Wat is een Data Scientist? Salaris, Verantwoordelijkheden en Route naar het Worden van een

Een data scientist is een persoon die gegevens verzamelt, voorverwerkt en analyseert om organisaties te helpen bij het nemen van gegevensgestuurde 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 gegevensgestuurde strategie te maken, wordt data science genoemd.

In deze blog zullen we de rollen en verantwoordelijkheden van een data scientist leren, de route naar het worden van een data scientist en de opvallende 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 datamodellen bouwen
• Machinaal leren gebruiken om trends te voorspellen
• Resultaten communiceren met het team en stakeholders
• Samenwerken met software-ingenieurs om het model in productie te deployen
• Blijven bij 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 basis voor het worden van een data scientist. Je leert je vertrouwd maken met de programmeer- en software-engineering principes. Een bachelor’s 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. Het leren van Python en SQL is dus absoluut noodzakelijk. Na het leren van programmeren 101, moet je expertise verwerven in Machine Learning-bibliotheken en -frameworks, die als volgt zijn:

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

Data Visualisatie

Ons brein verwerkt visuele informatie 60.000x sneller dan geschreven informatie. Het presenteren van de 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

Machinaal Leren

Deze stap gaat naast programmeren. Een begrip van machinaal leren 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.

Grote Gegevens

Grote Gegevens, Groot Bedrijf. 1 op 5 vacatures verwacht dat sollicitanten vaardigheden hebben in het omgaan met grote gegevens. Kennis van Spark en Hadoop Frameworks is vereist voor het verwerken van grote gegevens.

Bouw Portfolio Projecten

Zodra je het 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 echte gegevens via Kaggle of andere geloofwaardige bronnen is de beste manier om te beginnen.

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

Zachte Vaardigheden

Om een data scientist te worden, zijn zachte vaardigheden 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-ingenieurs en software-ingenieurs; daarom zijn samenwerking en teamwork noodzakelijk.

Entry-Level Banen

Een entry-level baan in data-analyse kan een uitstekende stap zijn om een data scientist te worden. Om dit te bereiken, kan het vermelden van portfolio-projecten in uw cv u helpen om uit te blinken bij werkgevers. U kunt overschakelen naar een data science-rol als u 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 opvallende verschillen tussen de twee rollen, die als volgt zijn:

Het totale aantal gegenereerde, geconsumeerde en vastgelegde gegevens was ongeveer 64 zettabytes in 2020 en wordt verwacht te groeien tot 181 zettabytes in 2025. Om het potentieel van zulke enorme gegevens te benutten, hebben we data scientists nodig. Een data scientist analyseert gegevens en biedt gegevensgestuurde oplossingen. Data scientists moeten zichzelf up-to-date houden met state-of-the-art onderzoeksmethoden en -tools om de meeste waarde te bieden.

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