Co to jest Data Scientist? Płaca, odpowiedzialności i ścieżka do zostania jednym

Data Scientist to osoba, która gromadzi, przetwarza i analizuje dane, aby pomóc organizacjom w podejmowaniu decyzji opartych na danych. Nauka o danych była buzzwordem na rynku pracy przez jakiś czas, ale dzisiaj jest to jeden z najszybciej rozwijających się ról zawodowych. Ponadto, mediany płacy data scientist wynosi 125 891 dolarów rocznie, według Glassdoor.

Ale co to jest nauka o danych? Obserwacja i eksperymentowanie to nauka. Obserwowanie ukrytych wzorców w danych i eksperymentowanie z różnymi technikami machine learning i statystycznymi, aby stworzyć strategię opartą na danych, nazywa się nauką o danych.

W tym blogu dowiemy się o rolach i odpowiedzialnościach data scientist, ścieżce do zostania jednym i o wyraźnych różnicach między data scientist a data analitykiem.

Odpowiedzialności Data Scientist

Odpowiedzialności data scientist mogą się różnić w zależności od organizacji, jej celów, strategii danych i wielkości organizacji. Odpowiedzialności w codziennym zakresie pracy są następujące:

• Zbieranie i przetwarzanie danych
• Analiza danych w celu znalezienia ukrytych wzorców
• Budowanie algorytmów i modeli danych
• Użycie machine learning do prognozowania trendów
• Komunikowanie wyników z zespołem i stakeholderami
• Współpraca z inżynierami oprogramowania w celu wdrożenia modelu w produkcji
• Podtrzymywanie aktualności z najnowszymi technologiami i metodami w ekosystemie nauki o danych

Jak zostać Data Scientist?

Stopień licencjata

Stopień licencjata w dziedzinie informatyki to dobra podstawa do zostania data scientist. Poznasz podstawy programowania i inżynierii oprogramowania. Stopień licencjata w dziedzinie statystyki lub fizyki również może stanowić dobrą podstawę.

Nauka umiejętności

Programowanie

Zgodnie z analizą 15 000 ofert pracy w dziedzinie nauki o danych, 77% ofert wymieniało Python, a 59% wymieniało SQL jako umiejętność wymaganą do aplikowania na stanowisko. Dlatego też nauka Python i SQL jest absolutnie konieczna. Po opanowaniu podstaw programowania należy zdobyć doświadczenie w bibliotekach i frameworkach machine learning, które są następujące:

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

Wizualizacja danych

Nasz mózg przetwarza informacje wizualne 60 000 razy szybciej niż informacje pisane. Prezentowanie wniosków uzyskanych z analizy danych za pomocą dashboardów nazywa się wizualizacją danych. W wizualizacji danych data scientist używa odpowiednich wykresów do przekazania informacji stakeholderom i zespołowi. Zdolność posługiwania się którymkolwiek z następujących narzędzi jest wystarczająca do wizualizacji danych:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Machine Learning

Ten krok jest równoległy do programowania. Zrozumienie machine learning jest potrzebne do przewidywania przyszłych trendów w nieznanym zestawie danych. Podstawowe pojęcia machine learning, które każdy data scientist powinien znać, są następujące:

• Supervised Learning, Unsupervised Learning, Anomaly Detection, Dimensionality Reduction i Clustering
• Feature Engineering
• Model Evaluation i Selection
• Ensemble Methods
• Deep Learning

Wiele platform edukacyjnych i kursów uczy powyższych umiejętności technicznych potrzebnych do zostania data scientist.

Big Data

Big Data, duży biznes. 1 na 5 ofert pracy oczekuje, że kandydaci będą posiadać umiejętności obsługi dużych zbiorów danych. Zdolność posługiwania się frameworkami Spark i Hadoop jest wymagana do przetwarzania dużych zbiorów danych.

Budowanie projektów portfolio

Gdy już ukończysz swój plan nauki data scientist, czas zastosować swoją wiedzę w praktyce, budując projekty związane z nauką o danych. Wykonuj projekty o wartości, rozwiązując problemy. Znalezienie danych z świata rzeczywistego za pomocą Kaggle lub innych wiarygodnych źródeł jest najlepszym sposobem na rozpoczęcie.

Następnie zastosuj cały cykl życia nauki o danych, który obejmuje: Przetwarzanie, Analizę, Modelowanie, Oceny i w końcu Wdrożenie do swojego projektu. Opowiedz historię o swoim projekcie, pisząc blog o wynikach, które osiągnąłeś. Ta aktywność może zastąpić doświadczenie zawodowe, jeśli jesteś początkujący.

Umiejętności miękkie

Aby zostać data scientist, umiejętności miękkie są równie ważne jak umiejętności techniczne. Data scientist powinien być w stanie skutecznie komunikować techniczne pojęcia stakeholderom. Rozwiązywanie problemów i kreatywność są niezbędne do tworzenia innowacyjnych rozwiązań związanych z danymi. Data scientist pracuje z analitykami danych, inżynierami danych i inżynierami oprogramowania, dlatego też współpraca i umiejętność pracy w zespole są konieczne.

Praca na początku

Zdobycie pracy na początku w dziedzinie analizy danych może być doskonałym krokiem do zostania data scientist. W tym celu, wymienienie projektów portfolio w swoim CV może pomóc wyróżnić się przed pracodawcami. Można przejść do roli data scientist, gdy zdobędzie się doświadczenie i umiejętności.

Data Scientist vs. Data Analityk: Co to jest różnica?

Data scientist i data analityk mogą się wydawać podobni. Jednakże, istnieją wyraźne różnice między tymi dwoma rolami, które są następujące:

Całkowita ilość danych utworzonych, spożytych i przechwyconych wynosiła około 64 zettabajtów w 2020 roku i przewiduje się, że wzrośnie do 181 zettabajtów do 2025 roku. Aby zrealizować potencjał tak ogromnych danych, potrzebujemy data scientist. Data scientist analizuje dane i dostarcza rozwiązania oparte na danych. Data scientist powinien być na bieżąco z najnowszymi metodami badawczymi i narzędziami, aby dostarczyć największą wartość.

Chcesz więcej treści związanych z nauką o danych? Odwiedź unite.ai