Naukowiec ds. danych

Przewodnik po karierze Data Scientist firmy BrainStation może pomóc w podjęciu pierwszych kroków w kierunku lukratywnej kariery w nauce o danych. Czytaj dalej, aby zapoznać się z omówieniem dziedziny nauki o danych, a także roli zawodu Data Scientist.

Zostań analitykiem danych

Porozmawiaj z doradcą ds. uczenia się, aby dowiedzieć się więcej o tym, jak nasze bootcampy i kursy mogą pomóc Ci zostać Data Scientist.



Klikając Prześlij, akceptujesz nasze Warunki .



Składać

Nie udało się przesłać! Odświeżyć stronę i spróbować ponownie?

Dowiedz się więcej o naszym Bootcampie na temat nauki o danych

Dziękuję Ci!

Wkrótce będziemy w kontakcie.



Wyświetl stronę Bootcamp Data Science

Kim jest analityk danych?

Naukowcy zajmujący się danymi zbierają, organizują i analizują duże zestawy dużych zbiorów danych — ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych — w celu tworzenia praktycznych rozwiązań biznesowych i planów opartych na danych dla firm i innych organizacji. Łącząc wyczucie matematyki, informatyki i biznesu, naukowcy zajmujący się danymi muszą posiadać zarówno umiejętności techniczne do przetwarzania i analizowania dużych zbiorów danych, jak i zmysł biznesowy do odkrywania praktycznych spostrzeżeń ukrytych w tych danych.

Nauka o danych a eksploracja danych

Istnieje kilka różnic między nauką o danych a eksploracją danych. Przyjrzyjmy się bliżej:

Nauka o danych

  • To szeroka dziedzina, która zwykle obejmuje uczenie maszynowe, sztuczną inteligencję, predykcyjną analizę przyczynową i analizę nakazową
  • Zajmuje się wszystkimi rodzajami danych, w tym danymi ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi
  • Ma na celu tworzenie produktów zorientowanych na dane i podejmowanie decyzji opartych na danych
  • Koncentruje się na naukowym badaniu danych i wzorców

Eksploracja danych

  • Jest podzbiorem nauki o danych, który obejmuje czyszczenie danych, analizę statystyczną i rozpoznawanie wzorców, a czasami obejmuje wizualizację danych, uczenie maszynowe i transformację danych
  • Zajmuje się głównie danymi ustrukturyzowanymi, a nie nieustrukturyzowanymi
  • Ma na celu pobranie danych z różnych źródeł i uczynienie ich użytecznymi
  • Koncentruje się na praktykach biznesowych

Co robi analityk danych?

Data Scientist analizuje duże zbiory danych, aby odkryć wzorce i trendy, które prowadzą do praktycznych spostrzeżeń biznesowych i pomagają organizacjom w rozwiązywaniu skomplikowanych problemów lub identyfikowaniu możliwości uzyskania przychodów i wzrostu. Data Scientist może pracować w praktycznie każdej dziedzinie i musi być biegły w obsłudze ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych zbiorów danych. Jest to praca multidyscyplinarna i aby zostać naukowcem zajmującym się danymi, musisz znać matematykę, informatykę, biznes i komunikację, aby skutecznie wykonywać swoją pracę.



Chociaż konkretne obowiązki i obowiązki specjalisty ds. danych będą się znacznie różnić w zależności od branży, stanowiska i organizacji, większość ról specjalistów ds. danych będzie obejmować następujące obszary odpowiedzialności:

Badania

Data Scientist musi zrozumieć możliwości i bolączki charakterystyczne zarówno dla branży, jak i pojedynczej firmy.

Przygotowywanie danych

Zanim zostaną znalezione jakiekolwiek cenne spostrzeżenia, analityk danych musi określić, które zestawy danych są przydatne i istotne przed gromadzeniem, wyodrębnianiem, czyszczeniem i zastosowaniem ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych z różnych źródeł.



Tworzenie modeli i algorytmów

Wykorzystując zasady uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, Data Scientist musi umieć tworzyć i stosować algorytmy niezbędne do wdrażania narzędzi automatyzacji.

Analiza danych

Dla naukowca danych ważne jest, aby móc szybko analizować swoje dane w celu zidentyfikowania wzorców, trendów i możliwości.

Wizualizacja i komunikacja

Data Scientist musi być w stanie opowiedzieć historie odkryte na podstawie danych, tworząc i organizując atrakcyjne pod względem estetycznym pulpity nawigacyjne i wizualizacje, a także posiadać umiejętności komunikacyjne, aby przekonać interesariuszy i innych członków zespołu, że warto działać na odkryciach danych.

