Vse o delu Data Scientist

Danes so podatki eden najpomembnejših vidikov blagovnih znamk in podjetij na svetovnem prizorišču. Podatki so ključni za rast blagovnih znamk po sektorjih in kategorijah, saj jim pomagajo, da napredujejo naprej kljub intenzivni konkurenci. Z drugimi besedami, podatki pomagajo pri ustvarjanju podjetij in blagovnih znamk ter jih tako popeljejo v naslednjo stopnjo rasti. Zato se v upravnih dvoranah zadržujeta besede, kot so Big Data in analiza podatkov v zadnjih nekaj letih.

Naraščajoči pomen dela znanstvenika

Razvojni pomen podatkov je posledično povečal pomen tistih, ki obdelujejo te podatke. In zato je položaj dela znanstvenika, ki se ukvarja s podatki, na zunaj pomemben in skoraj v vseh krajih zelo cenjen. Ker je delo znanstvenika, ki se ukvarja s podatki, relativno novo, ta vloga vključuje analizo poslovnih podatkov in tehnologijo. Zato ima večina ljudi, ki zasedajo ta položaj, izkušnje na obeh področjih, zaradi česar je hibrid, ki pozna najboljše iz obeh svetov.

Pomen podatkov in potreba po pridobitvi pomembnega vpogleda v njih sta pripeljali do tega, da so nekatere organizacije vlagale v ne samo eno podatkovno znanstveno delo, ampak v ekipo, ki si zanje deli odgovornost. Glavni razlog, zakaj podjetja vlagajo v ekipo v nasprotju s posameznikom, je ta, da se nabor znanj, ki pomeni, da je nabor spretnosti, lahko različen in ne more biti prisoten v eni osebi.

Zato je bilo nedvomno ugotovljeno, da so programi znanstvenikov podatkov eno ključnih stališč, ki jih podjetja želijo izpolniti, ne le v sedanjih časih, ampak tudi v prihodnosti. Pravzaprav je po članku Thomasa Davenporta in DJ Patila v reviji Harvard Business Review delo znanstvenika, ki se ukvarja s podatki, eno najbolj seksi delovnih mest 21. stoletja. Toda katera so glavna merila, da postanete podatkovni znanstvenik? Čeprav se mnogim zdi, da so zapletena znanja o različnih področjih, kot so razvoj programske opreme, izmenjava podatkov, statistika, strojno učenje in vizualizacija podatkov, pomembna, je v postopek veliko več.

Katere so delovne odgovornosti za delo znanstvenika s podatki?

Nekatere od glavnih delovnih nalog znanstvenika, ki se nanašajo na podatke, vključujejo naslednje:

  1. Upravljajte raziskave za katero koli panogo in v nadaljevanju okvirna vprašanja, povezana z isto
  2. Poiščite pomembna spoznanja iz ogromnih količin podatkov. Podatki so lahko iz zunanjih ali notranjih virov
  3. Podatke pripravite tako, da jih je mogoče uporabiti pri modeliranju receptov in napovedi na eni strani in namestiti kvalificirane analitične programe in druge metodologije za analizo podatkov
  4. Očistite in obrezujte podatke, s čimer odstranite nepomembne in nepomembne podatke
  5. Preučite podatke iz več zornih kotov, da ugotovite skrito šibkost, trende in priložnosti za podjetja v prihodnosti
  6. Izdelajte rešitve, ki temeljijo na podatkih, za nekatere najbolj zahtevne težave blagovnih znamk
  7. Oblikujte sodobne algoritme, ki bodo reševali izzive in poenostavili delovne težave.
  8. S pomočjo vizualizacij in podatkov morajo ti znanstveniki povezati preostalo ekipo, zlasti IT-oddelek in vodstvo glede izvajanja trendov analize podatkov.
  9. Podpirati praktične spremembe trenutnih strategij in postopkov v podjetju

