Wszystko o pracy naukowca danych

Dzisiaj dane są jednym z najważniejszych aspektów marek i firm na arenie światowej. Dane stanowią klucz do rozwoju marek w różnych sektorach i kategoriach, ponieważ pomagają im rozwijać się pomimo intensywnej konkurencji. Innymi słowy, dane pomagają budować firmy i marki, tym samym przenosząc je na kolejny etap wzrostu. Właśnie dlatego w salach konferencyjnych w ciągu ostatnich kilku lat słychać takie słowa, jak Big Data i analizy danych.

Rosnące znaczenie pracy naukowca danych

Rosnące znaczenie danych z kolei podniosło znaczenie osób, które przetwarzają te dane. I dlatego pozycja pracy naukowca danych jest z zewnątrz ważna i wysoko ceniona w prawie wszystkich miejscach. Ponieważ praca naukowca danych jest stosunkowo nowa, rola ta obejmuje zarówno analizę danych biznesowych, jak i technologię. Dlatego większość ludzi, którzy zajmują to stanowisko, ma doświadczenie w obu dziedzinach, co czyni z nich hybrydę, która zna to, co najlepsze z obu światów.

Znaczenie danych i potrzeba uzyskania od nich ważnych informacji doprowadziły do ​​tego, że niektóre organizacje zainwestowały w nie tylko jedną pracę naukowca danych, ale w zespół, który ponosi za to odpowiedzialność. Głównym powodem, dla którego firmy inwestują w zespół, a nie w jednostkę, jest to, że specjalista od danych oznacza, że ​​zestaw umiejętności może się różnić i mogą nie występować u jednej osoby.

Dlatego bez wątpienia ustalono, że programy analityków danych są jednym z kluczowych stanowisk, które firmy chcą obsadzić, nie tylko w obecnych czasach, ale także w przyszłości. W rzeczywistości, zgodnie z artykułem Thomasa Davenporta i DJ'a Patila w Harvard Business Review, praca naukowca danych jest jedną z najseksowniejszych prac XXI wieku. Ale jakie są główne kryteria zostania naukowcem danych? Podczas gdy wielu może uważać, że istotna jest złożona wiedza na temat różnych dziedzin, takich jak tworzenie oprogramowania, munging danych, statystyki, uczenie maszynowe i wizualizacja danych, proces ten jest znacznie bardziej zaangażowany.

Jakie są obowiązki zawodowe związane z pracą naukowca danych?

Niektóre z głównych obowiązków w pracy specjalisty ds. Danych obejmują:

  1. Zarządzaj badaniami dla określonej branży, a następnie zadawaj pytania związane z tym samym
  2. Wnioskuj ważne informacje na podstawie ogromnych ilości danych. Dane mogą pochodzić ze źródeł zewnętrznych lub wewnętrznych
  3. Przygotuj dane w taki sposób, aby z jednej strony można je zastosować w modelowaniu nakazowym i predykcyjnym, a także zainstalować wykwalifikowane programy analityczne i inne metody analizy danych
  4. Czyść i przycinaj dane, usuwając w ten sposób nieistotne i nieistotne informacje
  5. Zbadaj dane z różnych punktów widzenia, aby znaleźć ukrytą słabość, trendy i możliwości dla firm w przyszłości
  6. Opracuj rozwiązania oparte na danych dla niektórych najtrudniejszych problemów marek
  7. Projektuj współczesne algorytmy, które będą podejmować wyzwania i upraszczać problemy w pracy.
  8. Poprzez wizualizacje danych i danych naukowcy ci muszą połączyć resztę zespołu, zwłaszcza dział IT i kierownictwo w zakresie wdrażania trendów analizy danych
  9. Zatwierdź praktyczne zmiany w obecnych strategiach i procedurach w firmie

