Що таке Data Scientist? Заробітна плата, обов’язки та план розвитку

Спеціаліст з даних – це людина, яка збирає, попередньо обробляє та аналізує дані, щоб допомогти організаціям приймати рішення на основі даних. Наука про дані вже деякий час є модним словом на ринку праці, але сьогодні це одне з них Найбільш швидко зростає посадові ролі. Крім того, середня зарплата дослідника даних становить 125,891 XNUMX долар на рік, згідно з даними Glassdoor.

але що таке наука про дані? Спостереження та експерименти - це наука. Спостереження за прихованими закономірностями в даних і експериментування з різними методами машинного навчання та статистичними методами для розробки стратегії на основі даних називається наукою про дані.

У цьому блозі ми дізнаємося про ролі та обов’язки фахівця з обробки даних, дорожню карту, як стати ним, і основні відмінності між фахівцем з обробки даних і аналітиком даних.

Обов'язки Data Scientist

Обов’язки фахівця з даних можуть відрізнятися від організації до організації залежно від її цілей, стратегії обробки даних і розміру організації. Щоденні обов’язки:

• Збір і попередня обробка даних
• Аналізуйте дані, щоб знайти приховані закономірності
• Побудова алгоритмів і моделей даних
• Використовуйте машинне навчання для прогнозування тенденцій
• Повідомте про результати команді та зацікавленим сторонам
• Співпраця з інженерами програмного забезпечення для розгортання моделі у виробництві
• Будьте в курсі останніх технологій і методів в екосистемі науки про дані

Як стати Data Scientist?

Диплом бакалавра

Ступінь бакалавра з комп’ютерних наук є гарною підтримкою для того, щоб стати науковцем даних. Ви ознайомитеся з принципами програмування та розробки програмного забезпечення. Ступінь бакалавра статистики або фізики також може створити гарну основу.

Вивчіть навички

Програмування

Відповідно до аналіз із 15,000 77 оголошень про роботу з науковими даними 59% оголошень про роботу з науковими даними згадували Python, а 101% згадували SQL як навички, необхідні для подання заявки на посаду. Отже, вивчення Python і SQL є абсолютною необхідністю. Після вивчення програмування XNUMX вам потрібно отримати досвід роботи з бібліотеками та фреймворками машинного навчання, а саме:

• Пустотливий
• Панди
• SciPy
• Scikit Learn
• Tensorflow/PyTorch

Візуалізація даних

Процеси нашого мозку візуальний інформація в 60,000 XNUMX разів швидше, ніж письмова інформація. Представлення інформації, отриманої в результаті аналізу даних за допомогою інформаційних панелей, називається візуалізацією даних. У візуалізації даних науковці використовують відповідні графіки, щоб передати інформацію зацікавленим сторонам і команді. Для візуалізації даних достатньо знання будь-якого з наступних інструментів:

• Жива картина
• Power BI
• Красуня

машинне навчання

Цей крок суміжний з програмуванням. Розуміння навчання за допомогою машини необхідний для прогнозування майбутніх тенденцій на невидимому наборі даних. Фундаментальні концепції ML, які повинен знати кожен фахівець із даних, такі:

• Контрольоване навчання, неконтрольоване навчання, виявлення аномалій, зменшення розмірності та кластеризація
• Функціональна інженерія
• Оцінка та вибір моделі
• Ансамблеві методи
• Глибоке навчання

Багато EdTech платформи та курси навчити вищезазначеним технічним навичкам, необхідним для того, щоб стати науковцем даних.

Великий даних

Великі дані, великий бізнес. 1 з 5 оголошень про вакансію вимагає від кандидатів навичок роботи з великими даними. Для обробки великих даних потрібні знання Spark і Hadoop Frameworks.

Створення портфоліо проектів

Після того, як ви заповнили план навчальної програми спеціаліста з обробки даних, настав час застосувати свої знання на практиці, створюючи проекти з науки про дані. Виконуйте проекти, орієнтовані на цінності, вирішуючи проблеми. Пошук реальних даних через Kaggle або інші надійні джерела — найкращий спосіб почати.

Далі застосуйте до свого проекту весь життєвий цикл науки про дані, який включає: попередню обробку, аналіз, моделювання, оцінювання та, нарешті, розгортання. Розкажіть історію про свій проект, написавши блог про досягнуті результати. Ця діяльність може замінити досвід роботи, якщо ви починаєте.

М'які навички

Щоб стати науковцем з даних, Soft Skills так само важливі, як і технічні навички. Науковці даних повинні мати можливість ефективно доносити технічні концепції до зацікавлених сторін. Розв’язання проблем і креативність необхідні для створення інноваційних рішень для даних. Науковці даних працюють з аналітиками даних, інженерами даних та інженерами програмного забезпечення; тому необхідна співпраця та командна робота.

Вакансії початкового рівня

Отримання роботи початкового рівня в аналітиці даних може стати чудовим кроком до того, щоб стати науковцем з даних. З цією метою згадка портфоліо проектів у вашому резюме може допомогти вам виділитися перед роботодавцями. З набуттям досвіду та навичок ви можете перейти на посаду спеціаліста з обробки даних.

Data Scientist проти Data Analyst: у чому різниця?

Науковці даних і аналітики даних можуть здатися схожими. Тим не менш, між цими двома ролями є помітні відмінності, які полягають у наступному:

Загальний обсяг створених, спожитих і захоплених даних склав близько 64 зетабайт 2020, і прогнозується, що до 181 року він досягне 2025 зетабайт. Щоб реалізувати потенціал таких масивних даних, нам потрібні спеціалісти з обробки даних. Спеціаліст з даних аналізує дані та пропонує рішення на основі даних. Науковці даних повинні бути в курсі передових методів дослідження та інструментів, щоб отримати найбільшу цінність.

Хочете більше контенту, пов’язаного з наукою про дані? Відвідайте unite.ai