Ի՞նչ է տվյալների գիտնականը: Աշխատավարձ, պարտականություններ և մեկ դառնալու ճանապարհային քարտեզ

Տվյալների գիտնականն այն մարդն է, ով հավաքում, նախնական մշակում և վերլուծում է տվյալներ՝ օգնելու կազմակերպություններին տվյալների վրա հիմնված որոշումներ կայացնել: Տվյալների գիտությունը վաղուց աշխատաշուկայում եղել է խոսակցական բառ, բայց այսօր այն մեկն է ամենաարագ աճողը աշխատանքային դերեր. Ավելին, տվյալների գիտնականի միջին աշխատավարձը կազմում է տարեկան 125,891 դոլար, համաձայն Glassdoor.

Սակայն ինչ է տվյալների գիտությունը? Դիտարկումն ու փորձարկումը գիտություն են: Տվյալների մեջ թաքնված օրինաչափությունները դիտարկելը և տարբեր մեքենայական ուսուցման և վիճակագրական տեխնիկայի փորձարկումը տվյալների վրա հիմնված ռազմավարություն կազմելու համար կոչվում է տվյալների գիտություն:

Այս բլոգում մենք կսովորենք տվյալների գիտնականի դերերն ու պարտականությունները, մեկը դառնալու ճանապարհային քարտեզը և տվյալների գիտնականի և տվյալների վերլուծաբանի ակնառու տարբերությունները:

Տվյալների գիտնականի պարտականությունները

Տվյալների գիտնականի պարտականությունները կարող են տարբեր լինել կազմակերպությունից կազմակերպություն՝ կախված նրա նպատակներից, տվյալների ռազմավարությունից և կազմակերպության չափից: Ամենօրյա պարտականությունները հետևյալն են.

• Հավաքեք և նախապես մշակեք տվյալները
• Վերլուծեք տվյալները՝ թաքնված օրինաչափությունները գտնելու համար
• Կառուցեք ալգորիթմներ և տվյալների մոդելներ
• Օգտագործեք մեքենայական ուսուցում՝ միտումները կանխատեսելու համար
• Արդյունքների մասին շփվել թիմի և շահագրգիռ կողմերի հետ
• Համագործակցում է ծրագրային ապահովման ինժեներների հետ՝ մոդելը արտադրության մեջ տեղակայելու համար
• Եղեք արդի տվյալների գիտության էկոհամակարգի վերջին տեխնոլոգիաների և մեթոդների մասին

Ինչպե՞ս դառնալ տվյալների գիտնական:

Բակալավրի աստիճան

Համակարգչային գիտության բակալավրի աստիճանը լավ քայլ է տվյալների գիտնական դառնալու համար: Դուք պետք է ծանոթանաք ծրագրավորման և ծրագրային ապահովման ճարտարագիտության սկզբունքներին: Վիճակագրության կամ ֆիզիկայի բակալավրը նույնպես կարող է լավ հիմք ստեղծել:

Սովորեք հմտությունները

Ծրագրավորում

Ըստ մի վերլուծություն Տվյալների գիտության վերաբերյալ 15,000 աշխատատեղերի հայտարարություններից 77%-ը նշել է Python-ը, իսկ 59%-ը նշել է SQL-ը՝ որպես պաշտոնին դիմելու համար անհրաժեշտ հմտություն: Հետևաբար, Python և SQL սովորելը բացարձակ պարտադիր է: Ծրագրավորում 101 սովորելուց հետո դուք պետք է փորձ ձեռք բերեք Machine Learning գրադարաններում և շրջանակներում, որոնք հետևյալն են.

• Չարաճճի
• Պանդա
• SciPy
• Scikit Learn
• Tensorflow/PyTorch

Տվյալների արտացոլումը

Մեր ուղեղը մշակվում է տեսողական տեղեկատվություն 60,000 անգամ ավելի արագ, քան գրավոր տեղեկատվությունը: Տվյալների վերլուծությունից ստացված պատկերացումների ներկայացումը վահանակների միջոցով կոչվում է տվյալների վիզուալիզացիա: Տվյալների վիզուալիզացիայի ժամանակ տվյալների գիտնականները օգտագործում են համապատասխան գրաֆիկներ՝ տեղեկատվությունը շահագրգիռ կողմերին և թիմին փոխանցելու համար: Տվյալների արտացոլման համար բավարար է հետևյալ գործիքներից որևէ մեկի իմացությունը.

• սեղան
• Power BI
• Հայացք

Machine Learning

Այս քայլը հարում է ծրագրավորմանը: ըմբռնում Machine Learning անհրաժեշտ է չտեսնված տվյալների բազայի ապագա միտումները կանխատեսելու համար: ML-ի հիմնարար հասկացությունները, որոնք պետք է իմանա յուրաքանչյուր տվյալների գիտնական, հետևյալն են.