Najnowsze badanie umiejętności cyfrowych firmy BrainStation wykazało, że specjaliści ds. danych spędzają większość czasu na porządkowaniu i czyszczeniu danych. Respondenci stwierdzili również, że celem ich pracy jest najczęściej optymalizacja istniejącej platformy, produktu lub systemu (45 proc.) lub opracowanie nowych (42 proc.).

Rodzaje nauki o danych

Szersza dziedzina Data Science obejmuje wiele różnych dyscyplin, w tym:

Inżynieria danych

Projektowanie, budowanie, optymalizowanie, utrzymywanie i zarządzanie infrastrukturą obsługującą dane oraz przepływ danych w całej organizacji.

Przygotowywanie danych

Czyszczenie i przekształcanie danych.

Eksploracja danych

Wyodrębnianie (a czasami czyszczenie i przekształcanie) użytecznych danych z większego zestawu danych.

Analizy predykcyjne

Wykorzystanie danych, algorytmów i technik uczenia maszynowego do analizy prawdopodobieństwa różnych możliwych przyszłych wyników na podstawie analizy danych.

Nauczanie maszynowe

Automatyzacja budowania modeli analitycznych w procesie analizy danych, aby uczyć się na podstawie danych, odkrywać wzorce i umożliwiać systemom podejmowanie decyzji bez dużej interwencji człowieka.

Wizualizacja danych

Korzystanie z elementów wizualnych (w tym wykresów, map i wykresów) w celu zilustrowania spostrzeżeń znalezionych w danych w przystępny sposób, aby odbiorcy mogli zrozumieć trendy, wartości odstające i wzorce znalezione w danych.

Korzyści z nauki o danych

Firmy ze wszystkich branż we wszystkich częściach świata poświęcają coraz więcej pieniędzy, czasu i uwagi na naukę danych i chcą dodać do swojego zespołu analityka danych. Badania pokazują, że firmy, które naprawdę podejmują decyzje oparte na danych, są bardziej produktywne, zyskowne i wydajne niż konkurencja.

Nauka o danych ma kluczowe znaczenie dla pomocy organizacjom w identyfikowaniu właściwych problemów i możliwości, jednocześnie pomagając stworzyć jasny obraz zachowań i potrzeb klientów i klientów, wydajności pracowników i produktów oraz potencjalnych przyszłych problemów.

Nauka o danych może pomóc firmom:

  • Podejmuj lepsze decyzje
  • Dowiedz się więcej o klientach i klientach
  • Wykorzystaj trendy
  • Przewiduj przyszłość

Jak data science może podnieść wartość firmy?

Data science jest coraz bardziej popularną inwestycją dla firm, ponieważ potencjalny zwrot z inwestycji w uwolnienie wartości big data jest ogromny. Data science to opłacalna inwestycja, ponieważ:

    Usuwa zgadywanie i zapewnia praktyczne spostrzeżenia.Firmy podejmują lepsze decyzje w oparciu o dane i wymierne dowody.Firmy lepiej rozumieją swoje miejsce na rynku.Analiza danych pomoże firmom analizować konkurencję, badać przykłady historyczne i formułować rekomendacje oparte na liczbach.Można go wykorzystać do identyfikacji najlepszych talentów.W big data czai się wiele informacji na temat produktywności, wydajności pracowników i ogólnej wydajności. Dane mogą być również wykorzystywane do rekrutacji i szkolenia talentów.Dowiesz się wszystkiego o swojej grupie docelowej, kliencie lub konsumencie.Wszyscy teraz generują i zbierają dane, a firmy, które nie inwestują odpowiednio w analitykę danych, po prostu gromadzą więcej danych, niż wiedzą, co zrobić. Wgląd w zachowanie, priorytety i preferencje byłych lub potencjalnych klientów lub klientów jest nieoceniony, a oni po prostu czekają, aż wykwalifikowany Data Scientist to odkryje.

Wynagrodzenia dla naukowców zajmujących się danymi

Chociaż pensje naukowców zajmujących się danymi różnią się znacznie w zależności od regionu i branży, średnia pensja naukowców zajmujących się danymi w USA wynosi od 96 000 do 113 000 USD, w zależności od źródła. Starszy specjalista ds. danych może zarobić średnio około 130 000 USD.

Popyt na naukowców zajmujących się danymi

Istnieje duże zapotrzebowanie na naukowców zajmujących się danymi, a ich podaż jest niewielka w praktycznie wszystkich branżach. Raport Deloitte Access Economics wykazał, że 76 procent firm planowało zwiększenie wydatków w ciągu najbliższych lat na możliwości analizy danych, podczas gdy IBM przewidział 28-procentowy wzrost zapotrzebowania na analitykę danych na początku dekady.

