Co je Data Scientist? Plat, odpovědnosti a cesta k tomu, jak se jím stát

Data scientist je osoba, která shromažďuje, předzpracovává a analyzuje data, aby pomohla organizacím učinit rozhodnutí založená na datech. Data science je již nějakou dobu buzzwordem na trhu práce, ale dnes je to jedna z nejrychleji rostoucích rolí. Kromě toho je medián plat data scientista 125 891 dolarů ročně, podle Glassdoor.

Ale co je data science? Pozorování a experimentování je věda. Pozorování skrytých vzorců v datech a experimentování s různými technikami strojového učení a statistiky pro vytvoření datové strategie se nazývá data science.

V tomto blogu se dozvíme o rolích a odpovědnostech data scientista, cestě k tomu, jak se jím stát, a o zásadních rozdílech mezi data scientistem a data analytikem.

Odpovědnosti Data Scientista

Odpovědnosti data scientista se mohou lišit od organizace k organizaci v závislosti na jejích cílech, datové strategii a velikosti organizace. Odpovědnosti v denním režimu jsou následující:

• Shromažďovat a předzpracovávat data
• Analýza dat pro nalezení skrytých vzorců
• Vytvoření algoritmů a datových modelů
• Použití strojového učení pro předpověď trendů
• Komunikace výsledků s týmem a stakeholdery
• Spolupráce se softwarovými inženýry pro nasazení modelu do produkce
• Zůstávat v obraze s nejnovějšími technologiemi a metodami v ekosystému data science

Jak se stát Data Scientistem?

Bakalářský titul

Bakalářský titul v oboru počítačových věd je dobrým odrazovým můstkem pro stát se data scientistem. Získáte možnost seznámit se s programovacími a softwarovými inženýrskými principy. Bakalářský titul ve statistice nebo fyzice může také vytvořit dobrý základ.

Naučit se dovednosti

Programování

Podle analýzy 15 000 pracovních nabídek pro data science, 77 % pracovních nabídek pro data science zmiňovalo Python a 59 % zmiňovalo SQL jako požadovanou dovednost pro přihlášení do pozice. Proto je naučení se Pythonu a SQL absolutní must. Po naučení se programování 101 je třeba získat odborné znalosti v knihovnách a rámcích strojového učení, které jsou následující:

• Numpy
• Pandas
• SciPy
• Scikit Learn
• Tensorflow/PyTorch

Data Vizualizace

Naše mozek zpracovává vizuální informace 60 000x rychleji než psanou informaci. Prezentace poznatků získaných z datové analýzy pomocí dashboardů se nazývá Data Vizualizace. V datové vizualizaci data scientisté používají vhodné grafy pro sdělení informací stakeholderům a týmu. Znalost alespoň jednoho z následujících nástrojů je dostatečná pro datové vizualizace:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Strojové Učení

Tento krok jde vedle programování. Chápání strojového učení je potřebné pro předpověď budoucích trendů na neviditelném datasetu. Základní koncepty strojového učení, které musí znát každý data scientist, jsou následující:

• Dozorované učení, nedozorované učení, detekce anomálií, redukce dimenzionality a shlukování
• Inženýrství funkcí
• Hodnocení a výběr modelu
• Metody souboru
• Hluboké učení

Mnoho EdTech platforem a kurzů učí výše uvedené technické dovednosti potřebné pro stát se data scientistem.

Big Data

Big Data, Big Business. 1 z 5 pracovních nabídek očekává, že uchazeči budou mít dovednosti pro zpracování velkých dat. Znalost frameworků Spark a Hadoop je vyžadována pro zpracování velkých dat.

Vytvoření Portfolia Projektů

Jakmile dokončíte svůj plán výuky data scientista, je čas aplikovat své znalosti do praxe vytvořením projektů data science. Provádějte projekty s přidanou hodnotou řešením problémů. Najít reálná data prostřednictvím Kaggle nebo jiných důvěryhodných zdrojů je nejlepší způsob, jak začít.

Další, aplikujte celý životní cyklus data science, který zahrnuje: Předzpracování, Analýzu, Modelování, Hodnocení a nakonec Nasazení do svého projektu. Vyprávějte příběh o svém projektu napsáním blogu o výsledcích, kterých jste dosáhli. Tato aktivita může nahradit pracovní zkušenosti, pokud jste začínající.

Měkké Dovednosti

Pro stát se data scientistem jsou měkké dovednosti stejně důležité jako technické dovednosti. Data scientisté by měli být schopni komunikovat technické koncepty stakeholderům účinně. Řešení problémů a kreativita jsou nezbytné pro vytváření inovativních datových řešení. Data scientisté spolupracují s datovými analytiky, datovými inženýry a softwarovými inženýry; proto je spolupráce a týmová práce nezbytná.

Entry-Level Práce

Získání entry-level práce v datové analýze může být excelentením krokem pro stát se data scientistem. Za tímto účelem může zmínka o portfoliu projektů v životopisu pomoci vám vyniknout před zaměstnavateli. Můžete přejít do role data scientista, jakmile získáte zkušenosti a dovednosti.

Data Scientist vs. Data Analytik: Co je rozdíl?

Data scientisté a data analytici se mohou zdát podobní. Přesto existují zásadní rozdíly mezi těmito dvěma rolemi, které jsou následující:

Celková množství vytvořených, spotřebovaných a zachycených dat bylo asi 64 zettabytů v 2020, a očekává se, že dosáhne 181 zettabytů do roku 2025. Pro realizaci potenciálu takových masivních dat potřebujeme data scientisty. Data scientist analyzuje data a poskytuje datové řešení. Data scientisté by měli zůstat v obraze s nejnovějšími metodami a nástroji výzkumu, aby přinesli最大 hodnotu.

Chcete více obsahu souvisejícího s data science? Navštivte unite.ai