Carreres d'IA 101:
Què és un científic de dades? Salari, responsabilitats i full de ruta per ser-ne un
Un científic de dades és una persona que recopila, processa prèviament i analitza dades per ajudar les organitzacions a prendre decisions basades en dades. La ciència de dades ha estat una paraula de moda al mercat laboral des de fa temps, però avui en dia és una de les més ràpid rols laborals. A més, el salari mitjà dels científics de dades és de 125,891 dòlars anuals, segons Glassdoor.
Sinó què és la ciència de dades? L'observació i l'experimentació és ciència. Observar els patrons ocults a les dades i experimentar amb diferents tècniques d'aprenentatge automàtic i estadístiques per fer una estratègia basada en dades s'anomena ciència de dades.
En aquest bloc, aprendrem les funcions i les responsabilitats d'un científic de dades, el full de ruta per convertir-se en un científic de dades i les diferències més destacades entre un científic de dades i un analista de dades.
Responsabilitats del Data Scientist
Les responsabilitats d'un científic de dades poden variar d'una organització a una altra segons els seus objectius, l'estratègia de dades i la mida de l'organització. Les responsabilitats del dia a dia són les següents:
- Recull i preprocessament de dades
- Analitzeu les dades per trobar patrons ocults
- Construir algorismes i models de dades
- Utilitzeu l'aprenentatge automàtic per predir tendències
- Comunicar els resultats amb l'equip i les parts interessades
- Cooperar amb enginyers de programari per implementar el model en producció
- Estigueu al dia amb les últimes tecnologies i mètodes dins de l'ecosistema de la ciència de dades
Com esdevenir un científic de dades?
Llicenciatura
La llicenciatura en informàtica és una bona oportunitat per convertir-se en científic de dades. Us familiaritzeu amb els principis de programació i enginyeria de programari. La llicenciatura en estadística o física també pot establir una bona base.
Aprèn les habilitats
Programació
D'acord amb una anàlisi de 15,000 ofertes de treball en ciència de dades, el 77% de les ofertes de treball en ciència de dades esmenta Python i el 59% esmenta SQL com l'habilitat necessària per sol·licitar la posició. Per tant, aprendre Python i SQL és imprescindible. Després d'aprendre la programació 101, cal adquirir experiència en biblioteques i marcs d'aprenentatge automàtic, que són els següents:
- Ennuvolat
- pandes
- SciPy
- Scikit Aprèn
- Tensorflow/PyTorch
Visualització de dades
El nostre cervell processa visual informació 60,000 vegades més ràpida que la informació escrita. Presentar els coneixements obtinguts de l'anàlisi de dades mitjançant taulers s'anomena visualització de dades. En la visualització de dades, els científics de dades utilitzen gràfics adequats per transmetre la informació a les parts interessades i a l'equip. La competència en qualsevol de les eines següents és suficient per a la visualització de dades:
- Taula
- Power BI
- Looker
Aprenentatge automàtic
Aquest pas va al costat de la programació. Una comprensió de màquina d'aprenentatge és necessari per predir les tendències futures del conjunt de dades no vist. Els conceptes fonamentals de ML que tots els científics de dades han de conèixer són els següents:
- Aprenentatge supervisat, aprenentatge no supervisat, detecció d'anomalies, reducció de la dimensionalitat i agrupació
- Enginyeria de funcions
- Avaluació i selecció de models
- Mètodes de conjunt
- Aprenentatge profund
Molts EdTech plataformes i cursos ensenyar les habilitats tècniques esmentades anteriorment necessàries per convertir-se en científic de dades.
Big Data
Big Data, Big Business. 1 de cada 5 ofertes de feina espera que els sol·licitants tinguin habilitats de gestió de grans dades. Es requereix coneixements de Spark i Hadoop Frameworks per processar grans dades.
Construir projectes de cartera
Un cop hàgiu completat el full de ruta del currículum de científic de dades, és hora de posar en pràctica els vostres coneixements mitjançant la creació de projectes de ciència de dades. Fer projectes basats en valors resolent problemes. Trobar dades del món real a través de Kaggle o altres fonts creïbles és la millor manera de començar.
A continuació, apliqueu tot el cicle de vida de la ciència de dades, que inclou: preprocessament, anàlisi, modelització, avaluació i, finalment, desplegament al vostre projecte. Explica la història del teu projecte escrivint un bloc sobre els resultats que has aconseguit. Aquesta activitat pot substituir les experiències laborals si estàs començant.
Habilitats suaus
Per convertir-se en un científic de dades, les habilitats suaus són tan importants com les habilitats tècniques. Els científics de dades haurien de ser capaços de comunicar conceptes tècnics a les parts interessades de manera eficaç. La resolució de problemes i la creativitat són necessàries per fer solucions de dades innovadores. Els científics de dades treballen amb analistes de dades, enginyers de dades i enginyers de programari; per tant, la col·laboració i el treball en equip són necessaris.
Feines de nivell inicial
Aconseguir una feina de nivell inicial en anàlisi de dades pot ser un pas excel·lent per convertir-se en un científic de dades. Amb aquesta finalitat, esmentar projectes de cartera al vostre currículum us pot ajudar a destacar davant dels empresaris. Podeu canviar a una funció de ciència de dades a mesura que adquireixis experiència i habilitats.
Data Scientist vs. Data Analyst: quina diferència hi ha?
Els científics de dades i els analistes de dades poden semblar similars. Tot i així, hi ha diferències importants entre els dos rols, que són les següents:
| Paràmetres | Analista de dades | Científic de Dades |
| Objectiu | Analitza les dades per respondre preguntes empresarials específiques | Treballa amb problemes oberts i crea coneixements accionables mitjançant modelatge predictiu |
| Habilitats tècniques | Un analista de dades és competent en SQL, Excel i eines de visualització de dades | Un científic de dades és un expert en marcs Python i tècniques d'aprenentatge automàtic, a més de l'anàlisi de dades |
| Mètodes | Els mètodes utilitzats per un analista de dades inclouen l'anàlisi de regressió i la prova d'hipòtesis. | Un científic de dades utilitza algorismes i arquitectura d'aprenentatge automàtic i aprenentatge profund per analitzar el problema. |
| Àmbit de treball | Treballa principalment amb dades estructurades, incloses bases de dades i fulls de càlcul. | L'abast del treball no es limita a les dades estructurades. Un científic de dades també pot gestionar dades no estructurades, com ara dades de text, imatges i àudio. |
La quantitat total de dades creades, consumides i capturades va ser d'uns 64 zettabytes 2020, i es preveu que arribi als 181 zettabytes el 2025. Per actualitzar el potencial de dades tan massives, necessitem científics de dades. Un científic de dades analitza les dades i proporciona solucions basades en dades. Els científics de dades haurien de mantenir-se actualitzats amb mètodes i eines de recerca d'avantguarda per aportar el màxim valor.
Voleu més contingut relacionat amb la ciència de dades? Visita unir.ai
