Vad är en dataforskare? Lön, ansvar och färdplan för att bli en

En datavetare är en person som samlar in, förbearbetar och analyserar data för att hjälpa organisationer att fatta datadrivna beslut. Datavetenskap har varit ett modeord på arbetsmarknaden ett tag nu, men idag är det ett av de snabbast växande jobb roller. Dessutom är medianlönen för datavetare $125,891 XNUMX per år, enligt Glasdörr.

Men vad är datavetenskap? Observation och experiment är vetenskap. Att observera de dolda mönstren i data och experimentera med olika maskininlärning och statistiska tekniker för att göra en datadriven strategi kallas datavetenskap.

I den här bloggen kommer vi att lära oss rollerna och ansvaret för en datavetare, färdplanen för att bli en och de framträdande skillnaderna mellan en datavetare och en dataanalytiker.

Data Scientists ansvar

En datavetares ansvar kan variera från organisation till organisation beroende på dess mål, datastrategi och organisationens storlek. Ansvaret i det dagliga är följande:

• Samla in och förbearbeta data
• Analysera data för att hitta dolda mönster
• Bygg algoritmer och datamodeller
• Använd maskininlärning för att prognostisera trender
• Kommunicera resultat med teamet och intressenter
• Samarbetar med mjukvaruingenjörer för att implementera modellen i produktionen
• Håll dig uppdaterad med den senaste tekniken och metoderna inom datavetenskapens ekosystem

Hur blir man en dataforskare?

Kandidatexamen

Kandidatexamen i datavetenskap är ett bra steg för att bli datavetare. Du får bekanta dig med principerna för programmering och programvaruteknik. Kandidatexamen i statistik eller fysik kan också lägga en bra grund.

Lär dig färdigheterna

Programmering

I enlighet med en analys av 15,000 77 jobbannonser för datavetenskap nämnde 59 % av jobbannonserna inom datavetenskap Python och 101 % nämnde SQL som den färdighet som krävs för att söka tjänsten. Därför är det ett absolut måste att lära sig Python och SQL. Efter att ha lärt dig programmering XNUMX måste du skaffa dig expertis i maskininlärningsbibliotek och ramverk, som är följande:

• numpy
• pandas
• SciPy
• Scikit Lär dig
• Tensorflow/PyTorch

Datavisualisering

Vår hjärna bearbetar visuell information 60,000 XNUMX gånger snabbare än skriftlig information. Att presentera insikterna från dataanalys med hjälp av instrumentpaneler kallas Datavisualisering. Vid datavisualisering använder dataforskare lämpliga grafer för att förmedla informationen till intressenterna och teamet. Kunskaper i något av följande verktyg är tillräcklig för datavisualisering:

• Tableau
• PowerBI
• looker

Maskininlärning

Detta steg går i anslutning till programmering. En förståelse för maskininlärning behövs för att förutsäga framtida trender på den osynliga datamängden. Grundläggande ML-koncept som varje dataforskare måste känna till är följande:

• Övervakat lärande, oövervakat lärande, avvikelsedetektering, dimensionsreducering och klustring
• Funktionsteknik
• Modellutvärdering och urval
• Ensemblemetoder
• Deep Learning

Många EdTech plattformar och kurser lära ut ovan nämnda tekniska färdigheter som behövs för att bli datavetare.

Stora data

Big Data, Big Business. 1 av 5 jobbannonser förväntar sig att de sökande har färdigheter i hantering av big data. Kunskaper om Spark och Hadoop Frameworks krävs för att bearbeta big data.

Bygga portföljprojekt

När du har slutfört din färdplan för datavetare är det dags att omsätta dina kunskaper i praktiken genom att bygga datavetenskapliga projekt. Gör värdedrivna projekt genom att lösa problem. Att hitta verklig data genom Kaggle eller andra trovärdiga källor är det bästa sättet att börja.

Tillämpa sedan hela datavetenskapens livscykel, som inkluderar: förbearbetning, analys, modellering, utvärdering och slutligen implementering på ditt projekt. Berätta historien om ditt projekt genom att skriva en blogg om de resultat du uppnått. Denna aktivitet kan ersätta arbetserfarenheter om du börjar.

Mjuka färdigheter

För att bli datavetare är Soft Skills lika viktigt som tekniska färdigheter. Datavetare bör kunna kommunicera tekniska koncept till intressenter på ett effektivt sätt. Problemlösning och kreativitet är nödvändigt för att göra innovativa datalösningar. Dataforskare arbetar med dataanalytiker, dataingenjörer och mjukvaruingenjörer; därför är samarbete och lagarbete nödvändigt.

Nybörjarjobb

Att få ett nybörjarjobb inom dataanalys kan vara ett utmärkt steg för att bli datavetare. För detta ändamål kan nämna portföljprojekt i ditt CV hjälpa dig att sticka ut inför arbetsgivare. Du kan byta till en datavetenskaplig roll när du får erfarenhet och färdigheter.

Data Scientist vs Data Analyst: Vad är skillnaden?

Datavetare och dataanalytiker kan verka lika. Ändå finns det framträdande skillnader mellan de två rollerna, som är följande:

Den totala mängden data som skapades, konsumerades och fångades var cirka 64 zettabyte in 2020, och den förutspås nå 181 zettabyte år 2025. För att aktualisera potentialen hos sådana massiva data behöver vi dataforskare. En datavetare analyserar data och tillhandahåller datadrivna lösningar. Dataforskare bör hålla sig uppdaterade med banbrytande forskningsmetoder och verktyg för att tillföra mest värde.

Vill du ha mer datavetenskapsrelaterat innehåll? Besök förena.ai