Podczas gdy firmy niezmiennie potrzebują specjalisty od danych, mają różne obowiązki zawodowe w zależności od rodzaju firmy. Podczas gdy niektóre firmy uważają swojego naukowca danych głównie za analityka danych; czasami ich obowiązki są łączone z obowiązkami inżynierów danych, inni wierzą w zatrudnianie najlepszych ekspertów analitycznych, którzy są wykwalifikowani w technikach analizy danych. W miarę jak naukowcy zajmujący się danymi zdobywają więcej doświadczenia i idą w górę drabiny zawodowej, ich obowiązki w pracy zmieniają się. Weźmy na przykład, że specjalista ds. Danych w organizacji średniego szczebla może poświęcić swój czas na czyszczenie i mungowanie danych, podczas gdy naukowcy zajmujący się danymi w dużej i zaawansowanej organizacji mogą poświęcić czas na tworzenie struktury projektów dużych zbiorów danych firmy i pomóc im w tworzyć nowe produkty i usługi, które spełniają wymagania odbiorców docelowych.

Wiele twarzy pracy naukowca danych

Analityk pracy analityków danych obsługuje wiele danych, a czasem bycie programistą danych jest równoznaczne z tym zadaniem. Analityk danych będzie musiał działać jako analityk, wyciągając dane z baz danych MySQL, stając się ekspertem od tabel przestawnych Excela i tworząc podstawowe wizualizacje danych w postaci wykresów liniowych i słupkowych. Czasami analityk danych musiałby również zadzwonić do raportu Google Analytics firmy. Firma zatrudniająca analityka danych może nie być dużą marką, ale jest idealnym punktem wyjścia dla tych, którzy chcą dowiedzieć się więcej o analizie danych. Gdy analitycy danych będą w stanie regularnie wykonywać obowiązki związane z zarządzaniem danymi, mogą przejść do większej i lepszej organizacji. Analityk danych jest zatem pierwszym krokiem dla każdego, kto chce zostać naukowcem danych. Pracuj!

Źródło obrazu: pixabay.com

Jak wspomniano wcześniej, firmy są dziś zalewane dużą ilością danych, które muszą mieć sens w regularnych odstępach czasu. Właśnie dlatego infrastruktura danych jest potrzebna, aby zrozumieć dane i właśnie tam analitycy danych mogą pomóc firmom. W większości przypadków oferty pracy zarówno dla naukowców, jak i inżynierów danych są prawie takie same. Ponieważ inżynier danych jest generalnie wymagany w prawie wszystkich typach organizacji, znalezienie pracy w tym dziale jest stosunkowo proste. Właśnie dlatego specjalista ds. Danych Praca z inżynierią oprogramowania może wyróżniać się w takiej firmie, ponieważ potrzebują specjalistów, którzy z jednej strony mogą uzyskać wgląd w swoje dane, az drugiej strony pomóc w dostarczeniu wielu danych, takich jak wkład do kodu produkcyjnego. Jako staż w różnych firmach jako młodszy specjalista ds. Danych są idealne dla osób, które chcą dowiedzieć się więcej o tej dziedzinie w sposób kompleksowy i strategiczny.

Dla osoby, która ma formalne wykształcenie matematyczne, statystyczne lub fizyczne, nauka w tej dziedzinie jest prawie nieograniczona. Osoby te mogą skoncentrować się na tworzeniu lepszych produktów opartych na danych, które mogą odpowiadać na potrzeby i wymagania konsumentów w sposób strategiczny. Firmy, które koncentrują się na potrzebach konsumentów, mają dużo danych i zawsze potrzebują osób, które mogą pomóc im dotrzeć do odbiorców poprzez sensowne i skuteczne kampanie marketingowe.

