Τι είναι ο Επιστήμονας Δεδομένων; Μισθός, ευθύνες και οδικός χάρτης για να γίνεις ένα

Ένας επιστήμονας δεδομένων είναι ένα άτομο που συλλέγει, προεπεξεργάζεται και αναλύει δεδομένα για να βοηθήσει τους οργανισμούς να λάβουν αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα. Η επιστήμη των δεδομένων είναι ένα τσιτάτο στην αγορά εργασίας εδώ και καιρό, αλλά σήμερα είναι ένα από τα ταχύτερα αναπτυσσόμενη θέσεις εργασίας. Επιπλέον, ο διάμεσος μισθός του επιστήμονα δεδομένων είναι 125,891 $ ετησίως, σύμφωνα με Glassdoor.

Αλλά τι είναι η επιστήμη δεδομένων? Η παρατήρηση και ο πειραματισμός είναι επιστήμη. Η παρατήρηση των κρυφών μοτίβων στα δεδομένα και ο πειραματισμός με διαφορετικές τεχνικές μηχανικής μάθησης και στατιστικών τεχνικών για τη δημιουργία μιας στρατηγικής που βασίζεται σε δεδομένα ονομάζεται επιστήμη δεδομένων.

Σε αυτό το ιστολόγιο, θα μάθουμε τους ρόλους και τις ευθύνες ενός επιστήμονα δεδομένων, τον οδικό χάρτη για να γίνει κάποιος και τις σημαντικές διαφορές μεταξύ ενός επιστήμονα δεδομένων και ενός αναλυτή δεδομένων.

Αρμοδιότητες Επιστήμονα Δεδομένων

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

• Συλλέξτε και προεπεξεργαστείτε δεδομένα
• Αναλύστε δεδομένα για να βρείτε κρυφά μοτίβα
• Δημιουργία αλγορίθμων και μοντέλων δεδομένων
• Χρησιμοποιήστε τη μηχανική εκμάθηση για να προβλέψετε τις τάσεις
• Επικοινωνήστε τα αποτελέσματα με την ομάδα και τα ενδιαφερόμενα μέρη
• Συνεργασία με μηχανικούς λογισμικού για την ανάπτυξη του μοντέλου στην παραγωγή
• Μείνετε ενημερωμένοι με την πιο πρόσφατη τεχνολογία και μεθόδους στο οικοσύστημα της επιστήμης δεδομένων

Πώς να γίνετε Επιστήμονας Δεδομένων;

Πτυχίο

Το πτυχίο Bachelor στην Επιστήμη Υπολογιστών είναι ένα καλό σκέλος για να γίνεις επιστήμονας δεδομένων. Μπορείτε να εξοικειωθείτε με τις αρχές προγραμματισμού και μηχανικής λογισμικού. Το πτυχίο στη στατιστική ή τη φυσική μπορεί επίσης να δημιουργήσει μια καλή βάση.

Μάθετε τις δεξιότητες

Προγραμματισμός

Σύμφωνα με μια ανάλυση από 15,000 αγγελίες εργασίας για την επιστήμη δεδομένων, το 77% των θέσεων εργασίας για την επιστήμη δεδομένων ανέφερε την Python και το 59% ανέφερε την SQL ως την ικανότητα που απαιτείται για την υποβολή αίτησης για τη θέση. Ως εκ τούτου, η εκμάθηση Python και SQL είναι απολύτως απαραίτητη. Μετά την εκμάθηση του προγραμματισμού 101, πρέπει να αποκτήσετε εξειδίκευση στις βιβλιοθήκες και τα πλαίσια Machine Learning, τα οποία είναι τα εξής:

• Νούμπι
• Πάντα
• SciPy
• Μάθετε
• Tensorflow/PyTorch

Οπτικοποίηση δεδομένων

Ο εγκέφαλός μας επεξεργάζεται οπτικές πληροφορίες 60,000 φορές πιο γρήγορα από τις γραπτές πληροφορίες. Η παρουσίαση των γνώσεων που λαμβάνονται από την ανάλυση δεδομένων με χρήση πινάκων εργαλείων ονομάζεται Οπτικοποίηση δεδομένων. Στην οπτικοποίηση δεδομένων, οι επιστήμονες δεδομένων χρησιμοποιούν κατάλληλα γραφήματα για να μεταφέρουν τις πληροφορίες στα ενδιαφερόμενα μέρη και στην ομάδα. Η επάρκεια σε οποιοδήποτε από τα ακόλουθα εργαλεία αρκεί για την οπτικοποίηση δεδομένων:

