Что такое Data Scientist? Зарплата, обязанности и карьерный путь к становлению

Data Scientist – это человек, который собирает, предварительно обрабатывает и анализирует данные, чтобы помочь организациям принимать решения, основанные на данных. Data Science уже некоторое время является модным выражением на рынке труда, но сегодня это одна из быстрорастущих профессий. Кроме того, средняя зарплата Data Scientist составляет $125,891 в год, согласно Glassdoor.

Но что такое Data Science? Наблюдение и экспериментирование – это наука. Наблюдение за скрытыми закономерностями в данных и экспериментирование с различными методами машинного обучения и статистики для разработки стратегии, основанной на данных, называется Data Science.

В этом блоге мы узнаем о ролях и обязанностях Data Scientist, карьерном пути к становлению и основных различиях между Data Scientist и Data Analyst.

Обязанности Data Scientist

Обязанности Data Scientist могут варьироваться от организации к организации в зависимости от ее целей, стратегии данных и размера организации. Обязанности на ежедневной основе следующие:

• Сбор и предварительная обработка данных
• Анализ данных для обнаружения скрытых закономерностей
• Разработка алгоритмов и моделей данных
• Использование машинного обучения для прогнозирования тенденций
• Представление результатов команде и заинтересованным сторонам
• Сотрудничество с программными инженерами для развертывания модели в производстве
• Оставаться в курсе последних технологий и методов в экосистеме Data Science

Как стать Data Scientist?

Бакалаврская степень

Бакалаврская степень в области компьютерных наук – это хорошая основа для становления Data Scientist. Вы ознакомитесь с принципами программирования и программной инженерии. Бакалаврская степень в области статистики или физики также может стать хорошей основой.

Изучение навыков

Программирование

Согласно анализу 15 000 вакансий Data Science, 77% вакансий упоминали Python, и 59% упоминали SQL как навыки, необходимые для подачи заявки. Следовательно, изучение Python и SQL является абсолютной необходимостью. После изучения основ программирования вам необходимо получить опыт в библиотеках и фреймворках машинного обучения, которые следующие:

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

Визуализация данных

Наш мозг обрабатывает визуальную информацию в 60 000 раз быстрее, чем письменную информацию. Представление результатов, полученных из анализа данных, с помощью панелей управления называется визуализацией данных. В визуализации данных Data Scientist использует подходящие графики для передачи информации заинтересованным сторонам и команде. Профессионализм в любом из следующих инструментов достаточен для визуализации данных:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Машинное обучение

Этот шаг идет рядом с программированием. Понимание машинного обучения необходимо для прогнозирования будущих тенденций на не виденном наборе данных. Основные концепции машинного обучения, которые каждый Data Scientist должен знать, следующие:

• Надзорное обучение, ненадзорное обучение, обнаружение аномалий, снижение размерности и кластеризация
• Инженерия признаков
• Оценка и выбор модели
• Методы ансамбля
• Глубокое обучение

Многие платформы EdTech и курсы преподают вышеупомянутые технические навыки, необходимые для становления Data Scientist.

Большие данные

Большие данные, большой бизнес. 1 из 5 вакансий ожидает, что заявители будут обладать навыками обработки больших данных. Знание фреймворков Spark и Hadoop необходимо для обработки больших данных.

Создание проектов портфолио

Как только вы завершили свой учебный план Data Scientist, пришло время применить свои знания на практике, создавая проекты Data Science. Делайте проекты, ориентированные на ценность, решая проблемы. Поиск реальных данных через Kaggle или другие достоверные источники – это лучший способ начать.

Далее примените весь цикл жизни Data Science, который включает: предварительную обработку, анализ, моделирование, оценку и, наконец, развертывание в вашем проекте. Расскажите историю о вашем проекте, написав блог о результатах, которых вы достигли. Эта деятельность может заменить опыт работы, если вы только начинаете.

Навыки мягкой коммуникации

Чтобы стать Data Scientist, навыки мягкой коммуникации так же важны, как и технические навыки. Data Scientist должны уметь эффективно передавать технические концепции заинтересованным сторонам. Решение проблем и творчество необходимы для создания инновационных решений Data Science. Data Scientist работают с аналитиками данных, инженерами данных и программными инженерами; поэтому сотрудничество и командная работа необходимы.

Входящие позиции

Получение входящей позиции в области анализа данных может быть отличным шагом к становлению Data Scientist. Для этого упоминание проектов портфолио в вашем резюме может помочь вам выделиться перед работодателями. Вы можете перейти на роль Data Scientist, когда приобретете опыт и навыки.

Data Scientist vs. Data Analyst: в чем разница?

Data Scientist и Data Analyst могут показаться похожими. Однако между двумя ролями есть существенные различия, которые следующие:

Общий объем созданных, потребляемых и захваченных данных составил примерно 64 зеттабайта в 2020 году, и прогнозируется, что он достигнет 181 зеттабайта к 2025 году. Чтобы реализовать потенциал таких огромных данных, нам нужны Data Scientist. Data Scientist анализирует данные и предоставляет решения, основанные на данных. Data Scientist должны оставаться в курсе последних методов и инструментов исследования, чтобы привнести наибольшую ценность.

Хотите больше контента, связанного с Data Science? Посетите unite.ai