Wiele organizacji zatrudnia obecnie wiele osób do zajmowania stanowiska danych. W tej firmie programy dla naukowców będą częścią dużego zespołu, który zasadniczo koncentruje się na generowaniu ważnych trendów na podstawie danych, chociaż nie muszą one być firmą danych. W takim scenariuszu specjalista ds. Danych będzie potrzebował umiejętności do przeprowadzania analiz, dotykania kodu produkcji i wizualizacji danych. Możliwe więc, że takie firmy chcą obsadzić stanowisko ogólnych analityków danych lub chcą kogoś o określonych umiejętnościach, takich jak uczenie maszynowe lub wizualizacja danych.

Wszystko to uczyniło całkiem jasnym i oczywistym, że programy dla naukowców są bardzo szerokim pojęciem, a zrozumienie opisu stanowiska pracy będzie pierwszym krokiem do opracowania wymaganych zestawów umiejętności. Przede wszystkim ważne jest, aby zrozumieć, że programy badaczy danych muszą posiadać specjalistyczną wiedzę specjalistyczną w jednej dziedzinie i muszą umieć rozwiązywać problemy w tej dziedzinie. Po drugie, muszą być w stanie odróżnić niechciane dane od całego zestawu danych, ponieważ to pomoże im osiągnąć rozstrzygające wyniki i ustalenia.

Dlatego jeśli jesteś naukowcem danych, programujesz w swoim profesjonalnym planie, oto kilka cech, które musisz rozwinąć.

  1. Zrozumienie podstawowych narzędzi

Podstawowa znajomość podstawowych narzędzi analizy danych jest niezwykle ważna. Osoby, które chcą zostać naukowcami danych, muszą dobrze rozumieć statystyczny język promujący, taki jak R lub Python, oraz język zapytań do bazy danych, taki jak SQL.

  1. Znajomość podstawowych statystyk

Każdy, kto chce zostać naukowcem danych Praca musi mieć zintegrowane rozumienie statystyki. Naukowcy zajmujący się danymi muszą mieć dogłębne zrozumienie między innymi testów statystycznych, rozkładów, estymatorów maksymalnego prawdopodobieństwa. Statystyka jest integralną częścią pracy z danymi wszystkich typów, a także współpracuje ze wszystkimi typami firm, zwłaszcza tych opartych na danych. Firmy te potrzebują pracy naukowca zajmującego się danymi, który może im pomóc w podejmowaniu decyzji i ocenie eksperymentów, a zatem niezwykle ważna jest znajomość podstawowych statystyk.

  1. Ważna jest wiedza z zakresu uczenia maszynowego

Jeśli chcesz pracować dla dużej firmy z dużą ilością danych, ważne jest, aby dowiedzieć się o metodach uczenia maszynowego, takich jak najbliżsi sąsiedzi, losowe lasy itp. Chociaż prawdą jest, że techniki uczenia maszynowego można wdrożyć za pomocą języka R lub python biblioteki, uczenie maszynowe może pomóc firmom odkryć nowy aspekt zarządzania danymi.

  1. Podstawowa znajomość algebry liniowej i rachunku wielowymiarowego może być bardzo długa

Wielu pracowników chce, aby ich praca naukowca danych była w stanie przedstawić dane, których się nauczyli dzięki wynikom statystycznym lub uczeniu maszynowemu. Dlatego podstawowa wiedza na temat rachunku różniczkowego lub algebry liniowej może pomóc Ci idealnie wyglądać w pracy. Kiedy praca naukowca danych może wdrożyć własne narzędzia do implementacji, pokazuje to, że są w stanie skutecznie uzyskiwać wyniki z ogromnych danych. Podsumowując, zrozumienie tych pojęć jest szczególnie pomocne w firmach, które mają produkty zdefiniowane przez dane, a niewielkie ulepszenia ich algorytmów mogą przynieść ogromne korzyści dla ogólnego rozwoju firmy.

  1. Dowiedz się, jak obejść munging danych

Gdy dane są w dużych ilościach, naturalne jest, że błędy i pomyłki wkradają się bardzo łatwo. Dlatego ważne jest, aby wiedzieć, jak radzić sobie z wszelkimi niedoskonałościami danych. Przykłady niedoskonałości danych mogą obejmować brakujące wartości lub niespójne formatowanie ciągów i formatowanie daty. Munging danych jest niezwykle ważny w małych firmach, w których zatrudnia się analityków danych do sortowania dużej ilości danych.