Amerykańskie Biuro Statystyki Pracy przewiduje 31-procentowy wzrost w dziedzinie nauki o danych w ciągu najbliższych 10 lat. Tymczasem Raport Rynków i Rynków wykazał, że przewiduje się, że globalny rynek dużych zbiorów danych wzrośnie do 229,4 miliarda dolarów do 2025 r., a platforma analizy danych wzrośnie o 30 procent do 2024 r.

Wygląda na to, że na całym świecie inwestycje w analitykę danych wzrosną, a wraz z tym zapotrzebowanie na Data Scientists.

Jakich narzędzi używają naukowcy zajmujący się danymi?

Naukowcy zajmujący się danymi używają różnych narzędzi i programów do działań, w tym analizy danych, czyszczenia danych i tworzenia wizualizacji.

Python to najpopularniejszy język programowania dla Data Scientists ankietowanych w ankiecie BrainStation Digital Skills Survey. Język programowania ogólnego przeznaczenia, Python, jest przydatny w aplikacjach przetwarzania języków narodowych i analizie danych. R jest również często używany do analizy danych i eksploracji danych. W przypadku cięższego przetwarzania liczb popularne są narzędzia oparte na Hadoop, takie jak Hive. W przypadku uczenia maszynowego naukowcy zajmujący się danymi mogą wybierać spośród szerokiej gamy narzędzi, w tym h2o.ai, TensorFlow, Apache Mahout i Accord.Net. Narzędzia do wizualizacji są również ważną częścią arsenału Data Scientist. Programy takie jak Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly i Infogram pomagają naukowcom zajmującym się danymi w tworzeniu atrakcyjnych wizualnie diagramów, map cieplnych, grafik, wykresów punktowych i nie tylko.

Naukowcy zajmujący się danymi powinni również bardzo dobrze radzić sobie zarówno z SQL (używanym na wielu platformach, w tym MySQL, Microsoft SQL i Oracle), jak iz programami arkuszy kalkulacyjnych (zazwyczaj Excel).

Jakich umiejętności potrzebują naukowcy zajmujący się danymi?

Istnieje szereg umiejętności, które każdy początkujący Data Scientist powinien rozwinąć, w tym:

    Przewyższać.Narzędziem najczęściej używanym przez 66 procent specjalistów od danych ankietowanych w ankiecie BrainStation Digital Skills Survey, Excel nadal ma kluczowe znaczenie dla naukowców zajmujących się danymi.SQL.Ten język zapytań jest niezbędny w zarządzaniu bazami danych i używa go mniej więcej połowa respondentów danych.Programowanie statystyczne.Python i R są powszechnie używane przez Data Scientists do przeprowadzania testów, tworzenia modeli i przeprowadzania analiz dużych zbiorów danych.Wizualizacja danych.Narzędzia takie jak Tableau, Plotly, Bokeh, PowerBl i Matplotlib pomagają naukowcom zajmującym się danymi w tworzeniu atrakcyjnych i przystępnych wizualnych reprezentacji ich wyników.

Ścieżki kariery naukowca danych

Jako stosunkowo nowy zawód, ścieżki kariery Data Scientist nie są wyryte w kamieniu, a wiele osób znajduje drogę do nauki o danych z wykształceniem w informatyce, informatyce, matematyce i biznesie. Jednak cztery główne osie ścieżki kariery Data Scientist to na ogół dane, inżynieria, biznes i produkt. Wiele multidyscyplinarnych ról w nauce o danych wymaga opanowania kilku lub wszystkich tych obszarów.

Osoby pracujące w data science stoją na czele zmian technologicznych, które będą miały największy wpływ na przyszłość. Ponieważ nauka o danych może przyczynić się do postępu w praktycznie każdej innej dziedzinie, naukowcy zajmujący się danymi są w stanie prowadzić dalsze badania we wszystkim, od finansów i handlu po statystyki aktuarialne, zieloną energię, epidemiologię, medycynę i farmaceutyki, telekomunikację – lista jest praktycznie nieskończona. Każda branża handluje własnymi różnymi typami danych, wykorzystując je na różne sposoby, aby osiągnąć różne cele. Gdziekolwiek to się stanie, Data Scientists mogą pokierować lepszym podejmowaniem decyzji, niezależnie od tego, czy dotyczy to rozwoju produktu, analizy rynku, zarządzania relacjami z klientami, zasobów ludzkich, czy czegoś zupełnie innego.