Medtem ko podjetja vedno potrebujejo znanstvenika, kar pomeni, da imajo različne delovne odgovornosti, odvisno od vrste podjetja. Medtem ko nekatera podjetja svojega znanstvenika za podatke obravnavajo predvsem kot analitika podatkov; včasih se njihove dolžnosti pridružijo nalogam inženirjev podatkov, drugi verjamejo v najem vrhunskih strokovnjakov za analitiko, ki so vešči tehnik analize podatkov. Ko znanstveniki s podatki pridobivajo več izkušenj in se gibljejo po profesionalni lestvici, se njihove delovne obveznosti ponavadi spreminjajo. Vzemimo za primer, da bi podatkovni znanstvenik v organizaciji na srednji ravni morda porabil svoj čas za čiščenje in izmenjavo podatkov, medtem ko bi podatkovni znanstveniki v veliki in napredni organizaciji lahko porabili svoj čas za ustvarjanje strukture za velike projekte podatkov podjetja in jim pomagali, da ustvarite nove izdelke in storitve, ki ustrezajo zahtevam ciljne publike.

Delo številnih obrazov znanstvenika

Delovni analitiki delajo s številnimi podatki in včasih so programi za znanstvenike podatkov sinonim za to delo. Znanstvenik s podatki bo moral delovati kot analitik, tako da podatke potegne iz baz podatkov MySQL, postane strokovnjak za vrtilne tabele Excela in pripravi osnovne vizualizacije podatkov v obliki vrstic in črtnih grafikonov. Včasih bi moral analitik podatkov poklicati tudi poročilo Googlove analitike podjetja. Podjetje, ki zaposluje podatkovnega analitika, morda ni velika blagovna znamka, vendar so odlično izhodišče za tiste, ki želijo izvedeti več o podatkovni znanosti. Ko analitiki podatkov lahko enkrat rešijo odgovornosti za redno upravljanje podatkov, se lahko premaknejo v večjo in boljšo organizacijo. Analizator podatkov je torej prvi korak za vse, ki želijo sčasoma postati podatkovni znanstvenik Delo!

Vir slik: pixabay.com

Kot smo že omenili, so podjetja danes preplavljena s številnimi podatki, ki jih je treba smiselno obiskovati. Zato je potrebna podatkovna infrastruktura, da se podatki smiselno uvedejo, in tu lahko podjetji pomagajo analitiki podatkov. Večino časa so seznami delovnih mest tako za podatkovne strokovnjake kot za podatkovne inženirje skoraj enaki. Ker je podatkovni inženir običajno potreben v skoraj vseh vrstah organizacij, je iskanje zaposlitve v tem oddelku razmeroma preprosto. Zato se lahko znanstvenik, ki se ukvarja s podatki, Delo s programskim inženiringom v takšnem podjetju odlikuje, saj potrebujejo strokovnjake, ki lahko z eno roko dajo vpogled v svoje podatke in pomagajo pri zagotavljanju številnih podatkov, kot so prispevki k proizvodni kodi na drugi strani. Ker so priložnosti pripravništva v različnih podjetjih kot mlajšega znanstvenika podatkov primerne za ljudi, ki želijo na tem področju izčrpno in strateško izvedeti več.

Za osebo, ki ima formalno matematiko, statistiko ali fiziko, je učenje na tem področju skoraj neomejeno. Ti posamezniki se lahko osredotočijo na izdelavo boljših izdelkov, ki temeljijo na podatkih, kar lahko strateško odgovori na potrebe in zahteve potrošnikov. Podjetja, ki se osredotočajo na potrebe potrošnikov, imajo veliko podatkov in vedno potrebujejo posameznike, ki jim lahko pomagajo pri ciljni publiki s pomočjo smiselnih in učinkovitih trženjskih kampanj.

