Всичко за работата на Data Scientist

Днес данните са един от най-важните аспекти на марките и компаниите на световната сцена. Данните са ключов фактор за растеж за марки в сектори и категории, тъй като им помага да изпреварват напред, въпреки силната конкуренция. С други думи, данните помагат за изграждането на компании и марки, като по този начин ги извеждат на следващия етап на растеж. Ето защо през последните няколко години бордните зали бръмчат с думи като Big Data и анализи на данни.

Нарастващото значение на работата на учените с данни

Развиващото се значение на данните от своя страна повиши значението на хората, които обработват тези данни. И затова позицията на работа на учен с данни е външно важна и високо ценена на почти всички места. Тъй като работата на специалиста по данни е сравнително нова, тази роля включва както анализ на бизнес данни, така и технологии. Затова повечето хора, които заемат тази позиция, имат опит и в двете области, което ги прави хибрид, който знае най-доброто от двата свята.

Важността на данните и необходимостта да се получат важни познания от тях доведоха до това, че някои организации инвестират в не само една работа на учен с данни, но в екип, който споделя отговорността за същите. Основната причина, поради която компаниите инвестират в екип, за разлика от даден човек, е, че наборът от умения за знания на учените за данни може да варира и те може да не присъстват в един човек.

Следователно е установено без съмнение, че програмите за научни изследвания на данни са една от ключовите позиции, които компаниите искат да запълнят, не само в сегашно време, но и в бъдеще. Всъщност според статия на Thomas Davenport и DJ Patil в Harvard Business Review, работата на учен с данни е една от най-сексапилните работни места на 21 век. Но какви са основните критерии за това да станете учен с данни? Макар че мнозина могат да смятат, че сложни знания за различни области като разработване на софтуер, обработка на данни, статистика, машинно обучение и визуализация на данни са важни, в процеса има много повече участие.

Какви са отговорностите за работа за работа на Data Scientist?

Някои от основните отговорности за работа на информатолог, включват:

  1. Управлявайте изследвания за всяка конкретна индустрия и след това рамкови въпроси, свързани със същото
  2. Потърсете важни прозрения от огромни количества данни. Данните могат да бъдат от външни или вътрешни източници
  3. Подгответе данни по такъв начин, че да могат да бъдат използвани в предписателно и прогнозно моделиране от една страна и да инсталирате квалифицирани програми за анализи и други методологии за анализ на данни
  4. Почиствайте и подрязвайте данните, като по този начин премахвате нерелевантна и маловажна информация
  5. Разгледайте данните от множество ъгли, за да разберете скрита слабост, тенденции и възможности за компаниите в бъдеще
  6. Разработете задвижвани от данни решения за някои от най-предизвикателните проблеми на марките
  7. Създайте съвременни алгоритми, които ще се справят с предизвикателствата и ще опростят работните проблеми.
  8. Чрез визуализацията и данните тези учени трябва да свържат останалата част от екипа, особено IT отдела и ръководството относно прилагането на тенденциите в анализа на данните
  9. Утвърждаване на практически промени в настоящите стратегии и процедури в компанията

Въпреки че компаниите неизменно имат нужда от информатист, което означава, те имат различни отговорности за работа в зависимост от типа на компанията. Докато някои компании смятат своя учен за данни главно за анализатор на данни; понякога техните задължения са съчетани с тези на инженерите на данни, други вярват в наемането на най-добрите експерти в областта на аналитиката, които са квалифицирани в техники за анализ на данни. Тъй като учените с данни натрупват повече опит и се придвижват нагоре по професионалната стълбица, работните им задължения обикновено се променят. Вземете за пример, ученият за данни в организация от средно ниво може да прекара времето си за почистване и обмен на данни, докато учените за данни в голяма и напреднала организация могат да прекарат времето си в създаването на структура за големите проекти за данни на компанията и да им помогнат да създават нови продукти и услуги, които отговарят на нуждите на целевата аудитория.