Zastosowania do nauki o danych są nie tylko szerokie, dotykają wielu różnych sektorów, ale istnieją również różne rodzaje nauki o danych. Wspólną cechą wszystkich tych działań jest to, że wszystkie starają się przekształcić dane w wiedzę. Mówiąc dokładniej, naukowcy zajmujący się danymi stosują metodyczne podejście do organizowania i analizowania surowych danych w celu zidentyfikowania wzorców, na podstawie których można zidentyfikować lub wywnioskować przydatne informacje.

Biorąc pod uwagę zakres ich wpływu, nic dziwnego, że Data Scientists zajmują stanowiska, które są bardzo wpływowe – i cieszą się dużym zainteresowaniem. Chociaż droga do zostania naukowcem zajmującym się danymi może być wymagająca, teraz jest więcej zasobów dla aspirujących naukowców zajmujących się danymi niż kiedykolwiek i więcej możliwości budowania kariery, której chcą.

Jednak ze względu na wszystkie sposoby, w jakie naukowcy zajmujący się danymi mogą wnieść wkład w różne branże, oraz na różne ścieżki kariery, które mogą podążać naukowcy zajmujący się danymi, rodzaje wykonywanej przez nich pracy można podzielić na kilka głównych kategorii. Nie każda nauka o danych idealnie pasuje do tych grup, zwłaszcza w czołówce informatyki, w której nieustannie pojawiają się nowe grunty – ale dadzą ci pewne wyobrażenie o sposobach, w jakie naukowcy zajmujący się danymi przekształcają dane we wgląd.

Statystyka

W sercu nauki o danych statystyka jest dziedziną matematyki, która opisuje różne cechy zestawu danych, niezależnie od tego, czy są to liczby, słowa, obrazy, czy inny rodzaj mierzalnych informacji. Wiele statystyk koncentruje się na prostym zidentyfikowaniu i opisaniu tego, co tam jest – zwłaszcza w przypadku bardzo dużych zbiorów danych, samo wiedza o tym, co zawierają informacje, a czego nie, jest zadaniem samym w sobie. W dziedzinie nauki o danych często nazywa się to analizą opisową. Ale statystyki mogą pójść jeszcze dalej, testując, czy twoje założenia dotyczące zawartości danych są poprawne, a jeśli są poprawne, czy są znaczące lub przydatne. Może to obejmować nie tylko badanie danych, ale także manipulowanie nimi w celu wydobycia ich istotnych cech. Można to zrobić na wiele różnych sposobów – regresja liniowa, regresja logistyczna i analiza dyskryminacyjna, różne metody próbkowania itd. – ale ostatecznie każda z tych technik polega na zrozumieniu cech zestawu danych i dokładności tych cech odzwierciedlają pewną znaczącą prawdę o świecie, któremu odpowiadają.

Analiza danych

Chociaż opiera się na statystyce, analiza danych idzie nieco dalej, jeśli chodzi o zrozumienie przyczynowości, wizualizację i przekazywanie wyników innym. Jeśli statystyki mają na celu zdefiniowanie, co i kiedy w zestawie danych, analiza danych próbuje określić, dlaczego i jak. Analitycy danych robią to, czyszcząc dane, podsumowując je, przekształcając, modelując i testując. Jak wspomniano powyżej, ta analiza nie ogranicza się do samych liczb. Chociaż wiele analiz danych wykorzystuje dane liczbowe, możliwe jest również przeprowadzanie analizy na innych typach danych – na przykład pisemnych opiniach klientów lub postach w mediach społecznościowych, a nawet obrazach, audio i wideo.

Jednym z głównych celów analityków danych jest zrozumienie przyczynowości, które można następnie wykorzystać do zrozumienia i przewidywania trendów w szerokim zakresie zastosowań. W analizie diagnostycznej analitycy danych szukają korelacji sugerujących przyczynę i skutek, które to spostrzeżenia można z kolei wykorzystać do modyfikacji wyników. Analiza predykcyjna podobnie szuka wzorców, ale następnie rozszerza je dalej, ekstrapolując ich trajektorie poza znane dane, aby pomóc przewidzieć, jak mogą się rozegrać niezmierzone lub hipotetyczne zdarzenia – w tym przyszłe zdarzenia. Najbardziej zaawansowane formy analizy danych mają na celu dostarczenie wskazówek dotyczących konkretnych decyzji poprzez modelowanie i przewidywanie wyników różnych wyborów w celu określenia najbardziej odpowiedniego sposobu działania.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

