Vše o práci Data Scientist

Dnes jsou data jedním z nejdůležitějších aspektů značek a společností na světové scéně. Data jsou klíčem k růstu značek napříč odvětvími a kategoriemi, protože jim pomáhají překonat náskok navzdory intenzivní konkurenci. Jinými slovy, data pomáhají budovat společnosti a značky, čímž je posouvají do další fáze růstu. To je důvod, proč zasedací místnosti v posledních letech bzučí slovy jako Big Data a analytika dat.

Rostoucí význam práce vědců s údaji

Rostoucí význam údajů zase zvýšil význam lidí, kteří s těmito údaji nakládají. Proto je pozice datového vědce externě důležitá a vysoce ceněná téměř na všech místech. Protože práce datového vědce je relativně nová, tato role zahrnuje jak analýzu obchodních údajů, tak technologii. Proto většina lidí, kteří zastávají tuto pozici, má zkušenosti v obou oborech, což z nich dělá hybrid, který zná to nejlepší z obou světů.

Důležitost údajů a potřeba získat z nich důležité informace, vedly k tomu, že některé organizace investovaly nejen do jedné práce vědce s údaji, ale do týmu, který za ni sdílí odpovědnost. Hlavním důvodem, proč společnosti investují do týmu na rozdíl od jednotlivce, je to, že se soubor dovedností ve smyslu údajů vědec může lišit a nemusí se vyskytovat u jediné osoby.

Proto bylo nepochybně prokázáno, že programy vědců v oblasti dat jsou jedním z klíčových pozic, které společnosti chtějí obsadit, a to nejen v současné době, ale i v budoucnosti. Podle článku Thomase Davenporta a DJ Patila v Harvard Business Review je práce vědců s údaji jedním z nejsexičtějších pracovních míst 21. století. Jaká jsou hlavní kritéria pro to, abyste se stali vědcem v oblasti dat? I když mnozí mohou mít pocit, že složité znalosti o různých oblastech, jako je vývoj softwaru, munging dat, statistika, strojové učení a vizualizace dat, je důležité, do procesu je mnohem více zapojeno.

Jaké jsou pracovní povinnosti pro práci s datovými vědci?

Mezi hlavní pracovní povinnosti významného vědce patří:

  1. Spravujte výzkum pro konkrétní odvětví a poté položte rámcové otázky, které s ním souvisejí
  2. Vyvodit důležité poznatky z velkého množství dat. Data mohou být z externích nebo interních zdrojů
  3. Připravit data takovým způsobem, aby je bylo možné použít při předepisujícím a prediktivním modelování na jedné straně a instalovat kvalifikované analytické programy a další metodiky pro analýzu dat
  4. Vyčistěte a prolistujte data, čímž odstraníte irelevantní a nedůležité informace
  5. Prohlédněte si data z několika úhlů, abyste zjistili skryté slabosti, trendy a příležitosti pro společnosti v budoucnosti
  6. Vymyslete řešení založená na údajích pro některé z nejnáročnějších problémů značek
  7. Navrhněte moderní algoritmy, které budou řešit problémy a zjednodušit pracovní problémy.
  8. Prostřednictvím vizualizace dat a dat musí tito vědci propojit zbytek týmu, zejména oddělení IT a management, s implementací trendů analýzy dat.
  9. Schvalovat praktické změny stávajících strategií a postupů v rámci společnosti

Přestože společnosti vždy potřebují význam datového vědce, mají různé pracovní povinnosti v závislosti na typu společnosti. Zatímco některé společnosti považují svého datového vědce hlavně za analytika dat; někdy jsou jejich povinnosti spojeny s povinnostmi techniků dat, jiní věří v najímání špičkových analytických analytiků, kteří mají zkušenosti s technikami analýzy dat. Jak vědci s údaji získávají více zkušeností a posouvají se po profesionálním žebříčku, jejich pracovní povinnosti se obvykle mění. Vezměme si například, datový vědec v organizaci na střední úrovni by mohl strávit svůj čas čistěním dat a mungingem, zatímco vědci ve velké a pokročilé organizaci by mohli trávit čas vytvářením struktury pro velké datové projekty společnosti a pomáhat jim vytvářet nové produkty a služby, které splňují požadavky cílové skupiny.

