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

Ο επιστήμονας δεδομένων είναι ένα πρόσωπο που συγκεντρώνει, 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 ένας από τους ταχύτερα εξελισσόμενους ρόλους εργασίας. Επιπλέον, ο μέσος μισθός του επιστήμονα δεδομένων είναι $125,891 ανά έτος, σύμφωνα με Glassdoor.

Αλλά τι είναι η επιστήμη των δεδομένων; Η παρατήρηση και η πειραματική διερεύνηση είναι η επιστήμη. Η παρατήρηση των κρυφών προτύπων στα δεδομένα και η πειραματική διερεύνηση με διαφορετικές τεχνικές μηχανικής μάθησης και στατιστικής για να ληφθεί 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 γίνει ένας και τις σημαντικές διαφορές μεταξύ ενός επιστήμονα δεδομένων και ενός αναλυτή δεδομένων.

Ευθύνες του Επιστήμονα Δεδομένων

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

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

Πώς να Γίνεις Επιστήμονας Δεδομένων;

Πτυχίο

Το πτυχίο στην Επιστήμη των Υπολογιστών είναι ένα καλό βήμα για να γίνει ένας επιστήμονας δεδομένων. Γνωρίζετε τις αρχές της προγραμματισμού και της μηχανικής λογισμικού. Το πτυχίο στα στατιστικά ή τη φυσική μπορεί επίσης να δημιουργήσει μια καλή βάση.

Μάθετε τις Ικανότητες

Προγραμματισμός

Σύμφωνα με μια ανάλυση 15.000 αγγελιών εργασίας για επιστήμονες δεδομένων, το 77% των αγγελιών αναφέρουν Python και το 59% αναφέρουν SQL ως τις απαραίτητες ικανότητες για την αίτηση της θέσης. Έτσι, η μάθηση Python και SQL είναι απολύτως απαραίτητη. Μετά τη μάθηση της προγραμματισμού 101, πρέπει να αποκτήσετε εμπειρογνωσία σε βιβλιοθήκες και πλαίσια μηχανικής μάθησης, τα οποία είναι τα ακόλουθα:

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

Οπτικοποίηση Δεδομένων

Ο εγκέφαλος μας επεξεργάζεται οπτικές πληροφορίες 60.000 φορές πιο γρήγορα από γραπτές πληροφορίες. Η παρουσίαση των επιτυχών από την ανάλυση δεδομένων με πίνακες είναι η οπτικοποίηση δεδομένων. Στην οπτικοποίηση δεδομένων, οι επιστήμονες δεδομένων χρησιμοποιούν κατάλληλους γράφους για να μεταφέρουν τις πληροφορίες στους ενδιαφερόμενους και την ομάδα. Η ικανότητα σε οποιοδήποτε από τα ακόλουθα εργαλεία είναι επαρκής για οπτικοποίηση δεδομένων:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Μηχανική Μάθηση

Αυτό το βήμα είναι παράλληλο με τον προγραμματισμό. Η κατανόηση της μηχανικής μάθησης είναι απαραίτητη για να προβλεφθούν μελλοντικές τάσεις στο μη ορατό σύνολο δεδομένων. Οι θεμελιώδεις έννοιες μηχανικής μάθησης που κάθε επιστήμονας δεδομένων πρέπει να γνωρίζει είναι οι ακόλουθες:

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

Πολλοί εκπαιδευτικοί πλατφόρμες και μαθήματα διδάσκουν τις τεχνικές ικανότητες που απαιτούνται για να γίνει ένας επιστήμονας δεδομένων.

Μεγάλα Δεδομένα

Μεγάλα Δεδομένα, Μεγάλη Επιχείρηση. 1 στα 5 αγγελίες εργασίας αναμένουν από τους υποψήφιους να έχουν ικανότητες χειρισμού μεγάλων δεδομένων. Η γνώση των πλαίσίων Spark και Hadoop είναι απαραίτητη για την επεξεργασία μεγάλων δεδομένων.

Κατασκευή Προφίλ Προϊόντων

Μόλις ολοκληρώσετε το πρόγραμμα σπουδών του επιστήμονα δεδομένων, είναι ώρα να εφαρμόσετε τις γνώσεις σας στην πράξη με την κατασκευή έργων 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 ολόκληρο τον 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 αν ξεκινάτε.

Μη Τεχνικές Ικανότητες

Για να γίνει ένας επιστήμονας δεδομένων, οι μη τεχνικές ικανότητες είναι εξίσου σημαντικές με τις τεχνικές ικανότητες. 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 εργάζονται 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 γίνει ένας επιστήμονας δεδομένων. Για αυτό, η αναφορά έργων προφίλ στο βιογραφικό σας μπορεί να σας ξεχωρίσει μπροστά στους εργοδότες. Μπορείτε να μεταπηδήσετε σε ρόλο επιστήμονα δεδομένων καθώς κερδίζετε εμπειρία και ικανότητες.

Επιστήμονας Δεδομένων vs. Αναλυτής Δεδομένων: Ποια 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 συνολικό ποσό δεδομένων που δημιουργήθηκε, καταναλώθηκε και συλλέχθηκε ήταν περίπου 64 zettabytes το 2020, και προβλέπεται να φτάσει τα 181 zettabytes μέχρι το 2025. Για να εκμεταλλευτούμε το δυναμικό τέτοιων τεράστιων δεδομένων, χρειαζόμαστε επιστήμονες δεδομένων. Ο επιστήμονας δεδομένων αναλύει δεδομένα και παρέχει λύσεις με βάση τα δεδομένα. Οι επιστήμονες δεδομένων πρέπει να κρατούνται ενημερωμένοι με τις τελευταίες μεθόδους και εργαλεία έρευνας για να φέρουν την μεγαλύτερη αξία.

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