什么是数据科学家？ 薪资、责任和成为一员的路线图

数据科学家是收集、预处理和分析数据以帮助组织做出数据驱动决策的人。 一段时间以来，数据科学一直是就业市场的流行词，但今天，它已成为最热门的词汇之一。 增长最快 工作角色。 此外，根据数据，数据科学家的年薪中位数为 125,891 美元 Glassdoor.

但是， 什么是数据科学？观察和实验就是科学。观察数据中隐藏的模式并尝试不同的机器学习和统计技术以制定数据驱动的策略称为数据科学。

在本博客中，我们将了解数据科学家的角色和职责、成为数据科学家的路线图，以及数据科学家和数据分析师之间的显着差异。

数据科学家的职责

数据科学家的职责可能因组织而异，具体取决于其目标、数据策略和组织规模。 日常职责如下：

• 收集和预处理数据
• 分析数据以发现隐藏的模式
• 构建算法和数据模型
• 使用机器学习来预测趋势
• 与团队和利益相关者沟通结果
• 与软件工程师合作将模型部署到生产中
• 了解数据科学生态系统中的最新技术和方法

如何成为数据科学家？

学士学位

计算机科学学士学位是成为数据科学家的一大优势。你可以熟悉编程和软件工程原理。统计学或物理学学士学位也能为你奠定良好的基础。

学习技巧

代码编程

根据一个 分析 在 15,000 个数据科学职位发布中，77% 的数据科学职位发布提到了 Python，59% 提到 SQL 作为申请该职位所需的技能。 因此，学习Python和SQL是绝对必要的。 学习编程101后，您需要获得机器学习库和框架的专业知识，如下：

• 脾气暴躁的
• 熊猫
• SciPy的
• Scikit 学习
• 张量流/PyTorch

数据图

我们的大脑处理视觉信息的速度比书面信息快 60,000 倍。使用仪表板呈现从数据分析中获得的见解称为数据可视化。在数据可视化中，数据科学家使用合适的图表将信息传达给利益相关者和团队。熟练掌握以下任何工具就足以进行数据可视化：

• 画面
• PowerBI
• 旁观者

机器学习

此步骤与编程相邻。 的理解 机器学习 需要预测未见过的数据集的未来趋势。 每个数据科学家都必须了解的基本机器学习概念如下：

• 监督学习、无监督学习、异常检测、降维和聚类
• 特征工程
• 模型评估与选择
• 合奏方法
• 深度学习

许多教育科技 平台和课程 教授成为数据科学家所需的上述技术技能。

大数据

大数据，大业务。五分之一的职位发布要求申请人具备大数据处理技能。处理大数据需要了解 Spark 和 Hadoop 框架。

构建组合项目

完成数据科学家课程路线图后，就可以通过构建数据科学项目将您的知识付诸实践了。 通过解决问题来开展价值驱动的项目。 通过 Kaggle 或其他可靠来源查找真实世界的数据是最好的开始方式。

接下来，应用整个数据科学生命周期，其中包括：预处理、分析、建模、评估，最后部署到您的项目。 通过撰写有关您所取得的成果的博客来讲述您的项目的故事。 如果您刚刚开始，这项活动可以替代工作经验。

软技能

要成为数据科学家，软技能与技术技能同样重要。 数据科学家应该能够有效地向利益相关者传达技术概念。 解决问题和创造力是制定创新数据解决方案所必需的。 数据科学家与数据分析师、数据工程师和软件工程师合作； 因此协作和团队合作是必要的。

入门级工作

获得数据分析的入门级工作可能是成为数据科学家的绝佳一步。 为此，在简历中提及投资组合项目可以帮助您在雇主面前脱颖而出。 当您获得经验和技能时，您可以切换到数据科学角色。

数据科学家与数据分析师：有什么区别？

数据科学家和数据分析师可能看起来很相似。 尽管如此，这两个角色之间仍然存在显着差异，如下所示：

创建、消耗和捕获的数据总量约为 64 ZB 2020，预计到 181 年将达到 2025 ZB。为了发挥如此海量数据的潜力，我们需要数据科学家。 数据科学家分析数据并提供数据驱动的解决方案。 数据科学家应该不断更新前沿的研究方法和工具，以带来最大的价值。

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