Jednym z wielkich postępów, jakie mają obecnie miejsce w nauce o danych – i który może wywrzeć ogromny wpływ w przyszłości – jest sztuczna inteligencja, a dokładniej uczenie maszynowe. Krótko mówiąc, uczenie maszynowe polega na trenowaniu komputera do wykonywania zadań, o których zwykle myślimy, że wymagają jakiejś formy inteligencji lub osądu, na przykład umiejętności identyfikacji obiektów na zdjęciu. Zwykle osiąga się to, dostarczając mu obfitych przykładów rodzaju determinacji, do której szkoli się sieć. Jak można sobie wyobrazić, wymaga to zarówno ryz (zwykle ustrukturyzowanych) danych, jak i zdolności komputera do zrozumienia tych danych. Niezbędne są silne umiejętności statystyczne i umiejętności programowania.

Korzystne efekty uczenia maszynowego są praktycznie nieograniczone, ale przede wszystkim jest to zdolność do wykonywania skomplikowanych lub długotrwałych zadań szybciej niż jakikolwiek człowiek, takich jak identyfikacja konkretnego odcisku palca w repozytorium milionów obrazów lub odsyłanie. dziesiątki zmiennych w tysiącach dokumentacji medycznej w celu zidentyfikowania skojarzeń, które mogą dostarczyć wskazówek dotyczących przyczyny choroby. Dysponując wystarczającą ilością danych, eksperci od uczenia maszynowego mogą nawet szkolić sieci neuronowe w celu tworzenia oryginalnych obrazów, wydobywania znaczących informacji z ogromnego tekstu pisanego, przewidywania przyszłych trendów w wydatkach lub innych wydarzeń rynkowych oraz przydzielania zasobów, które zależą od wysoce złożonej dystrybucji, takich jak energia , z maksymalną wydajnością. Zaletą wykorzystania uczenia maszynowego do wykonywania tych zadań, w przeciwieństwie do innych form automatyzacji, jest to, że nienadzorowana sztuczna inteligencja. system może automatycznie uczyć się i doskonalić w czasie – nawet bez nowego programowania.

Wywiad biznesowy

Jak można się domyślić na podstawie wcześniejszego odniesienia do wydarzeń rynkowych, świat biznesu i finansów jest jednym z miejsc, w których uczenie maszynowe wywarło jeden z najwcześniejszych i najgłębszych skutków. Dzięki ogromnej ilości dostępnych danych liczbowych – marketingowych baz danych, ankiet, informacji bankowych, danych o sprzedaży itd., z których większość jest wysoce zorganizowana i stosunkowo łatwa w obsłudze – Data Scientists mogą korzystać ze statystyk, analizy danych i uczenie maszynowe do wydobywania spostrzeżeń na temat niezliczonych aspektów świata biznesu, kierowania podejmowaniem decyzji i optymalizowania wyników, do tego stopnia, że ​​inteligencja biznesowa stała się samą dziedziną nauki o danych.

Dość często programiści Business Intelligence nie patrzą po prostu na dostępne dane, aby zobaczyć, co mogą odkryć; aktywnie zbierają dane i opracowują techniki i produkty, aby odpowiadać na konkretne pytania i osiągać określone cele. W tym sensie programiści i analitycy Business Intelligence mają kluczowe znaczenie dla strategicznego rozwoju w świecie biznesu i finansów – pomagają kierownictwu w podejmowaniu lepszych i szybszych decyzji, zrozumieniu rynku, aby zidentyfikować możliwości i wyzwania biznesowe oraz poprawić ogólną wydajność systemy i działania firmy, a wszystko to z nadrzędnym celem osiągnięcia przewagi konkurencyjnej i zwiększenia zysków.

Inżynieria danych

Ostatni główny kierunek studiów, w którym często pracują Data Scientists, obejmuje cały szereg różnych stanowisk – inżynier danych, architekt systemów, architekt aplikacji, architekt danych, architekt korporacyjny lub architekt infrastruktury, by wymienić tylko kilka. Każda z tych ról ma swój własny zestaw obowiązków, przy czym niektóre rozwijają oprogramowanie, inne projektują systemy informatyczne, a jeszcze inne dostosowują wewnętrzną strukturę i procesy firmy do technologii wykorzystywanej do realizacji strategii biznesowych. To, co je wszystkie łączy, to fakt, że naukowcy zajmujący się danymi pracującymi w tej dziedzinie stosują dane i technologie informacyjne do tworzenia lub ulepszania systemów z myślą o określonej funkcji.

