Какво е Data Scientist? Заплата, отговорности и пътна карта за това да станете такъв

Специалист по данни е човек, който събира, обработва предварително и анализира данни, за да помогне на организациите да вземат решения, базирани на данни. Науката за данни е модна дума на пазара на труда от известно време, но днес тя е една от най-бързо развиващата работни роли. Освен това средната заплата на учените по данни е 125,891 XNUMX долара годишно, според Glassdoor.

Но какво е наука за данните? Наблюдението и експериментирането е наука. Наблюдаването на скритите модели в данните и експериментирането с различни техники за машинно обучение и статистически техники за създаване на стратегия, управлявана от данни, се нарича наука за данните.

В този блог ще научим ролите и отговорностите на специалиста по данни, пътната карта за това да станем такъв и основните разлики между специалиста по данни и анализатора на данни.

Отговорности на Data Scientist

Отговорностите на специалиста по данни могат да варират от организация до организация в зависимост от нейните цели, стратегия за данни и размера на организацията. Ежедневните отговорности са както следва:

• Събиране и предварителна обработка на данни
• Анализирайте данните, за да намерите скрити модели
• Изграждане на алгоритми и модели на данни
• Използвайте машинно обучение, за да прогнозирате тенденции
• Комуникирайте резултатите с екипа и заинтересованите страни
• Сътрудничество със софтуерни инженери за внедряване на модела в производство
• Бъдете в крак с най-новите технологии и методи в екосистемата на науката за данни

Как да станете Data Scientist?

Бакалавър

Бакалавърската степен по компютърни науки е добра предпоставка за това да станете специалист по данни. Ще се запознаете с принципите на програмиране и софтуерно инженерство. Бакалавърската степен по статистика или физика също може да създаде добра основа.

Научете уменията

Програмиране

Според един анализ от 15,000 77 обяви за работа в науката за данни, 59% от обявите за работа в областта на науката за данни споменават Python, а 101% споменават SQL като умение, необходимо за кандидатстване за позицията. Следователно изучаването на Python и SQL е абсолютно задължително. След като научите програмиране XNUMX, трябва да придобиете опит в библиотеките и рамките на машинното обучение, които са както следва:

• numpy
• Пандите
• SciPy
• Scikit Научете
• Tensorflow/PyTorch

Визуализация на данните

Нашите мозъчни процеси визуална информация 60,000 XNUMX пъти по-бърза от писмената информация. Представянето на прозрения, получени от анализ на данни с помощта на табла за управление, се нарича Визуализация на данни. При визуализацията на данни учените по данни използват подходящи графики, за да предадат информацията на заинтересованите страни и екипа. Владеенето на някой от следните инструменти е достатъчно за визуализация на данни:

• Жива картина
• Power BI
• хубавец

Machine Learning

Тази стъпка е в непосредствена близост до програмирането. Разбиране на машинно обучение е необходим за прогнозиране на бъдещи тенденции на невидимия набор от данни. Основните ML концепции, които всеки специалист по данни трябва да знае, са следните:

• Контролирано обучение, неконтролирано обучение, откриване на аномалии, намаляване на размерността и групиране
• Инженеринг на функции
• Оценка и избор на модел
• Ансамбълни методи
• Дълбоко обучение

Много EdTech платформи и курсове преподавате гореспоменатите технически умения, необходими, за да станете учен по данни.

Голямо количество от данни

Големи данни, голям бизнес. 1 от 5 обяви за работа очаква кандидатите да притежават умения за работа с големи данни. За обработка на големи данни са необходими познания за Spark и Hadoop Frameworks.

Създайте портфолио проекти

След като приключите с пътната карта на вашата учебна програма за учен по данни, е време да приложите знанията си на практика, като изградите проекти за наука за данни. Правете проекти, ръководени от стойност, като решавате проблеми. Намирането на данни от реалния свят чрез Kaggle или други надеждни източници е най-добрият начин да започнете.

След това приложете целия жизнен цикъл на науката за данни, който включва: предварителна обработка, анализ, моделиране, оценка и накрая внедряване към вашия проект. Разкажете историята на вашия проект, като напишете блог за резултатите, които сте постигнали. Тази дейност може да замени работния опит, ако започвате.

Меки умения

За да станете учен по данни, меките умения са също толкова важни, колкото и техническите умения. Учените по данни трябва да могат ефективно да съобщават технически концепции на заинтересованите страни. Решаването на проблеми и креативността са необходими за създаване на иновативни решения за данни. Учените по данни работят с анализатори на данни, инженери по данни и софтуерни инженери; следователно са необходими сътрудничество и работа в екип.

Работа за начално ниво

Получаването на начална работа в областта на анализа на данни може да бъде отлична стъпка към това да станете учен по данни. За тази цел споменаването на портфолио проекти в автобиографията ви може да ви помогне да се откроите пред работодателите. Можете да преминете към роля в науката за данни, когато придобиете опит и умения.

Data Scientist срещу Data Analyst: Каква е разликата?

Учените по данни и анализаторите на данни може да изглеждат подобни. Все пак има съществени разлики между двете роли, които са както следва:

Общото количество създадени, консумирани и уловени данни беше около 64 зетабайта 2020, и се прогнозира да достигне 181 зетабайта до 2025 г. За да актуализираме потенциала на такива масивни данни, имаме нужда от специалисти по данни. Учен по данни анализира данни и предоставя решения, базирани на данни. Учените, занимаващи се с данни, трябва да се актуализират с авангардни изследователски методи и инструменти, за да донесат най-голяма стойност.

Искате повече съдържание, свързано с науката за данни? Посетете обединявам.ai