• Ζώσα σκηνική εικών
• Power BI
• Βλέπων

Μηχανική μάθηση

Αυτό το βήμα είναι δίπλα στον προγραμματισμό. Μια κατανόηση του μάθηση μηχανής απαιτείται για την πρόβλεψη μελλοντικών τάσεων στο αόρατο σύνολο δεδομένων. Οι θεμελιώδεις έννοιες της ML που πρέπει να γνωρίζει κάθε επιστήμονας δεδομένων είναι οι εξής:

• Εποπτευόμενη μάθηση, μάθηση χωρίς επίβλεψη, ανίχνευση ανωμαλιών, μείωση διαστάσεων και ομαδοποίηση
• Μηχανική χαρακτηριστικών
• Αξιολόγηση και Επιλογή Μοντέλου
• Μέθοδοι συνόλου
• Βαθιά μάθηση

Πολλά EdTech πλατφόρμες και μαθήματα διδάξει τις προαναφερθείσες τεχνικές δεξιότητες που απαιτούνται για να γίνετε επιστήμονας δεδομένων.

Big Data

Big Data, Big Business. 1 στις 5 αγγελίες εργασίας αναμένει από τους αιτούντες να διαθέτουν δεξιότητες χειρισμού μεγάλων δεδομένων. Απαιτείται γνώση Spark και Hadoop Frameworks για την επεξεργασία μεγάλων δεδομένων.

Δημιουργία έργων χαρτοφυλακίου

Αφού ολοκληρώσετε τον οδικό χάρτη του προγράμματος σπουδών για τους επιστήμονες δεδομένων, ήρθε η ώρα να εφαρμόσετε τις γνώσεις σας στην πράξη δημιουργώντας έργα επιστήμης δεδομένων. Κάντε έργα με γνώμονα την αξία λύνοντας προβλήματα. Η εύρεση δεδομένων πραγματικού κόσμου μέσω του Kaggle ή άλλων αξιόπιστων πηγών είναι ο καλύτερος τρόπος για να ξεκινήσετε.

Στη συνέχεια, εφαρμόστε ολόκληρο τον κύκλο ζωής της επιστήμης δεδομένων, ο οποίος περιλαμβάνει: Προεπεξεργασία, Ανάλυση, Μοντελοποίηση, Αξιολόγηση και, τέλος, Ανάπτυξη στο έργο σας. Πείτε την ιστορία για το έργο σας γράφοντας ένα blog για τα αποτελέσματα που επιτύχατε. Αυτή η δραστηριότητα μπορεί να υποκαταστήσει τις εργασιακές εμπειρίες εάν ξεκινάτε.

Δεξιότητες

Για να γίνετε επιστήμονας δεδομένων, οι Soft Skills είναι εξίσου σημαντικές με τις τεχνικές δεξιότητες. Οι επιστήμονες δεδομένων θα πρέπει να είναι σε θέση να επικοινωνούν αποτελεσματικά τις τεχνικές έννοιες στα ενδιαφερόμενα μέρη. Η επίλυση προβλημάτων και η δημιουργικότητα είναι απαραίτητα για τη δημιουργία καινοτόμων λύσεων δεδομένων. Οι επιστήμονες δεδομένων συνεργάζονται με αναλυτές δεδομένων, μηχανικούς δεδομένων και μηχανικούς λογισμικού. Ως εκ τούτου, είναι απαραίτητη η συνεργασία και η ομαδική εργασία.

Εργασίες εισαγωγικού επιπέδου

Η απόκτηση μιας αρχικής θέσης εργασίας στην ανάλυση δεδομένων μπορεί να είναι ένα εξαιρετικό βήμα για να γίνετε επιστήμονας δεδομένων. Για το σκοπό αυτό, η αναφορά έργων χαρτοφυλακίου στο βιογραφικό σας μπορεί να σας βοηθήσει να ξεχωρίσετε μπροστά στους εργοδότες. Μπορείτε να μεταβείτε σε έναν ρόλο επιστήμης δεδομένων καθώς αποκτάτε εμπειρία και δεξιότητες.

Data Scientist εναντίον Data Analyst: 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 εξής:

Η συνολική ποσότητα δεδομένων που δημιουργήθηκαν, καταναλώθηκαν και καταγράφηκαν ήταν περίπου 64 zettabyte in 2020, και προβλέπεται να φτάσει τα 181 zettabytes μέχρι το 2025. Για να πραγματοποιήσουμε τις δυνατότητες τέτοιων τεράστιων δεδομένων, χρειαζόμαστε επιστήμονες δεδομένων. Ένας επιστήμονας δεδομένων αναλύει δεδομένα και παρέχει λύσεις που βασίζονται σε δεδομένα. Οι επιστήμονες δεδομένων θα πρέπει να ενημερώνονται με ερευνητικές μεθόδους και εργαλεία αιχμής για να προσφέρουν τη μεγαλύτερη αξία.

Θέλετε περισσότερο περιεχόμενο σχετικό με την επιστήμη των δεδομένων; Επίσκεψη ενω.αι