Hva er en dataforsker? Lønn, ansvar og veikart for å bli en

En dataforsker er en person som samler inn, forbehandler og analyserer data for å hjelpe organisasjoner med å ta datadrevne beslutninger. Datavitenskap har vært et buzzord på arbeidsmarkedet i en stund nå, men i dag er det en av de raskest voksende jobbrollene. I tillegg er medianlønnen for en dataforsker 125 891 dollar per år, ifølge Glassdoor.

Men hva er datavitenskap? Observasjon og eksperimentering er vitenskap. Å observere skjulte mønster i data og eksperimentere med ulike maskinlærings- og statistiske teknikker for å lage en datadrevet strategi kalles datavitenskap.

I denne bloggen vil vi lære om rollene og ansvarsområdene til en dataforsker, veikartet for å bli en dataforsker og de viktigste forskjellene mellom en dataforsker og en dataanalytiker.

Ansvar for dataforsker

Ansvarsområdene for en dataforsker kan variere fra organisasjon til organisasjon avhengig av deres mål, datastrategi og organisasjonens størrelse. Ansvarsområdene på daglig basis er som følger:

• Samle inn og forbehandle data
• Analysere data for å finne skjulte mønster
• Bygge algoritmer og datamodeller
• Bruke maskinlæring til å forutsi trender
• Kommunisere resultater med teamet og interessenter
• Samarbeide med programvareingeniører for å distribuere modellen i produksjon
• Holde seg oppdatert med de siste teknologiene og metodene innen datavitenskapsøkosystemet

Hvordan bli en dataforsker?

Bachelorgrad

Bachelorgrad i datavitenskap er en god start for å bli en dataforsker. Du får kjennskap til programmering og programvareingeniørprinsipper. Bachelorgrad i statistikk eller fysikk kan også gi en god grunnlag.

Lær ferdighetene

Programmering

Ifølge en analyse av 15 000 datavitenskapsjobbannonser, nevnte 77 % av datavitenskapsjobbannonserne Python, og 59 % nevnte SQL som ferdighetene som kreves for å søke på stillingen. Derfor er det absolutt nødvendig å lære Python og SQL. Etter å ha lært programmering 101, må du tilegne deg ekspertise i maskinlæringsbiblioteker og rammer, som følger:

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

Datavisualisering

Hjernen vår prosesserer visuell informasjon 60 000 ganger raskere enn skrevet informasjon. Å presentere innsiktene fra dataanalyse ved hjelp av dashboards kalles datavisualisering. I datavisualisering bruker dataforskere egnet grafikk for å formidle informasjonen til interessenter og teamet. Ferdighet i ett av følgende verktøy er tilstrekkelig for datavisualisering:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Maskinlæring

Dette skrittet går side om side med programmering. En forståelse av maskinlæring er nødvendig for å forutsi fremtidige trender på usette datasett. Grunnleggende ML-konsepter som hver dataforsker må kjenne til, er følger:

• Overvåket læring, uovervåket læring, anomalioppsporing, dimensjonsreduksjon og klustering
• Funksjonsutvikling
• Modellvaluering og -utvelgelse
• Ensemble-metoder
• Dypt læring

Mange EdTech- plattformer og kurs underviser i de ovennevnte tekniske ferdighetene som trengs for å bli en dataforsker.

Stor data

Stor data, stor forretning. 1 av 5 jobbannonser forventer at søkerne har ferdigheter i å håndtere stor data. Kunnskap om Spark og Hadoop-rammeverk er nødvendig for å prosessere stor data.

Bygge portefølje-prosjekter

Når du har fullført din dataforsker-veikart, er det på tide å sette dine kunnskaper i praksis ved å bygge datavitenskapsprosjekter. Utfør verdi-drevne prosjekter ved å løse problemer. Å finne virkelige data gjennom Kaggle eller andre troverdige kilder er den beste måten å starte på.

Neste, anvend hele datavitenskapslivssyklusen, som inkluderer: Forbehandling, analyse, modellering, evaluering og til slutt distribusjon til ditt prosjekt. Fortell historien om ditt prosjekt ved å skrive en blogg om resultater du har oppnådd. Denne aktiviteten kan erstatte arbeidserfaring hvis du er ny i bransjen.

Myke ferdigheter

For å bli en dataforsker, er myke ferdigheter like viktige som tekniske ferdigheter. Dataforskere må kunne kommunisere tekniske konsepter til interessenter effektivt. Problemløsning og kreativitet er nødvendig for å lage innovative dataløsninger. Dataforskere arbeider med dataanalytikere, dataingeniører og programvareingeniører; derfor er samarbeid og teamwork nødvendig.

Inngangsstillinger

Å få en inngangsstilling i dataanalyse kan være et utmerket skritt for å bli en dataforsker. I denne sammenheng kan det være nyttig å nevne portefølje-prosjekter i ditt CV for å gjøre deg mer synlig for arbeidsgivere. Du kan bytte til en dataforsker-rolle når du har fått erfaring og ferdigheter.

Dataforsker vs. dataanalytiker: Hva er forskjellen?

Dataforskere og dataanalytikere kan synes å være like. Likevel er det noen viktige forskjeller mellom de to rollene, som følger:

Den totale mengden data som ble skapt, konsumert og fanget var om lag 64 zettabytes i 2020, og det forventes å nå 181 zettabytes i 2025. For å realisere potensialet i så mye data, trenger vi dataforskere. En dataforsker analyserer data og gir datadrevne løsninger. Dataforskere må holde seg oppdatert med de siste forskningsmetodene og verktøyene for å bringe mest mulig verdi.

Ønsker du mer innhold om datavitenskap? Besøk unite.ai