Работата на много лица на учен с данни

Работните анализатори на данни учени обработват много данни и понякога да бъдат програми за учен данни са синоним и на тази работа. Изследователят на данни ще трябва да функционира като анализатор чрез издърпване на данни от MySQL бази данни, превръщайки се в експерт по въртящите се таблици на Excel и произвеждайки основни визуализации на данни под формата на линейни и лентови диаграми. Понякога анализаторът на данни би трябвало да се обади и в доклада на Google analytics на компанията. Компания, която използва анализатор на данни, може да не е голяма марка, но те са перфектна отправна точка за тези, които искат да научат повече за науката за данни. След като анализаторите на данни могат да се справят редовно с отговорностите за управление на данни, те могат да преминат към по-голяма и по-добра организация. Следователно анализаторът на данни е първата стъпка за всеки, който иска в крайна сметка да стане специалист по данни!

Източник на изображение: pixabay.com

Както споменахме по-рано, компаниите днес са наводнени с много данни, които трябва да имат смисъл на редовни интервали. Ето защо информационната инфраструктура е необходима, за да има смисъл от данните и тук анализаторите на данни могат да помогнат на компаниите. През повечето време списъците за работа както за учените по данни, така и за инженерите на данни са почти еднакви. Тъй като обикновено инженерът на данни се изисква в почти всички видове организации, намирането на работа в този отдел е сравнително просто. Ето защо информатологът Работа със софтуерно инженерство може да се отличи в такава компания, тъй като те се нуждаят от професионалисти, които могат да дадат представа за техните данни от една страна и да помогнат при предоставянето на много данни като принос към производствения код, от друга страна. Тъй като възможностите за стаж в различни компании като младши учен по данни са идеални за хора, които искат да научат повече за тази област по всеобхватен и стратегически начин.

За човек, който има официално образование по математика, статистика или физика, обучението в тази област е почти неограничено. Тези лица могат да се съсредоточат върху производството на по-добри продукти, управлявани от данни, които могат да отговорят на нуждите и изискванията на потребителите по стратегически начин. Фирмите, които се фокусират върху нуждите на потребителите, разполагат с много данни и те винаги се нуждаят от хора, които могат да им помогнат да се насочат към своята аудитория чрез смислени и ефективни маркетингови кампании.

Днес много организации наемат множество хора за тяхното положение на данни. В тази компания програмите за изследване на данни ще бъдат част от големия екип, който в основата си е фокусиран върху генерирането на важни тенденции от данни, въпреки че не е необходимо да бъдат компания за данни. В такъв сценарий на ученията на данни ще са необходими умения за извършване на анализ, докосване на производствения код и визуализиране на данни, наред с други неща. Така че е възможно такива компании да търсят да запълнят позицията на общи анализатори на данни или искат някой със специфични умения като машинно обучение или визуализация на данни.

Всичко това направи доста ясно и очевидно, че програмите за учен с данни са много широк термин и разбирането на длъжностната характеристика ще бъде първата стъпка в разработването на необходимите набори от умения. На първо място е важно да се разбере, че програмите на учените за данни трябва да имат специфичен опит в една област и трябва да знаят как да се справят с проблемите в тази област. Второ, те трябва да могат да различават нежеланите данни от целия набор от данни, тъй като това ще им помогне да постигнат категорични резултати и констатации.

Ето защо, ако учените по данни програмират фигури във вашия професионален план, ето някои качества, които ще трябва да развиете.

  1. Разбиране на основни инструменти

Изключително важно е разбирането на основните инструменти на науката за данни. Хората, които искат да станат учен с данни, трябва да имат някакво разбиране на езика за насърчаване на статистически данни, като R или Python, и език за търсене на база данни като SQL.

  1. Познаване на основни статистически данни

Всеки, който иска да стане научен работник, трябва да има цялостно разбиране на статистиката. Данните, работещи с данни, трябва да имат вътрешно разбиране за статистическите тестове, разпределенията, оценките за максимална вероятност наред с други неща. Статистиката е неразделна за работа с данни от всякакъв тип, в допълнение към работата с всички видове компании, особено такива, които се управляват от данни. Тези компании се нуждаят от работа на научен работник, който може да им помогне да вземат решения и да оценят експериментите, като по този начин имат изключително важно познаване на основните статистически данни.

  1. Знанията за машинно обучение са важни

Ако искате да работите за голяма компания с огромно количество данни, важно е да научите за методи на машинно обучение като k-най-близките съседи, произволни гори и др. Въпреки че е вярно, че техниките за машинно обучение могат да бъдат приложени с R или python библиотеките, машинното обучение могат да помогнат на компаниите да открият нов аспект на управлението на данни.