Na przykład architekt aplikacji obserwuje, w jaki sposób firma lub inne przedsiębiorstwo wykorzystuje określone rozwiązania technologiczne, a następnie projektuje i rozwija aplikacje (w tym oprogramowanie lub infrastrukturę IT) w celu poprawy wydajności. Podobnie rozwija aplikacje – w tym przypadku rozwiązania do przechowywania, administrowania i analizy danych. Architekt infrastruktury może opracować nadrzędne rozwiązania, których firma używa do prowadzenia codziennej działalności, aby zapewnić, że rozwiązania te spełniają wymagania systemowe firmy, zarówno w trybie offline, jak i w chmurze. Inżynierowie danych ze swojej strony koncentrują się na przetwarzaniu danych, opracowywaniu i wdrażaniu potoków danych, które gromadzą, organizują, przechowują, pobierają i przetwarzają dane organizacji. Innymi słowy, cechą definiującą tę szeroką kategorię nauki o danych jest to, że obejmuje ona projektowanie i budowanie rzeczy: systemów, struktur i procesów, za pomocą których prowadzona jest nauka o danych.

Jakie są najbardziej poszukiwane prace związane z analizą danych?

Ogólnie rzecz biorąc, nauka o danych jest bardzo pożądaną umiejętnością, więc istnieje wiele możliwości, które można znaleźć w każdej dziedzinie i specjalizacji w tej dziedzinie. W rzeczywistości w 2019 roku LinkedIn wymienił Data Scientist jako najbardziej obiecującą pracę roku, a QuantHub przewidział dotkliwy niedobór wykwalifikowanych Data Scientystów w nadchodzącym roku.

Kluczowym słowem jest tutaj kwalifikacja. Często wymagania techniczne, które musi spełnić Data Scientist, są tak specyficzne, że może zająć kilka lat doświadczenia w pracy w branży, aby zbudować niezbędny zakres kompetencji, zaczynając jako specjalista, a następnie powoli dodając coraz więcej uzdolnień i umiejętności do ich umiejętności.

To tylko niektóre z najczęstszych sposobów, w jakie Data Scientists mogą to zrobić — jest tyle potencjalnych ścieżek kariery, ile jest Data Scientists, ale w każdym przypadku awans zawodowy zależy od zdobywania nowych umiejętności i doświadczenia w miarę upływu czasu.

Analityk danych

Jak sama nazwa wskazuje, analitycy danych analizują dane – ale ten krótki tytuł oddaje tylko niewielką część tego, co faktycznie mogą osiągnąć analitycy danych. Po pierwsze, dane rzadko zaczynają się w formie łatwej w użyciu i to zazwyczaj analitycy danych są odpowiedzialni za identyfikację rodzaju potrzebnych danych, zbieranie i łączenie ich, a następnie czyszczenie i organizowanie – przekształcając je w bardziej użyteczna forma, określająca, co faktycznie zawiera zestaw danych, usuwająca uszkodzone dane i oceniająca ich dokładność. Potem jest sama analiza – przy użyciu różnych technik do badania i modelowania danych, szukania wzorców, wydobywania znaczenia z tych wzorców i ekstrapolacji lub modelowania ich. Wreszcie, analitycy danych udostępniają swoje spostrzeżenia innym, prezentując dane na pulpicie nawigacyjnym lub w bazie danych, do której inne osoby mają dostęp, i przekazując swoje wyniki innym za pośrednictwem prezentacji, dokumentów pisemnych oraz wykresów, wykresów i innych wizualizacji.

Ścieżka kariery analityka danych

Data Analyst to doskonały punkt wejścia do świata Data Science; może to być stanowisko na poziomie podstawowym, w zależności od wymaganego poziomu wiedzy. Nowi analitycy danych zazwyczaj wchodzą w dziedzinę bezpośrednio po szkole – z dyplomem ze statystyki, matematyki, informatyki lub podobnym – lub przechodzą do analizy danych z pokrewnej dziedziny, takiej jak biznes, ekonomia, a nawet nauki społeczne, zazwyczaj poprzez ulepszanie swoich umiejętności w połowie kariery poprzez bootcamp analizy danych lub podobny program certyfikacji.

Jednak niezależnie od tego, czy są to świeżo upieczeni absolwenci, czy doświadczeni profesjonaliści dokonujący zmiany w połowie kariery, nowi Data Scientists zazwyczaj zaczynają od rutynowych zadań, takich jak pozyskiwanie i manipulowanie danymi w języku takim jak R lub SQL, budowanie baz danych, przeprowadzanie podstawowych analiz i generowanie wizualizacje za pomocą programów takich jak Tableau. Nie każdy analityk danych będzie musiał wiedzieć, jak zrobić wszystkie te rzeczy – może być specjalizacja, nawet na młodszym stanowisku – ale powinieneś być w stanie wykonać wszystkie te zadania, jeśli masz nadzieję na postęp w swojej karierze. Elastyczność jest wielkim atutem na tym wczesnym etapie.

