Ce este un Data Scientist? Salariu, Responsabilități și Drumul către a deveni unul

Un data scientist 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 data scientist este de 125.891 de dolari pe an, potrivit Glassdoor.

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

În acest blog, vom învăța despre rolurile și responsabilitățile unui data scientist, drumul către a deveni unul și diferențele semnificative între un data scientist și un data analyst.

Responsabilitățile unui Data Scientist

Responsabilitățile unui data scientist 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:

• Adună și preprocesează date
• Analizează date pentru a găsi modele ascunse
• Construiște algoritmi și modele de date
• Folosește învățarea automată pentru a prezice tendințe
• Comunică rezultatele cu echipa și stakeholderii
• Colaborează cu ingineri de software pentru a implementa modelul în producție
• Rămâne la curent cu cele mai recente tehnologii și metode din ecosistemul științei datelor

Cum să devii un Data Scientist?

Diplomă de licență

Diploma de licență în științe computaționale este un bun punct de plecare pentru a deveni un data scientist. Ați putea 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.

Învățați abilitățile

Programare

Conform unei analize a 15.000 de anunțuri de locuri de muncă în știința datelor, 77% dintre anunțurile de locuri de muncă în știința datelor menționau Python, iar 59% menționau SQL ca abilitate necesară pentru a aplica pentru poziție. Prin urmare, învățarea Python și SQL este absolut necesară. După ce ați învățat programarea 101, trebuie să obțineți expertiză în biblioteci și cadre de învățare automată, care sunt următoarele:

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

Vizualizarea datelor

Creierul nostru procesează informații vizuale de 60.000 de ori mai rapid decât informațiile scrise. Prezentarea insight-urilor obținute din analiza datelor folosind tablouri de bord se numește vizualizare a datelor. În vizualizarea datelor, oamenii de știință din date folosesc grafice potrivite pentru a transmite informații către stakeholderi și echipă. Proficientizarea în oricare dintre următoarele instrumente este suficientă pentru vizualizarea datelor:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Învățarea automată

Acest pas merge alături de programare. O înțelegere a învățării automate este necesară pentru a prezice tendințe viitoare pe un set de date nevid. Conceptele fundamentale de ML pe care fiecare data scientist trebuie să le știe sunt următoarele:

• Învățare supravegheată, Învățare nesupravegheată, Detectarea anomaliilor, Reducerea dimensionalității și Clustering
• Ingineria caracteristicilor
• Evaluarea și selectarea modelului
• Metodele ensemble
• Învățarea profundă

Multe platforme EdTech și cursuri predau abilitățile tehnice menționate mai sus necesare pentru a deveni un data scientist.

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.

Construiți proiecte de portofoliu

Odată ce ați finalizat curriculumul drumului către a deveni un data scientist, este timpul să puneți cunoștințele în practică prin construirea de proiecte de știință a datelor. Faceți proiecte axate pe valoare prin rezolvarea problemelor. Găsirea datelor 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 substitui experiența de muncă dacă sunteți la început.

Abilități moi

Pentru a deveni un data scientist, abilitățile moi sunt la fel de importante ca și abilitățile tehnice. Oamenii de știință din date ar trebui să poată comunica concepte tehnice stakeholderilor în mod eficient. Rezolvarea problemelor și creativitatea sunt necesare pentru a face soluții inovatoare de date. Oamenii de știință din date 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 intrare

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

Data Scientist vs. Data Analyst: Care este diferența?

Oamenii de știință din date 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 oameni de știință din date. Un data scientist analizează date și oferă soluții bazate pe date. Oamenii de știință din date ar trebui să se țină la curent 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