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

Датасайентист – это человек, который собирает, предварительно обрабатывает и анализирует данные, чтобы помочь организациям принимать обоснованные решения. Датасайенс уже некоторое время является модным словом на рынке труда, но сегодня это одна из самых быстрорастущих профессий. Кроме того, средняя зарплата датасайентиста составляет $125 891 в год, согласно Glassdoor.

Но что такое датасайенс? Наблюдение и экспериментирование – это наука. Наблюдение за скрытыми закономерностями в данных и экспериментирование с различными методами машинного обучения и статистических техник для разработки обоснованной стратегии называется датасайенсом.

В этом блоге мы узнаем о ролях и обязанностях датасайентиста, карьерном пути к становлению им, и о существенных различиях между датасайентистом и датаналистом.

Обязанности Датасайентиста

Обязанности датасайентиста 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 датасайенса

Как стать Датасайентистом?

Бакалаврская степень

Бакалаврская степень в области компьютерных наук – это хорошая основа для становления датасайентистом. Вы можете познакомиться 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 датасайентистов, 77% вакансий упоминали Python, и 59% упоминали SQL как необходимый навык 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 анализа данных с помощью панелей управления называется визуализацией данных. В визуализации данных датасайентисты используют подходящие графики для передачи информации заинтересованным сторонам и команде. Профессионализм в любом из следующих инструментов является достаточным для визуализации данных:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Машинное обучение

Этот шаг идет рядом с программированием. Понимание машинного обучения необходимо для прогнозирования будущих тенденций на неисследованном наборе данных. Основные концепции машинного обучения, которые каждый датасайентист 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 датасайентистом.

Большие данные

Большие данные, большой бизнес. 1 из 5 вакансий требует от соискателей владения навыками обработки больших данных. Знание фреймворков Spark и Hadoop необходимо для обработки больших данных.

Создание проектов портфолио

Как только вы завершили карьерный путь датасайентиста, пришло время применить свои знания на практике, создавая проекты по науке о данных. Делайте проекты, которые приносят ценность, решая проблемы. Поиск реальных данных через Kaggle или другие достоверные источники – это лучший способ начать.

Затем примените весь жизненный цикл науки о данных, 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 датасайентистом, навыки мягкой коммуникации так же важны, как и технические навыки. Датасайентисты должны уметь передавать технические концепции заинтересованным сторонам эффективно. Навыки решения проблем и творчества необходимы для разработки инновационных решений по науке о данных. Датасайентисты работают с датаналистами, датанженерами и программными инженерами; поэтому сотрудничество и командная работа необходимы.

Входящие позиции

Получение входящей позиции в области данных может стать отличным шагом на пути к становлению датасайентистом. Для этого упоминание проектов портфолио в вашем резюме может помочь вам выделиться перед работодателями. Вы можете перейти на позицию датасайентиста, когда приобретете опыт и навыки.

Датасайентист против Датаналиста: В чем разница?

Датасайентисты и датаналисты могут показаться похожими. Однако между этими двумя ролями существуют существенные различия, которые следующие:

Общий объем созданных, потребляемых и захваченных данных составил около 64 зеттабайт в 2020 году, и ожидается, что он достигнет 181 зеттабайта к 2025 году. Чтобы реализовать потенциал таких огромных данных, нам нужны датасайентисты. Датасайентист анализирует данные и предоставляет решения, основанные на данных. Датасайентисты должны оставаться в курсе последних методов и инструментов исследования, чтобы приносить максимальную ценность.

Хотите больше контента, связанного с наукой о данных? Посетите unite.ai