Шта је Дата Сциентист? Плата, одговорности и путоказ да постанете једно

Научник података је особа која прикупља, обрађује и анализира податке како би помогла организацијама да доносе одлуке засноване на подацима. Наука о подацима је била популарна реч на тржишту рада већ неко време, али данас је једна од њих најбрже растуће радне улоге. Штавише, средња плата научника података износи 125,891 долара годишње, према Глассдоор.

Али шта је наука о подацима? Посматрање и експериментисање је наука. Посматрање скривених образаца у подацима и експериментисање са различитим машинским учењем и статистичким техникама како би се направила стратегија заснована на подацима назива се наука о подацима.

На овом блогу ћемо научити улоге и одговорности научника за податке, путоказ да то постане, и значајне разлике између научника података и аналитичара података.

Одговорности Дата Сциентист-а

Одговорности научника података могу се разликовати од организације до организације у зависности од њених циљева, стратегије података и величине организације. Свакодневне одговорности су следеће:

• Прикупите и предобрадите податке
• Анализирајте податке да бисте пронашли скривене обрасце
• Изградите алгоритме и моделе података
• Користите машинско учење за предвиђање трендова
• Пренесите резултате са тимом и заинтересованим странама
• Сарадња са софтверским инжењерима на примени модела у производњи
• Будите у току са најновијом технологијом и методама у оквиру екосистема науке о подацима

Како постати Дата Сциентист?

Диплома више школе

Диплома из рачунарства је добра основа да постанете научник података. Упознат ћете се са принципима програмирања и софтверског инжењеринга. Дипломирани из статистике или физике такође могу поставити добру основу.

Научите вештине

Програмирање

Према анализа од 15,000 огласа за посао у области науке о подацима, 77% огласа за посао у области науке о подацима помиње Питхон, а 59% наводи СКЛ као вештину потребну за пријаву на позицију. Стога је учење Питхон-а и СКЛ-а апсолутно неопходно. Након што научите програмирање 101, потребно је да стекнете стручност у библиотекама и оквирима за машинско учење, који су следећи:

• Нумпи
• панде
• СциПи
• Сцикит Леарн
• Тенсорфлов/ПиТорцх

Визуализација података

Наш мозак обрађује визуелни информације 60,000 пута брже од писаних информација. Представљање увида добијених анализом података помоћу контролних табли назива се визуализација података. У визуелизацији података, научници података користе одговарајуће графиконе да пренесу информације заинтересованим странама и тиму. За визуелизацију података довољно је познавање било којег од следећих алата:

• Таблеау
• ПоверБИ
• Лоокер

Машинско учење

Овај корак иде поред програмирања. Разумевање Машина учење је потребно за предвиђање будућих трендова на невидљивом скупу података. Основни концепти МЛ-а који сваки научник података мора знати су следећи:

• Учење под надзором, учење без надзора, откривање аномалија, смањење димензионалности и груписање
• Феатуре Енгинееринг
• Евалуација и одабир модела
• Енсембле Метходс
• Дееп Леарнинг

Многи ЕдТецх платформе и курсеви подучава горе поменуте техничке вештине потребне да постане научник података.

Биг података

Велики подаци, велики бизнис. 1 од 5 огласа за посао очекује од кандидата да поседују вештине руковања великим подацима. За обраду великих података потребно је познавање Спарк и Хадооп оквира.

Изградите портфолио пројекте

Када завршите свој план и план за научник података, време је да своје знање примените у пракси изградњом пројеката науке о подацима. Радите пројекте засноване на вредности тако што ћете решавати проблеме. Проналажење података из стварног света преко Каггле-а или других веродостојних извора је најбољи начин за почетак.

Затим примените цео животни циклус науке о подацима, који укључује: претходну обраду, анализу, моделирање, евалуацију и коначно, примену на ваш пројекат. Испричајте причу о свом пројекту тако што ћете написати блог о резултатима које сте постигли. Ова активност може да замени радно искуство ако почињете.

Софт Скиллс

Да бисте постали научник података, меке вештине су једнако важне као и техничке вештине. Научници података би требало да буду у стању да ефикасно комуницирају техничке концепте заинтересованим странама. Решавање проблема и креативност су неопходни за стварање иновативних решења за податке. Научници података раде са аналитичарима података, инжењерима података и софтверским инжењерима; стога су сарадња и тимски рад неопходни.

Почетни послови

Добијање основног посла у аналитици података може бити одличан корак да постанете научник података. У том циљу, помињање портфолио пројеката у свом животопису може вам помоћи да се истакнете пред послодавцима. Можете да пређете на улогу науке о подацима док стекнете искуство и вештине.

Дата Сциентист вс. Дата Аналист: Која је разлика?

Научници података и аналитичари података могу изгледати слично. Ипак, постоје значајне разлике између ове две улоге, које су следеће:

Укупна количина створених, потрошених и снимљених података износила је око 64 зетабајта 2020, а предвиђа се да ће достићи 181 зетабајт до 2025. Да бисмо актуализирали потенцијал тако масивних података, потребни су нам научници података. Научник за податке анализира податке и пружа решења заснована на подацима. Научници за податке би требало да буду у току са најновијим истраживачким методама и алатима како би донели највећу вредност.

Желите више садржаја везаних за науку о подацима? Посетите ујединити.аи