Какво е Data Scientist?
Лицето, което структурира данните, за да играе с него и ги анализира във всички форми, се нарича Data Scientist. С други думи, бихме могли да кажем, че Data Scientist живее в рамките на данните. Те обичат да събират данните, да питат за данни, да пресъздават данни под различни форми, да правят изводи от предишните данни и да прогнозират бъдещето, като използват настоящите данни. Те трябва да имат търпение да работят с данни. С нарастването на използването на технологиите и социалните медии, данните се натрупват всеки ден и анализът на данните е важен за прогнозиране на бъдещите тенденции.
Предварителни изисквания, за да станете Data Scientist
Следните са важните стъпки да станете учен с данни:
- Те трябва да са добри с бази данни. Създаването и заявката за бази данни са важни за тях, за да разберат начина, по който работят в средата за програмиране и анализи, а SQL също е важен език.
- Те трябва да владеят свободно на всички езици за програмиране, за предпочитане Python и R. Python има много библиотеки, които помагат за лесното изчисляване на статистическите данни и масиви.
- Мнозина може би са мразели математиката, особено статистиката и линейна алгебра през учебните дни. Но те помагат по начин, който никой не би могъл да си представи.
- Алгоритмите за машинно обучение помагат да се създадат модели, които предсказват бъдещето на данните и как те работят. Машинното обучение също създава модели от минали данни, което помага за ясното разбиране на данните.
- Бизнес анализите е важно да знаете, тъй като е много важно да познавате данните и бизнеса, свързан с тях.
- Те трябва да бъдат креативни в неговия подход към проблема, тъй като има много начини за интерпретация на данни. Този подход помага да се намерят различни методи за решаване на данните и да се избегнат нежелани типове.
- Разбирането на големите данни и начина, по който те се възприемат на пазара, трябва да бъде област от интерес.
- Ангажирането със своята общност или членове на общността ще им помогне да познаят проблемите от различни гледни точки.
Как да станете учен с данни?
- Учените за данни трябва да имат степен на инженерна дейност или статистика или друга подходяща област и трябва да са добри в програмирането и SQL уменията.
- Познаването на вероятността и статистиката за други завършили е добре в разбирането на начина на работа на данните.
- Добрите комуникационни умения помагат за комуникация с екипа и с клиента. Това помага да се знае приоритетът и предложенията на другите.
- Добрите учени трябва да се интересуват от данните и трябва да имат интерес да проучат начините, по които данните могат да бъдат променяни според нуждите.
- Те трябва да бъдат добър разказвач. Данните могат да създават истории или от минало, или настояще или бъдеще.
- Ако човекът няма представа за Data Science, е добре да направи някои сертификати, свързани с науката за данни и машинното обучение.
- Правенето на проекти, свързани с науката за данни или машинното обучение, помага да се разберат предизвикателствата, пред които са изправени учените по данни.
- Присъединете се към общност, свързана с Data Science, която помага при споделянето на подробности, свързани с данни и различни предизвикателства в тази област.
Отговорности на учен с данни
Учен с данни е някой, който е по-добър в статистиката. Нека разгледаме няколко отговорности:
- Данните трябва да се събират от различни източници и тези източници трябва да бъдат надеждни. Процесът на събиране на данни може да бъде автоматизиран, за да улесни процеса.
- Почистването на данни е важен процес във всяка работа по анализ на данни, тъй като отнема по-голямата част от времето на учените с данни. Липсващите данни трябва да бъдат надлежно попълнени и полета, които могат да се избегнат, да бъдат пренебрегвани.
- Анализът на данните трябва да се прави правилно, за да се знаят различни тенденции и модели в данните.
- Моделите трябва да се изграждат с помощта на машинно обучение, за да се познават данните много добре и да се анализират правилно.
- Наборите от данни за обучение и тестове трябва да бъдат идентифицирани правилно и разделени, за да се знае въздействието на данните.
- Различните модели трябва да се комбинират и изучават добре, за да се знае моделът на данните.
- Данните трябва да се организират правилно и да се разбират от всички в екипа, така че да помагат при вземането на страхотни бизнес решения.
- Те трябва да бъдат добър слушател на екипа и наблюдатели на различни констатации, свързани с данните.
- Данните трябва да се тълкуват добре от учените по данни, тъй като грешните интерпретации могат да доведат до катастрофални резултати в компанията.
- Събраните данни, структурирани или неструктурирани, трябва да бъдат превърнати в смислен формат от учените по данни, така че дори служител, който работи в различен отдел, да разбере данните.
- Като добър математик помага на учените по данни лесно да разделят данните и да намират тенденции от данните и да идентифицират корелациите.
- Те трябва да бъдат актуализирани с всички най-нови тенденции, свързани с данните в бранша за негово добро.
- Знанията за домейни, в които той работи, са важни, тъй като знанията помагат за доброто разбиране на данните. Това е, за да се избегнат нежелани данни и да се вземат предвид само необходимите данни.
- Учените за данни трябва да могат да си сътрудничат с други отдели, за да събират данни от своите области и да познават добре работата си.
- Данните, предоставени от учени по данни след анализ на данни, трябва да са от значение за областта и промяната трябва да се отразява в печалбата на компанията.
- Анализът на минали данни помага да се разбере поведението на данните и прогнозирането на бъдещето помага да се планира съответно бъдещето и трябва да бъде квалифициран в това и двете.
Заплата / възнаграждение
Работата на Data Scientist е една от най-високо платените работни места на века. Средната заплата е 100 000 долара. Началната заплата за тези, които са завършили висше образование в областта на науката за данни е $ 5000 - $ 90000. Опитът, образованието и индустрията определят заплатата на лицето в областта на научните данни. Колкото по-висок е опитът и образованието, толкова по-висока е заплатата. Средната заплата в Индия е 10, 00, 000 рупии. Зависи от местоположението. Работата за наука за данни няма да приключи по-скоро. Работата в областта на научните данни е една от най-сексапилните работни места на века. Ученият за данни трябва да има познания в различни области, за да може да постигне отлични резултати в тази област.
Препоръчителен член
Това е ръководство за това какво е Data Scientist ?. Тук обсъждаме как да станете Data Scientist заедно с предпоставките и отговорностите на информатолог. Можете също да прегледате и другите ни свързани статии, за да научите повече -
- Data Scientist vs Data Mining | Топ 7 сравнение
- Какво правят учените от данни? | Значение | Умения и отговорности
- Преглед на необходимите умения за Data Scientist
- Computer Scientist срещу Data Scientist - Топ разлики