Τι είναι ένας Επιστήμονας Δεδομένων; Μισθός, Ευθύνες και Οδικός Χάρτης για να Γίνεις Ένας

Ένας επιστήμονας δεδομένων είναι ένα άτομο που συλλέγει, προεπεξεργάζεται και αναλύει δεδομένα για να βοηθήσει τις οργανώσεις να λάβουν αποφάσεις με βάση τα δεδομένα. Η επιστήμη των δεδομένων έχει sido ένα buzzword στην αγορά εργασίας για κάποιο χρόνο τώρα, αλλά σήμερα, είναι یکی από τις ταχύτερα αναπτυσσόμενες επαγγέλματα. Επιπλέον, ο μέσος μισθός του επιστήμονα δεδομένων είναι $125,891 ανά έτος, σύμφωνα με Glassdoor.

Αλλά τι είναι η επιστήμη των δεδομένων; Παρατήρηση και πειραματισμός είναι επιστήμη. Η παρατήρηση των κρυφών προτύπων στα δεδομένα και ο πειραματισμός με διαφορετικές τεχνικές μηχανικής μάθησης και στατιστικής για να δημιουργηθεί μια στρατηγική με βάση τα δεδομένα ονομάζεται επιστήμη των δεδομένων.

Σε αυτό το blog, θα μάθουμε τους ρόλους και τις ευθύνες του επιστήμονα δεδομένων, τον οδικό χάρτη για να γίνουμε ένας και τις σημαντικές διαφορές μεταξύ ενός επιστήμονα δεδομένων και ενός αναλυτή δεδομένων.

Ευθύνες του Επιστήμονα Δεδομένων

Οι ευθύνες του επιστήμονα δεδομένων μπορεί να ποικίλλουν από οργανισμό σε οργανισμό, ανάλογα με τους στόχους, την στρατηγική δεδομένων και το μέγεθος του οργανισμού. Οι ευθύνες σε ημερήσια βάση είναι οι ακόλουθες:

• Συλλογή και προεπεξεργασία δεδομένων
• Ανάλυση δεδομένων για να βρεθούν κρυφά πρότυπα
• Δημιουργία αλγορίθμων και μοντέλων δεδομένων
• Χρήση μηχανικής μάθησης για να προβλέψουμε τάσεις
• Επικοινωνία των αποτελεσμάτων με την ομάδα και τους ενδιαφερόμενους
• Συνεργασία με μηχανικούς λογισμικού για να αναπτύξουμε το μοντέλο σε παραγωγή
• Ενημέρωση με τις τελευταίες τεχνολογίες και μεθόδους στο οικοσύστημα της επιστήμης των δεδομένων

Πώς να Γίνεις Επιστήμονας Δεδομένων;

Πτυχίο

Το πτυχίο σε Επιστήμη Υπολογιστών είναι ένα καλό βήμα για να γίνεις επιστήμονας δεδομένων. Γνωρίζεις τις αρχές προγραμματισμού και μηχανικής λογισμικού. Το πτυχίο στατιστικής ή φυσικής μπορεί επίσης να δημιουργήσει μια καλή βάση.

Μάθε τις Δεξιότητες

Προγραμματισμός

Σύμφωνα με μια ανάλυση 15.000 ανακοινώσεων εργασίας επιστημόνων δεδομένων, το 77% των ανακοινώσεων αναφέρθηκαν στο Python και το 59% στο SQL ως απαραίτητες δεξιότητες για την αίτηση της θέσης. Έτσι, η μάθηση του Python και του SQL είναι απολύτως απαραίτητη. Μετά την μάθηση του προγραμματισμού 101, πρέπει να αποκτήσετε εξειδίκευση σε βιβλιοθήκες και πλαίσια μηχανικής μάθησης, που είναι τα ακόλουθα:

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

Οπτικοποίηση Δεδομένων

Ο εγκέφαλός μας επεξεργάζεται οπτική πληροφορία 60.000 φορές ταχύτερα από γραπτή πληροφορία. Η παρουσίαση των επιτευγμάτων από την ανάλυση δεδομένων με πίνακες είναι η οπτικοποίηση δεδομένων. Στην οπτικοποίηση δεδομένων, οι επιστήμονες δεδομένων χρησιμοποιούν κατάλληλους γραφικούς για να μεταφέρουν την πληροφορία στους ενδιαφερόμενους και την ομάδα. Η επάρκεια σε οποιοδήποτε από τα ακόλουθα εργαλεία είναι επαρκής για οπτικοποίηση δεδομένων:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Μηχανική Μάθηση

Αυτό το βήμα είναι παράλληλο με το προγραμματισμό. Η κατανόηση της μηχανικής μάθησης είναι απαραίτητη για να προβλέψουμε μελλοντικές τάσεις σε μη προεπεξεργασμένα δεδομένα. Οι θεμελιώδεις έννοιες μηχανικής μάθησης που πρέπει να γνωρίζει κάθε επιστήμονας δεδομένων είναι οι ακόλουθες:

• Επιβλεπόμενη Μάθηση, Ανεπιβλεπόμενη Μάθηση, Ανίχνευση Αναμαρτήσεων, Μείωση Διαστάσεων και Ομαδοποίηση
• Μηχανική Χαρακτηριστικών
• Αξιολόγηση και Επιλογή Μοντέλου
• Συνδυαστικές Μέθοδοι
• Βαθιά Μάθηση

Πολυάριθμες πλατφόρμες EdTech και μαθήματα διδάσκουν τις παραπάνω τεχνικές δεξιότητες που απαιτούνται για να γίνεις επιστήμονας δεδομένων.