To, jak awansujesz jako analityk danych, zależy w pewnym stopniu od branży, w której pracujesz – na przykład marketingu lub finansów. W zależności od branży i rodzaju pracy, którą wykonujesz, możesz specjalizować się w programowaniu w Pythonie lub R, zostać profesjonalistą w czyszczeniu danych lub skoncentrować się wyłącznie na budowaniu złożonych modeli statystycznych lub generowaniu pięknych wizualizacji; z drugiej strony możesz także nauczyć się wszystkiego po trochu, przygotowując cię do objęcia stanowiska kierowniczego, gdy zdobędziesz tytuł Starszego Analityka Danych. Mając wystarczająco szerokie i głębokie doświadczenie, starszy analityk danych jest gotowy do objęcia roli kierowniczej nadzorującej zespół innych analityków danych, ostatecznie stając się kierownikiem działu lub dyrektorem. Dzięki dodatkowemu szkoleniu umiejętności, analitycy danych mają również silną pozycję, aby przejść na bardziej zaawansowaną pozycję Data Scientist.

Naukowiec ds. danych

Właściwi naukowcy zajmujący się danymi mogą zwykle robić wszystko, co mogą robić analitycy danych, a także kilka innych rzeczy – w rzeczywistości, przy odpowiednim przeszkoleniu i doświadczeniu, analityk danych może ostatecznie awansować na stanowisko analityka danych. A więc tak, naukowcy zajmujący się danymi powinni być w stanie pozyskiwać, czyścić, manipulować, przechowywać i analizować dane – ale także rozumieć i pracować z różnymi metodami uczenia maszynowego, a także być w stanie programować w Pythonie, R lub podobnym języku programowania statystycznego, aby budować i oceniać bardziej zaawansowane modele.

Ścieżka kariery Data Scientist

Wiele osób wchodzi w tę dziedzinę jako Analitycy Danych, zanim zdobędzie doświadczenie i dodatkowe umiejętności wymagane do nazywania się Data Scientistami. Następnie, od Junior Data Scientist, następnym krokiem jest zazwyczaj Senior Data Scientist – chociaż ta prosta zmiana w tytule przeczy pracy, jaką trzeba wykonać, aby dokonać tego przejścia; Starszy specjalista ds. danych będzie albo posiadał doskonałą wiedzę na temat praktycznie wszystkich aspektów nauki o danych – sztucznej inteligencji, hurtowni danych, eksploracji danych, przetwarzania w chmurze itd. – oprócz znajomości konkretnej dziedziny branżowej, takiej jak strategia biznesowa lub analityka opieki zdrowotnej , lub specjalizują się w jednym z tych obszarów z wiedzą specjalistyczną na poziomie guru.

Warto wspomnieć, że podczas gdy niektórzy naukowcy zajmujący się danymi rozpoczynają karierę w analityce i pracują na wyższych stanowiskach w wyspecjalizowanych dziedzinach, takich jak psychologia, marketing, ekonomia itd., inni zaczynają jako profesjonaliści w jednej z tych różnych dziedzin, zanim przejdą na dane rola naukowa.

Dla wielu starszy specjalista ds. danych jest ostatecznym celem kariery; jest to już tak zaawansowana rola, że ​​przynajmniej w dziedzinie data science często jest to najwyższe stanowisko, jakie można osiągnąć – po prostu stajesz się lepszym, bardziej zdolnym starszym naukowcem ds. danych z większymi obszarami specjalizacji. Jednak dla niektórych, zwłaszcza tych, którzy przyjmują bardziej ogólne podejście, możliwe jest dalsze awansowanie na stanowisko kierownicze, takie jak Lead Data Scientist, kierujący zespołem lub działem, a nawet Chief Data Officer, kierujący strategią danych instytucji na najwyższym poziomie i odpowiadając tylko przed prezesem.

