Mikä on datatieteilijä? Palkka, vastuut ja etenemissuunnitelma yhdeksi tulemiseen

Datatieteilijä on henkilö, joka kerää, esikäsittelee ja analysoi tietoja auttaakseen organisaatioita tekemään datalähtöisiä päätöksiä. Datatiede on ollut muotisana työmarkkinoilla jo jonkin aikaa, mutta nykyään se on yksi niistä nopeimmin kasvava työrooleja. Lisäksi datatutkijan mediaanipalkka on 125,891 XNUMX dollaria vuodessa Lasiovi.

Mutta mitä on datatiede? Havainnointi ja kokeilu on tiedettä. Datan piilotettujen kuvioiden tarkkailua ja erilaisten koneoppimis- ja tilastotekniikoiden kokeilua dataohjatun strategian luomiseksi kutsutaan datatieteeksi.

Tässä blogissa opimme datatieteilijän rooleista ja vastuista, etenemissuunnitelmasta sellaiseksi tulemiseen sekä datatieteilijän ja data-analyytikon keskeisiä eroja.

Data Scientistin vastuualueet

Datatieteilijän vastuut voivat vaihdella organisaatioittain sen tavoitteiden, tietostrategian ja organisaation koon mukaan. Päivittäiset vastuut ovat seuraavat:

• Kerää ja esikäsittele tiedot
• Analysoi tietoja löytääksesi piilotetut kuviot
• Rakenna algoritmeja ja tietomalleja
• Käytä koneoppimista trendien ennustamiseen
• Kommunikoi tuloksista tiimin ja sidosryhmien kanssa
• Yhteistyö ohjelmistoinsinöörien kanssa mallin käyttöönottamiseksi tuotannossa
• Pysy ajan tasalla datatieteen ekosysteemin uusimmasta tekniikasta ja menetelmistä

Kuinka tulla datatieteilijäksi?

Kandidaatintutkinto

Tietojenkäsittelytieteen kandidaatin tutkinto on hyvä tukikohta datatieteilijäksi. Pääset tutustumaan ohjelmoinnin ja ohjelmistosuunnittelun periaatteisiin. Myös tilastotieteen tai fysiikan kandidaatti voi antaa hyvän pohjan.

Opi taidot

Ohjelmointi

Erään analyysi 15,000 77 datatieteen työpaikkailmoituksesta 59 %:ssa datatieteen työpaikkailmoituksista mainittiin Python ja 101 %:ssa SQL:n taito, joka vaaditaan tehtävään hakemiseen. Siksi Pythonin ja SQL:n oppiminen on ehdottoman välttämätöntä. Ohjelmoinnin XNUMX oppimisen jälkeen sinun on hankittava asiantuntemusta koneoppimisen kirjastoista ja kehyksistä, jotka ovat seuraavat:

• Nöpö
• Panda
• SciPy
• Scikit Opi
• Tensorflow/PyTorch

Tietojen visualisointi

Aivomme prosesseja visuaalinen tiedot 60,000 XNUMX kertaa nopeammin kuin kirjalliset tiedot. Tietojen analysoinnista saatujen oivallusten esittämistä kojelaudoilla kutsutaan tietojen visualisoinniksi. Datan visualisoinnissa datatieteilijät käyttävät sopivia kaavioita välittääkseen tiedon sidosryhmille ja tiimille. Tietojen visualisointiin riittää jonkin seuraavista työkaluista taito:

• Kuvaelma
• PowerBI
• looker

Koneen oppiminen

Tämä vaihe liittyy ohjelmointiin. Ymmärrystä koneoppiminen tarvitaan ennustamaan näkymätön tietojoukon tulevaisuuden trendejä. ML:n peruskäsitteet, jotka jokaisen datatieteilijän tulee tietää, ovat seuraavat:

• Valvottu oppiminen, valvomaton oppiminen, poikkeamien havaitseminen, ulottuvuuksien vähentäminen ja klusterointi
• Ominaisuuksien suunnittelu
• Mallin arviointi ja valinta
• Kokoonpanomenetelmät
• Deep Learning

Monet EdTech alustat ja kurssit opettaa edellä mainitut tekniset taidot, joita tarvitaan datatieteilijäksi.

Big Data

Big Data, Big Business. Joka viides työpaikkailmoitus odottaa hakijoilta suuren datan käsittelytaitoja. Big datan käsittelyyn tarvitaan Spark- ja Hadoop Frameworksin tuntemus.

Rakenna portfolioprojekteja

Kun olet valmis tietotieteilijöiden opetussuunnitelman etenemissuunnitelman, on aika soveltaa tietosi käytäntöön rakentamalla datatieteen projekteja. Tee arvolähtöisiä projekteja ratkaisemalla ongelmia. Oikean maailman datan löytäminen Kagglen tai muiden uskottavien lähteiden kautta on paras tapa aloittaa.

Käytä seuraavaksi koko datatieteen elinkaarta, joka sisältää esikäsittelyn, analyysin, mallinnuksen, arvioinnin ja lopuksi käyttöönoton projektiisi. Kerro tarina projektistasi kirjoittamalla blogi saavutuksistasi. Tämä toiminta voi korvata työkokemuksia, jos olet aloittamassa.

Pehmeitä taitoja

Tietotieteilijäksi pääsemiseksi pehmeät taidot ovat yhtä tärkeitä kuin tekniset taidot. Tietojen tutkijoiden pitäisi pystyä viestimään tekniset käsitteet sidosryhmille tehokkaasti. Ongelmanratkaisukykyä ja luovuutta tarvitaan innovatiivisten dataratkaisujen tekemiseen. Tietotieteilijät työskentelevät tietoanalyytikot, tietosuunnittelijat ja ohjelmistosuunnittelijat; siksi yhteistyö ja ryhmätyö ovat välttämättömiä.

Aloitustason työt

Aloitustason työpaikan saaminen data-analytiikan parissa voi olla erinomainen askel datatieteilijäksi. Tätä varten portfolioprojektien mainitseminen ansioluettelossasi voi auttaa sinua erottumaan työnantajien edessä. Voit siirtyä tietotieteen rooliin, kun saat kokemusta ja taitoja.

Data Scientist vs. Data Analyst: Mikä ero on?

Datatieteilijät ja data-analyytikot voivat vaikuttaa samanlaisilta. Silti näiden kahden roolin välillä on merkittäviä eroja, jotka ovat seuraavat:

Luodun, kulutetun ja kaapatun tiedon kokonaismäärä oli noin 64 zettatavua 2020, ja sen ennustetaan saavuttavan 181 zettatavua vuoteen 2025 mennessä. Jotta voimme toteuttaa tällaisen massiivisen datan mahdollisuudet, tarvitsemme datatieteilijöitä. Datatieteilijä analysoi dataa ja tarjoaa datalähtöisiä ratkaisuja. Tietojen tutkijoiden tulee pitää itsensä ajan tasalla huippuluokan tutkimusmenetelmistä ja työkaluista, jotta ne tuovat eniten lisäarvoa.

Haluatko lisää datatieteeseen liittyvää sisältöä? Vierailla unite.ai