Hvad er en Data Scientist? Løn, Ansvarsområder og Vejledning til at Blive en

En data scientist er en person, der indsamler, forarbejder og analyserer data for at hjælpe organisationer med at træffe datadrevne beslutninger. Data science har været et buzzword på arbejdsmarkedet i en periode, men i dag er det en af de h Hurtigst voksende jobroller. Desuden er den gennemsnitlige løn for en data scientist 125.891 dollars om året, ifølge Glassdoor.

Men hvad er data science? Observation og eksperiment er videnskab. At observere de skjulte mønstre i data og eksperimentere med forskellige maskinlærings- og statistiske teknikker for at udvikle en datadreven strategi kaldes data science.

I denne blog vil vi lære om rollerne og ansvarsområderne for en data scientist, vejledningen til at blive en og de væsentlige forskelle mellem en data scientist og en data analyst.

Ansvarsområder for Data Scientist

Ansvarsområderne for en data scientist kan variere fra organisation til organisation afhængigt af dens mål, datastrategi og størrelse. Ansvarsområder på dag til dag er følgende:

• Indsamle og forarbejde data
• Analysere data for at finde skjulte mønstre
• Bygge algoritmer og data modeller
• Brug maskinlæring til at forudse tendenser
• Kommunikerer resultater med teamet og interessenter
• Samarbejde med software ingeniører for at implementere modellen i produktion
• Hold dig opdateret med de seneste teknologier og metoder inden for data science økosystemet

Hvordan bliver man en Data Scientist?

Bachelorgrad

En bachelorgrad i datalogi er en god start til at blive en data scientist. Du får mulighed for at familiarisere dig med programmering og software ingeniør principper. En bachelorgrad i statistik eller fysik kan også give en god grund.

Lær færdighederne

Programmering

Ifølge en analyse af 15.000 data science jobannoncer, nævnte 77% af data science jobannoncer Python, og 59% nævnte SQL som den færdighed, der kræves for at ansøge om stillingen. Derfor er det absolut nødvendigt at lære Python og SQL. Efter at have lært programmering 101, skal du opnå ekspertise i maskinlærings biblioteker og rammer, som følger:

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

Data Visualisering

Vores hjerner behandler visuel information 60.000 gange hurtigere end skrevet information. At præsentere indsigt fra data analyse ved hjælp af dashboards kaldes data visualisering. I data visualisering bruger data scientister passende grafer til at formidle informationen til interessenter og teamet. Dygtighed i en af følgende værktøjer er tilstrækkeligt til data visualisering:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Maskinlæring

Dette trin går sideløbende med programmering. En forståelse af maskinlæring er nødvendig for at forudse fremtidige tendenser i usete data. Grundlæggende maskinlærings koncepter, som hver data scientist skal kende, er følgende:

• Overvåget læring, uovervåget læring, anomalidetektion, dimensionsreduktion og klustering
• Funktionseksemplar
• Model evaluering og udvælgelse
• Ensemble metoder
• Dybe neurale netværk

Mange EdTech platforme og kurser underviser i de ovennævnte tekniske færdigheder, der er nødvendige for at blive en data scientist.

Big Data

Big Data, Big Business. 1 af 5 jobannoncer forventer, at ansøgerne har færdigheder i at håndtere big data. Viden om Spark og Hadoop rammer er nødvendig for at behandle big data.

Bygge Portefølje Projekter

Når du har gennemført din data scientist kurve vejledning, er det tid til at sætte din viden i praksis ved at bygge data science projekter. Lav værdidrevne projekter ved at løse problemer. At finde virkelige data gennem Kaggle eller andre troværdige kilder er den bedste måde at starte på.

Derefter anvender du hele data science livscyklus, som omfatter: Forarbejdning, Analyse, Modellering, Evaluering og endelig Implementering til dit projekt. Fortæl historien om dit projekt ved at skrive en blog om de resultater, du har opnået. Denne aktivitet kan erstatte arbejdserfaring, hvis du er ny i branchen.

Bløde Færdigheder

For at blive en data scientist er bløde færdigheder lige så vigtige som tekniske færdigheder. Data scientister skal være i stand til at kommunikere tekniske koncepter til interessenter effektivt. Problemløsning og kreativitet er nødvendige for at udvikle innovative data løsninger. Data scientister arbejder med data analytikere, data ingeniører og software ingeniører, og derfor er samarbejde og teamarbejde nødvendigt.

Entry-Level Jobs

At få en entry-level job i data analytics kan være et godt skridt til at blive en data scientist. I den forbindelse kan det at nævne portefølje projekter i din CV hjælpe dig med at stå ud over for arbejdsgivere. Du kan skifte til en data scientist rolle, når du får erfaring og færdigheder.

Data Scientist vs. Data Analyst: Hvad er forskellen?

Data scientister og data analytikere kan synes ens. Men der er væsentlige forskelle mellem de to roller, som følger:

Den totale mængde af data, der blev skabt, forbrugt og fanget, var omkring 64 zettabytes i 2020, og det forventes at nå 181 zettabytes i 2025. For at realisere potentialet i så megen data har vi brug for data scientister. En data scientist analyserer data og giver datadrevne løsninger. Data scientister skal holde sig opdateret med de seneste forskningsmetoder og værktøjer for at give den største værdi.

Ønsker du mere indhold om data science? Besøg unite.ai