Самые современные профессии: системный аналитик, DevOps-инженер, Data Scientist, аналитик данных – чем они занимаются

Сейчас обсудим такие современные профессии, как системный аналитик, DevOps-инженер, Data Scientist, аналитик данных и выясним чем же они занимаются. Раскрыть тему нам помогли профильные эксперты, вот, что они поведали.

Такие профессии как системный аналитик, DevOps-инженер, Data Scientist и аналитик данных очень часто путают, многие вовсе считают их направлениями одной и той же деятельности. На самом деле, ни у одной из этих специальностей нет какого-либо официального определения, и многие не понимают, как отличить их друг от друга.

На самом деле существуют определённые тонкости, которые учитываются в процессе работы каждого из них.

Аналитик данных

Аналитик данных проводит описательный анализ данных, после чего грамотно интерпретирует их с целью предоставления отчёта заказчикам. В качестве главных навыков аналитика данных выступает точное знание предметной области, в которой приходится работать, а также особенности ведения конкретного бизнеса. Навыки IT не являются лишними, равно как и знания отдельных средств визуализации данных. Приветствуется базовые статистические знания.

Системный аналитик

Речь идёт о специалисте технически подкованном, так как на него возлагается ответственность за весь цикл работы с данными. Системный аналитик отыскивает необходимые сведения и создаёт в итоге предиктивную модель. Внимание специалиста концентрируется на выявлении закономерностей, которые на первый взгляд неочевидны. Дополнительно он применяет технологии машинного обучения. Получается, что аналитик данных должен иметь математическую подготовку и подготавливать нужные сведения программирования на том или ином высокоуровневым языке, что также является обязательным условием.

Data Scientist

Data Scientist — настоящий «универсальный солдат», способный выполнять все манипуляции, перечисленные ранее, дополнительно обладающий узкой специализацией или особыми умениями. В качестве основных умений такого специалиста можно перечислить тщательно отточенные презентационные навыки, благодаря которым даже неспециалисты способны понять результаты выполненной работы. Превосходная математическая подготовка также является обязательным условием, наряду с навыками подготовки данных и машинного обучения. Умение работы с Big Data также приветствуется.

DevOps-инженер

Для данного специалиста характерен широкий кругозор и способность разбираться одновременно в нескольких сферах. DevOps-инженер работает одновременно с несколькими языками программирования для того, чтобы оперативно писать программы, считыватель коды и автоматизировать процессы. По-настоящему хороший специалист в данном направлении деятельности разбирается в операционных системах и понимает, какой инструмент лучше использовать для запуска проекта. Работа для него найдётся в любой компании, связанной с разработкой приложений, и если стартапы способны обойтись без DevOps-инженера, то IT-гиганты работают с ними на постоянной основе.