Što je Data Scientist? Plaća, odgovornosti i plan kako to postati

Podatkovni znanstvenik je osoba koja prikuplja, prethodno obrađuje i analizira podatke kako bi pomogla organizacijama u donošenju odluka temeljenih na podacima. Znanost o podacima je već neko vrijeme poštapalica na tržištu rada, ali danas je jedna od najbrže rastući radne uloge. Štoviše, srednja plaća podatkovnog znanstvenika iznosi 125,891 XNUMX USD godišnje, prema Glassdoor.

Ali što je znanost o podacima? Promatranje i eksperimentiranje je znanost. Promatranje skrivenih obrazaca u podacima i eksperimentiranje s različitim strojnim učenjem i statističkim tehnikama za izradu strategije vođene podacima naziva se znanost o podacima.

Na ovom blogu naučit ćemo uloge i odgovornosti podatkovnog znanstvenika, putokaz kako to postati i istaknute razlike između podatkovnog znanstvenika i podatkovnog analitičara.

Odgovornosti Data Scientista

Odgovornosti podatkovnog znanstvenika mogu se razlikovati od organizacije do organizacije ovisno o njezinim ciljevima, podatkovnoj strategiji i veličini organizacije. Svakodnevne odgovornosti su sljedeće:

• Prikupiti i prethodno obraditi podatke
• Analizirajte podatke kako biste pronašli skrivene uzorke
• Graditi algoritme i modele podataka
• Koristite strojno učenje za predviđanje trendova
• Komunicirajte rezultate s timom i dionicima
• Suradnja sa softverskim inženjerima za implementaciju modela u proizvodnju
• Ostanite u tijeku s najnovijom tehnologijom i metodama unutar ekosustava znanosti o podacima

Kako postati Data Scientist?

Prvostupnička diploma

Diploma prvostupnika informatike dobra je prilika da postanete podatkovni znanstvenik. Upoznat ćete se s principima programiranja i softverskog inženjeringa. Diploma iz statistike ili fizike također može postaviti dobre temelje.

Naučite vještine

Programiranje

Prema jednoj analiza od 15,000 77 oglasa za posao u znanosti o podacima, 59% oglasa za posao u znanosti o podacima spominje Python, a 101% navodi SQL kao vještinu potrebnu za prijavu na radno mjesto. Stoga je učenje Pythona i SQL-a apsolutno neophodno. Nakon učenja programiranja XNUMX, trebate steći stručnost u bibliotekama i okvirima strojnog učenja, a to su:

• numpy
• pande
• SciPy
• Scikit Learn
• Tensorflow/PyTorch

Vizualizacija podataka

Naš mozak procesira Vizualni informacije 60,000 XNUMX puta brže od pisanih informacija. Predstavljanje uvida dobivenih analizom podataka pomoću nadzornih ploča naziva se Vizualizacija podataka. U vizualizaciji podataka, podatkovni znanstvenici koriste odgovarajuće grafikone za prenošenje informacija dionicima i timu. Za vizualizaciju podataka dovoljno je poznavanje bilo kojeg od sljedećih alata:

• Tablo
• Power BI
• Posmatrač

Strojno učenje

Ovaj korak ide uz programiranje. Razumijevanje stroj za učenje potreban je za predviđanje budućih trendova na nevidljivom skupu podataka. Temeljni ML koncepti koje svaki podatkovni znanstvenik mora znati su sljedeći:

• Učenje pod nadzorom, učenje bez nadzora, otkrivanje anomalija, smanjenje dimenzionalnosti i grupiranje
• Inženjering značajki
• Evaluacija i odabir modela
• Metode ansambla
• Duboko učenje

Mnogi EdTech platforme i tečajevi naučiti gore navedene tehničke vještine potrebne da postanete podatkovni znanstvenik.

Big Podaci

Big Data, Big Business. 1 od 5 oglasa za posao od kandidata očekuje da posjeduju vještine rukovanja velikim podacima. Za obradu velikih podataka potrebno je poznavanje Spark i Hadoop okvira.

Izradite portfelj projekata

Nakon što dovršite svoj nastavni plan i program za podatkovnog znanstvenika, vrijeme je da svoje znanje primijenite u praksi izgradnjom projekata podatkovne znanosti. Radite projekte vođene vrijednostima rješavanjem problema. Pronalaženje podataka iz stvarnog svijeta putem Kagglea ili drugih vjerodostojnih izvora najbolji je način za početak.

Zatim primijenite cijeli životni ciklus podatkovne znanosti, koji uključuje: pretprocesiranje, analizu, modeliranje, evaluaciju i konačno implementaciju na vaš projekt. Ispričajte priču o svom projektu pisanjem bloga o rezultatima koje ste postigli. Ova aktivnost može zamijeniti radno iskustvo ako tek počinjete.

Meke vještine

Da biste postali podatkovni znanstvenik, meke vještine su jednako važne kao i tehničke vještine. Znanstvenici koji se bave podacima trebali bi moći učinkovito prenijeti tehničke koncepte dionicima. Rješavanje problema i kreativnost neophodni su za stvaranje inovativnih podatkovnih rješenja. Podatkovni znanstvenici rade s podatkovnim analitičarima, podatkovnim inženjerima i softverskim inženjerima; stoga su nužni suradnja i timski rad.

Početni poslovi

Dobivanje početnog posla u analitici podataka može biti izvrstan korak do postajanja podatkovnim znanstvenikom. U tu svrhu, spominjanje portfeljnih projekata u vašem životopisu može vam pomoći da se istaknete pred poslodavcima. Možete se prebaciti na ulogu u znanosti o podacima kako steknete iskustvo i vještine.

Data Scientist vs. Data Analyst: Koja je razlika?

Znanstvenici i analitičari podataka mogu se činiti sličnima. Ipak, postoje značajne razlike između ove dvije uloge, koje su sljedeće:

Ukupna količina stvorenih, potrošenih i snimljenih podataka bila je oko 64 zetabajta 2020, a predviđa se da će dosegnuti 181 zettabyte do 2025. Da bismo ostvarili potencijal tako masivnih podataka, potrebni su nam znanstvenici podataka. Znanstvenik za podatke analizira podatke i pruža rješenja temeljena na podacima. Znanstvenici koji se bave podacima trebali bi se ažurirati s najnovijim istraživačkim metodama i alatima kako bi imali najveću vrijednost.

Želite više sadržaja vezanih uz znanost o podacima? Posjetiti ujediniti.ai