Co je datový vědec? Plat, odpovědnosti a plán, jak se stát jedním

Data scientist je osoba, která shromažďuje, předzpracovává a analyzuje data, aby pomohla organizacím činit rozhodnutí na základě dat. Datová věda je již nějakou dobu módním pojmem na trhu práce, ale dnes je jedním z nich nejrychlejší růst pracovní role. Kromě toho je průměrná mzda datových vědců podle odhadů 125,891 XNUMX $ ročně Glassdoor.

Ale co je datová věda? Pozorování a experimentování je věda. Pozorování skrytých vzorců v datech a experimentování s různými strojovým učením a statistickými technikami za účelem vytvoření strategie založené na datech se nazývá datová věda.

V tomto blogu se naučíme role a odpovědnosti datového vědce, plán, jak se jím stát, a hlavní rozdíly mezi datovým vědcem a datovým analytikem.

Zodpovědnost Data Scientist

Odpovědnosti datového vědce se mohou lišit od organizace k organizaci v závislosti na jejích cílech, datové strategii a velikosti organizace. Odpovědnosti na každodenní bázi jsou následující:

• Shromažďujte a předzpracujte data
• Analyzujte data a najděte skryté vzory
• Vytvářejte algoritmy a datové modely
• Použijte strojové učení k předpovědi trendů
• Komunikujte výsledky s týmem a zainteresovanými stranami
• Spolupráce se softwarovými inženýry na nasazení modelu ve výrobě
• Zůstaňte v obraze s nejnovějšími technologiemi a metodami v rámci ekosystému datové vědy

Jak se stát Data Scientistem?

Bakalářský titul

Bakalářský titul v oboru informatika je dobrou nohou k tomu, abyste se stali datovým vědcem. Seznámíte se s principy programování a softwarového inženýrství. Dobrý základ může položit i bakalářské studium statistiky nebo fyziky.

Naučte se dovednosti

Programování

Podle analýza z 15,000 77 nabídek práce v oblasti datové vědy, 59 % nabídek práce v oblasti datové vědy uvedlo Python a 101 % uvedlo SQL jako dovednost potřebnou k podání žádosti o tuto pozici. Naučit se Python a SQL je tedy absolutní nutností. Poté, co se naučíte programování XNUMX, musíte získat odborné znalosti v knihovnách a rámcích strojového učení, které jsou následující:

• nemotorný
• Pandy
• SciPy
• Scikit Naučte se
• Tensorflow/PyTorch

Vizualizace dat

Náš mozek zpracovává vizuální informace 60,000 XNUMXx rychleji než psané informace. Prezentace poznatků získaných z analýzy dat pomocí dashboardů se nazývá vizualizace dat. Při vizualizaci dat datoví vědci používají vhodné grafy k předávání informací zúčastněným stranám a týmu. Pro vizualizaci dat stačí znalost některého z následujících nástrojů:

• Výjev
• Power BI
• Viklající se

Strojové učení

Tento krok navazuje na programování. Pochopení strojové učení je zapotřebí k předpovědi budoucích trendů na neviditelném souboru dat. Základní pojmy ML, které musí znát každý datový vědec, jsou následující:

• Učení pod dohledem, učení bez dozoru, detekce anomálií, redukce rozměrů a shlukování
• Inženýrství funkcí
• Hodnocení a výběr modelu
• Ensemble Methods
• Hluboké učení

Mnoho EdTech platformy a kurzy naučit výše uvedené technické dovednosti potřebné k tomu, abyste se stali datovým vědcem.

Big dat

Velká data, velký byznys. 1 z 5 nabídek práce očekává, že uchazeči budou mít dovednosti v oblasti zpracování velkých dat. Pro zpracování velkých dat je nutná znalost Spark a Hadoop Frameworks.

Vytvářejte projekty portfolia

Jakmile dokončíte plán kurikula datových vědců, je čas uplatnit své znalosti v praxi budováním projektů datové vědy. Dělejte projekty založené na hodnotách řešením problémů. Nejlepším způsobem, jak začít, je vyhledání skutečných dat prostřednictvím Kaggle nebo jiných důvěryhodných zdrojů.

Dále použijte celý životní cyklus datové vědy, který zahrnuje: Předzpracování, analýzu, modelování, vyhodnocení a nakonec nasazení na váš projekt. Vyprávějte příběh o svém projektu napsáním blogu o výsledcích, kterých jste dosáhli. Tato činnost může nahradit pracovní zkušenosti, pokud začínáte.

Jemné dovednosti

Chcete-li se stát datovým vědcem, jsou měkké dovednosti stejně důležité jako technické dovednosti. Datoví vědci by měli být schopni efektivně komunikovat technické koncepty zúčastněným stranám. Řešení problémů a kreativita jsou nezbytné pro vytváření inovativních datových řešení. Datoví vědci spolupracují s datovými analytiky, datovými inženýry a softwarovými inženýry; proto je nutná spolupráce a týmová práce.

Zaměstnání na základní úrovni

Získání práce na základní úrovni v oblasti analýzy dat může být skvělým krokem k tomu, abyste se stali datovým vědcem. Za tímto účelem vám uvedení portfoliových projektů ve vašem životopisu může pomoci vyniknout před zaměstnavateli. Jakmile získáte zkušenosti a dovednosti, můžete přejít na roli vědy o datech.

Data Scientist vs. Data Analyst: Jaký je rozdíl?

Datoví vědci a datoví analytici se mohou zdát podobní. Přesto jsou mezi těmito dvěma rolemi výrazné rozdíly, které jsou následující:

Celkové množství vytvořených, spotřebovaných a zachycených dat bylo asi 64 zettabytů 2020a předpokládá se, že do roku 181 dosáhne 2025 zettabytů. Abychom využili potenciál tak masivních dat, potřebujeme datové vědce. Datový vědec analyzuje data a poskytuje řešení založená na datech. Datoví vědci by se měli neustále informovat o nejmodernějších výzkumných metodách a nástrojích, aby přinesli co největší hodnotu.

Chcete více obsahu souvisejícího s datovou vědou? Návštěva unite.ai