Quais são serão os profissionais de BI e Big Data

Qual a diferença entre o analista de dados, Engenheiro de dados e cientista de Dados

Analista de dados	Engenheiro de dados	Cientista de Dados
Analisa dados numéricos e usa-os para ajudar as empresas a tomar melhores decisões.	O Engenheiro de Dados envolve a preparação de dados. Eles desenvolvem, constroem, testam e mantêm uma arquitetura completa.	Um cientista de dados analisa e interpreta dados complexos. Eles são combatentes de dados que organizam (big data) dados

• Analista de dados

        A maioria dos profissionais de nível básico interessados em entrar em um trabalho relacionado a dados começam como analistas de dados. Qualificar-se para este papel é o mais simples possível. Tudo que você precisa é de um diploma de bacharel e um bom conhecimento estatístico. Fortes habilidades técnicas seria um plus e pode lhe dar uma vantagem sobre a maioria dos outros candidatos. Além disso, as empresas esperam que você entenda o manuseio de dados, modelagem e técnicas de relatórios, juntamente com uma forte compreensão do negócio.

• Engenheiro de dados

        Engenheiro de dados ou adquire um mestrado em um campo relacionado com dados ou reunir uma boa quantidade de experiência como analista de dados. Um Engenheiro de Dados precisa ter uma sólida formação técnica com a capacidade de criar e integrar APIs. Eles também precisam entender o pipeline de dados e otimização de desempenho.

• Cientista de Dados

        È aquele que analisa e interpreta dados digitais complexos. Embora existam várias maneiras de entrar no papel de um cientista de dados, a mais perfeita é adquirir experiência suficiente e aprender as várias habilidades do cientista de dados. Essas habilidades incluem análises estatísticas avançadas, uma compreensão completa da autoaprendizagem, condicionamento de dados, etc.

Conjuntos de Competências

Analista de dados	Engenheiro de dados	Cientista de Dados
Data Warehousing	Data Warehousing & ETL	Competências estatísticas e analíticas
Adobe e Google Analytics	Conhecimentos avançados de programação	Mineração de Dados
Conhecimento de programação	Análise baseada em Hadoop	Princípios da Aprendizagem Automática e da Aprendizagem Profunda
Scripting e habilidades estatísticas	Conhecimento profundo de SQL/banco de dados	Conhecimento de programação em profundidade (codificação SAS/R/ Python)
Relatórios e visualização de dados	Arquitetura de dados e pipeline	Análises baseadas em Hadoop
Conhecimento de SQL/base de dados	Conhecimento do conceito de aprendizado de máquina	Otimização de dados
Folha de cálculo	Scripting, relatórios e visualização de dados	Tomada de decisões e competências transversais