Čo je to vedec údajov?
Osoba, ktorá štruktúruje údaje, aby s nimi mohla hrať a analyzovať ich vo všetkých formách, sa nazýva Data Scientist. Inými slovami, mohli by sme povedať, že Data Scientist žije v rámci údajov. Radi zhromažďujú údaje, pýtajú sa na údaje, obnovujú údaje rôznymi spôsobmi, vyvodzujú závery z predchádzajúcich údajov a predpovedajú budúcnosť pomocou súčasných údajov. Mali by mať trpezlivosť na prácu s údajmi. S rastom využívania technológií a sociálnych médií sa zhromažďujú údaje každý deň a analýza údajov je dôležitá na predpovedanie budúcich trendov.
Nevyhnutné predpoklady stať sa vedcom údajov
Nasledujú významné kroky na to, aby ste sa stali vedcom údajov:
- Mali by byť dobrí s databázami. Vytváranie a vyhľadávanie databáz je pre nich dôležité, aby pochopili spôsob, akým pracujú v programovacom a analytickom prostredí a SQL je tiež dôležitým jazykom.
- Mali by ovládať všetky programovacie jazyky, najlepšie Python a R. Python má veľa knižníc, ktoré pomáhajú pri ľahkom výpočte štatistických údajov a polí.
- Mnohí mohli nenávidieť matematiku, najmä štatistiku a lineárnu algebru počas školských dní. Pomáhajú však spôsobom, ktorý si nikto nevie predstaviť.
- Algoritmy strojového učenia pomáhajú vytvárať modely, ktoré predpovedajú budúcnosť údajov, ako fungujú. Strojové učenie tiež vytvára modely z minulých údajov, ktoré pomáhajú pri jasnom porozumení údajov.
- Je dôležité poznať podnikovú analytiku, pretože znalosť údajov a obchodných aktivít s nimi je veľká.
- Vo svojom prístupe k problému by mali byť kreatívni, pretože existuje veľa spôsobov, ako interpretovať údaje. Tento prístup pomáha pri hľadaní rôznych metód na riešenie údajov a predchádzanie nechceným typom.
- Pochopenie veľkých údajov a spôsobu ich vnímania na trhu by malo byť predmetom záujmu.
- Spolupráca s ich komunitou alebo členmi komunity im pomôže spoznať problémy z rôznych hľadísk.
Ako sa stať vedcom údajov?
- Vedci údajov musia byť držiteľmi titulov v odbore strojárstvo alebo štatistika alebo v akejkoľvek relevantnej oblasti a mali by mať dobré znalosti v oblasti programovania a SQL.
- Znalosť pravdepodobnosti a štatistiky pre ostatných absolventov je dobrá v porozumení spôsobu práce s údajmi.
- Dobré komunikačné schopnosti pomáhajú komunikovať s tímom as klientom. Pomáha to spoznať priority a návrhy ostatných.
- Vedci spoločnosti Good Data musia byť zvedaví na údaje a mali by sa zaujímať o to, ako možno údaje zmeniť podľa potrieb.
- Mali by byť dobrým rozprávačom. Dáta môžu vytvárať príbehy minulosti, súčasnosti alebo budúcnosti.
- Ak osoba nemá predstavu o vede o vede, je dobré urobiť nejaké certifikácie týkajúce sa vedy o dátach a strojového učenia.
- Realizácia projektov týkajúcich sa vedy o údajoch alebo strojového učenia pomáha porozumieť výzvam, ktorým musia vedci čeliť.
- Pripojte sa ku komunite súvisiacej s Data Science, ktorá pomáha zdieľať podrobnosti týkajúce sa údajov a rôznych výziev v tejto oblasti.
Povinnosti vedca údajov
Vedec údajov je niekto, kto má lepšiu štatistiku. Pozrime sa na niekoľko zodpovedností:
- Údaje by sa mali zbierať z rôznych zdrojov a tieto zdroje musia byť dôveryhodné. Proces zberu údajov môže byť automatizovaný, aby bol proces ľahší.
