Co to jest Data Scientist?
Osoba, która konstruuje dane, aby się nimi bawić i analizować je we wszystkich formach, nazywa się Data Scientist. Innymi słowy, możemy powiedzieć, że Data Scientist żyje w danych. Uwielbiają gromadzić dane, pytać o dane, odtwarzać dane w różnych formach, wyciągać wnioski z poprzednich danych i przewidywać przyszłość na podstawie obecnych danych. Powinni mieć cierpliwość do pracy z danymi. Wraz z rozwojem technologii i wykorzystaniem mediów społecznościowych, dane gromadzą się z dnia na dzień, a analiza danych jest ważna do przewidywania przyszłych trendów.
Warunki wstępne, aby zostać naukowcem danych
Oto najważniejsze kroki, aby zostać naukowcem danych:
- Powinny być dobre w bazach danych. Tworzenie i tworzenie zapytań do baz danych jest dla nich ważne, aby zrozumieć sposób, w jaki działają w środowisku programowania i analizy, a SQL jest również ważnym językiem.
- Powinny one biegle posługiwać się dowolnymi językami programowania, najlepiej Python i R. Python ma wiele bibliotek, które pomagają w łatwym obliczaniu danych statystycznych i tablic.
- Wielu mogło nienawidzić matematyki, a zwłaszcza statystyki i algebry liniowej podczas dni szkolnych. Ale pomagają w sposób, którego nikt nie mógł sobie wyobrazić.
- Algorytmy uczenia maszynowego pomagają tworzyć modele, które przewidują przyszłość danych i ich działanie. Uczenie maszynowe tworzy również modele na podstawie danych z przeszłości, co pomaga w ich zrozumieniu.
- Analitykę biznesową należy znać, ponieważ jest to bardzo dobra znajomość danych i związanych z nimi firm.
- Powinni być kreatywni w swoim podejściu do problemu, ponieważ istnieje wiele sposobów interpretacji danych. Takie podejście pomaga znaleźć różne metody rozwiązywania danych i unikania niepożądanych typów.
- Zrozumienie dużych zbiorów danych i sposobu ich postrzegania na rynku powinny być przedmiotem zainteresowania.
- Współdziałanie ze społecznością lub członkami społeczności pomoże im poznać problemy z różnych perspektyw.
Jak zostać naukowcem danych?
- Naukowcy zajmujący się danymi muszą posiadać tytuł naukowy inżyniera lub statystyki lub dowolnej innej specjalizacji i powinni być dobrzy w programowaniu i znajomości języka SQL.
- Znajomość prawdopodobieństwa i statystyki dla innych absolwentów dobrze rozumie sposób działania danych.
- Dobre umiejętności komunikacyjne pomagają komunikować się z zespołem i klientem. Pomaga to poznać priorytet i sugestie innych.
- Naukowcy z Good Data muszą być ciekawi danych i badać sposoby ich modyfikacji w zależności od potrzeb.
- Powinny być dobrym gawędziarzem. Dane mogą tworzyć historie z przeszłości, teraźniejszości lub przyszłości.
- Jeśli dana osoba nie ma pojęcia o Data Science, dobrze jest zrobić kilka certyfikatów związanych z Data Science i uczeniem maszynowym.
- Realizowanie projektów związanych z nauką danych lub uczeniem maszynowym pomaga zrozumieć wyzwania, przed którymi stają naukowcy danych.
- Dołącz do społeczności związanej z Data Science, która pomaga w dzieleniu się szczegółami związanymi z danymi i różnymi wyzwaniami w tej dziedzinie.
Obowiązki naukowca danych
Naukowiec danych to ktoś lepszy w statystyce. Spójrzmy na kilka obowiązków:
- Dane powinny być gromadzone z różnych źródeł i źródła te muszą być wiarygodne. Proces gromadzenia danych można zautomatyzować, aby ułatwić proces.
- Czyszczenie danych jest ważnym procesem w każdej pracy związanej z analizą danych, ponieważ zajmuje to większość czasu analitykom danych. Brakujące dane należy odpowiednio wypełnić, a pól, których można uniknąć, należy pominąć.
- Analiza danych powinna być właściwie wykonana, aby poznać różne trendy i wzorce danych.
- Modele powinny być budowane z wykorzystaniem uczenia maszynowego, aby bardzo dobrze znać dane i odpowiednio je analizować.
- Zestawy danych szkoleniowych i testowych powinny być poprawnie identyfikowane i rozdzielane, aby poznać wpływ danych.
- Różne modele powinny być łączone i badane, aby poznać wzorzec danych.
- Dane powinny być odpowiednio zorganizowane i zrozumiałe dla wszystkich w zespole, aby pomóc w podejmowaniu świetnych decyzji biznesowych.
- Powinny być dobrym słuchaczem zespołu i obserwatorem różnych ustaleń związanych z danymi.
- Badacze danych powinni dobrze interpretować dane, ponieważ błędne interpretacje mogą prowadzić do katastrofalnych wyników w firmie.
- Zebrane dane, zarówno ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane, powinny zostać przekonwertowane przez badaczy danych na znaczący format, aby nawet pracownik pracujący w innym dziale mógł je zrozumieć.
- Bycie dobrym matematykiem pomaga naukowcom danych łatwo segregować dane, wyszukiwać trendy na podstawie danych i identyfikować korelacje.
- Powinny one być aktualizowane o wszystkie najnowsze trendy związane z danymi w branży dla jego dobra.
- Wiedza w dziedzinie, w której pracuje, jest ważna, ponieważ wiedza pomaga w zrozumieniu danych. Ma to na celu uniknięcie niechcianych danych i uwzględnienie tylko potrzebnych danych.
- Badacze danych powinni być w stanie współpracować z innymi działami w celu gromadzenia danych z ich dziedzin i dobrze znać swoją pracę.
- Informacje dostarczone przez naukowców po analizie danych powinny być odpowiednie dla dziedziny, a zmiana powinna odzwierciedlać zysk firmy.
- Analiza danych z przeszłości pomaga zrozumieć zachowanie danych, a przewidywanie przyszłości pomaga odpowiednio zaplanować przyszłość i powinna być wykwalifikowana w wykonywaniu obu tych danych.
Wynagrodzenie / wynagrodzenie
Praca Data Scientist jest jedną z najlepiej płatnych ofert stulecia. Średnia pensja wynosi 100 000 USD. Wynagrodzenie początkowe dla osób, które uzyskały stopień naukowy w dziedzinie danych, wynosi 5000–90000 USD. Doświadczenie, wykształcenie i przemysł określają wynagrodzenie osoby w dziedzinie nauki o danych. Im wyższe doświadczenie i wykształcenie, tym wyższa pensja. Średnia pensja w Indiach wynosi 10 000 000 rupii. To zależy od lokalizacji. Job for Data Science nie skończy się wcześniej. Praca w dziedzinie analizy danych jest jedną z najseksowniejszych prac stulecia. Naukowiec danych musi posiadać wiedzę w różnych dziedzinach, aby mógł przodować w tej dziedzinie.
Polecany artykuł
To jest przewodnik do What is a Data Scientist ?. Tutaj omawiamy, jak zostać specjalistą ds. Danych, a także wymagania wstępne i obowiązki specjalisty ds. Danych. Możesz również przejrzeć nasze inne powiązane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Data Scientist vs. Data Mining | Porównanie najlepszych 7
- Co robią naukowcy zajmujący się danymi? | Znaczenie | Umiejętności i obowiązki
- Przegląd umiejętności wymaganych od Data Scientist
- Informatyk vs Data Scientist - Najważniejsze różnice