Mitä on Data Scientist? Palkka, Vastuualueet ja Polku Siihen

Data scientist on henkilö, joka kerää, esikäsittelee ja analysoi dataa auttaakseen organisaatioita tekemään päätöksiä, jotka perustuvat dataan. Data science on ollut buuzz-sanana työmarkkinoilla jo jonkin aikaa, mutta nykyään se on yksi nopeimmin kasvavista työrooleista. Lisäksi median data scientistin palkka on 125 891 dollaria vuodessa, Glassdoorin mukaan.

Mutta mitä on data science? Havainto ja kokeilu on tiedettä. Piilotettujen mallien havainnointi datassa ja kokeilu eri koneoppimisen ja tilastollisten tekniikoiden kanssa dataohjatun strategian luomiseksi kutsutaan data scienceksi.

Tässä blogissa opimme data scientistin roolit ja vastuualueet, polun siihen ja olennaiset erot data scientistin ja data analyytikon välillä.

Data Scientistin Vastuualueet

Data scientistin vastuualueet voivat vaihdella organisaatiosta toiseen sen tavoitteiden, datastrategian ja organisaation koosta riippuen. Päivittäin vastuualueet ovat seuraavat:

• Kerää ja esikäsittele dataa
• Analysoi dataa piilotettujen mallien löytämiseksi
• Rakenna algoritmeja ja data-malleja
• Käytä koneoppimista trendien ennustamiseen
• Viesti tulokset tiimille ja sidosryhmille
• Yhteistyö ohjelmistokehittäjien kanssa mallin käyttöönotossa tuotannossa
• Pidä itsesi ajan tasalla viimeisimmän teknologian ja menetelmien kanssa data science -ekosysteemissä

Miten tulla Data Scientistiksi?

Kandidaatin tutkinto

Kandidaatin tutkinto tietojenkäsittelytieteestä on hyvä lähtökohta data scientistiksi tulemiselle. Sen kautta pääset tutustumaan ohjelmoinnin ja ohjelmistotuotannon periaatteisiin. Kandidaatin tutkinto tilastotieteestä tai fysiikasta voi myös luoda hyvän perustan.

Opettele taidot

Ohjelmointi

Analyysin 15 000 data science -työpaikan ilmoituksesta selviää, että 77 % data science -työpaikan ilmoituksista mainitsi Pythonin ja 59 % mainitsi SQL:n taidon vaadittavaksi työpaikkaan hakemiseen. Siispä Pythonin ja SQL:n opetteleminen on ehdottoman välttämätöntä. Ohjelmoinnin perusteiden opettelu jälkeen on saatava asiantuntemus koneoppimisen kirjastoihin ja kehyksiin, jotka ovat seuraavat:

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

Data Visualisointi

Aivomme prosessoi visuaalista tietoa 60 000 kertaa nopeammin kuin kirjoitettua tietoa. Data-analyysistä saatujen oivallusten esittäminen kojussa kutsutaan data visualisoinniksi. Data visualisoinnissa data scientistit käyttävät sopivia kaavioita tiedon välittämiseen sidosryhmille ja tiimille. Pääsy vaadittavaan työkaluun seuraavista on riittävä:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Koneoppiminen

Tämä vaihe on rinnakkainen ohjelmoinnin kanssa. Koneoppimisen ymmärtäminen on tarpeen tulevien trendien ennustamiseen näkemättömässä datassa. Perussäännöt, joita jokaisen data scientistin on tiedettävä, ovat seuraavat:

• Valvottu oppiminen, valvomaton oppiminen, poikkeamien havaitseminen, ulottuvuuden vähentäminen ja ryhmittely
• Piirteiden insinööritaito
• Mallin arviointi ja valinta
• Joukkomenetelmät
• Syvä oppiminen

Monet EdTech alustat ja kurssit opettavat edellä mainittuja teknisiä taitoja, joita tarvitaan data scientistiksi tulemiselle.

Big Data

Big Data, Big Liiketoiminta. 1/5 työpaikan ilmoituksesta odottaa hakijan omistavan suuren datan käsittelytaitoja. Tietämys Spark- ja Hadoop-kehyksistä on vaadittava suuren datan prosessointiin.

Rakenna Portfolio-hankkeita

Kun olet suorittanut data scientistin kurssin, on aika soveltaa tietämyksesi käytännössä rakentamalla data science -hankkeita. Tee arvo-ohjattuja hankkeita ratkaisemalla ongelmia. Etsi oikeaa maailman dataa Kagglesta tai muista luotettavista lähteistä.

Seuraavaksi soveltaa koko data science -elinkaarta, joka sisältää: esikäsittelyn, analyysin, mallinnuksen, arvioinnin ja lopulta käyttöönoton hankkeeseesi. Kerro tarina hankkeestasi kirjoittamalla blogi tuloksista, joita saavutit. Tämä toiminta voi korvata työkokemusta, jos aloitat.

Pehmeät taidot

Data scientistiksi tulemiseen pehmeät taidot ovat yhtä tärkeitä kuin tekniset taidot. Data scientistien on kyettävä viestimään teknisiä käsitteitä sidosryhmille tehokkaasti. Ongelmanratkaisu- ja luovuustykyky ovat tarpeen innovatiivisten data-ratkaisujen luomiseen. Data scientistit työskentelevät data-analyytikkojen, data-insinöörien ja ohjelmistokehittäjien kanssa, joten yhteistyö ja tiimityöskentely ovat välttämättömiä.

Aloittelijan työt

Saada aloittelijan työ data-analytiikassa voi olla erinomainen askel data scientistiksi tulemiselle. Tähän tarkoitukseen portfolio-hankkeiden mainitseminen ansioluettelossa voi auttaa sinua erottumaan työnantajien joukosta. Voit siirtyä data science -rooliin, kun saat kokemusta ja taitoja.

Data Scientist vs. Data Analyst: Mitä eroa on?

Data scientistit ja data-analyytikot voivat näyttää samanlaisilta. Silti on olennaisia eroja näiden kahden roolin välillä, jotka ovat seuraavat:

Kaiken kaikkiaan luodun, kulutetun ja käsitellyn datan määrä oli noin 64 zettatavua vuonna 2020, ja se on ennustettu kasvavan 181 zettatavuun vuoteen 2025 mennessä. Tämän valtavan datan potentiaalin toteuttamiseksi tarvitsemme data scientisteja. Data scientist analysoi dataa ja tarjoaa dataohjattuja ratkaisuja. Data scientistien on pidettävä itsensä ajan tasalla viimeisimmillä tutkimusmenetelmillä ja työkaluilla, jotta he voivat tuottaa eniten arvoa.

Haluatko lisää data science -aiheista sisältöä? Vieraile unite.ai