Co je Data Scientist? Mzda, odpovědnosti a roadmap k tomu, jak se stát jedním

Data scientist je osoba, která shromažďuje, předzpracovává a analyzuje data, aby pomohla organizacím učinit data-driven rozhodnutí. Data science byla v posledních letech velmi žádaná v pracovním trhu, ale dnes je to jedna z nejrychleji rostoucích pracovních rolí. Kromě toho je medián mzdy 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, aby se vytvořila data-driven strategie, se nazývá data science.

V tomto blogu se dozvíme o rolích a odpovědnostech data scientista, roadmapě k tomu, jak se stát jedním, 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
• Vytvořit algoritmy a datové modely
• Použít strojové učení pro předpověď trendů
• Komunikovat výsledky s týmem a stakeholdery
• Spolupracovat se softwarovými inženýry na nasazení modelu do produkce
• Zůstat aktuální s nejnovějšími technologiemi a metodami v rámci data science ekosystému

Jak se stát Data Scientistem?

Bakalářský titul

Bakalářský titul v oboru počítačových věd je dobrým základem pro stát se data scientistem. Získáte možnost seznámit se s programováním 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 v oblasti data science, 77 % pracovních nabídek zmínilo Python a 59 % zmínilo SQL jako požadovanou dovednost pro aplikaci na tuto pozici. Proto je naučení se Pythonu a SQL absolutně nutné. Po absolvování 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 písemné informace. Prezentace poznatků získaných z datové analýzy pomocí dashboardů se nazývá Data Vizualizace. V datové vizualizaci data scientisté používají vhodné grafy k přenosu 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 nutné pro předpověď budoucích trendů v neznámém datasetu. Základní koncepty strojového učení, které každý data scientist musí znát, jsou následující:

• Supervised Learning, Unsupervised Learning, Anomaly Detection, Dimensionality Reduction a Clustering
• Feature Engineering
• Model Evaluation a Selection
• Ensemble Methods
• Deep Learning

Mnohé EdTech platformy a kurzy učí výše zmíněné technické dovednosti potřebné k tomu, aby se stal data scientistem.

Big Data

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

Vytvořit Portfolio Projekty

Jakmile dokončíte roadmapu data scientista, je čas aplikovat své znalosti do praxe vytvořením projektů data science. Provádějte projekty, které přinášejí hodnotu, řešením problémů. Najděte reálná data prostřednictvím Kaggle nebo jiných důvěryhodných zdrojů, aby jste mohli začít.

Další, aplikujte celý životní cyklus data science, který zahrnuje: Předzpracování, Analýzu, Modelování, Evaluaci 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

Aby se stal 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 pracují s datovými analytiky, datovými inženýry a softwarovými inženýry; proto je spolupráce a týmová práce nezbytná.

Entry-Level Jobs

Získání entry-level pozice v datové analýze může být vynikajícím krokem k tomu, aby se stal data scientistem. Za tímto účelem je zmínka o portfoliu projektů v životopisu může pomoci vám vyniknout před zaměstnavateli. Můžete přejít na roli data scientista, jakmile získáte zkušenosti a dovednosti.

Data Scientist vs. Data Analytik: Co je rozdíl?

Data scientisté a data analytici mohou vypadat podobně. Nicméně, existují zásadní rozdíly mezi těmito dvěma rolemi, které jsou následující:

Celková množství dat vytvořených, spotřebovaných a zachycených bylo asi 64 zettabytů v 2020 a předpovídá se, že dosáhne 181 zettabytů do roku 2025. Abychom mohli využít potenciál takového množství dat, potřebujeme data scientisty. Data scientist analyzuje data a poskytuje data-driven řešení. Data scientisté by měli být aktualizováni s nejnovějšími výzkumnými metodami a nástroji, aby mohli přinést maximum hodnoty.

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