Mikä on data scientist? Palkka, vastuualueet ja tie data scientistiksi

Data scientist on henkilö, joka kerää, esikäsittelee ja analysoi dataa, jotta organisaatiot voivat tehdä päätöksiä, jotka perustuvat dataan. Data science on ollut työmarkkinoiden buuzz-sanana jonkin aikaa, mutta nykyään se on yksi nopeimmin kasvavista työroolista. Lisäksi data scientistin mediaanipalkka on 125 891 dollaria vuodessa, Glassdoorin mukaan.

Mutta mitä on data science? Havainto ja kokeilu on tiedettä. Havainnontekeminen piilevistä datasta ja kokeilu eri koneoppimis- ja tilastotekniikoiden kanssa, jotta voidaan luoda dataan perustuva strategia, on data sciencea.

Tässä blogissa opimme data scientistin rooleista ja vastuualueista, tiestä data scientistiksi ja merkittävistä eroista data scientistin ja data analyytikon välillä.

Data Scientistin vastuualueet

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

• Kerää ja esikäsittele dataa
• Analysoi dataa, jotta voidaan löytää piileviä kuvioita
• Rakenna algoritmeja ja data-malleja
• Käytä koneoppimista ennustamaan trendejä
• Viesti tulokset tiimille ja sidosryhmille
• Yhteistyö ohjelmistosuunnittelijoiden kanssa, jotta malli voidaan ottaa tuotantoon
• Pidä itsensä ajan tasalla viimeisimmän teknologian ja menetelmien kanssa data science -ekosysteemissä

Miten tulla data scientistiksi?

Kandidaatin tutkinto

Kandidaatin tutkinto tietojenkäsittelytieteestä on hyvä lähtökohta data scientistiksi. Opit ohjelmoinnin ja ohjelmistosuunnittelun periaatteet. Kandidaatin tutkinto tilastotieteestä tai fysiikasta voi myös antaa hyvän perustan.

Opettele taidot

Ohjelmointi

15 000 data science -työpaikan analyysin mukaan 77 % mainitsi Pythonin ja 59 % SQL: n taitona, jota vaaditaan työpaikkaan hakemiseen. Siispä Pythonin ja SQL: n opetteleminen on ehdoton pakollinen. Ohjelmoinnin perusteiden jälkeen on saatava asiantuntemus koneoppimisesta ja kehyksistä, jotka ovat seuraavat:

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

Data Visualisointi

Aivomme prosessoi visuaalista tietoa 60 000 kertaa nopeammin kuin kirjoitettua tietoa. Näkymien esittäminen data-analyysin tuloksista on data visualisointia. Data visualisoinnissa data scientistit käyttävät sopivia kaavioita viestimään tietoa sidosryhmille ja tiimille. Pääsy mihin tahansa seuraavista työkaluista on riittävä data visualisoinnin osalta:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Koneoppiminen

Tämä vaihe on rinnakkainen ohjelmointiin. Koneoppimisen ymmärtäminen on tarpeen ennustamaan tulevia trendejä näkymättömässä datasetissä. Koneoppimisen peruskäsitteet, joita jokaisen data scientistin on tiedettävä, ovat seuraavat:

• Valvottu oppiminen, valvomaton oppiminen, poikkeamien havaitseminen, ulottuvuuden vähentäminen ja klusterointi
• Ominaisuuden insinööritaito
• Mallin arviointi ja valinta
• Joukkoompimismenetelmät
• Syvä oppiminen

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

Big Data

Big Data, Big Business. 1/5 työpaikasta odottaa hakijoilta suurten datojen käsittelytaitoja. Tietämys Spark- ja Hadoop-kehyksistä on vaadittua suurten datojen prosessointiin.

Rakenna portfoliohankkeita

Kun olet suorittanut data scientistin opintopolkun, on aika soveltaa tietämyskäytäntöön rakentamalla data science -hankkeita. Tee arvo-ohjattuja hankkeita ratkaisemalla ongelmia. Etsi todellista dataa Kagglesta tai muista luotettavista lähteistä, jotta voit aloittaa.

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.

Viittomataidot

Data scientistiksi tulemiseksi viittomataidot ovat yhtä tärkeitä kuin tekniset taidot. Data scientistien on kyettävä viestimään teknisiä käsitteitä sidosryhmille tehokkaasti. Ongelmanratkaisu- ja luovuustaitoja tarvitaan innovatiivisten data-ratkaisujen luomiseksi. Data scientistit työskentelevät data-analyytikkojen, data-insinöörien ja ohjelmistosuunnittelijoiden kanssa, joten yhteistyö ja tiimityöskentely ovat välttämättömiä.

Aloittelijan työt

Saada aloittelijan työ data-analytiikassa voi olla erinomainen askel data scientistiksi. Mainitseminen portfoliohankkeista CV: ssä voi auttaa sinua erottumaan työnantajien joukosta. Voit siirtyä data scientistin rooliin, kun saat kokemusta ja taitoja.

Data Scientist vs. Data Analyst: Mikä on ero?

Data scientistit ja data-analyytikot voivat näyttää samanlaisilta, mutta niiden rooleissa on merkittäviä eroja, jotka ovat seuraavat:

Luodun, kulutetun ja tallennetun datan kokonaismäärä oli noin 64 zettabytes vuonna 2020, ja se on ennustettu kasvavan 181 zettabytesiin vuoteen 2025 mennessä. Tämän valtavan datan potentiaalin toteuttamiseksi tarvitsemme data scientisteja. Data Scientist analysoi dataa ja tarjoaa dataan perustuvia 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 -sivustolla