- Čistenie údajov je dôležitým procesom v akejkoľvek analýze údajov, pretože zaberá väčšinu času vedcom údajov. Chýbajúce údaje by sa mali riadne vyplniť a zanedbateľné polia by sa mali zanedbať.
- Analýza údajov by sa mala vykonať správne, aby sa spoznali rôzne trendy a vzorce v údajoch.
- Modely by sa mali zostavovať pomocou strojového učenia, aby sa údaje dobre poznali a aby sa správne analyzovali.
- Súbor údajov o školeniach a skúškach by sa mal identifikovať správne a oddeliť, aby sa zistil vplyv údajov.
- Rôzne modely by sa mali skombinovať a dobre študovať, aby bolo možné poznať štruktúru údajov.
- Údaje by mali byť správne usporiadané a zrozumiteľné pre všetkých v tíme, aby pomohli pri prijímaní veľkých obchodných rozhodnutí.
- Mali by byť dobrým poslucháčom tímu a pozorovateľmi rôznych zistení týkajúcich sa údajov.
- Vedci údajov by mali údaje interpretovať dobre, pretože nesprávne interpretácie môžu viesť k katastrofálnym výsledkom v spoločnosti.
- Zhromaždené údaje, či už štruktúrované alebo neštruktúrované, by mali vedci údajov previesť do zmysluplného formátu tak, aby údaje pochopil dokonca aj zamestnanec, ktorý pracuje v inom oddelení.
- Byť dobrým matematikom pomáha vedcom údajov ľahšie segregovať údaje a nájsť trendy z údajov a identifikovať korelácie.
- Mali by byť pre svoje dobro aktualizované so všetkými najnovšími trendmi súvisiacimi s údajmi v priemysle.
- Znalosť domény, v ktorej pracuje, je dôležitá, pretože táto znalosť pomáha pri správnom pochopení údajov. Cieľom je zabrániť nežiadúcim údajom a zohľadniť iba potrebné údaje.
- Vedci údajov by mali byť schopní spolupracovať s inými oddeleniami pri zhromažďovaní údajov zo svojich odborov a dobre poznať svoju prácu.
- Informácie poskytnuté vedcami údajov po analýze údajov by mali byť relevantné pre danú oblasť a zmena by sa mala odraziť v zisku spoločnosti.
- Analýza minulých údajov pomáha porozumieť správaniu údajov a predpovede budúcnosti pomáha podľa toho plánovať budúcnosť a mala by byť schopná ich vykonávať.
Plat / odmena
Úloha Data Scientist je jednou z najvyššie platených pracovných miest storočia. Priemerná mzda je 100 000 dolárov. Počiatočný plat pre tých, ktorí ukončili vysokoškolské vzdelanie v odbore dát, je 5 000 - 900 000 dolárov. Skúsenosti, vzdelanie a priemysel určujú plat osoby v oblasti dátovej vedy. Čím vyššie sú skúsenosti a vzdelanie, tým vyšší je plat. Priemerná mzda v Indii je 10 000 000 rupií. Závisí to od miesta. Job for Data Science sa neskončí skôr. Údajové vedecké zamestnanie je jedným z najsexi zamestnaných v storočí. Vedec údajov musí byť oboznámený s rôznymi oblasťami, aby mohol v tejto oblasti vynikať.
Odporúčaný článok
Toto je návod na čo je vedec údajov ?. Tu diskutujeme o tom, ako sa stať vedcom údajov, spolu s predpokladmi a zodpovednosťou vedca údajov. Viac informácií nájdete aj v ďalších súvisiacich článkoch -
- Vedec údajov vs ťažba údajov Top 7 Porovnanie
- Čo robia vedci údajov? | Význam | Zručnosti a zodpovednosti
- Prehľad zručností požadovaných pre vedcov údajov
- Počítačový vedec vs dátový vedec - najväčšie rozdiely