1. Хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын мэргэжилтэн2. Тогтвортой хөгжлийн мэргэжилтэн
3. BI аналист
4. Мэдээллийн аюулгүй байдлын мэргэжилтэн
5. Финтек инженер
6. Дата аналист, сайнтист
7. Роботикс инженер
8. Биг дата мэргэжилтэн
9. ХАА тоног төхөөрөмжийн оператор
10. Цахим шилжилтийн мэргэжилтэн
2020 онд эхний 10-т багтаж байсан Дата, технологи суурьтай Дата аналист, сайнтист, Хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын инженер, Биг дата мэргэжилтэн болон мэдээллийн аюулгүй байдал, цахим шилжилтийн мэргэжилтнүүд энэ жилийн 10-т мөн багтсан байна. Дэлхий нийтээрээ тогтвортой хөгжлийн үзэл баримтлалд анхаарч байгаатай холбоотойгоор Тогтвортой хөгжлийн мэргэжилтэн гэсэн ажлын байр 2-р байрт орж ирсэн нь сонирхлыг татаж байна. Мөн тайлан дашбоард, автоматжуулалтын эрэлт хэрэгцээ өсч 3-р байранд BI Аналист ажлын байр шинээр орж иржээ. Хүмүүсээс ихэвчлэн эдгээр мэргэжлүүд хоорондоо юугаараа ялгаатай вэ? гэсэн асуултууд ихээр ирдэг. Тэгвэл дата мэргэжилтнүүдийн хоорондын ялгааг харьцуулан харъя.
Data Analyst, Data Scientist, Machine Learning Engineer, Data Engineer – Ажлын чиг үүрэг
Data Analyst
- Олон төрлийн өгөгдлийг цуглуулах, нэгтгэх, цэвэрлэх, хувиргах, шинжилгээ хийх ажлуудыг гүйцэтгэнэ.
- Өгөгдлийг визуалчлал хийж, дүгнэлт хийх, шинэ боломжуудыг гаргаж ирнэ.
- Ихэвчлэн статистик, математикийн аргуудыг ашиглана.
- Дата анализын үр дүнг удирдлага, хариуцсан хүмүүстэй хуваалцаж шийдвэр гаргалтанд ашиглана.
Data Scientist
- Ахисан түвшний анализын аргууд, Predictive Model – ууд ашиглан бизнесийн асуудлуудыг шийдвэрлэхэд чиглэсэн ажлуудыг хийнэ.
- Machine Learning болон Deep Learning загваруудыг хөгжүүлэх, сайжруулах, системд оруулж ажиллуулах үүрэг хүлээнэ.
Machine Learning Engineer
- Эдгээр мэргэжилтнүүд машин сургалтын техник, алгоритмуудыг ашиглан урьдчилан таамаглах загвар, хиймэл оюун ухааны системийг хөгжүүлдэг.
- Тэд Data Scientist -уудтай хамтран ажиллаж, уг системүүдийг бодит хэрэглээнд нэвтрүүлэх, ашиглалттай холбоотой ажлуудыг хийж гүйцэтгэнэ.
Data Engineer
- Байгууллагын датабааз болон Data Warehouse дээр ETL (Extract, Transform, Load) процессийг хийж гүйцэтгэх
- Дата баазын дэд бүтцийг хөгжүүлэх, хянах, үйл ажиллагааг авч явах
- Дата баазыг үр ашигтайгаар зохион байгуулах ажлуудыг гүйцэтгэнэ.
Тухайн салбар, байгууллагаас хамааран дээрх ажил үүргүүд бага зэрэг өөр өөр байж болно.
Хэрэглэдэг багаж, программ хангамжууд
Data Analyst
- Excel – Өгөгдөл боловсруулах, хувиргах, өдөр тутмын үйл ажиллагаа
- SQL – Өгөгдлийн бааз дээр Query бичиж өгөгдөл нэгтгэх, боловсруулах, хувиргах
- Power BI – Өгөгдөлд боловсруулалт, анализ хийн тайлан, Дашбоард бэлтгэх
- Tableau – Өгөгдөлд боловсруулалт, анализ хийн тайлан, Дашбоард бэлтгэх
Data Scientist
- Python / R – Өгөгдөлтэй ажиллах программчлалын хэлүүд
- Jupyter Notebook, R Studio – Python, R дээр хөгжүүлэлт хийх, документ бэлдэх хэрэгслүүд
- Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras – Машин сургалт болон Deep Learning загвар хөгжүүлэх сангууд
- Git / GitHub – Version Control хэрэгслүүд буюу кодын өөрчлөлт хадгалах, багаар ажиллах, зохион байгуулах хэрэгсэл
Machine Learning Engineer
- Python / R – Өгөгдөлтэй ажиллах программчлалын хэлүүд
- TensorFlow / PyTorch – Deep Learning загвар хөгжүүлэлт
- Docker / Kubernetes – Deployment
- MLFlow / TensorBoard – Модел хянах
- AWS / Azure / Google Cloud – Deployment & Computing
Data Engineer
- Apache Spark, Apache Kafka, Talend – Их хэмжээний өгөгдөл боловсруулах, дамжуулах ETL хэрэгслүүд
- PostgreSQL, MySQL, Redshift – Өгөгдөл хадгалах, зохион байгуулах
- Hadoop / Apache Beam – Их хэмжээний өгөгдөл боловсруулах, шинжилгээ хийх
- Jenkins, Ansible, Terraform – Автоматжуулалт болон өгөгдлийн дэд бүтцийг удирдах
Data School дээрх холбоотой сургалтууд
Data Analyst
Data Scientist
Machine Learning Engineer
Сургалтын багцууд
- Excel & BI багц
- Дата анализ багц
- Data Science багц
- Премиум багц (12 сургалт) 6 сар
- Премиум багц (12 сургалт) 12 сар
Эх сурвалж:
Indeed (2023, September 13). Data Analyst Vs Data Scientist Vs Data Engineer: Key Differences. https://in.indeed.com/career-advice/finding-a-job/data-analyst-vs-data-scientist-vs-data-engineer
World Economic Forum (2023, April 30). The Future of Jobs Report 2023. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2023/
