Wat is een Data Scientist? Salaris, Verantwoordelijkheden en Roadmap om er een te worden

Een data scientist is iemand die gegevens verzamelt, voorverwerkt en analyseert om organisaties te helpen bij het nemen van gegevensgedreven beslissingen. Data science is al een tijdje een buzzword op de arbeidsmarkt, maar vandaag is het een van de snelst groeiende beroepsrollen. Bovendien is het mediane salaris van een data scientist $125.891 per jaar, volgens Glassdoor.

Maar wat is data science? Observatie en experiment is wetenschap. Het observeren van verborgen patronen in gegevens en experimenteren met verschillende machine learning- en statistische technieken om een gegevensgedreven strategie te maken, wordt data science genoemd.

In deze blog zullen we de rollen en verantwoordelijkheden van een data scientist leren, de roadmap om er een te worden, en de belangrijkste verschillen tussen een data scientist en een data analist.

Verantwoordelijkheden van een Data Scientist

De verantwoordelijkheden van een data scientist kunnen variëren van organisatie tot organisatie, afhankelijk van de doelstellingen, datastrategie en de grootte van de organisatie. De verantwoordelijkheden op dagelijkse basis zijn als volgt:

• Gegevens verzamelen en voorverwerken
• Gegevens analyseren om verborgen patronen te vinden
• Algoritmen en data modellen bouwen
• Machinaal leren gebruiken om trends te voorspellen
• Resultaten communiceren met het team en stakeholders
• Samenwerken met software engineers om het model in productie te deployen
• Blijven bijpraten met de laatste technologie en methoden binnen het data science ecosysteem

Hoe word je een Data Scientist?

Bachelor’s degree

Een bachelor’s degree in Computer Science is een goede stap om een data scientist te worden. Je leert jezelf vertrouwd maken met de programmeer- en software engineering principes. Een bachelor’s degree in statistiek of natuurkunde kan ook een goede basis leggen.

Leer de vaardigheden

Programmeren

Volgens een analyse van 15.000 data science vacatures, vermeldden 77% van de data science vacatures Python en 59% SQL als vaardigheid die nodig is om voor de positie te solliciteren. Leer dus Python en SQL. Na het leren van programmeren 101, moet je expertise opdoen in Machine Learning bibliotheken en frameworks, die als volgt zijn:

• Numpy
• Pandas
• SciPy
• Scikit Learn
• Tensorflow/PyTorch

Data Visualisatie

Ons brein verwerkt visuele informatie 60.000 keer sneller dan geschreven informatie. Het presenteren van inzichten die zijn verkregen uit data analyse met behulp van dashboards wordt data visualisatie genoemd. In data visualisatie gebruiken data scientists geschikte grafieken om de informatie te communiceren aan stakeholders en het team. Vaardigheid in een van de volgende tools is voldoende voor data visualisatie:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Machine Learning

Deze stap gaat naast programmeren. Een begrip van machine learning is nodig om toekomstige trends te voorspellen op ongezien datasets. Fundamentele ML-concepten die elke data scientist moet kennen, zijn als volgt:

• Supervised Learning, Unsupervised Learning, Anomaly Detection, Dimensionality Reduction en Clustering
• Feature Engineering
• Model Evaluatie en Selectie
• Ensemble Methoden
• Deep Learning

Veel EdTech platforms en cursussen onderwijzen de bovengenoemde technische vaardigheden die nodig zijn om een data scientist te worden.

Big Data

Big Data, Big Business. 1 op 5 vacatures verwacht dat sollicitanten vaardigheden hebben in het omgaan met big data. Kennis van Spark en Hadoop Frameworks is vereist voor het verwerken van big data.

Build Portfolio Projects

Zodra je je data scientist curriculum roadmap hebt voltooid, is het tijd om je kennis in de praktijk te brengen door data science projecten te bouwen. Doe waardevolle projecten door problemen op te lossen. Het vinden van real-world data via Kaggle of andere geloofwaardige bronnen is de beste manier om te beginnen.

Vervolgens past je de hele data science levenscyclus toe, die bestaat uit: Preprocessing, Analyse, Modellering, Evaluatie en ten slotte Deploying naar je project. Vertel het verhaal over je project door een blog te schrijven over de resultaten die je hebt behaald. Deze activiteit kan dienen als vervanging voor werkervaring als je net begint.

Soft Skills

Om een data scientist te worden, zijn soft skills net zo belangrijk als technische vaardigheden. Data scientists moeten in staat zijn om technische concepten effectief te communiceren aan stakeholders. Probleemoplossing en creativiteit zijn nodig om innovatieve data oplossingen te maken. Data scientists werken met data analisten, data engineers en software engineers; dus samenwerking en teamwork zijn noodzakelijk.

Entry-Level Jobs

Een entry-level baan in data analytics kan een uitstekende stap zijn om een data scientist te worden. Om dit te bereiken, kan het vermelden van portfolio projecten in je cv helpen om je te onderscheiden van andere sollicitanten. Je kunt overschakelen naar een data science rol als je ervaring en vaardigheden opdoet.

Data Scientist vs. Data Analist: Wat is het verschil?

Data scientists en data analisten kunnen op het eerste gezicht hetzelfde lijken. Toch zijn er belangrijkste verschillen tussen de twee rollen, die als volgt zijn:

Het totale aantal gegenereerde, geconsumeerde en vastgelegde gegevens was ongeveer 64 zettabytes in 2020, en het wordt voorspeld dat dit zal toenemen tot 181 zettabytes in 2025. Om het potentieel van zo’n grote hoeveelheid gegevens te benutten, hebben we data scientists nodig. Een data scientist analyseert gegevens en biedt gegevensgedreven oplossingen. Data scientists moeten zichzelf up-to-date houden met de nieuwste onderzoeksmethoden en tools om de meeste waarde te bieden.

Wil je meer inhoud over data science? Bezoek unite.ai