  1. Основните познания за линейна алгебра и мултивариантно смятане могат да изминат дълъг път

Много служители искат техният специалист по данни да работи да може да представи данни, които са научили чрез статистически резултати или машинно обучение. Ето защо основните познания по въпросите на многомерното смятане или линейна алгебра могат да ви помогнат да изглеждате идеално за работата. Когато Data Scientist Work може да внедри свои собствени инструменти за внедряване, това показва, че те могат да извлекат резултати от огромни данни по успешен начин. Като цяло разбирането на тези понятия е от особена помощ при компаниите, които имат продукти, които са определени от данни и малки подобрения в техните алгоритми могат да имат огромни ползи за цялостния растеж на компанията.

  1. Научете как да заобикаляте извличането на данни

Когато данните са в големи количества, естествено е, че грешките и грешките са склонни да се промъкват много лесно. Ето защо е важно да знаете как да се справите с всякакви несъвършенства в данните. Примерите за несъвършенства на данни могат да включват липсващи стойности или непоследователно форматиране на низове и форматиране на дата. Размерът на данни е изключително важен в малките компании, където аналитиците на данни са наети да сортират много данни.

  1. Важно е да знаете как да визуализирате данните и да комуникирате ефективно

Едно от най-важните умения, което отделя работа на учения за данни освен останалите е чрез силно усещане за визуализация и комуникация на данните. Това важи особено за компаниите, които се разрастват, тъй като те вземат решения, управлявани от данни за първи път. Ето защо е важно програмите на учените за данни да могат да визуализират данни, така че да могат да вземат решения, управлявани от данни, за да изведат компанията на следващото ниво на растеж и развитие. Що се отнася до комуникацията, учените по данни трябва да могат да съобщават ефективно своите констатации и разбирания на съответния мениджърски екип, за да могат да бъдат използвани правилно. Познанията за инструменти за визуализация като plot и d3.js могат да помогнат на ученията за данни Да работи за визуализирането на данни по много по-добър начин. В допълнение, придобиването на представа за принципите, които стоят зад визуално кодиране на данни и предаване на информация, може само да помогне на ученият по данни да работи, за да разшири полето си на разбиране.

  1. Притежаването на степен на софтуерно инженерство е плюс

Софтуерният инженер има много по-разширено разбиране на науката за данни, особено докато търси работа на учен с данни в малка организация. Тъй като те ще бъдат отговорни за боравенето с огромни количества данни, както и за разработването на продукти за данни, наличието на силен софтуер за инженерна подготовка ще бъде от съществено значение.

  1. Винаги мислете като специалист по данни

Компаниите по целия свят разглеждат учени с данни, което означава кой може да реши някои от належащите предизвикателства, пред които е изправен по ефективен начин. Следователно ученият с данни трябва да е наясно с възможностите и предизвикателствата на вертикалата, в която искат да работят. Разбирането на техните предизвикателства и създаването на ефективни решения за справянето с тях е първата стъпка, която може да предприеме всеки труд на учен с данни по пътя на бъдещето професионален растеж и успех.

Всичко казано и направено, науката за данни е бъдещето на всички компании независимо дали са големи или малки. Това означава, че данните, работещи с данни, ще продължат да заемат място във времето във функционирането на компаниите от всички вертикали. Въпреки че науката за данни е сравнително ново и зараждащо се поле, възможностите за растеж са почти неограничени. Следователно получаването на работа като специалист по данни трябва да изисква от хората да съответстват на своите умения с целите на компаниите. А това означава добро и всеобхватно разбиране за функционирането на сектора. Развивайки горните умения на учения за данни, професионалистите могат ефективно да работят за превръщането в добър и успешен учен.

Препоръчителни статии

Ето някои статии, които ще ви помогнат да получите по-подробна информация за работата на Data Scientist, Програмите за данни на учените, а също и за смисъла на данните, така че просто преминете през линка, който е даден по-долу.

  1. Видове визуализация на данни с Tableau
  2. Data Scientist срещу софтуерен инженер
  3. Разлики между Data Analyst и Data Scientist
  4. Data Scientist vs Data Mining
  5. Data Scientist срещу Data Engineer срещу Statistician
  6. 5 най-добри обучения за разработка на мобилни приложения

Категория:

Голяма информация