  1. Ważne jest, aby wiedzieć, jak wizualizować dane i skutecznie się komunikować

Jedną z najważniejszych umiejętności, która wyróżnia pracę naukowca danych, oprócz reszty, jest silne poczucie wizualizacji i komunikacji danych. Jest to szczególnie prawdziwe w przypadku firm, które rozwijają się, podejmując decyzje oparte na danych po raz pierwszy. Dlatego ważne jest, aby programy badaczy danych były w stanie wizualizować dane, aby mogły tworzyć rozwiązania oparte na danych, aby przenieść firmę na kolejny poziom wzrostu i rozwoju. Jeśli chodzi o komunikację, naukowcy danych muszą być w stanie skutecznie przekazywać swoje ustalenia i spostrzeżenia zainteresowanemu zespołowi zarządzającemu, aby można było z nich właściwie korzystać. Znajomość narzędzi do wizualizacji, takich jak plot i d3.js, może pomóc badaczowi danych w wizualizacji danych w znacznie lepszy sposób. Ponadto uzyskanie wglądu w zasady kryjące się za wizualnym kodowaniem danych i przekazywaniem informacji może jedynie pomóc pracującemu naukowcowi danych w poszerzeniu zakresu jego zrozumienia.

  1. Posiadanie stopnia inżyniera oprogramowania to plus

Inżynier oprogramowania ma znacznie bardziej zaawansowane rozumienie nauki o danych, szczególnie gdy szuka pracy naukowca danych w małej organizacji. Ponieważ będą oni odpowiedzialni za przetwarzanie ogromnych ilości danych, a także opracowywanie produktów danych, niezbędne będzie posiadanie silnego doświadczenia w inżynierii oprogramowania.

  1. Zawsze myśl jak praca naukowca danych

Firmy na całym świecie patrzą na naukowców zajmujących się danymi, którzy mogą skutecznie rozwiązać niektóre z pilnych wyzwań. Dlatego specjalista od danych musi zdawać sobie sprawę z możliwości i wyzwań branży, w której chce pracować. Zrozumienie wyzwań i stworzenie skutecznych rozwiązań, aby je rozwiązać, jest pierwszym krokiem, jaki każda praca naukowca danych może podjąć na ścieżce przyszłości rozwój zawodowy i sukces.

Podsumowując, nauka danych to przyszłość wszystkich firm, zarówno dużych, jak i małych. Oznacza to, że praca naukowców zajmujących się danymi będzie nadal zajmować ważne miejsce w funkcjonowaniu firm we wszystkich branżach. Chociaż nauka danych jest stosunkowo nową i rodzącą się dziedziną, możliwości rozwoju są niemal nieograniczone. Dlatego znalezienie pracy jako specjalista ds. Danych Praca wymagałaby od osób dopasowania swoich umiejętności do celów firmy. A to oznacza dobre i kompleksowe zrozumienie funkcjonowania sektora. Rozwijając powyższe umiejętności badaczy danych, specjaliści mogą skutecznie pracować, aby stać się dobrym i odnoszącym sukcesy badaczem danych.

Polecane artykuły

Oto kilka artykułów, które pomogą ci uzyskać bardziej szczegółowe informacje na temat pracy naukowca danych, programów naukowca danych, a także na temat znaczenia naukowca danych, więc po prostu przejdź przez link podany poniżej.

  1. Rodzaje wizualizacji danych za pomocą Tableau
  2. Data Scientist vs Software Engineer
  3. Data Analyst vs Data Scientist Differences
  4. Data Scientist vs. Data Mining
  5. Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
  6. 5 Najlepsze szkolenie z programowania aplikacji mobilnych

Kategoria:

Big Data