Mnogo organizacij danes najame več ljudi za njihov položaj podatkov. Programi podatkovnih znanstvenikov bodo v tem podjetju del velike skupine, ki je v osnovi osredotočena na ustvarjanje pomembnih trendov iz podatkov, čeprav ne smejo biti podatkovno podjetje. V takšnem scenariju bo podatkovni znanstvenik potreboval veščine za izvajanje analiz, dotikanje proizvodne kode in med drugim vizualiziranje podatkov. Možno je, da taka podjetja želijo zapolniti položaj splošnih analitikov podatkov ali želijo nekoga s posebnimi znanji, kot sta strojno učenje ali vizualizacija podatkov.

Zaradi vsega tega je bilo jasno in očitno, da so programi znanstvenih podatkov zelo širok pojem in razumevanje opisa delovnega mesta bo prvi korak pri razvijanju potrebnih sklopov spretnosti. Najprej je treba razumeti, da morajo programi znanstvenikov, ki se ukvarjajo s podatki, imeti posebno znanje na enem področju in znati znati reševati težave na tem področju. Drugič, neželene podatke lahko ločijo od celotnega niza podatkov, saj jim bo to pomagalo pri dokončnih rezultatih in ugotovitvah.

Če torej podatkovni znanstveniki programirajo številke v vašem poklicnem načrtu, je tu nekaj lastnosti, ki jih boste morali razviti.

  1. Razumevanje osnovnih orodij

Zelo pomembno je razumevanje osnovnih orodij znanosti o podatkih. Posamezniki, ki želijo postati znanstvenik za podatke, morajo imeti nekaj razumevanja statističnega jezika za promocijo, na primer R ali Python, in jezik poizvedbe baze podatkov, kot je SQL.

  1. Poznavanje osnovne statistike

Vsi, ki želijo postati podatkovni znanstvenik Delo, morajo imeti celovito razumevanje statistike. Podatkovni znanstveniki Delo morajo med drugim imeti notranje razumevanje statističnih testov, porazdelitev, ocenjevalcev največje verjetnosti. Statistični podatki so sestavni del dela s podatki vseh vrst, poleg dela z vsemi vrstami podjetij, zlasti s podatki. Ta podjetja potrebujejo delo znanstvenika, ki jim lahko pomaga sprejemati odločitve in ocenjevati poskuse, s čimer je izjemno pomembno poznavanje osnovnih statistik.

  1. Pomembno je znanje strojnega učenja

Če želite delati za veliko podjetje z ogromno količino podatkov, je pomembno, da se seznanite z metodami strojnega učenja, kot so k najbližji sosedje, naključni gozdovi itd. Čeprav je res, da se tehnike strojnega učenja lahko izvajajo s pomočjo R ali python-a knjižnice, strojno učenje lahko podjetjem pomagajo odkriti novo plat upravljanja s podatki.

  1. Osnovno znanje o linearni algebri in multivarijabilnem računanju lahko gre daleč

Številni zaposleni si želijo, da bi njihov znanstvenik za delo Work lahko predstavil podatke, ki so se jih naučili s statističnimi rezultati ali strojnim učenjem. Zato vam lahko osnovno znanje o vprašanjih z večkratnim računanjem ali linearnimi algebri pomaga, da boste videti popolno za službo. Ko podatkovni znanstvenik Work lahko izvede lastna orodja za izvajanje, to pokaže, da so sposobni uspešno izpeljati rezultate iz ogromnih podatkov. Razumevanje teh konceptov je še posebej v pomoč podjetjem, ki imajo izdelke, ki jih opredeljujejo podatki, majhne izboljšave njihovih algoritmov pa imajo lahko veliko koristi za celotno rast podjetja.

  1. Naučite se, kako obiti s shranjevanjem podatkov

Kadar so podatki v velikih količinah, je naravno, da napake in napake zelo enostavno lezejo. Zato je pomembno vedeti, kako odpraviti morebitne nepopolnosti podatkov. Primeri nepopolnosti podatkov lahko vključujejo manjkajoče vrednosti ali neskladno oblikovanje niza in oblikovanje datumov. Izmenjava podatkov je izredno pomembna v majhnih podjetjih, kjer so najeti analitiki za razvrščanje številnih podatkov.

