Vad är en data scientist? Lön, ansvarsområden och väg till att bli en

En data scientist är en person som samlar in, förbehandlar och analyserar data för att hjälpa organisationer att fatta datadrivna beslut. Data science har varit ett buzzword på arbetsmarknaden under en tid, men idag är det ett av de snabbast växande jobbrollerna. Dessutom är medianlönen för en data scientist 125 891 dollar per år, enligt Glassdoor.

Men vad är data science? Observation och experiment är vetenskap. Att observera de dolda mönstren i data och experimentera med olika maskinlärnings- och statistiska tekniker för att skapa en datadriven strategi kallas data science.

I den här bloggen kommer vi att lära oss om rollen och ansvarsområdena för en data scientist, vägen till att bli en och de viktigaste skillnaderna mellan en data scientist och en data analyst.

Ansvarsområden för data scientist

Ansvarsområdena för en data scientist kan variera från organisation till organisation beroende på dess mål, datastrategi och storlek. Ansvarsområden på daglig basis är följande:

• Samla in och förbehandla data
• Analysera data för att hitta dolda mönster
• Bygga algoritmer och data modeller
• Använda maskinlärning för att förutsäga trender
• Kommunicera resultaten med teamet och intressenterna
• Samarbeta med mjukvaruutvecklare för att distribuera modellen i produktion
• Hålla sig uppdaterad med de senaste teknologierna och metoderna inom data science-ekosystemet

Hur man blir en data scientist?

Kandidatexamen

En kandidatexamen i datavetenskap är en bra start för att bli en data scientist. Du får bekanta dig med programmerings- och mjukvaruutvecklingsprinciper. En kandidatexamen i statistik eller fysik kan också ge en bra grund.

Lär dig färdigheterna

Programmering

Enligt en analys av 15 000 data science-jobbannonser nämndes Python i 77 % av annonserna och SQL i 59 % av annonserna som en färdighet som krävs för att söka jobbet. Därför är det absolut nödvändigt att lära sig Python och SQL. Efter att ha lärt sig programmering 101 måste du skaffa dig expertis inom maskinlärningsbibliotek och ramverk, som följande:

• Numpy
• Pandas
• SciPy
• Scikit Learn
• Tensorflow/PyTorch

Data visualisering

Vår hjärna bearbetar visuell information 60 000 gånger snabbare än skriven information. Att presentera insikterna från dataanalysen med hjälp av instrumentpaneler kallas data visualisering. Inom data visualisering använder data scientists lämpliga grafer för att förmedla informationen till intressenterna och teamet. Färdighet i något av följande verktyg är tillräckligt för data visualisering:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Maskinlärning

Detta steg går parallellt med programmering. En förståelse av maskinlärning behövs för att förutsäga framtida trender i osynliga datauppsättningar. Grundläggande maskinlärningskoncept som varje data scientist måste känna till är följande:

• Övervakad inlärning, oövervakad inlärning, avvikelseupptäckt, dimensionsreduktion och kluster
• Funktionshantering
• Modellutvärdering och urval
• Ensemblemetoder
• Djupinlärning

Många EdTech-plattformar och kurser lär ut de tekniska färdigheter som behövs för att bli en data scientist.

Stor data

Stor data, stor affär. 1 av 5 jobbannonser förväntar sig att sökande ska ha färdigheter i att hantera stor data. Kunskap om Spark- och Hadoop-ramverk krävs för att bearbeta stor data.

Bygga portföljprojekt

När du har slutfört din data scientist-utbildningsplan är det dags att omsätta din kunskap i praktiken genom att bygga data science-projekt. Gör värdeskapande projekt genom att lösa problem. Att hitta verkliga data via Kaggle eller andra trovärdiga källor är det bästa sättet att börja.

Sedan tillämpar du hela data science-livscykeln, som inkluderar: förbehandling, analys, modellering, utvärdering och slutligen distribution till ditt projekt. Berätta om ditt projekt genom att skriva en blogg om de resultat du uppnått. Denna aktivitet kan ersätta arbetslivserfarenhet om du börjar.

Mjuka färdigheter

För att bli en data scientist är mjuka färdigheter lika viktiga som tekniska färdigheter. Data scientists ska kunna kommunicera tekniska koncept till intressenter på ett effektivt sätt. Problemlösning och kreativitet är nödvändiga för att skapa innovativa data lösningar. Data scientists arbetar med dataanalytiker, dataingenjörer och mjukvaruutvecklare, därför är samarbete och lagarbete nödvändigt.

Ingångsjobb

Att få ett ingångsjobb inom dataanalys kan vara ett utmärkt steg för att bli en data scientist. För detta ändamål kan nämnandet av portföljprojekt i ditt CV hjälpa dig att sticka ut inför arbetsgivare. Du kan byta till en data scientist-roll när du får erfarenhet och färdigheter.

Data scientist vs. data analyst: Vad är skillnaden?

Data scientists och dataanalytiker kan verka lika. Men det finns viktiga skillnader mellan de två rollerna, som följande:

Den totala mängden data som skapades, konsumerades och fångades var cirka 64 zettabytes under 2020, och den förväntas nå 181 zettabytes år 2025. För att förverkliga potentialen i så stor data behöver vi data scientists. En data scientist analyserar data och tillhandahåller datadrivna lösningar. Data scientists bör hålla sig uppdaterade med de senaste forskningsmetoderna och verktygen för att skapa maximalt värde.

Vill du ha mer innehåll relaterat till data science? Besök unite.ai