• Վերահսկվող ուսուցում, չվերահսկվող ուսուցում, անոմալիաների հայտնաբերում, չափումների կրճատում և կլաստերավորում
• Առանձնահատկությունների ճարտարագիտություն
• Մոդելի գնահատում և ընտրություն
• Անսամբլի մեթոդներ
• Խորը ուսուցում

Շատ EdTech հարթակներ և դասընթացներ սովորեցնել վերը նշված տեխնիկական հմտությունները, որոնք անհրաժեշտ են տվյալների գիտնական դառնալու համար:

Մեծ Data

Մեծ տվյալներ, մեծ բիզնես: Աշխատանքի 1 հայտարարությունից 5-ն ակնկալում է, որ դիմորդները կունենան մեծ տվյալների մշակման հմտություններ: Spark-ի և Hadoop Frameworks-ի իմացությունը պահանջվում է մեծ տվյալների մշակման համար:

Կառուցեք պորտֆելի նախագծեր

Երբ ավարտեք ձեր տվյալների գիտնականների ուսումնական ծրագրի ճանապարհային քարտեզը, ժամանակն է ձեր գիտելիքները գործնականում կիրառելու՝ տվյալների գիտության նախագծեր կառուցելով: Արժեքի վրա հիմնված նախագծեր արեք՝ լուծելով խնդիրները: Kaggle-ի կամ այլ վստահելի աղբյուրների միջոցով իրական աշխարհի տվյալներ գտնելը սկսելու լավագույն միջոցն է:

Հաջորդը, կիրառեք տվյալների գիտության ողջ կյանքի ցիկլը, որը ներառում է՝ նախնական մշակում, վերլուծություն, մոդելավորում, գնահատում և, վերջապես, տեղակայում ձեր նախագծին: Պատմեք ձեր նախագծի պատմությունը՝ գրելով բլոգ ձեր ձեռք բերած արդյունքների մասին: Այս գործունեությունը կարող է փոխարինել աշխատանքային փորձին, եթե դուք սկսում եք:

Փափուկ հմտություններ

Տվյալների գիտնական դառնալու համար Soft Skills-ը նույնքան կարևոր է, որքան տեխնիկական հմտությունները: Տվյալների գիտնականները պետք է կարողանան արդյունավետ կերպով հաղորդակցել տեխնիկական հայեցակարգերը շահագրգիռ կողմերին: Տվյալների նորարարական լուծումներ ստեղծելու համար անհրաժեշտ են խնդիրների լուծումը և ստեղծագործական ունակությունները: Տվյալների գիտնականները աշխատում են տվյալների վերլուծաբանների, տվյալների ինժեներների և ծրագրային ապահովման ինժեներների հետ. հետևաբար անհրաժեշտ է համագործակցություն և թիմային աշխատանք:

Մուտքի մակարդակի աշխատատեղեր

Տվյալների վերլուծության ոլորտում սկզբնական մակարդակի աշխատանք ստանալը կարող է հիանալի քայլ լինել տվյալների գիտնական դառնալու համար: Այդ նպատակով ձեր ռեզյումեում պորտֆելի նախագծերի հիշատակումը կարող է օգնել ձեզ գործատուների աչքի առաջ: Փորձ և հմտություններ ձեռք բերելու դեպքում կարող եք անցնել տվյալների գիտության դերի:

Տվյալների գիտնականն ընդդեմ տվյալների վերլուծաբանի. Ո՞րն է տարբերությունը:

Տվյալների գիտնականները և տվյալների վերլուծաբանները կարող են նման թվալ: Այնուամենայնիվ, երկու դերերի միջև կան ակնառու տարբերություններ, որոնք հետևյալն են.

Ստեղծված, սպառված և հավաքագրված տվյալների ընդհանուր քանակը կազմում էր մոտ 64 զետաբայթ դյույմ 2020, և կանխատեսվում է, որ մինչև 181 թվականը կհասնի 2025 զետաբայթի: Նման զանգվածային տվյալների ներուժն ակտուալացնելու համար մեզ անհրաժեշտ են տվյալների գիտնականներ: Տվյալների գիտնականը վերլուծում է տվյալները և տալիս է տվյալների վրա հիմնված լուծումներ: Տվյալների գիտնականները պետք է մշտապես թարմացվեն հետազոտության նորագույն մեթոդներով և գործիքներով՝ առավելագույն արժեք բերելու համար:

Ցանկանու՞մ եք ավելի շատ տվյալների գիտության հետ կապված բովանդակություն: Այցելություն միավորել.ai