Kas yra duomenų mokslininkas? Atlyginimas, pareigos ir planas tapti vienu

Duomenų mokslininkas yra asmuo, kuris renka, iš anksto apdoroja ir analizuoja duomenis, kad padėtų organizacijoms priimti duomenimis pagrįstus sprendimus. Duomenų mokslas jau kurį laiką buvo populiarus žodis darbo rinkoje, tačiau šiandien jis yra vienas iš greičiausiai augantis darbo vaidmenys. Be to, vidutinis duomenų mokslininko atlyginimas yra 125,891 XNUMX USD per metus Stiklinės durys.

Bet kas yra duomenų mokslas? Stebėjimas ir eksperimentavimas yra mokslas. Stebėti paslėptus duomenų modelius ir eksperimentuoti su įvairiais mašininio mokymosi ir statistikos metodais, kad būtų sukurta duomenimis pagrįsta strategija, vadinamas duomenų mokslu.

Šiame tinklaraštyje sužinosime apie duomenų mokslininko vaidmenis ir atsakomybę, gaires, kaip juo tapti, ir apie svarbiausius duomenų mokslininko ir duomenų analitiko skirtumus.

Duomenų mokslininko pareigos

Duomenų mokslininko pareigos įvairiose organizacijose gali skirtis, atsižvelgiant į jos tikslus, duomenų strategiją ir organizacijos dydį. Kasdienės pareigos yra šios:

• Surinkite ir iš anksto apdorokite duomenis
• Analizuokite duomenis, kad surastumėte paslėptus modelius
• Kurti algoritmus ir duomenų modelius
• Norėdami prognozuoti tendencijas, naudokite mašininį mokymąsi
• Bendrauti apie rezultatus su komanda ir suinteresuotosiomis šalimis
• Bendradarbiavimas su programinės įrangos inžinieriais, kad modelis būtų įdiegtas gamyboje
• Sekite naujausias technologijas ir metodus duomenų mokslo ekosistemoje

Kaip tapti duomenų mokslininku?

Bakalauro laipsnis

Informatikos bakalauro laipsnis yra geras būdas tapti duomenų mokslininku. Susipažinsite su programavimo ir programinės įrangos inžinerijos principais. Statistikos ar fizikos bakalauras taip pat gali sukurti gerą pagrindą.

Išmokite įgūdžių

Programavimas

Pagal analizė iš 15,000 77 duomenų mokslo darbo skelbimų, 59% duomenų mokslo darbo skelbimų paminėjo Python, o 101% minėjo SQL kaip įgūdžius, reikalingus norint pretenduoti į šią poziciją. Taigi išmokti Python ir SQL yra absoliučiai būtina. Išmokę programuoti XNUMX, turite įgyti patirties apie mašininio mokymosi bibliotekas ir sistemas, kurios yra tokios:

• Nešvankus
• Pandas
• SciPy
• „Scikit Learn“
• Tensorflow / PyTorch

Duomenų vizualizavimas

Mūsų smegenų procesai regėjimo informacija 60,000 XNUMX kartų greičiau nei rašytinė informacija. Duomenų analizės metu gautų įžvalgų pateikimas naudojant prietaisų skydelius vadinamas duomenų vizualizavimu. Vizualizuodami duomenis, duomenų mokslininkai naudoja tinkamus grafikus, kad perduotų informaciją suinteresuotosioms šalims ir komandai. Duomenims vizualizuoti pakanka turėti bet kurį iš šių įrankių:

• Scēna
• „PowerBI“
• Looker

Mašininis mokymasis

Šis žingsnis eina šalia programavimo. Supratimas apie mašininis mokymasis reikalingas norint numatyti ateities tendencijas nematomame duomenų rinkinyje. Pagrindinės ML sąvokos, kurias turi žinoti kiekvienas duomenų mokslininkas, yra šios:

• Prižiūrimas mokymasis, neprižiūrimas mokymasis, anomalijų aptikimas, matmenų mažinimas ir grupavimas
• Funkcijų inžinerija
• Modelio įvertinimas ir parinkimas
• Ansambliniai metodai
• Gilus mokymasis

Daugelis EdTech platformos ir kursai išmokyti aukščiau paminėtų techninių įgūdžių, reikalingų norint tapti duomenų mokslininku.

Dideliu duomenų kiekiu

Dideli duomenys, didelis verslas. 1 iš 5 darbo skelbimų tikisi, kad kandidatai turės didelių duomenų tvarkymo įgūdžių. Norint apdoroti didelius duomenis, reikalingos „Spark“ ir „Hadoop Frameworks“ žinios.

Kurkite portfelio projektus

Kai baigsite duomenų mokslininko mokymo programos planą, laikas pritaikyti savo žinias praktikoje kuriant duomenų mokslo projektus. Vykdykite vertybinius projektus spręsdami problemas. Realaus pasaulio duomenų paieška naudojant Kaggle ar kitus patikimus šaltinius yra geriausias būdas pradėti.

Tada savo projektui pritaikykite visą duomenų mokslo gyvavimo ciklą, kuris apima: išankstinį apdorojimą, analizę, modeliavimą, įvertinimą ir galiausiai diegimą. Papasakokite apie savo projektą rašydami tinklaraštį apie pasiektus rezultatus. Ši veikla gali pakeisti darbo patirtį, jei pradedate.

Minkšti įgūdžiai

Norint tapti duomenų mokslininku, minkštieji įgūdžiai yra tokie pat svarbūs kaip ir techniniai įgūdžiai. Duomenų mokslininkai turėtų sugebėti veiksmingai perduoti technines koncepcijas suinteresuotosioms šalims. Norint sukurti naujoviškus duomenų sprendimus, būtinas problemų sprendimas ir kūrybiškumas. Duomenų mokslininkai dirba su duomenų analitikais, duomenų inžinieriais ir programinės įrangos inžinieriais; todėl būtinas bendradarbiavimas ir komandinis darbas.

Pradinio lygio darbai

Pradinio lygio darbas duomenų analizės srityje gali būti puikus žingsnis norint tapti duomenų mokslininku. Šiuo tikslu savo gyvenimo aprašyme paminėdami portfelio projektus galite išsiskirti prieš darbdavius. Įgiję patirties ir įgūdžių, galite pereiti prie duomenų mokslo vaidmens.

Duomenų mokslininkas ir duomenų analitikas: koks skirtumas?

Duomenų mokslininkai ir duomenų analitikai gali atrodyti panašiai. Vis dėlto tarp šių dviejų vaidmenų yra ryškių skirtumų, kurie yra tokie:

Bendras sukurtų, sunaudotų ir užfiksuotų duomenų kiekis buvo apie 64 zettabaitus 2020, ir prognozuojama, kad iki 181 m. jis pasieks 2025 zettabaitą. Norint realizuoti tokių didžiulių duomenų potencialą, mums reikia duomenų mokslininkų. Duomenų mokslininkas analizuoja duomenis ir teikia duomenimis pagrįstus sprendimus. Duomenų mokslininkai turėtų nuolat naudotis naujausiais tyrimo metodais ir įrankiais, kad gautų didžiausią vertę.

Norite daugiau su duomenų mokslu susijusio turinio? Aplankykite vienytis.ai