Čo je dátový vedec? Plat, povinnosti a plán, ako sa stať jedným

Dátový vedec je osoba, ktorá zhromažďuje, predspracúva a analyzuje údaje, aby pomohla organizáciám robiť rozhodnutia založené na údajoch. Dátová veda je už nejaký čas módnym slovom na trhu práce, no dnes je jedným z nich najrýchlejší rast pracovné roly. Okrem toho je priemerný plat vedcov údajov 125,891 XNUMX dolárov ročne Sklené dvere.

Ale čo je dátová veda? Pozorovanie a experimentovanie je veda. Pozorovanie skrytých vzorcov v údajoch a experimentovanie s rôznymi technikami strojového učenia a štatistických techník na vytvorenie stratégie založenej na údajoch sa nazýva veda o údajoch.

V tomto blogu sa dozvieme o úlohách a zodpovednostiach dátového vedca, o pláne stať sa ním a o hlavných rozdieloch medzi dátovým vedcom a dátovým analytikom.

Zodpovednosti Data Scientist

Zodpovednosti dátového vedca sa môžu líšiť od organizácie k organizácii v závislosti od jej cieľov, dátovej stratégie a veľkosti organizácie. Zodpovednosti na dennej báze sú nasledovné:

• Zhromažďujte a predspracujte údaje
• Analyzujte údaje a nájdite skryté vzory
• Vytvárajte algoritmy a dátové modely
• Použite strojové učenie na predpovedanie trendov
• Komunikujte výsledky s tímom a zainteresovanými stranami
• Spolupráca so softvérovými inžiniermi pri nasadení modelu vo výrobe
• Zostaňte v obraze s najnovšími technológiami a metódami v rámci ekosystému dátovej vedy

Ako sa stať Data Scientistom?

Bakalársky titul

Bakalársky titul v odbore informatika je dobrou nohou na to, aby ste sa stali dátovým vedcom. Oboznámite sa s princípmi programovania a softvérového inžinierstva. Dobrý základ môže položiť aj bakalárske štúdium štatistiky alebo fyziky.

Naučte sa zručnosti

Programovanie

Podľa analýza z 15,000 77 pracovných ponúk v oblasti dátovej vedy, 59 % pracovných ponúk v oblasti dátovej vedy uviedlo Python a 101 % uviedlo SQL ako zručnosť potrebnú na uchádzanie sa o túto pozíciu. Preto je učenie sa jazyka Python a SQL absolútnou nevyhnutnosťou. Po naučení programovania XNUMX musíte získať odborné znalosti v oblasti knižníc a rámcov strojového učenia, ktoré sú nasledovné:

• numpy
• pandy
• SCIP
• Scikit učiť sa
• Tensorflow/PyTorch

Vizualizácia dát

Procesy nášho mozgu vizuálny informácie 60,000 XNUMXx rýchlejšie ako písané informácie. Prezentácia poznatkov získaných z analýzy údajov pomocou dashboardov sa nazýva vizualizácia údajov. Pri vizualizácii údajov používajú vedci údajov vhodné grafy na sprostredkovanie informácií zainteresovaným stranám a tímu. Na vizualizáciu údajov postačuje znalosť ktoréhokoľvek z nasledujúcich nástrojov:

• Výjav
• Power BI
• kývajúce sa

Strojové učenie

Tento krok susedí s programovaním. Pochopenie strojové učenie je potrebný na predpovedanie budúcich trendov na neviditeľnom súbore údajov. Základné koncepty ML, ktoré musí poznať každý dátový vedec, sú nasledovné:

• Riadené učenie, učenie bez dozoru, zisťovanie anomálií, znižovanie rozmerov a zhlukovanie
• Funkčné inžinierstvo
• Hodnotenie a výber modelu
• Ensemble Methods
• Deep Learning

Veľa EdTech platformy a kurzy naučiť vyššie uvedené technické zručnosti potrebné na to, aby ste sa stali dátovým vedcom.

Big dát

Big Data, Big Business. 1 z 5 pracovných ponúk očakáva, že uchádzači budú mať zručnosti v oblasti spracovania veľkých dát. Na spracovanie veľkých dát je potrebná znalosť rámcov Spark a Hadoop.

Budujte portfóliové projekty

Keď dokončíte plán učebných osnov pre dátových vedcov, je čas uplatniť svoje znalosti v praxi budovaním projektov dátovej vedy. Robte projekty založené na hodnote riešením problémov. Najlepším spôsobom, ako začať, je nájsť skutočné údaje prostredníctvom Kaggle alebo iných dôveryhodných zdrojov.

Potom na svoj projekt aplikujte celý životný cyklus vedy o údajoch, ktorý zahŕňa: Predspracovanie, analýzu, modelovanie, hodnotenie a nakoniec nasadenie. Povedzte príbeh o svojom projekte napísaním blogu o výsledkoch, ktoré ste dosiahli. Táto aktivita môže nahradiť pracovné skúsenosti, ak začínate.

Mäkké zručnosti

Aby ste sa stali dátovým vedcom, mäkké zručnosti sú rovnako dôležité ako technické zručnosti. Dátoví vedci by mali byť schopní efektívne komunikovať technické koncepty zainteresovaným stranám. Riešenie problémov a kreativita sú nevyhnutné na vytváranie inovatívnych dátových riešení. Dátoví vedci spolupracujú s dátovými analytikmi, dátovými inžiniermi a softvérovými inžiniermi; preto je potrebná spolupráca a tímová práca.

Pracovné miesta na základnej úrovni

Získanie práce na základnej úrovni v oblasti analýzy údajov môže byť vynikajúcim krokom k tomu, aby ste sa stali vedcom údajov. Za týmto účelom vám uvedenie portfóliových projektov vo vašom životopise môže pomôcť vyniknúť pred zamestnávateľmi. Keď získate skúsenosti a zručnosti, môžete prejsť na úlohu vedy o údajoch.

Data Scientist vs. Data Analyst: Aký je rozdiel?

Dátoví vedci a dátoví analytici sa môžu zdať podobní. Napriek tomu sú medzi týmito dvoma rolami výrazné rozdiely, ktoré sú nasledovné:

Celkové množstvo vytvorených, spotrebovaných a zachytených dát bolo približne 64 zettabajtov 2020a predpokladá sa, že do roku 181 dosiahne 2025 zettabajtov. Na realizáciu potenciálu takýchto masívnych údajov potrebujeme dátových vedcov. Dátový vedec analyzuje údaje a poskytuje riešenia založené na údajoch. Vedci zaoberajúci sa údajmi by sa mali neustále aktualizovať pomocou špičkových výskumných metód a nástrojov, aby priniesli čo najväčšiu hodnotu.

Chcete viac obsahu súvisiaceho s dátovou vedou? Navštívte zjednotiť.ai