Wat is een datawetenschapper? Salaris, verantwoordelijkheden en stappenplan om één te worden

Een datawetenschapper is een persoon die gegevens verzamelt, voorverwerkt en analyseert om organisaties te helpen bij het nemen van gegevensgestuurde beslissingen. Datawetenschap is al een tijdje een modewoord op de arbeidsmarkt, maar tegenwoordig is het een van de snelst groeiende taakomschrijving. Bovendien is het gemiddelde salaris van een datawetenschapper $ 125,891 per jaar, volgens Glassdoor.

Maar wat is datawetenschap? Observeren en experimenteren is wetenschap. Het observeren van de verborgen patronen in data en het experimenteren met verschillende machine learning en statistische technieken om een ​​datagedreven strategie te maken, wordt data science genoemd.

In deze blog leren we de rollen en verantwoordelijkheden van een datawetenschapper, de routekaart om er een te worden en de meest opvallende verschillen tussen een datawetenschapper en een dataanalist.

Verantwoordelijkheden van Data Scientist

De verantwoordelijkheden van een datawetenschapper kunnen van organisatie tot organisatie verschillen, afhankelijk van de doelstellingen, datastrategie en de grootte van de organisatie. De dagelijkse verantwoordelijkheden zijn als volgt:

• Gegevens verzamelen en voorbewerken
• Analyseer gegevens om verborgen patronen te vinden
• Bouw algoritmen en datamodellen
• Gebruik machine learning om trends te voorspellen
• Communiceer de resultaten met het team en de stakeholders
• Samenwerken met software-engineers om het model in productie te nemen
• Blijf op de hoogte van de nieuwste technologie en methodes binnen het data science-ecosysteem

Hoe word je een datawetenschapper?

Bachelor diploma

Een bachelordiploma in computerwetenschappen is een goede opstap om datawetenschapper te worden. Je maakt kennis met de principes van programmeren en software engineering. Ook een bachelor statistiek of natuurkunde kan een goede basis leggen.

Leer de vaardigheden

Programming

Volgens een analyse van de 15,000 vacatures op het gebied van datawetenschap noemde 77% van de vacatures op het gebied van datawetenschap Python en 59% noemde SQL als vereiste vaardigheid om naar de functie te solliciteren. Daarom is het leren van Python en SQL een absolute must. Na het leren van programmeren 101, moet u expertise opdoen in Machine Learning-bibliotheken en -frameworks, die als volgt zijn:

• numpy
• Pandas
• scipy
• Scikit leren
• Tensorflow/PyTorch

Data visualisatie

Onze hersenprocessen visuele informatie 60,000x sneller dan geschreven informatie. Het presenteren van de verkregen inzichten uit data-analyse met behulp van dashboards wordt datavisualisatie genoemd. Bij datavisualisatie gebruiken datawetenschappers geschikte grafieken om de informatie over te brengen aan de belanghebbenden en het team. Vaardigheid in een van de volgende tools is voldoende voor datavisualisatie:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Machine leren

Deze stap grenst aan het programmeren. Een begrip van machine learning is nodig om toekomstige trends op de ongeziene dataset te voorspellen. Fundamentele ML-concepten die elke datawetenschapper moet kennen, zijn de volgende:

• Begeleid leren, onbewaakt leren, detectie van afwijkingen, vermindering van dimensionaliteit en clustering
• Functie-engineering
• Modelevaluatie en -selectie
• Ensemble-methoden
• Diepe leren

Veel EdTech platformen en cursussen de bovengenoemde technische vaardigheden aanleren die nodig zijn om datawetenschapper te worden.

Big data

Grote data, grote bedrijven. Eén op de vijf vacatures verwacht van sollicitanten dat ze over vaardigheden beschikken om met big data om te gaan. Voor het verwerken van big data is kennis van Spark en Hadoop Frameworks vereist.

Bouw portfolioprojecten

Zodra u de routekaart van uw datawetenschappercurriculum hebt voltooid, is het tijd om uw kennis in de praktijk te brengen door datawetenschapsprojecten te bouwen. Voer waardegedreven projecten uit door problemen op te lossen. Het vinden van gegevens uit de echte wereld via Kaggle of andere geloofwaardige bronnen is de beste manier om te beginnen.

Pas vervolgens de volledige data science-levenscyclus toe, inclusief: voorverwerking, analyse, modellering, evaluatie en ten slotte implementatie op uw project. Vertel het verhaal over je project door een blog te schrijven over de behaalde resultaten. Deze activiteit kan werkervaringen vervangen als je begint.

Soft skills of sociale vaardigheden

Om datawetenschapper te worden, zijn Soft Skills net zo belangrijk als technische vaardigheden. Datawetenschappers moeten in staat zijn om technische concepten effectief over te brengen aan belanghebbenden. Probleemoplossend vermogen en creativiteit zijn nodig om innovatieve data-oplossingen te maken. Datawetenschappers werken samen met data-analisten, data-engineers en software-engineers; daarom zijn samenwerking en teamwerk noodzakelijk.

Banen op instapniveau

Een baan op instapniveau in data-analyse krijgen kan een uitstekende stap zijn om datawetenschapper te worden. Daartoe kan het vermelden van portfolioprojecten in uw cv u helpen op te vallen bij werkgevers. Je kunt overstappen naar een data science-rol naarmate je ervaring en vaardigheden opdoet.

Datawetenschapper versus data-analist: wat is het verschil?

Datawetenschappers en data-analisten lijken misschien op elkaar. Toch zijn er opvallende verschillen tussen de twee rollen, die als volgt zijn:

De totale hoeveelheid gecreëerde, verbruikte en vastgelegde gegevens was ongeveer 64 zettabytes 2020, en er wordt voorspeld dat het tegen 181 2025 zettabytes zal bereiken. Om het potentieel van zulke enorme data te realiseren, hebben we datawetenschappers nodig. Een data scientist analyseert data en levert datagedreven oplossingen. Datawetenschappers moeten up-to-date blijven met geavanceerde onderzoeksmethoden en tools om de meeste waarde te bieden.

Wilt u meer data science-gerelateerde inhoud? Bezoek verenigen.ai