AI-karriärer 101
Vad är en data scientist? Lön, ansvarsområden och väg till att bli en
En data scientist är en person som samlar in, förbearbetar och analyserar data för att hjälpa organisationer att fatta datadrivna beslut. Data science har varit ett modeord på arbetsmarknaden under en tid, men idag är det ett av de snabbast växande jobbrollerna. Dessutom är den genomsnittliga lönen 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 förbearbeta data
- Analysera data för att hitta dolda mönster
- Bygga algoritmer och datamodeller
- Använd maskinlärning för att förutsäga trender
- Kommunicera resultaten med teamet och intressenterna
- Samarbeta med mjukvaruutvecklare för att distribuera modellen i produktion
- Håll dig uppdaterad med den senaste tekniken och metoderna inom data science-ekosystemet
Hur blir man 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 mjukvarutekniska principer. 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 %. Därför är det absolut nödvändigt att lära sig Python och SQL. Efter att ha lärt sig programmering 101 behöver 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 dataanalys 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 hand i hand med programmering. En förståelse för maskinlärning behövs för att förutsäga framtida trender i osynliga dataset. Grundläggande ML-koncept som varje data scientist måste känna till är följande:
- Övervakad inlärning, oövervakad inlärning, avvikelseupptäckt, dimensionsreduktion och kluster
- Feature engineering
- Modellutvärdering och urval
- Ensemble-metoder
- Djupinlärning
Många EdTech plattformar och kurser lär ut de tekniska färdigheterna som behövs för att bli en data scientist.
Stordata
Stordata, stor affär. 1 av 5 jobbannonser förväntar sig att sökande ska ha färdigheter i att hantera stordata. Kunskap om Spark och Hadoop-ramverk krävs för att bearbeta stordata.
Bygg portföljprojekt
När du har slutfört din data scientist-kurva är det dags att omsätta din kunskap i praktiken genom att bygga data science-projekt. Gör värdeskapande projekt genom att lösa problem. Att hitta riktiga data via Kaggle eller andra trovärdiga källor är det bästa sättet att börja.
Sedan tillämpar du hela data science-livscykeln, som inkluderar: förbearbetning, 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 är nybörjare.
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.
Ingångsnivåjobb
Att få ett ingångsnivåjobb inom dataanalys kan vara ett utmärkt steg för att bli en data scientist. I detta syfte 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:
| Parametrar | Data analyst | Data scientist |
| Mål | Analysar data för att besvara specifika affärsfrågor | Arbetar med öppna problem och skapar agerbara insikter med hjälp av prediktiv modellering |
| Tekniska färdigheter | En data analyst är skicklig i SQL, Excel och data visualiseringsverktyg | En data scientist är expert på Python-ramverk och maskinlärningstekniker utöver dataanalys |
| Metoder | Metoder som används av en data analyst inkluderar regressionsanalys och hypotesprövning. | En data scientist använder maskinlärnings- och djupinlärningsalgoritmer och arkitektur för att analysera problemet. |
| Omfattning av arbete | Arbetar mestadels med strukturerad data, inklusive databaser och kalkylblad. | Omfattningen av arbete är inte begränsad till strukturerad data. En data scientist kan också hantera ostrukturerad data som text, bild och ljuddata. |
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 sådan stor mängd 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 mest värde.
Vill du ha mer data science-relaterat innehåll? Besök unite.ai
