Карьера ИИ 101:

Кто такой Data Scientist? Заработная плата, обязанности и дорожная карта, чтобы стать одним из них

обновленный on 20 апреля 2023

Специалист по данным — это человек, который собирает, предварительно обрабатывает и анализирует данные, чтобы помочь организациям принимать решения на основе данных. Наука о данных некоторое время была модным словом на рынке труда, но сегодня это одна из самых наиболее быстро растущих рабочие роли. Более того, средняя зарплата специалиста по данным составляет 125,891 XNUMX доллар в год. Glassdoor.

Но что такое наука о данных? Наблюдение и экспериментирование – это наука. Наблюдение скрытых закономерностей в данных и экспериментирование с различными методами машинного обучения и статистическими методами для разработки стратегии, основанной на данных, называется наукой о данных.

В этом блоге мы узнаем о ролях и обязанностях специалиста по данным, о том, как им стать, а также о существенных различиях между специалистом по данным и аналитиком данных.

Обязанности Data Scientist

Обязанности специалиста по данным могут варьироваться от организации к организации в зависимости от ее целей, стратегии работы с данными и размера организации. Обязанности на ежедневной основе следующие:

Сбор и предварительная обработка данных
Анализируйте данные, чтобы найти скрытые закономерности
Создавайте алгоритмы и модели данных
Используйте машинное обучение для прогнозирования тенденций
Сообщите о результатах команде и заинтересованным сторонам
Сотрудничество с инженерами-программистами для развертывания модели в производстве
Будьте в курсе новейших технологий и методов в экосистеме науки о данных.

Как стать Data Scientist?

степень бакалавра

Степень бакалавра в области компьютерных наук — хороший шаг для того, чтобы стать специалистом по данным. Вы можете ознакомиться с принципами программирования и разработки программного обеспечения. Степень бакалавра в области статистики или физики также может стать хорошей основой.

Изучите навыки

Программирование

В соответствии с анализ из 15,000 77 объявлений о вакансиях в области науки о данных 59% объявлений о вакансиях в области науки о данных упомянули Python, а 101% упомянули SQL в качестве навыка, необходимого для подачи заявки на вакансию. Следовательно, изучение Python и SQL является абсолютной необходимостью. После изучения программирования XNUMX вам необходимо получить опыт работы с библиотеками и фреймворками машинного обучения, а именно:

Numpy
Панды
SciPy
Научное обучение
Тензорный поток/PyTorch

Визуализация данных

Наш мозг обрабатывает визуальный информация в 60,000 XNUMX раз быстрее, чем письменная информация. Представление информации, полученной в результате анализа данных, с использованием информационных панелей называется визуализацией данных. При визуализации данных специалисты по данным используют подходящие графики для передачи информации заинтересованным сторонам и команде. Для визуализации данных достаточно владения любым из следующих инструментов:

Живая картина
Power BI
телезритель

Машинное обучение

Этот шаг идет рядом с программированием. понимание обучение с помощью машины необходим для прогнозирования будущих тенденций в невидимом наборе данных. Фундаментальные концепции машинного обучения, которые должен знать каждый специалист по данным, следующие:

Обучение с учителем, обучение без учителя, обнаружение аномалий, уменьшение размерности и кластеризация
Техническая инженерия
Оценка и выбор модели
Ансамблевые методы
Глубокое обучение

Много образовательных технологий платформы и курсы обучать вышеупомянутым техническим навыкам, необходимым для того, чтобы стать специалистом по данным.

Big Data

Большие данные, большой бизнес. Каждое пятое объявление о вакансии предполагает, что соискатели обладают навыками работы с большими данными. Для обработки больших данных необходимы знания Spark и Hadoop Frameworks.

Создание портфолио проектов

После того, как вы завершили дорожную карту своей учебной программы по исследованию данных, пришло время применить свои знания на практике, создавая проекты по науке о данных. Выполняйте проекты, ориентированные на ценность, путем решения проблем. Поиск реальных данных через Kaggle или другие надежные источники — лучший способ начать.

Затем примените весь жизненный цикл науки о данных, который включает в себя: предварительную обработку, анализ, моделирование, оценку и, наконец, развертывание в вашем проекте. Расскажите историю о своем проекте, написав в блоге о достигнутых вами результатах. Эта деятельность может заменить опыт работы, если вы начинаете.

Мягкие навыки

Чтобы стать специалистом по данным, Soft Skills так же важны, как и технические навыки. Специалисты по обработке и анализу данных должны иметь возможность эффективно доносить технические концепции до заинтересованных сторон. Решение проблем и творческий подход необходимы для создания инновационных решений в области данных. Специалисты по данным работают с аналитиками данных, инженерами данных и инженерами-программистами; следовательно, необходимы сотрудничество и командная работа.

Вакансии начального уровня

Получение работы начального уровня в области анализа данных может стать отличным шагом к тому, чтобы стать специалистом по данным. С этой целью упоминание портфолио проектов в вашем резюме может помочь вам выделиться перед работодателями. Вы можете переключиться на роль специалиста по обработке и анализу данных по мере приобретения опыта и навыков.

Data Scientist и Data Analyst: в чем разница?

Специалисты по данным и аналитики данных могут показаться похожими. Тем не менее, между этими двумя ролями есть существенные различия, которые заключаются в следующем:

параметры	По анализу данных	Данные ученых
Цель	Анализирует данные, чтобы ответить на конкретные бизнес-вопросы	Работает над открытыми проблемами и создает полезные идеи с помощью прогнозного моделирования.
Технические Навыки	Аналитик данных владеет SQL, Excel и инструментами визуализации данных.	Data Scientist — специалист по фреймворкам Python и методам машинного обучения в дополнение к анализу данных.
методы	Методы, используемые аналитиком данных, включают регрессионный анализ и проверку гипотез.	Специалист по данным использует алгоритмы и архитектуру машинного обучения и глубокого обучения для анализа проблемы.
Объем работ	В основном работают со структурированными данными, включая базы данных и электронные таблицы.	Объем работ не ограничивается структурированными данными. Специалист по данным также может обрабатывать неструктурированные данные, такие как текст, изображения и аудиоданные.

Общий объем созданных, использованных и захваченных данных составил около 64 зеттабайт в 2020, и, по прогнозам, к 181 году он достигнет 2025 зеттабайта. Чтобы реализовать потенциал таких массивных данных, нам нужны специалисты по данным. Специалист по данным анализирует данные и предлагает решения, основанные на данных. Специалисты по данным должны быть в курсе передовых методов и инструментов исследования, чтобы приносить максимальную пользу.

Хотите больше контента, связанного с наукой о данных? Посещать объединить.ай