Kas ir datu zinātnieks? Alga, pienākumi un ceļvedis, kā kļūt par vienu

Datu zinātnieks ir persona, kas apkopo, iepriekš apstrādā un analizē datus, lai palīdzētu organizācijām pieņemt uz datiem balstītus lēmumus. Datu zinātne jau kādu laiku ir bijis populārs vārds darba tirgū, taču šodien tā ir viena no Visstraujāk augošais darba lomas. Turklāt saskaņā ar datiem vidējā datu zinātnieka alga ir 125,891 XNUMX USD gadā Glassdoor.

Bet kas ir datu zinātne? Novērošana un eksperimentēšana ir zinātne. Datu slēpto modeļu novērošanu un eksperimentēšanu ar dažādām mašīnmācības un statistikas metodēm, lai izveidotu uz datiem balstītu stratēģiju, sauc par datu zinātni.

Šajā emuārā mēs uzzināsim par datu zinātnieka lomām un pienākumiem, ceļvedi, kā kļūt par tādu, kā arī uzzināsim par datu zinātnieka un datu analītiķa būtiskām atšķirībām.

Datu zinātnieka pienākumi

Datu zinātnieka pienākumi dažādās organizācijās var atšķirties atkarībā no tās mērķiem, datu stratēģijas un organizācijas lieluma. Ikdienas pienākumi ir šādi:

• Apkopojiet un apstrādājiet datus
• Analizējiet datus, lai atrastu slēptos modeļus
• Veidot algoritmus un datu modeļus
• Izmantojiet mašīnmācīšanos, lai prognozētu tendences
• Paziņojiet rezultātus ar komandu un ieinteresētajām personām
• Sadarbība ar programmatūras inženieriem, lai modeli ieviestu ražošanā
• Esiet informēts par jaunākajām tehnoloģijām un metodēm datu zinātnes ekosistēmā

Kā kļūt par datu zinātnieku?

Bakalaura grāds

Bakalaura grāds datorzinātnēs ir labs pamats, lai kļūtu par datu zinātnieku. Iepazīstieties ar programmēšanas un programmatūras inženierijas principiem. Arī statistikas vai fizikas bakalaura grāds var radīt labus pamatus.

Apgūstiet prasmes

Programmēšana

Saskaņā ar analīze no 15,000 77 datu zinātnes darba sludinājumu 59% datu zinātnes darba sludinājumu minēja Python un 101% minēja SQL kā prasmi, kas nepieciešama, lai pieteiktos šim amatam. Tāpēc Python un SQL apguve ir absolūti nepieciešama. Pēc programmēšanas XNUMX apguves jums ir jāiegūst zināšanas par mašīnmācīšanās bibliotēkām un ietvariem, kas ir šādi:

• Bezjēdzīgs
• Pandas
• SciPy
• Scikit Uzziniet
• Tensorflow/PyTorch

Datu vizualizācija

Mūsu smadzeņu procesi redzes informācija 60,000 XNUMX reižu ātrāk nekā rakstiska informācija. Datu analīzē iegūto ieskatu prezentēšana, izmantojot informācijas paneļus, tiek saukta par datu vizualizāciju. Datu vizualizācijā datu zinātnieki izmanto piemērotus grafikus, lai nodotu informāciju ieinteresētajām personām un komandai. Datu vizualizācijai pietiek ar kādu no tālāk norādītajiem rīkiem.

• Glezna
• Power BI
• Looker

Mašīnu mācīšana

Šis solis ir blakus programmēšanai. Izpratne par mašīna mācīšanās ir nepieciešams, lai prognozētu nākotnes tendences neredzētajā datu kopā. ML pamatjēdzieni, kas jāzina katram datu zinātniekam, ir šādi:

• Uzraudzīta mācīšanās, neuzraudzīta mācīšanās, anomāliju noteikšana, dimensiju samazināšana un klasterizācija
• Funkciju inženierija
• Modeļu novērtēšana un izvēle
• Ansambļa metodes
• Dziļa mācīšanās

Daudzi EdTech platformas un kursi iemācīt iepriekš minētās tehniskās prasmes, kas nepieciešamas, lai kļūtu par datu zinātnieku.

Big Datu

Lieli dati, liels bizness. Viens no pieciem darba sludinājumiem sagaida, ka pretendentiem ir lielas datu apstrādes prasmes. Lielo datu apstrādei ir nepieciešamas zināšanas par Spark un Hadoop Frameworks.

Veidojiet portfeļa projektus

Kad esat pabeidzis datu zinātnieku mācību programmas ceļvedi, ir pienācis laiks likt lietā savas zināšanas, veidojot datu zinātnes projektus. Veiciet uz vērtībām balstītus projektus, risinot problēmas. Labākais veids, kā sākt, ir reālo datu atrašana, izmantojot Kaggle vai citus ticamus avotus.

Pēc tam izmantojiet visu datu zinātnes dzīves ciklu, kas ietver: priekšapstrādi, analīzi, modelēšanu, novērtēšanu un, visbeidzot, izvietošanu jūsu projektam. Pastāstiet stāstu par savu projektu, rakstot emuāru par sasniegtajiem rezultātiem. Šī darbība var aizstāt darba pieredzi, ja jūs sākat.

Mīkstās prasmes

Lai kļūtu par datu zinātnieku, Soft Skills ir tikpat svarīgas kā tehniskās prasmes. Datu zinātniekiem jāspēj efektīvi informēt ieinteresētās personas par tehniskajām koncepcijām. Lai radītu novatoriskus datu risinājumus, ir nepieciešama problēmu risināšana un radošums. Datu zinātnieki strādā ar datu analītiķiem, datu inženieriem un programmatūras inženieriem; tāpēc ir nepieciešama sadarbība un komandas darbs.

Sākuma līmeņa darbi

Sākuma līmeņa darba iegūšana datu analītikā var būt lielisks solis, lai kļūtu par datu zinātnieku. Šajā nolūkā portfeļa projektu pieminēšana savā CV var palīdzēt jums izcelties darba devēju priekšā. Iegūstot pieredzi un prasmes, varat pārslēgties uz datu zinātnes lomu.

Datu zinātnieks pret datu analītiķi: kāda ir atšķirība?

Datu zinātnieki un datu analītiķi var šķist līdzīgi. Tomēr starp abām lomām pastāv ievērojamas atšķirības, kas ir šādas:

Kopējais izveidoto, patērēto un uzņemto datu apjoms bija aptuveni 64 zettabaiti 2020, un tiek prognozēts, ka līdz 181. gadam tas sasniegs 2025 zettabaitu. Lai realizētu tik apjomīgu datu potenciālu, mums ir nepieciešami datu zinātnieki. Datu zinātnieks analizē datus un nodrošina uz datiem balstītus risinājumus. Datu zinātniekiem vajadzētu būt informētiem par jaunākajām pētniecības metodēm un rīkiem, lai nodrošinātu vislielāko vērtību.

Vai vēlaties vairāk ar datu zinātni saistīta satura? Apmeklējums apvienoties.ai