Ce este un specialist în știința datelor? Salariu, responsabilități și drumul către a deveni unul

Un specialist în știința datelor este o persoană care adună, preprocesează și analizează date pentru a ajuta organizațiile să ia decizii bazate pe date. Știința datelor a fost un cuvânt cheie pe piața muncii de ceva timp, dar astăzi, este una dintre cele mai rapide creșteri ale rolurilor de muncă. Mai mult, salariul mediu al unui specialist în știința datelor este de 125.891 de dolari pe an, conform Glassdoor.

Dar ce este știința datelor? Observarea și experimentarea este știință. Observarea modelelor ascunse în date și experimentarea cu diferite tehnici de învățare automată și statistice pentru a crea o strategie bazată pe date se numește știința datelor.

În acest blog, vom învăța despre rolurile și responsabilitățile unui specialist în știința datelor, drumul către a deveni unul și diferențele semnificative între un specialist în știința datelor și un analist de date.

Responsabilitățile unui specialist în știința datelor

Responsabilitățile unui specialist în știința datelor pot varia de la o organizație la alta, în funcție de obiectivele, strategia de date și mărimea organizației. Responsabilitățile de zi cu zi sunt următoarele:

• Adunarea și preprocesarea datelor
• Analiza datelor pentru a găsi modele ascunse
• Crearea de algoritmi și modele de date
• Folosirea învățării automate pentru a prezice tendințe
• Comunicarea rezultatelor cu echipa și stakeholderii
• Colaborarea cu inginerii de software pentru a implementa modelul în producție
• Menținerea la zi cu cele mai recente tehnologii și metode din ecosistemul științei datelor

Cum să devii un specialist în știința datelor?

Diplomă de licență

Diploma de licență în științe computaționale este un bun punct de plecare pentru a deveni un specialist în știința datelor. Veți avea ocazia să vă familiarizați cu principiile de programare și inginerie software. Diploma de licență în statistică sau fizică poate, de asemenea, să ofere o bază solidă.

Învățarea abilităților

Programare

Conform unei analize a 15.000 de anunțuri de locuri de muncă în știința datelor, 77% din anunțurile de locuri de muncă în știința datelor menționau Python, iar 59% menționau SQL ca abilitate necesară pentru a aplica pentru post. Prin urmare, învățarea Python și SQL este absolut necesară. După ce ați învățat programarea de bază, trebuie să dobândiți expertiză în biblioteci și cadre de învățare automată, care sunt următoarele:

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

Vizualizarea datelor

Creierul nostru procesează informațiile vizuale de 60.000 de ori mai rapid decât informațiile scrise. Prezentarea insight-urilor obținute din analiza datelor folosind tablouri de bord se numește Vizualizarea datelor. În vizualizarea datelor, specialiștii în știința datelor folosesc grafice adecvate pentru a transmite informațiile către stakeholderi și echipă. Competența în oricare dintre următoarele instrumente este suficientă pentru vizualizarea datelor:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Învățarea automată

Acest pas este adjacent programării. O înțelegere a învățării automate este necesară pentru a prezice tendințe viitoare pe un set de date nevăzut. Conceptele fundamentale de învățare automată pe care fiecare specialist în știința datelor trebuie să le cunoască sunt următoarele:

• Învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată, detectarea anomaliilor, reducerea dimensionalității și clusteringul
• Proiectarea caracteristicilor
• Evaluarea și selectarea modelului
• Metodele de ansamblu
• Învățarea profundă

Multe platforme de învățare și cursuri teach abilitățile tehnice menționate mai sus necesare pentru a deveni un specialist în știința datelor.

Date mari

Date mari, afaceri mari. 1 din 5 anunțuri de locuri de muncă așteaptă ca aplicanții să posede abilități de manipulare a datelor mari. Cunoașterea cadrelor Spark și Hadoop este necesară pentru procesarea datelor mari.

Construirea de proiecte de portofoliu

Odată ce ați finalizat drumul dvs. de învățare a științei datelor, este timpul să puneți cunoștințele în practică prin construirea de proiecte de știință a datelor. Faceți proiecte valoroase prin rezolvarea de probleme. Găsirea de date din lumea reală prin Kaggle sau alte surse credibile este cel mai bun mod de a începe.

Următorul, aplicați întregul ciclu de viață al științei datelor, care include: preprocesarea, analiza, modelarea, evaluarea și, în final, implementarea în proiectul dvs. Spuneți povestea despre proiectul dvs. prin scrierea unui blog despre rezultatele pe care le-ați obținut. Această activitate poate înlocui experiența de muncă dacă sunteți la început.

Abilități moi

Pentru a deveni un specialist în știința datelor, abilitățile moi sunt la fel de importante ca și abilitățile tehnice. Specialiștii în știința datelor trebuie să poată comunica concepte tehnice stakeholderilor în mod eficient. Rezolvarea problemelor și creativitatea sunt necesare pentru a crea soluții inovatoare de date. Specialiștii în știința datelor lucrează cu analiști de date, ingineri de date și ingineri de software; prin urmare, colaborarea și munca în echipă sunt necesare.

Locuri de muncă de nivel intrare

Obținerea unui loc de muncă de nivel intrare în analiza datelor poate fi un pas excelent pentru a deveni un specialist în știința datelor. În acest sens, menționarea proiectelor de portofoliu în CV poate ajuta la diferențierea dvs. în fața angajatorilor. Puteți trece la un rol de specialist în știința datelor pe măsură ce câștigați experiență și abilități.

Specialist în știința datelor vs. Analist de date: Care este diferența?

Specialiștii în știința datelor și analiștii de date pot părea asemănători. Cu toate acestea, există diferențe semnificative între cele două roluri, care sunt următoarele:

Cantitatea totală de date create, consumate și capturate a fost de aproximativ 64 de zettabytes în 2020, și se estimează că va ajunge la 181 de zettabytes până în 2025. Pentru a valorifica potențialul unor astfel de date masive, avem nevoie de specialiști în știința datelor. Un specialist în știința datelor analizează datele și oferă soluții bazate pe date. Specialiștii în știința datelor trebuie să se mențină la zi cu metodele și instrumentele de cercetare de ultimă generație pentru a aduce cea mai mare valoare.

Doriți mai mult conținut legat de știința datelor? Vizitați unite.ai