  1. Pomembno je vedeti, kako vizualizirati podatke in učinkovito komunicirati

Ena najpomembnejših veščin, ki podatkovnega znanstvenika Delo loči od ostalih, je močan občutek za vizualizacijo in komunikacijo podatkov. To še posebej velja za podjetja, ki rastejo, ko prvič sprejemajo odločitve, ki temeljijo na podatkih. Zato je pomembno, da lahko programi znanstvenikov podatkov vizualizirajo podatke, tako da lahko naredijo rešitve, ki temeljijo na podatkih, da podjetje popeljejo na naslednjo stopnjo rasti in razvoja. Ko gre za komunikacijo, morajo biti znanstveniki s podatki sposobni učinkovito sporočiti svoje ugotovitve in vpoglede zadevni vodstveni skupini, da jo bodo lahko pravilno uporabljali. Znanje o orodjih za vizualizacijo, kot sta plot in d3.js, lahko pomaga podatkovni znanstveniku Delo za vizualizacijo podatkov na veliko boljši način. Poleg tega lahko vpogled v načela vizualne kodiranja podatkov in sporočanje informacij lahko le pomaga znanstveniku, ki deluje na področju podatkov, da razširi svoje polje razumevanja.

  1. Pozitivno je imeti diplomo programskega inženirstva

Programski inženir ima veliko bolj napredno razumevanje znanosti o podatkih, še posebej pa išče delo znanstvenika, ki deluje v majhni organizaciji. Ker bodo odgovorni za ravnanje z ogromnimi količinami podatkov in razvojem podatkovnih izdelkov, bo bistvenega poznavanja programskega inženirstva bistvenega pomena.

  1. Vedno razmišljajte, kot je podatkovist

Podjetja po vsem svetu gledajo na znanstvenike, ki pomenijo, kdo lahko učinkovito reši nekatere pereče izzive, s katerimi se soočajo. Znanstvenik, ki se ukvarja s podatki, se mora zato zavedati priložnosti in izzivov vertikale, v kateri želijo delati. Razumevanje njihovih izzivov in ustvarjanje učinkovitih rešitev za njihovo reševanje je prvi korak, ki ga lahko vsak znanstvenik, ki deluje na področju podatkov, na poti v prihodnost strokovna rast in uspeh.

Vse rečeno in storjeno, podatkovna znanost je prihodnost vseh podjetij, bodisi velikih ali majhnih. To pomeni, da bodo podatki znanstveniki Delo še naprej imeli pomemben čas pri delovanju podjetij po vseh vertikalah. Čeprav je podatkovna znanost razmeroma novo in novonastalo področje, so priložnosti za rast skoraj neomejene. Zaradi zaposlitve kot podatkovnega znanstvenika Delo bi od posameznikov zahtevalo, da svoje spretnosti prilagodijo ciljem podjetij. To pomeni dobro in celovito razumevanje delovanja tega sektorja. Z razvojem zgornjih veščin podatkovnih strokovnjakov si strokovnjaki lahko učinkovito prizadevajo za to, da postanejo dober in uspešen podatkovist.

Priporočeni članki

Tukaj je nekaj člankov, ki vam bodo pomagali pridobiti podrobnejše informacije o delu Data Scientist, Data Scientist in tudi o pomenu podatkov znanstvenika, zato pojdite po spodnji povezavi.

  1. Vrste vizualizacije podatkov s Tableau
  2. Data Scientist vs Software Engineer
  3. Razlike med podatki in analitikom
  4. Data Scientist vs Data Mining
  5. Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
  6. 5 Najboljše usposabljanje za razvoj mobilnih aplikacij

Kategorija:

Veliki podatki