhënave (Data Engineer) janë ndërmjetësi midis analistëve të të dhënave dhe shkencëtarëve të të dhënave. Si inxhinier i të dhënave, ju do të jeni përgjegjës për çiftimin dhe përgatitjen e të dhënave për qëllime operacionale ose analitike. Për këtë rol do t’ju kërkohet shumë përvojë në ndërtimin, zhvillimin dhe mirëmbajtjen e arkitekturës së të dhënave. Zakonisht, në këtë rol, ju do të filloni të punoni në Big Data, të përpiloni raporte mbi to dhe t’ia dërgoni ato shkencëtarëve të të dhënave për analizë.
Aftësitë e nevojshme
Shkathtësitë e kodimit janë thelbësore për secilën prej këtyre roleve të punës – shkencëtarët e të dhënave duhet të kenë zotërim mbi gjuhët e programimit si Java, Python, SQL, R, SAS, për të përmendur disa. Për më tepër, keni nevojë për njohuri pune të kornizave të të dhënave të mëdha si Hadoop, Spark dhe Pig. Kuptimi i bazave të teknologjive të tilla si “deep learning” dhe “machine learning” dhe të ngjashme gjithashtu mund të shtyjë karrierën tuaj në këtë rol.
Kur flasim për rolin e një analisti të dhënash, ajo që duhet të dini është se ai është më pak teknik. Është një rol i nivelit fillestar dhe ju duhet të keni një kuptim të mjeteve të tilla si SAS Miner, Microsoft Excel, SPSS dhe SSAS. Nëse keni njohuri bazë të Python, SQL, R, SAS dhe JavaScript, do të ishte një pikë plus.
Roli i një Inxhinieri të Dhënave kërkon që ju të keni një kuptim të thellë të gjuhëve programuese si Java, SQL, SAS, Python dhe të ngjashme. Ju gjithashtu duhet të jeni të aftë në trajtimin e kornizave të tilla si Hadoop, MapReduce, Pig, Hive, Apache Spark, NoSQL dhe Data Streaming, duke përmendur disa.
Paga mesatare për rolet e lartpërmendura
Në vijim kemi sjellur pagat vjetore për rolet e ndryshme që përmendëm në Shtetet e Bashkuara të Amerikës, nga shkaku se në vendet tona role të tilla ende janë shumë të panjohura dhe nuk ekziston ndonjë hulumtim të saktë për të ardhurat e tyre vjetore. Si një shkencëtar i të dhënave në SHBA, ju mund të fitoni deri në 137,000 dollarë në vit. Analistët e të dhënave mund të presin një pagë mesatare prej 67,000 dollarë në vit, e cila është e jashtëzakonshme, duke pasur parasysh se është një rol i nivelit fillestar. Në anën tjetër të spektrit, inxhinierët e të dhënave mund të marrin një pagë mbi 116,000 dollarë në vit. (Burimi: Glassdoor).
Përgjegjësitë e tyre në ekipin hulumtues
- Shkencëtar i të Dhënave
Përgjegjësitë që duhet të mbani si një shkencëtar i të dhënave përfshijnë:
- Menaxhoni dhe pastroni të dhënat e pastrukturuara për t’i përgatitur ato për përdorim praktik.
- Zhvilloni modele që mund të funksionojnë në Big Data
- Kuptoni dhe interpretoni analizën e të dhënave të mëdha
- Merrni përgjegjësinë për ekipin e të dhënave dhe ndihmojini ata drejt qëllimeve të tyre përkatëse
- Jepni rezultate që kanë një ndikim në vendimmarrjen e biznesit
- Analist i të dhënave
Si analist i të dhënave, do t’ju duhet të merrni përsipër përgjegjësi specifike, duke përfshirë:
- Mbledhja e informacionit nga një bazë të dhënash me ndihmën e pyetësorëve
- Aktivizoni përpunimin e të dhënave dhe përmblidhni rezultatet
- Përdorni algoritme bazë në punën e tyre si regresioni logjistik, regresioni linear e kështu me radhë
- Zotëroni dhe shfaqni ekspertizë të thellë në grumbullimin e të dhënave, vizualizimin e të dhënave, analizën e të dhënave eksploruese dhe statistikat
- Inxhinier i të Dhënave
Përgjegjësitë tuaja në këtë rol janë:
- Data mining për ekstraktimin e gjitha njohurive të nevojshme nga të dhënat
- Konvertimin i të dhënave të gabuara në një formë të përdorshme për analizë të mëtutjeshme
- Të shkruarit e pyetësorëve mbi të dhënat
- Mirëmbajtja e dizajnit dhe arkitekturës së të dhënave
- Zhvilloni depo të mëdha të dhënash me ndihmën e “extra transform load” (ETL)
Perfundimi
Pa marrë parasysh se cilën rrugë karriere të shkencës së të dhënave zgjidhni, si p.sh. Shkencëtar, Inxhinier apo Analist i të dhënave, këto role janë shumë fitimprurëse dhe të gatshme për të përfituar nga teknologjitë në zhvillim si AI (intelegjenca artificiale) dhe Machine Learning në të ardhmen. Megjithatë, është thelbësore të pranohet se këto role nuk janë të këmbyeshme; ato kërkojnë grupe të veçanta aftësish. Diferencimi midis tyre është thelbësor sepse industria aktualisht është e ngopur me gjeneralistë, ndërkohë që ka një kërkesë në rritje për specialistë. Ky dallim mund të jetë çelësi për një karrierë të suksesshme dhe shpërblyese në fushën e shkencës së të dhënave.
Përgatiti dhe përmblodhi:
WWW.STUDENTET.MK