Μεγάλα Δεδομένα

Μεγάλα Δεδομένα, Μεγάλος Κόσμος. 1 στα 5 ανακοινώματα εργασίας αναμένει από τους υποψήφιους να κατέχουν δεξιότητες χειρισμού μεγάλων δεδομένων. Γνώση των πλαισίων Spark και Hadoop είναι απαραίτητη για την επεξεργασία μεγάλων δεδομένων.

Δημιουργία Πορτοφολίου

Μόλις ολοκληρώσετε τον οδικό χάρτη του επιστήμονα δεδομένων, είναι ώρα να εφαρμόσετε τις γνώσεις σας στην πράξη δημιουργώντας έργα επιστήμης δεδομένων. Κάντε έργα με αξία, λύνοντας προβλήματα. Η αναζήτηση πραγματικών δεδομένων μέσω του Kaggle ή άλλων αξιόπιστων πηγών είναι ο καλύτερος τρόπος για να ξεκινήσετε.

Επόμενο, εφαρμόστε τον整ικό κύκλο ζωής της επιστήμης δεδομένων, ο οποίος περιλαμβάνει: Προεπεξεργασία, Ανάλυση, Μοντελοποίηση, Αξιολόγηση και τελικά, Αναπτύξη στο έργο σας. Πείτε την ιστορία του έργου σας γράφοντας ένα blog για τα αποτελέσματα που επιτεύχθηκαν. Αυτή η δραστηριότητα μπορεί να αντικαταστήσει τις εμπειρίες εργασίας εάν ξεκινάτε.

Μη Τεχνικές Δεξιότητες

Για να γίνεις επιστήμονας δεδομένων, οι μη τεχνικές δεξιότητες είναι εξίσου σημαντικές με τις τεχνικές δεξιότητες. Οι επιστήμονες δεδομένων πρέπει να μπορούν να επικοινωνούν τεχνικές έννοιες στους ενδιαφερόμενους αποτελεσματικά. Η επίλυση προβλημάτων και η δημιουργικότητα είναι απαραίτητες για να δημιουργηθούν καινοτόμες λύσεις δεδομένων. Οι επιστήμονες δεδομένων συνεργάζονται με αναλυτές δεδομένων, μηχανικούς δεδομένων και μηχανικούς λογισμικού, επομένως η συνεργασία και η ομαδική εργασία είναι απαραίτητες.

Εισαγωγικές Θέσεις

Η απόκτηση μιας εισαγωγικής θέσης σε ανάλυση δεδομένων μπορεί να είναι ένα εξαιρετικό βήμα για να γίνεις επιστήμονας δεδομένων. Για αυτό, η αναφορά έργων πορτοφολίου στο βιογραφικό σας μπορεί να σας ξεχωρίσει μπροστά στους εργοδότες. Μπορείτε να μεταπηδήσετε σε ρόλο επιστήμονα δεδομένων καθώς κερδίζετε εμπειρία και δεξιότητες.

Επιστήμονας Δεδομένων vs. Αναλυτής Δεδομένων: Τι είναι η Διαφορά;

Οι επιστήμονες δεδομένων και οι αναλυτές δεδομένων μπορεί να φαίνονται παρόμοιοι. Ωστόσο, υπάρχουν σημαντικές διαφορές μεταξύ των δύο ρόλων, οι οποίες είναι οι ακόλουθες:

Το σύνολο των δεδομένων που δημιουργήθηκαν, καταναλώθηκαν και συλλέχθηκαν ήταν περίπου 64 zettabytes το 2020 και προβλέπεται να φθάσει τα 181 zettabytes μέχρι το 2025. Για να εκμεταλλευτούμε το δυναμικό τέτοιων μεγάλων δεδομένων, χρειαζόμαστε επιστήμονες δεδομένων. Ο επιστήμονας δεδομένων αναλύει δεδομένα και παρέχει λύσεις με βάση τα δεδομένα. Οι επιστήμονες δεδομένων πρέπει να ενημερώνονται με τις τελευταίες μεθόδους και εργαλεία έρευνας για να φέρουν την μεγαλύτερη αξία.

Θέλετε περισσότερο περιεχόμενο σχετικό με την επιστήμη δεδομένων; Επισκεφθείτε unite.ai