Kaj je podatkovni znanstvenik?

Oseba, ki strukturira podatke, da se z njimi igra in jih analizira v vseh oblikah, se imenuje Data Scientist. Z drugimi besedami, lahko bi rekli, da Data Scientist živi znotraj podatkov. Radi zbirajo podatke, poizvedujejo o podatkih, poustvarjajo podatke v različnih oblikah, sklepajo iz prejšnjih podatkov in predvidevajo prihodnost z uporabo sedanjih podatkov. Morali bi imeti potrpljenje za delo s podatki. Z rastjo uporabe tehnologije in socialnih medijev se podatki iz dneva v dan povečujejo, analiza podatkov pa je pomembna za napovedovanje prihodnjih trendov.

Predpogoji, da postanete Data Scientist

Sledijo pomembni koraki, da postanete podatkovni znanstvenik:

  • Morali bi biti dobri z bazami podatkov. Ustvarjanje in poizvedovanje po bazah podatkov je pomembno, da razumejo način dela v programskem in analitičnem okolju, SQL pa je tudi pomemben jezik.
  • Tekoče naj bi govorili v katerem koli programskem jeziku, po možnosti Python in R. Python ima veliko knjižnic, ki pomagajo pri preprostem izračunu statističnih podatkov in nizov.
  • Številni so morda v šolskih dneh sovražili matematiko, zlasti statistiko in linearno algebro. A pomagajo na način, ki si ga nihče ni mogel zamisliti.
  • Algoritmi za strojno učenje pomagajo ustvariti modele, ki napovedujejo prihodnost podatkov in njihovo delovanje. Strojno učenje ustvarja tudi modele iz preteklih podatkov, kar pomaga pri jasnem razumevanju podatkov.
  • Poslovno analitiko je pomembno vedeti, saj veliko poznamo podatke in podjetja, ki z njimi sodelujejo.
  • V svojem pristopu k težavi bi morali biti ustvarjalni, saj obstaja veliko načinov za razlago podatkov. Ta pristop pomaga najti različne metode za reševanje podatkov in preprečevanje neželenih vrst.
  • Razumevanje velikih podatkov in načina njihovega dojemanja na trgu bi moralo biti zanimivo področje.
  • Sodelovanje s svojo skupnostjo ali člani skupnosti jim bo pomagalo spoznati težave z različnih vidikov.

Kako postati znanstvenik s podatki?

  1. Znanstveniki podatkov morajo biti diplomirani inženirji ali statistike ali katerega koli ustreznega področja in biti morajo dobri v programiranju in veščinah SQL.
  2. Poznavanje verjetnosti in statistike za druge diplomante je dobro pri razumevanju načina dela podatkov.
  3. Dobre komunikacijske sposobnosti pomagajo pri komunikaciji z ekipo in s stranko. To pomaga pri poznavanju prednosti in predlogov drugih.
  4. Znanstveniki dobrih podatkov morajo biti radovedni glede podatkov in jih je treba zanimati, kako raziskati, kako lahko podatke spreminjamo glede na potrebe.
  5. Morali bi biti dober pripovedovalec. Podatki lahko ustvarijo zgodbe preteklosti, sedanjosti ali prihodnosti.
  6. Če oseba nima pojma o Data Science, je dobro narediti nekaj potrdil, povezanih z znanostjo podatkov in strojnim učenjem.
  7. Izvajanje projektov, povezanih s podatkovno znanostjo ali strojnim učenjem, pomaga razumeti izzive, s katerimi se soočajo znanstveniki s podatki.
  8. Pridružite se skupnosti, ki je povezana s podatki o znanosti, kar pomaga pri izmenjavi podrobnosti o podatkih in različnih izzivih na tem področju.

