Що таке вчений-даних? Зарплата, обов’язки та шлях до того, щоб стати одним з них

Вчений-даних – це людина, яка збирає, попередньо обробляє та аналізує дані, щоб допомогти організаціям приймати рішення, засновані на даних. Наука про дані була модним словом на ринку праці вже деякий час, але сьогодні це одна з найшвидше зростаючих професій. Крім того, середня зарплата вченого-даних становить $125 891 на рік, згідно з Glassdoor.

Але що таке наука про дані? Спостереження та експеримент – це наука. Спостереження за прихованими законами в даних та експериментування з різними методами машинного навчання та статистики для розробки стратегії, заснованої на даних, називається наукою про дані.

У цьому блозі ми дізнаємось про ролі та обов’язки вченого-даних, шлях до того, щоб стати одним з них, та про основні відмінності між вченим-даних та аналітиком-даних.

Обов’язки вченого-даних

Обов’язки вченого-даних можуть відрізнятися від організації до організації залежно від її цілей, стратегії даних та розміру організації. Обов’язки на щоденній основі такі:

• Збір та попередня обробка даних
• Аналіз даних для виявлення прихованих закономірностей
• Розробка алгоритмів та моделей даних
• Використання машинного навчання для прогнозування тенденцій
• Повідомлення результатів команді та зацікавленим сторонам
• Співпраця з програмістами для розгортання моделі у виробництві
• Підтримка актуальності з останніми технологіями та методами в сфері науки про дані

Як стати вченим-даних?

Бакалаврська ступінь

Бакалаврська ступінь з комп’ютерних наук – це хороший початок для того, щоб стати вченим-даних. Ви зможете ознайомитися з програмуванням та принципами програмної інженерії. Бакалаврська ступінь зі статистики або фізики також може створити хорошу основу.

Навчання навичкам

Програмування

За аналізом 15 000 вакансій вченого-даних, 77% вакансій згадували Python, а 59% – SQL як необхідну навичку для подачі заявки. Отже, вивчення Python та SQL – це абсолютна необхідність. Після вивчення основ програмування вам потрібно здобути досвід у бібліотеках та рамках машинного навчання, які включають:

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

Візуалізація даних

Наш мозок обробляє візуальну інформацію в 60 000 разів швидше, ніж написану інформацію. Презентація результатів аналізу даних за допомогою панелей – це візуалізація даних. У візуалізації даних вчені-даних використовують відповідні графіки для передачі інформації зацікавленим сторонам та команді. Вміння користуватися будь-яким з наступних інструментів достатнє для візуалізації даних:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Машинне навчання

Цей крок відбувається поряд з програмуванням. Знання машинного навчання необхідне для прогнозування майбутніх тенденцій на невидимих даних. Основні концепції машинного навчання, які повинен знати кожен вчений-даних, включають:

• Кероване навчання, некероване навчання, виявлення аномалій, зниження розмірності та кластеризація
• Інженерія функцій
• Оцінка та вибір моделі
• Комбіновані методи
• Глибинне навчання

Багато платформ EdTech навчання викладають технічні навички, необхідні для того, щоб стати вченим-даних.

Більші дані

Більші дані, більший бізнес. 1 з 5 вакансій вимагає від кандидатів володіння навичками обробки великих даних. Знання фреймворків Spark та Hadoop необхідне для обробки великих даних.

Створення портфоліо-проектів

Як тільки ви закінчите свій навчальний план вченого-даних, пора застосувати свої знання на практиці, створюючи проекти науки про дані. Робіть проекти, що мають цінність, розв’язуючи проблеми. Знаходження реальних даних через Kaggle або інші авторитетні джерела – це найкращий спосіб почати.

Далі застосовуйте весь життєвий цикл науки про дані, який включає: попередню обробку, аналіз, моделювання, оцінку та, нарешті, розгортання вашого проекту. Розкажіть історію про свій проект, написавши блог про результати, яких ви досягли. Ця діяльність може замінити досвід роботи, якщо ви тільки починаєте.

М’які навички

Щоб стати вченим-даних, м’які навички такі ж важливі, як і технічні навички. Вченому-даних потрібно能够 спілкуватися технічними концепціями з зацікавленими сторонами ефективно. Рішення проблем та креативність необхідні для створення інноваційних рішень науки про дані. Вченому-даних потрібно працювати з аналітиками-даними, інженерами-даними та програмістами; тому співпраця та командна робота необхідні.

Вхідні посади

Отримання вхідної посади в сфері аналізу даних може бути відмінним кроком до того, щоб стати вченим-даних. Для цього можна вказати проекти портфоліо в своєму резюме, щоб виділитися перед роботодавцями. Ви можете перейти на посаду вченого-даних, коли здобудете досвід та навички.

Вчений-даних проти аналітика-даних: у чому різниця?

Вченому-даних та аналітику-даних можуть здаватися схожими. Однак між цими двома ролями існують суттєві відмінності, які включають:

Загальна кількість створених, спожитих та захоплених даних становила близько 64 зеттабайт у 2020 році, і передбачається, що вона досягне 181 зеттабайт до 2025 року. Щоб реалізувати потенціал таких величезних даних, нам потрібні вчені-даних. Вчений-даних аналізує дані та надає рішення, засновані на даних. Вченому-даних потрібно підтримувати свою актуальність з останніми методами дослідження та інструментами, щоб надавати найбільшу цінність.

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