Mnoho tváří datového vědce pracuje

Analytici práce s datovými vědci zpracovávají velké množství dat a někdy jsou programy datových vědců synonymem pro tuto práci. Vědec údajů bude muset fungovat jako analytik tím, že vytáhne data z databází MySQL, stane se expertem na kontingenční tabulky Excel a vytvoří základní vizualizace dat ve formě čar a sloupcových grafů. Někdy by analytik dat musel také zavolat na analytický report Google společnosti. Společnost, která zaměstnává analytika dat, nemusí být velká značka, ale jsou ideálním výchozím bodem pro ty, kteří se chtějí dozvědět více o vědě o datech. Jakmile analytici dat zvládnou zodpovědnost za správu dat pravidelně, mohou se přesunout k větší a lepší organizaci. Analytik dat je proto prvním krokem pro každého, kdo se chce nakonec stát datovým vědcem Work!

Zdroj obrázku: pixabay.com

Jak již bylo zmíněno, společnosti jsou dnes zaplaveny velkým množstvím údajů, které je třeba pravidelně informovat. To je důvod, proč je datová infrastruktura potřebná pro smysluplnost dat, a tam mohou analytici pomoci společnostem. Seznamy úkolů jak pro vědce, tak pro datového inženýra jsou většinou stejné. Protože datový inženýr je obecně vyžadován téměř ve všech typech organizací, je hledání práce v tomto oddělení relativně jednoduché. To je důvod, proč by vědec v oblasti dat mohl pracovat se softwarovým inženýrstvím v takové společnosti, že potřebuje odborníky, kteří mohou na jedné straně poskytnout informace o svých datech a na druhé straně poskytnout užitečné údaje, jako jsou příspěvky do výrobního kódu. Jako stáže příležitosti v různých společnostech jako junior data scientist jsou ideální pro lidi, kteří se chtějí dozvědět více o oboru komplexním a strategickým způsobem.

U člověka, který má formální matematiku, statistiku nebo fyziku, je učení v této oblasti téměř neomezené. Tito jednotlivci se mohou zaměřit na výrobu lepších produktů založených na údajích, které mohou strategicky reagovat na potřeby a požadavky zákazníků. Společnosti, které se zaměřují na potřeby spotřebitelů, mají mnoho údajů a vždy potřebují jednotlivce, kteří jim mohou pomoci cílit na své publikum prostřednictvím smysluplných a účinných marketingových kampaní.

Mnoho organizací dnes najímá více lidí pro jejich datovou pozici. V této společnosti budou programy datového vědce součástí velkého týmu, který se v zásadě zaměřuje na generování důležitých trendů z dat, i když nemusí být datovou společností. V takovém případě bude datový vědec potřebovat dovednosti, aby provedl analýzu, dotkl se výrobního kódu a vizualizoval data mimo jiné. Je tedy možné, že takové společnosti hledají obsazení pozice obecných analytiků dat nebo chtějí někoho, kdo má specifické dovednosti, jako je strojové učení nebo vizualizace dat.

To vše jasně ukázalo a je zřejmé, že programy vědců v oblasti dat jsou velmi široký pojem a porozumění popisu práce bude prvním krokem při vývoji požadovaných sad dovedností. Nejprve je důležité pochopit, že programy vědců v oblasti dat musí mít specifické odborné znalosti v jedné oblasti a musí vědět, jak řešit problémy této oblasti. Za druhé, musí být schopni rozlišit nechtěná data od celé sady dat, protože to jim pomůže dosáhnout přesvědčivých výsledků a zjištění.

Pokud tedy vědci v oblasti dat programují údaje ve vašem profesním plánu, zde jsou některé vlastnosti, které budete muset vyvinout.

  1. Pochopení základních nástrojů

Základní znalost základních nástrojů datové vědy je nesmírně důležitá. Jednotlivci, kteří se chtějí stát vědci s údaji, musí mít určitou znalost jazyka podporujícího statistiku, jako je R nebo Python, a jazyka pro dotazování databáze, jako je SQL.

  1. Znalost základních statistik

Každý, kdo se chce stát datovým vědcem, musí mít integrální porozumění statistikám. Vědci údajů Práce musí mít vnitřní pochopení, mimo jiné, o statistických testech, distribucích a odhadech maximální pravděpodobnosti. Statistiky jsou nedílnou součástí práce s daty všech typů, kromě práce se všemi typy společností, zejména s daty. Tyto společnosti potřebují datového vědce Work, který jim může pomoci při rozhodování a vyhodnocovat experimenty, a proto mají znalosti základních statistik nesmírně důležité.

  1. Znalost strojového učení je důležitá

Pokud chcete pracovat pro velkou společnost s velkým množstvím dat, je důležité se dozvědět o metodách strojového učení, jako jsou k-nejbližší sousedé, náhodné lesy atd. I když je pravda, že techniky strojového učení lze implementovat pomocí R nebo pythonu knihovny, strojové učení může společnostem pomoci objevit novou stránku správy dat.