Odgovornosti raziskovalca podatkov

Znanstvenik s podatki je nekdo, ki je boljši pri statistiki. Poglejmo nekaj odgovornosti:

  • Podatke je treba zbirati iz različnih virov in ti viri morajo biti zanesljivi. Postopek zbiranja podatkov je mogoče avtomatizirati in olajšati postopek.
  • Čiščenje podatkov je pomemben postopek pri vsakem analiziranju podatkov, saj traja večino časa znanstvenikov. Manjkajoči podatki morajo biti ustrezno izpolnjeni in polja, ki jih je mogoče preprečiti, zanemariti.
  • Analiza podatkov bi morala biti pravilno izvedena, da se poznajo različni trendi in vzorci podatkov.
  • Modele je treba graditi z uporabo strojnega učenja, da zelo dobro poznajo podatke in jih pravilno analizirajo.
  • Naloge podatkov o usposabljanju in testiranju je treba pravilno identificirati in ločiti, da se pozna vpliv podatkov.
  • Različne modele je treba kombinirati in dobro preučiti, da poznamo vzorec podatkov.
  • Podatke je treba pravilno organizirati in razumeti vsi v ekipi, tako da bodo pomagali pri sprejemanju velikih poslovnih odločitev.
  • Morali bi biti dober poslušalec ekipe in opazovati različne ugotovitve, povezane s podatki.
  • Podatke bi morali znanstveniki s podatki dobro razlagati, saj napačne razlage lahko v podjetju vodijo do katastrofalnih rezultatov.
  • Zbrane podatke, bodisi strukturirane bodisi nestrukturirane, bi morali znanstveniki, ki se nanašajo na podatke, pretvoriti v smiselno obliko, tako da bi jih moral razumeti celo zaposleni, ki dela v drugem oddelku.
  • Biti dober matematik pomaga znanstvenikom, da podatke enostavno ločijo in poiščejo trende v podatkih ter ugotovijo povezave.
  • V dobro bi ga morali posodobiti z vsemi najnovejšimi trendi, povezanimi s podatki v panogi.
  • Znanje o domenah, v katerem deluje, je pomembno, saj znanje pomaga pri dobrem razumevanju podatkov. Tako se izognemo neželenim podatkom in upoštevamo le potrebne podatke.
  • Znanstveniki podatkov bi morali sodelovati z drugimi oddelki za zbiranje podatkov s svojih področij in za dobro poznavanje njihovega dela.
  • Vpogled, ki ga nudijo znanstveniki podatkov po analizi podatkov, bi moral biti pomemben za domeno, sprememba pa naj bi se odražala v dobičku podjetja.
  • Analiza preteklih podatkov pomaga razumeti vedenje podatkov in napovedovanje prihodnosti pomaga pri načrtovanju prihodnosti in mora biti usposobljeno za to.

Plača / plača

Data Scientist je eno najbolj plačanih delovnih mest v stoletju. Povprečna plača je 100.000 dolarjev. Začetna plača za tiste, ki so napredovali v znanosti o podatkih, je 5000 do 90000 dolarjev. Izkušnje, izobraževanje in industrija določajo plačo osebe na področju znanosti o podatkih. Višje kot so izkušnje in izobrazba, višja je plača. Povprečna plača v Indiji je 10, 00 000 rupij. Odvisno je od lokacije. Zaposlitev za Data Science se ne bo končala slej ko prej. Posel s področja podatkovnih podatkov je eno najbolj seksi delovnih mest stoletja. Znanstvenik mora imeti znanje na različnih področjih, da lahko na tem področju izvrstno uspe.

Priporočeni članek

To je vodnik za Kaj je podatkovni znanstvenik ?. Tukaj razpravljamo o tem, kako postati podatkovni znanstvenik, skupaj s predpogoji in odgovornostmi podatkovnega znanstvenika. Obiščite lahko tudi druge naše sorodne članke, če želite izvedeti več -

  1. Data Scientist vs Data Mining | Top 7 Primerjava
  2. Kaj počnejo znanstveniki? | Pomen | Spretnosti in odgovornosti
  3. Pregled spretnosti, potrebnih za Data Scientist
  4. Computer Scientist vs Data Scientist - Najboljše razlike

Kategorija:

Veliki podatki