Kaj je Data Scientist? Plača, odgovornosti in načrt, kako to postati

Podatkovni znanstvenik je oseba, ki zbira, predhodno obdeluje in analizira podatke, da bi organizacijam pomagala sprejemati odločitve, ki temeljijo na podatkih. Podatkovna znanost je že nekaj časa modna beseda na trgu dela, danes pa je ena izmed najhitreje rastoče delovne vloge. Poleg tega je povprečna plača podatkovnega znanstvenika 125,891 $ na leto, glede na Glassdoor.

Ampak kaj je podatkovna znanost? Opazovanje in eksperimentiranje je znanost. Opazovanje skritih vzorcev v podatkih in eksperimentiranje z različnimi strojnimi in statističnimi tehnikami za izdelavo strategije, ki temelji na podatkih, se imenuje podatkovna znanost.

V tem spletnem dnevniku bomo spoznali vloge in odgovornosti podatkovnega znanstvenika, načrt, kako to postati, ter bistvene razlike med podatkovnim znanstvenikom in podatkovnim analitikom.

Odgovornosti podatkovnega znanstvenika

Odgovornosti podatkovnega znanstvenika se lahko razlikujejo od organizacije do organizacije, odvisno od njenih ciljev, podatkovne strategije in velikosti organizacije. Vsakodnevne odgovornosti so naslednje:

• Zberite in predhodno obdelajte podatke
• Analizirajte podatke, da poiščete skrite vzorce
• Gradite algoritme in podatkovne modele
• Uporabite strojno učenje za napovedovanje trendov
• Komunicirajte o rezultatih z ekipo in zainteresiranimi stranmi
• Sodelovanje s programskimi inženirji za uvedbo modela v produkcijo
• Bodite na tekočem z najnovejšo tehnologijo in metodami v ekosistemu podatkovne znanosti

Kako postati podatkovni znanstvenik?

Diploma

Diploma iz računalništva je dobra popotnica, da postanete podatkovni znanstvenik. Seznanite se z načeli programiranja in programskega inženiringa. Dobre temelje lahko postavi tudi diploma iz statistike ali fizike.

Naučite se spretnosti

Programiranje

Po Analiza od 15,000 objav za delo v znanosti o podatkih je 77 % objav za delo v znanosti o podatkih omenilo Python, 59 % pa SQL kot spretnost, potrebno za prijavo na delovno mesto. Zato je učenje Pythona in SQL nujno. Po učenju programiranja 101 morate pridobiti strokovno znanje o knjižnicah in ogrodjih strojnega učenja, ki so naslednji:

• Številčen
• pand
• SciPy
• Scikit Naučite se
• Tensorflow/PyTorch

Vizualizacija podatkov

Naši možgani vizualne informacije obdelajo 60,000-krat hitreje kot zapisane. Predstavitev vpogledov, pridobljenih z analizo podatkov z uporabo nadzornih plošč, se imenuje vizualizacija podatkov. Pri vizualizaciji podatkov podatkovni znanstveniki uporabljajo ustrezne grafe za posredovanje informacij deležnikom in ekipi. Za vizualizacijo podatkov zadostuje znanje katerega koli od naslednjih orodij:

• Tableau
• Power BI
• Looker

strojno učenje

Ta korak je povezan s programiranjem. Razumevanje strojno učenje je potreben za napovedovanje prihodnjih trendov na nevidnem naboru podatkov. Temeljni koncepti ML, ki jih mora poznati vsak podatkovni znanstvenik, so naslednji:

• Nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje, zaznavanje anomalij, zmanjšanje dimenzionalnosti in združevanje v gruče
• Inženiring funkcij
• Vrednotenje in izbira modela
• Ansambelske metode
• Globoko učenje

Veliko EdTech platforme in tečaji naučite zgoraj omenjenih tehničnih veščin, ki so potrebne, da postanete podatkovni znanstvenik.

Big Podatki

Big Data, Big Business. 1 od 5 objav za delo pričakuje, da bodo kandidati imeli veščine ravnanja z velikimi podatki. Za obdelavo velikih podatkov je potrebno poznavanje ogrodij Spark in Hadoop.

Ustvarite portfeljske projekte

Ko dokončate načrt kurikuluma podatkovnega znanstvenika, je čas, da svoje znanje uporabite v praksi z gradnjo projektov podatkovne znanosti. Delajte projekte, ki temeljijo na vrednosti, z reševanjem problemov. Iskanje podatkov iz resničnega sveta prek Kaggle ali drugih verodostojnih virov je najboljši način za začetek.

Nato uporabite celoten življenjski cikel znanosti o podatkih, ki vključuje: predprocesiranje, analizo, modeliranje, vrednotenje in končno uvajanje v vaš projekt. Povejte zgodbo o svojem projektu tako, da napišete blog o rezultatih, ki ste jih dosegli. Ta dejavnost lahko nadomesti delovne izkušnje, če začenjate.

Mehke veščine

Če želite postati podatkovni znanstvenik, so mehke veščine prav tako pomembne kot tehnične veščine. Podatkovni znanstveniki bi morali imeti možnost učinkovitega sporočanja tehničnih konceptov zainteresiranim stranem. Za ustvarjanje inovativnih podatkovnih rešitev sta potrebna reševanje problemov in ustvarjalnost. Podatkovni znanstveniki sodelujejo z analitiki podatkov, podatkovnimi inženirji in inženirji programske opreme; zato je potrebno sodelovanje in timsko delo.

Začetna delovna mesta

Pridobitev začetne službe na področju podatkovne analitike je lahko odličen korak k temu, da postanete podatkovni znanstvenik. V ta namen vam lahko omemba portfeljskih projektov v življenjepisu pomaga izstopati pred delodajalci. Ko pridobite izkušnje in spretnosti, lahko preidete na vlogo v znanosti o podatkih.

Podatkovni znanstvenik proti podatkovnemu analitiku: Kakšna je razlika?

Podatkovni znanstveniki in podatkovni analitiki se morda zdijo podobni. Kljub temu obstajajo bistvene razlike med obema vlogama, ki so naslednje:

Skupna količina ustvarjenih, porabljenih in zajetih podatkov je znašala približno 64 zetabajtov 2020, do leta 181 pa naj bi dosegel 2025 zetabajtov. Da bi uresničili potencial tako ogromnih podatkov, potrebujemo podatkovne znanstvenike. Podatkovni znanstvenik analizira podatke in nudi rešitve, ki temeljijo na podatkih. Podatkovni znanstveniki bi se morali obveščati o najsodobnejših raziskovalnih metodah in orodjih, da bodo imeli največjo vrednost.

Želite več vsebine, povezane s podatkovno znanostjo? Obisk združiti.ai