Naon ari Élmuwan Data? Gaji, Tanggung Jawab, sareng Peta Jalan Pikeun Janten Hiji

Élmuwan data nyaéta jalma anu ngumpulkeun, ngolah, sareng nganalisa data pikeun ngabantosan organisasi nyandak kaputusan anu didorong ku data. Élmu data parantos janten buzzword di pasar padamelan kanggo waktos ayeuna, tapi ayeuna, éta mangrupikeun salah sahiji panggancangna-ngembang kalungguhan pakasaban. Sumawona, gaji élmuwan data median nyaéta $ 125,891 per annum, numutkeun kana Glassdoor.

tapi naon élmu data? Observasi sareng ékspérimén nyaéta élmu. Niténan pola disumputkeun dina data sareng ékspérimén sareng diajar mesin sareng téknik statistik anu béda pikeun ngadamel strategi anu didorong ku data disebut élmu data.

Dina blog ieu, urang bakal diajar peran sareng tanggung jawab élmuwan data, peta jalan pikeun janten hiji, sareng béda anu penting antara élmuwan data sareng analis data.

Tanggung jawab Élmuwan Data

Tanggung jawab hiji élmuwan data bisa rupa-rupa ti organisasi ka organisasi gumantung kana tujuanana, strategi data, jeung ukuran organisasi. Tanggung jawab sapopoé nyaéta kieu:

• Ngumpulkeun sareng ngolah data
• Nganalisis data pikeun manggihan pola disumputkeun
• Ngawangun algoritma sareng modél data
• Anggo pembelajaran mesin pikeun ngaramalkeun tren
• Komunikasikeun hasil sareng tim sareng pamangku kapentingan
• Gawé bareng sareng insinyur parangkat lunak pikeun nyebarkeun modél dina produksi
• Tetep diropéa sareng téknologi sareng metode pangénggalna dina ékosistem élmu data

Kumaha carana janten Élmuwan Data?

gelar sarjana

Gelar sarjana dina Ilmu Komputer mangrupikeun léngkah anu saé pikeun janten élmuwan data. Anjeun kedah familiarize diri sareng prinsip program sareng rékayasa parangkat lunak. Sarjana statistik atanapi fisika ogé tiasa nyetél yayasan anu saé.

Diajar kaahlian

programming

Numutkeun hiji analisa ti 15,000 postingan pakasaban elmu data, 77% tina postingan pakasaban elmu Data disebutkeun Python, jeung 59% disebutkeun SQL salaku skill diperlukeun pikeun ngalamar posisi. Lantaran kitu, diajar Python sareng SQL mangrupikeun kabutuhan mutlak. Saatos diajar pemrograman 101, anjeun kedah kéngingkeun kaahlian dina perpustakaan sareng kerangka Pembelajaran Mesin, nyaéta kieu:

• numpy
• pandas
• SciPy
• Scikit Diajar
• Tensorflow / PyTorch

Data Visualisasi

Otak urang prosés pisuil informasi 60,000x leuwih gancang ti informasi ditulis. Nepikeun sawangan anu dimeunangkeun tina analisis data ngagunakeun dasbor disebut Visualisasi Data. Dina visualisasi data, élmuwan data ngagunakeun grafik anu cocog pikeun nepikeun inpormasi ka pamangku kapentingan sareng tim. Kamampuhan dina salah sahiji alat di handap ieu cekap pikeun visualisasi data:

• meja
• Daya BI
• Nampak

mesin Learning

Léngkah ieu caket sareng pemrograman. Hiji pamahaman learning mesin diperlukeun pikeun ngaduga tren kahareup dina dataset ghaib. Konsep dasar ML anu kedah dipikanyaho ku unggal élmuwan data nyaéta kieu:

• Pangajaran anu Diawasi, Pangajaran Henteu Diawasi, Deteksi Anomali, Pangurangan Dimensi, sareng Klaster
• Téknik Fitur
• Evaluasi Modél jeung Pamilihan
• Métode ensemble
• jero Learning

Loba EdTech platform jeung kursus ngajarkeun kaahlian téknis di luhur-disebutkeun diperlukeun pikeun jadi élmuwan data.

Data badag

Data ageung, Usaha ageung. 1 dina 5 postingan padamelan ngarepkeun pelamar gaduh kaahlian penanganan data anu ageung. Pangaweruh ngeunaan Spark sareng Hadoop Frameworks diperyogikeun pikeun ngolah data gedé.

Ngawangun Proyék Portopolio

Sakali anjeun parantos ngalengkepan peta jalan kurikulum élmuwan data anjeun, waktosna pikeun ngalaksanakeun pangaweruh anjeun ku ngawangun proyék élmu data. Ngalakukeun proyék nilai-disetir ku ngarengsekeun masalah. Milarian data dunya nyata ngalangkungan Kaggle atanapi sumber anu kredibel sanés mangrupikeun cara anu pangsaéna pikeun ngamimitian.

Salajengna, nerapkeun sakabéh siklus hirup elmu data, nu ngawengku: Preprocessing, Analisis, Modeling, Evaluasi, sarta tungtungna, Deployment kana proyek Anjeun. Nyaritakeun carita ngeunaan proyék anjeun ku nyerat blog ngeunaan hasil anu anjeun rampa. Aktivitas ieu tiasa ngagentos pangalaman damel upami anjeun ngamimitian.

Kaahlian lemes

Pikeun janten élmuwan data, Soft Skills sami pentingna sareng kaahlian téknis. Élmuwan data kedah tiasa komunikasi konsép téknis ka pamangku kapentingan sacara efektif. Ngarengsekeun masalah sareng kréativitas diperyogikeun pikeun ngadamel solusi data anu inovatif. Élmuwan data damel sareng analis data, insinyur data, sareng insinyur perangkat lunak; kituna kolaborasi jeung gawé babarengan diperlukeun.

Entry-Level Jobs

Kéngingkeun padamelan tingkat éntri dina analitik data tiasa janten léngkah anu saé pikeun janten élmuwan data. Ka tungtung ieu, mentioning proyék portopolio dina neruskeun Anjeun bisa mantuan Anjeun nangtung kaluar di hareup dunungan. Anjeun tiasa ngalih ka peran élmu data nalika anjeun nampi pangalaman sareng kaahlian.

Data Scientist vs Analis Data: Naon bédana?

Élmuwan data sareng analis data sigana sami. Sanajan kitu, aya béda salient antara dua kalungguhan, nyaéta kieu:

Jumlah total data dijieun, dihakan, sarta direbut éta ngeunaan 64 zettabytes di 2020, sarta diperkirakeun ngahontal 181 zettabytes ku 2025. Pikeun actualize potensi data masif misalna, urang peryogi élmuwan data. Élmuwan data nganalisa data sareng nyayogikeun solusi anu didorong ku data. Élmuwan data kedah ngamutahirkeun diri kalayan metode panalungtikan anu mutakhir sareng alat pikeun ngahasilkeun nilai anu paling ageung.

Hoyong langkung seueur eusi anu aya hubunganana sareng élmu data? Nganjang ngahiji.ai