  1. Základní znalost lineární algebry a multivariabilního počtu může jít dlouhou cestou

Mnoho zaměstnanců chce, aby jejich datový vědec Work byl schopen navrhnout data, která se naučili prostřednictvím statistických výsledků nebo strojového učení. To je důvod, proč vám základní znalost otázek s více proměnnými nebo lineární algebra pomůže vypadat perfektně pro danou práci. Když datový vědec může implementovat své vlastní implementační nástroje, ukazuje se, že jsou schopni odvodit výsledky z obrovských dat úspěšným způsobem. Celkově je pochopení těchto konceptů zvláště užitečné ve společnostech, které mají produkty definované daty a malá vylepšení jejich algoritmů mohou mít obrovský přínos pro celkový růst společnosti.

  1. Naučte se, jak obejít mungování dat

Když jsou data ve velkém množství, je přirozené, že chyby a chyby mají tendenci se plazit velmi snadno. Proto je důležité vědět, jak řešit případné nedostatky v datech. Příklady datových nedokonalostí mohou zahrnovat chybějící hodnoty nebo nekonzistentní formátování řetězce a formátování data. Mungování dat je nesmírně důležité v malých společnostech, kde jsou analytici dat najati, aby třídili velké množství dat.

  1. Je důležité vědět, jak vizualizovat data a efektivně komunikovat

Jednou z nejdůležitějších dovedností, kterou se datový vědec staví, práce Kromě ostatních je silný pocit vizualizace a komunikace dat. To platí zejména pro společnosti, které rostou, když se poprvé rozhodují na základě údajů. Proto je důležité, aby si vědci v oblasti dat mohli data vizualizovat, aby mohli vytvářet datově řízená řešení, která by společnost přivedla na další úroveň růstu a vývoje. Pokud jde o komunikaci, musí být vědci v oblasti dat schopni efektivně sdělit svá zjištění a postřehy dotčenému manažerskému týmu, aby bylo možné je řádně využít. Znalost vizualizačních nástrojů, jako je plot a d3.js, může pomoci datovému vědci pracovat na vizualizaci dat mnohem lepším způsobem. Kromě toho, získání vhledu do principů vizuálního kódování dat a předávání informací, může pomoci datovému vědci práci jen rozšířit své pole porozumění.

  1. Mít titul softwarového inženýrství je plusový bod

Softwarový inženýr má mnohem pokročilejší znalosti v oblasti datové vědy, zejména při hledání práce datových vědců v malé organizaci. Vzhledem k tomu, že budou odpovědné za nakládání s obrovským množstvím dat a za vývoj datových produktů, bude nezbytné mít silné softwarové zázemí.

  1. Vždy přemýšlejte o práci vědce s údaji

Společnosti na celém světě se dívají na vědce v oblasti dat, což znamená, kdo dokáže účinně řešit některé z naléhavých problémů, kterým čelí. Vědec údajů si proto musí být vědom příležitostí a výzev svislé oblasti, ve které chce pracovat. Porozumění jejich výzvám a vytváření účinných řešení k jejich řešení je prvním krokem, kterým může jakákoli práce s datovými vědci na cestě do budoucnosti profesionální růst a úspěch.

Vše je řečeno a hotovo, věda o údajích je budoucností všech společností, ať už velkých nebo malých. To znamená, že vědci s údaji Work budou i nadále mít časově důležité místo pro fungování společností napříč všemi vertikálními obory. Ačkoli věda o údajích je relativně novým a rodícím se polem, příležitosti k růstu jsou téměř neomezené. Proto získání zaměstnání jako vědeckého pracovníka v datové práci by vyžadovalo, aby jednotlivci přizpůsobili své sady dovedností cílům společností. A to znamená dobré a komplexní pochopení toho, jak tento sektor funguje. Rozvojem výše uvedených dovedností v oblasti datových vědců mohou odborníci efektivně pracovat na tom, aby se stali dobrými a úspěšnými vědci v oblasti dat.

Doporučené články

Zde jsou některé články, které vám pomohou získat více podrobností o práci Data Scientist Work, Data Scientist Programs a také o významu data scientist, takže stačí projít odkaz uvedený níže.

  1. Typy vizualizace dat pomocí Tableau
  2. Data Scientist vs Software Engineer
  3. Rozdíly mezi analytiky dat a rozdíly mezi datovými vědci
  4. Data Scientist vs Data Mining
  5. Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
  6. 5 nejlepších školení pro vývoj mobilních aplikací

Kategorie:

Velká data