Hvad er en dataforsker? Løn, ansvar og køreplan for at blive én

En dataforsker er en person, der indsamler, forbehandler og analyserer data for at hjælpe organisationer med at træffe datadrevne beslutninger. Data science har været et buzzword på arbejdsmarkedet i et stykke tid nu, men i dag er det en af ​​de hurtigst voksende job roller. Desuden er median data scientists løn $125,891 om året, ifølge Glasdør.

Men hvad er datavidenskab? Observation og eksperimentering er videnskab. At observere de skjulte mønstre i data og eksperimentere med forskellige maskinlærings- og statistiske teknikker for at lave en datadrevet strategi kaldes datavidenskab.

I denne blog vil vi lære en dataforskers roller og ansvar, køreplanen til at blive det og de markante forskelle mellem en dataforsker og en dataanalytiker.

Data Scientists ansvar

En dataforskers ansvar kan variere fra organisation til organisation afhængigt af dens mål, datastrategi og organisationens størrelse. Ansvar i det daglige er som følger:

• Indsamle og forbehandle data
• Analyser data for at finde skjulte mønstre
• Byg algoritmer og datamodeller
• Brug maskinlæring til at forudsige tendenser
• Kommuniker resultater med teamet og interessenter
• Samarbejde med softwareingeniører for at implementere modellen i produktionen
• Hold dig opdateret med den nyeste teknologi og metoder inden for det datavidenskabelige økosystem

Hvordan bliver man dataforsker?

Bachelorgrad

Bachelorgrad i datalogi er et godt ben for at blive data scientist. Du kommer til at sætte dig ind i programmerings- og softwareingeniørprincipperne. Bachelor i statistik eller fysik kan også skabe et godt grundlag.

Lær færdighederne

Programmering

Ifølge en analyse af 15,000 data science jobopslag nævnte 77 % af data science jobopslagene Python, og 59 % nævnte SQL som den færdighed, der kræves for at søge stillingen. Derfor er det et absolut must at lære Python og SQL. Efter at have lært programmering 101, skal du opnå ekspertise i Machine Learning biblioteker og rammer, som er som følger:

• numpy
• pandas
• SciPy
• Scikit Lær
• Tensorflow/PyTorch

Datavisualisering

Vores hjerne processer visuel information 60,000 gange hurtigere end skriftlig information. At præsentere den indsigt, der er opnået fra dataanalyse ved hjælp af dashboards, kaldes Datavisualisering. I datavisualisering bruger dataforskere passende grafer til at formidle informationen til interessenterne og teamet. Kendskab til et af følgende værktøjer er tilstrækkeligt til datavisualisering:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Maskinelæring

Dette trin går ved siden af ​​programmering. En forståelse af machine learning er nødvendig for at forudsige fremtidige tendenser på det usete datasæt. De grundlæggende ML-koncepter, som enhver dataforsker skal kende, er som følger:

• Overvåget læring, uovervåget læring, registrering af anomalier, reduktion af dimensioner og klyngedannelse
• Feature Engineering
• Modelvurdering og udvælgelse
• Ensemble metoder
• Deep Learning

Mange EdTech platforme og kurser undervise i de ovennævnte tekniske færdigheder, der er nødvendige for at blive dataforsker.

Big data

Big Data, Big Business. 1 ud af 5 jobopslag forventer, at ansøgere har kompetencer til at håndtere big data. Kendskab til Spark og Hadoop Frameworks er påkrævet for at behandle big data.

Opbyg porteføljeprojekter

Når du har gennemført din køreplan for dataforskere, er det tid til at omsætte din viden i praksis ved at bygge datavidenskabelige projekter. Lav værdidrevne projekter ved at løse problemer. At finde data fra den virkelige verden gennem Kaggle eller andre troværdige kilder er den bedste måde at starte på.

Anvend derefter hele datavidenskabens livscyklus, som inkluderer: Forbehandling, Analyse, Modellering, Evaluering og endelig implementering på dit projekt. Fortæl historien om dit projekt ved at skrive en blog om de resultater, du har opnået. Denne aktivitet kan erstatte arbejdserfaringer, hvis du starter.

Bløde værdier

For at blive dataforsker er Soft Skills lige så vigtige som tekniske færdigheder. Dataforskere bør være i stand til effektivt at kommunikere tekniske koncepter til interessenter. Problemløsning og kreativitet er nødvendig for at lave innovative dataløsninger. Dataforskere arbejder med dataanalytikere, dataingeniører og softwareingeniører; derfor er samarbejde og teamwork nødvendigt.

Entry-Level Jobs

At få et entry-level job inden for dataanalyse kan være et glimrende skridt til at blive data scientist. Til dette formål kan det at nævne porteføljeprojekter i dit CV hjælpe dig med at skille dig ud over for arbejdsgiverne. Du kan skifte til en datavidenskabsrolle, efterhånden som du får erfaring og færdigheder.

Data Scientist vs. Data Analyst: Hvad er forskellen?

Dataforskere og dataanalytikere kan virke ens. Alligevel er der markante forskelle mellem de to roller, som er som følger:

Den samlede mængde data, der blev oprettet, forbrugt og fanget, var omkring 64 zettabyte in 2020, og det forventes at nå 181 zettabyte i 2025. For at aktualisere potentialet i så massive data har vi brug for dataforskere. En dataforsker analyserer data og leverer datadrevne løsninger. Dataforskere bør holde sig opdateret med banebrydende forskningsmetoder og værktøjer for at få mest muligt ud af værdien.

Vil du have mere datavidenskab-relateret indhold? Besøg forene.ai