Inżynier danych

To, co wyróżnia inżynierów danych spośród innych profesjonalistów pracujących w obszarze danych, to fakt, że projektują i budują całe systemy – w tym infrastrukturę i procesy, których firma używa, aby jak najlepiej wykorzystać te dane. Oznacza to, że inżynierowie danych to ludzie, którzy określają sposoby, w jakie inni naukowcy zajmujący się danymi mogą wykonywać swoją pracę. Jakie formy danych może pomieścić system firmy? Jakie metody są wykorzystywane do zbierania danych ze sprzedaży i marketingu lub wyników ankiety medycznej i udostępniania ich do analizy? Aby to zrobić, inżynierowie danych muszą być bardzo zaznajomieni z rodzajami prac wykonywanych przez innych specjalistów zajmujących się analizą danych — administratorzy baz danych, analitycy danych, architekci danych itd. — do tego stopnia, że ​​inżynierowie danych często mogą wykonywać każdą z tych ról jako dobrze. Ale ponieważ są konstruktorami, inżynierowie danych zwykle poświęcają więcej czasu na rozwój niż inni specjaliści od analizy danych – pisząc oprogramowanie, budując relacyjne bazy danych lub rozwijając narzędzia, które pozwalają firmom udostępniać dane między działami.

Ścieżka kariery inżyniera danych

Podobnie jak w przypadku innych zawodów związanych z danymi, pierwszym krokiem do zostania inżynierem danych jest często uzyskanie stopnia naukowego (zwykle licencjata lub magistra inżynierii, informatyki lub matematyki) – ale nie zawsze. Ktoś z dużym doświadczeniem w pracy w IT lub tworzeniu oprogramowania może stwierdzić, że posiada już wszystkie wymagane umiejętności, aby zostać inżynierem danych, z wyjątkiem samych umiejętności związanych z danymi, w którym to przypadku niektóre umiejętności przekwalifikowania, takie jak bootcamp danych, mogą pomóc w ich zdobyciu do szybkości. Wiele umiejętności wymaganych przez inżyniera danych (takich jak SQL, UNIX i Linux, programowanie ETL lub konfigurowanie systemów IT) można rozwinąć, pracując w sąsiedniej dziedzinie; inne (takie jak uczenie maszynowe lub budowanie potoków danych) będą wymagać bardziej skoncentrowanego uczenia się.

Biorąc to pod uwagę, większość inżynierów danych rozpoczyna karierę w jakiejś poddziedzinie informatyki, zanim nabędzie wszystkich umiejętności potrzebnych do zostania młodszym inżynierem danych – w rzeczywistości większość ofert pracy dla młodszych inżynierów danych wymaga od jednego do pięciu lat doświadczenia zawodowego. Stamtąd kolejnym logicznym krokiem jest przejście do starszego inżyniera danych i głównego inżyniera danych. Ale z ich opanowaniem tak wielu aspektów IT, inżynierii oprogramowania i nauki o danych, istnieje wiele innych stanowisk dostępnych również dla inżynierów danych – w tym architekta danych, architekta rozwiązań lub architekta aplikacji. Dla kogoś, kto chce wykonywać mniej prac praktycznych, a więcej zarządzania pracownikami, inne opcje obejmują Menedżera ds. Rozwoju produktu – lub ostatecznie, biorąc pod uwagę odpowiednie umiejętności ludzi, nawet Dyrektora ds. Danych lub Dyrektora ds. Informacji.

Czy naukowcy zajmujący się danymi mogą pracować w domu?

Podobnie jak w przypadku wielu zawodów w dziedzinie technologii, role Data Scientist można często wykonywać zdalnie — ale ostatecznie zależy to od firmy, w której pracujesz, i rodzaju pracy, którą wykonujesz.

Kiedy naukowcy zajmujący się danymi mogą pracować zdalnie?

Stanowiska data science, które pracują z bardzo wrażliwymi lub poufnymi danymi i informacjami (co obejmuje dużą ich liczbę, nawet poza dziedzinami o dużej prywatności, takimi jak bankowość i opieka zdrowotna, ponieważ dane zastrzeżone mogą być jednym z najcenniejszych aktywów dużej firmy) napotykają znacznie więcej ograniczeń w zakresie pracy zdalnej. W takich przypadkach prawdopodobnie będziesz musiał pracować w biurze w godzinach pracy.

Kilka innych czynników do rozważenia:

  • Jak tradycyjna jest Twoja firma. Większe, starsze firmy zazwyczaj nie są tak przyjazne dla użytkowników zdalnych — chociaż COVID mógł przynieść duże zmiany w tym obszarze.
  • Jak łatwo możesz pracować zdalnie z innymi członkami zespołu i działami. Jeśli Twoja praca opiera się na współpracy, jest bardziej prawdopodobne, że będziesz musiał stawić się osobiście.
  • Naukowcy zajmujący się danymi pracującymi na podstawie umowy — a nawet na zasadzie konsultingu — mogą również mieć większą elastyczność w wyborze własnej lokalizacji.

Kategori: Aktualności