Co je to datový vědec?
Osoba, která strukturuje data, aby si s nimi mohla hrát a analyzovat je ve všech formách, se nazývá Data Scientist. Jinými slovy, mohli bychom říci, že Data Scientist žije uvnitř dat. Rádi sbírají data, informují se o nich, obnovují je v různých formách, vyvozují závěry z předchozích dat a předpovídají budoucnost pomocí současných dat. Měli by mít trpělivost pro práci s daty. S růstem využívání technologií a sociálních médií se hromadí data každý den a jejich analýza je důležitá pro předpovídání budoucích trendů.
Předpoklady stát se datovým vědcem
Níže jsou uvedeny významné kroky, jak se stát vědcem údajů:
- Měly by být dobré s databázemi. Vytváření a dotazování databází je pro ně důležité, aby porozuměli způsobu práce v programovacím a analytickém prostředí a SQL je také důležitým jazykem.
- Měli by plynule komunikovat ve všech programovacích jazycích, nejlépe v Pythonu a R. Python má mnoho knihoven, které pomáhají při snadném výpočtu statistických dat a polí.
- Mnoho mohlo nenávidět matematiku, zejména statistiky a lineární algebru během školních dnů. Pomáhají však způsobem, který si nikdo nemohl představit.
- Algoritmy strojového učení pomáhají vytvářet modely, které předpovídají budoucnost dat, jak fungují. Strojové učení také vytváří modely z minulých dat, což pomáhá při jasném porozumění datům.
- Obchodní analytika je důležité vědět, protože je velmi důležité znát data a obchod s nimi spojený.
- Ve svém přístupu k problému by měli být kreativní, protože existuje mnoho způsobů, jak interpretovat data. Tento přístup pomáhá při hledání různých metod řešení dat a vyhnutí se nežádoucím typům.
- Pochopení velkých dat a způsobu, jakým jsou na trhu vnímány, by mělo být oblastí zájmu.
- Spolupráce s jejich komunitou nebo členy komunity jim pomůže poznat problémy z různých perspektiv.
Jak se stát datovým vědcem?
- Vědci dat musí být držitelem titulu v oboru strojírenství nebo statistiky nebo v jakémkoli relevantním oboru a měli by mít dobré znalosti v programování a SQL.
- Znalost pravděpodobnosti a statistiky pro ostatní absolventy je dobrá v porozumění způsobu práce s daty.
- Dobré komunikační dovednosti pomáhají komunikovat s týmem as klientem. Pomáhá to poznat prioritu a návrhy ostatních.
- Vědci společnosti Good Data musí být zvědaví na data a měli by mít zájem prozkoumat, jak lze data podle potřeby změnit.
- Měli by být dobrým vypravěčem. Data mohou vytvářet příběhy minulosti, současnosti nebo budoucnosti.
- Pokud dotyčná osoba netuší o Data Science, je dobré udělat nějaké certifikace týkající se vědy o datech a strojového učení.
- Realizace projektů týkajících se vědy o datech nebo strojového učení pomáhá pochopit výzvy, kterým musí vědci čelit.
- Připojte se ke komunitě související s Data Science, která pomáhá při sdílení podrobností týkajících se dat a různých výzev v této oblasti.
Povinnosti vědce údajů
Datový vědec je někdo, kdo má lepší statistiky. Pojďme se podívat na několik povinností:
- Údaje by měly být shromažďovány z různých zdrojů a tyto zdroje musí být důvěryhodné. Proces sběru dat lze automatizovat, aby byl tento proces snadný.
- Čištění dat je důležitým procesem v jakékoli práci s analýzou dat, protože zabírá většinu času vědcům s údaji. Chybějící data by měla být řádně vyplněna a pole, kterým se lze vyhnout, by měla být zanedbána.
- Analýza dat by měla být provedena správně, aby bylo možné znát různé trendy a vzorce v datech.
- Modely by měly být vytvořeny pomocí strojového učení, aby byla data velmi dobře známa a správně analyzována.
- Soubory údajů o školení a zkouškách by měly být identifikovány správně a odděleny, aby bylo možné znát dopad údajů.
- Různé modely by měly být kombinovány a dobře studovány, aby bylo možné znát strukturu dat.
- Data by měla být organizována správně a srozumitelná všem v týmu, aby pomohla při přijímání velkých obchodních rozhodnutí.
- Měli by být dobrým posluchačem týmu a pozorovatelů různých zjištění týkajících se dat.
- Vědci by měli data interpretovat dobře, protože nesprávné interpretace mohou vést ke katastrofálním výsledkům ve společnosti.
- Shromážděná data, ať už strukturovaná nebo nestrukturovaná, by měli vědci s daty převést do smysluplného formátu, aby data mohla pochopit i zaměstnanec, který pracuje v jiném oddělení.
- Být dobrým matematikem pomáhá vědcům v oblasti dat snadno segregovat data a najít trendy z dat a identifikovat korelace.
- Měli by být pro své dobro aktualizováni všemi nejnovějšími trendy souvisejícími s údaji v oboru.
- Znalosti domény, ve kterých pracuje, jsou důležité, protože znalosti pomáhají dobře porozumět datům. To má zabránit nežádoucím datům a brát v úvahu pouze potřebná data.
- Vědci údajů by měli být schopni spolupracovat s jinými odděleními při shromažďování údajů ze svých oborů a dobře znát svou práci.
- Statistiky, které poskytli vědci po analýze dat, by měly být relevantní pro danou oblast a změna by se měla projevit v zisku společnosti.
- Analýza minulých dat pomáhá pochopit chování údajů a predikce budoucnosti pomáhá plánovat odpovídajícím způsobem budoucnost a měla by být schopna provádět obě tyto činnosti.
Plat / odměna
Úloha Data Scientist je jednou z nejlépe placených pracovních míst století. Průměrná mzda je 100 000 USD. Počáteční plat pro ty, kteří udělali pokročilý titul ve vědě o údajích, je $ 5000 - 90000 $. Zkušenost, vzdělání a průmysl určují plat osoby v oblasti datové vědy. Čím vyšší je zkušenost a vzdělání, tím vyšší je plat. Průměrná mzda v Indii je 10 000 000 rupií. Záleží na umístění. Job for Data Science se nekončí dříve. Práce v oblasti datové vědy je jedním z nejsmyslnějších pracovních míst století. Vědec údajů musí být znalý v různých oborech, aby mohl v této oblasti vyniknout.
Doporučený článek
Toto je průvodce Co je to datový vědec ?. Zde diskutujeme o tom, jak se stát datovým vědcem, spolu s předpoklady a povinnostmi datového vědce. Další informace naleznete také v dalších souvisejících článcích -
- Data Scientist vs Data Mining | Porovnání top 7
- Co dělají vědci v oblasti dat? | Význam | Dovednosti a odpovědnosti
- Přehled dovedností požadovaných pro vědce v oblasti dat
- Počítačový vědec vs Datový vědec - hlavní rozdíly