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

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

Men hva er data science? 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 data science.

I denne bloggen vil vi lære om rollene og ansvarene til en data scientist, veikartet for å bli en, og de fremtredende forskjellene mellom en data scientist og en data analyst.

Ansvar for data scientist

Ansvarene til en data scientist kan variere fra organisasjon til organisasjon avhengig av deres mål, datastrategi og størrelsen på organisasjonen. Ansvar 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 interessentene
• Samarbeide med programvareingeniører for å deployere modellen i produksjon
• Holde seg oppdatert med de siste teknologiene og metodene innen data science-økosystemet

Hvordan bli en data scientist?

Bachelorgrad

Bachelorgrad i datavitenskap er en god start for å bli en data scientist. Du får kjennskap til programmering og programvareingeniørprinsipper. Bachelor i statistikk eller fysikk kan også sette en god grunn.

Lær ferdighetene

Programmering

Ifølge en analyse av 15 000 data science-stillinger, nevnte 77 % av data science-stillingene 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 -rammeverk, som følger:

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

Data visualisering

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

• 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 data scientist må kjenne til, er som følger:

• Overvåket læring, uovervåket læring, anomalioppsporing, dimensjonsreduksjon og klustering
• Funksjonsutforming
• Modellvurdering og -valg
• Ensemble-metoder
• Dyplæring

Mange EdTech plattformer og kurs underviser i de ovennevnte tekniske ferdighetene som er nødvendige for å bli en data scientist.

Stor data

Stor data, stor forretning. 1 av 5 stillingsannonser forventer at søkerne har ferdighetene 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 data scientist-kurset, er det på tide å sette kunnskapen i praksis ved å bygge data science-prosjekter. 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 data science-livssyklusen, som inkluderer: Forbehandling, analyse, modellering, vurdering og til slutt, deployering til prosjektet. Fortell historien om prosjektet 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 data scientist, er myke ferdigheter like viktige som tekniske ferdigheter. Data scientistene må kunne kommunisere tekniske konsepter til interessentene på en effektiv måte. Problemløsning og kreativitet er nødvendig for å lage innovative data-løsninger. Data scientistene arbeider med dataanalytikere, dataingeniører og programvareingeniører; derfor er samarbeid og teamwork nødvendig.

Inngangsstillinger

Å få en inngangsstilling i dataanalyse kan være et godt skritt for å bli en data scientist. I denne sammenhengen kan det være nyttig å nevne portefølje-prosjekter i CV-en. Du kan bytte til en data scientist-rolle når du får erfaring og ferdigheter.

Data scientist vs. data analyst: Hva er forskjellen?

Data scientist og data analyst kan se ut til å være lignende. Likevel er det fremtredende forskjeller mellom de to rollene, som følger:

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

Ønsker du mer data science-relatert innhold? Besøk unite.ai