Všetko o práci vedca údajov

Dnes sú údaje jedným z najdôležitejších aspektov značiek a spoločností na svetovej scéne. Údaje sú kľúčom k rastu značiek vo všetkých odvetviach a kategóriách, pretože im pomáhajú rýchlo napredovať napriek intenzívnej hospodárskej súťaži. Inými slovami, údaje pomáhajú budovať spoločnosti a značky, čím ich presúvajú do ďalšej fázy rastu. To je dôvod, prečo zasadacie miestnosti bzučia slovami ako Big Data a Data Analytics za posledných niekoľko rokov.

Rastúci význam práce vedcov údajov

Rastúci význam údajov zase zvýšil význam tých ľudí, ktorí s týmito údajmi manipulujú. Z tohto dôvodu je pozícia práce vedcov údajov externe dôležitá a vysoko oceňovaná takmer na všetkých miestach. Pretože práca údajových vedcov je relatívne nová, táto úloha zahŕňa analýzu obchodných údajov a technológiu. Preto väčšina ľudí, ktorí zastávajú túto pozíciu, má skúsenosti v oboch oblastiach, čo z nich robí hybrid, ktorý pozná to najlepšie z oboch svetov.

Dôležitosť údajov a potreba získať dôležité informácie z nich viedli k tomu, že niektoré organizácie investovali nielen do jednej práce vedcov údajov, ale do tímu, ktorý za ňu nesie zodpovednosť. Hlavným dôvodom, prečo spoločnosti investujú do tímu na rozdiel od jednotlivca, je skutočnosť, že súbor údajov vedecký pracovník, ktorý znamená zručnosti, sa môže líšiť a tieto nemusia byť prítomné u jediného človeka.

Preto sa nepochybne preukázalo, že programy vedcov údajov sú jedným z kľúčových pozícií, ktoré spoločnosti chcú obsadiť, a to nielen v súčasnej dobe, ale aj v budúcnosti. Podľa článku Thomasa Davenporta a DJ Patila z Harvard Business Review je práca údajových vedcov jedným z najsexi zamestnaných v 21. storočí. Aké sú hlavné kritériá na to, aby ste sa stali vedcom údajov? Aj keď mnohí môžu mať pocit, že sú dôležité zložité znalosti o rôznych oblastiach, ako je vývoj softvéru, mungovanie údajov, štatistika, strojové učenie sa a vizualizácia údajov, do procesu je oveľa viac zapojených.

Aké sú pracovné povinnosti pre prácu vedca údajov?

Medzi hlavné úlohy vedcov v oblasti údajov patria:

  1. Spravujte výskum pre konkrétne odvetvie a potom položte rámcové otázky s ním súvisiace
  2. Vyvodzujte dôležité poznatky z veľkého množstva údajov. Údaje môžu pochádzať z externých alebo interných zdrojov
  3. Pripravte údaje takým spôsobom, aby sa dali použiť pri predpísanom a prediktívnom modelovaní na jednej strane a nainštalovať kvalifikované analytické programy a ďalšie metodiky na analýzu údajov.
  4. Vyčistite a prerezajte údaje, čím odstránite irelevantné a nedôležité informácie
  5. Preskúmajte údaje z viacerých uhlov, aby ste v budúcnosti našli skryté slabiny, trendy a príležitosti pre spoločnosti
  6. Vymyslite riešenia založené na údajoch pre niektoré z najnáročnejších problémov značiek
  7. Navrhnite moderné algoritmy, ktoré budú riešiť výzvy a zjednodušia pracovné problémy.
  8. Prostredníctvom vizualizácie údajov a údajov musia títo vedci prepojiť zvyšok tímu, najmä oddelenie IT a manažment, s implementáciou trendov analýzy údajov.
  9. Schváliť praktické zmeny súčasných stratégií a postupov v rámci spoločnosti

Zatiaľ čo spoločnosti vždy potrebujú zmysel pre vedcov údajov, majú rôzne pracovné povinnosti v závislosti od typu spoločnosti. Zatiaľ čo niektoré spoločnosti považujú svojho vedca údajov predovšetkým za analytika údajov; niekedy sú ich povinnosti spojené s povinnosťami dátových technikov, iní veria v najímanie špičkových analytických odborníkov, ktorí majú skúsenosti s technikami analýzy údajov. Ako vedci získavajú viac skúseností a postupujú po profesionálnom rebríčku, ich pracovné povinnosti sa zvyčajne menia. Vezmime si napríklad vedecký pracovník v oblasti údajov strednej úrovne, ktorý by mohol tráviť svoj čas čistením a mungingom údajov, zatiaľ čo vedci v oblasti údajov vo veľkej a vyspelej organizácii by mohli tráviť čas vytvorením štruktúry pre veľké dátové projekty spoločnosti a pomôcť im vytvárať nové produkty a služby, ktoré spĺňajú požiadavky cieľovej skupiny.

Mnoho tvárí pracujúcich s údajmi

Analytici práce s údajmi pracujú s veľkým množstvom údajov a niekedy sú programami vedcov údajov synonymom tejto úlohy. Vedec údajov bude musieť fungovať ako analytik tým, že vytiahne údaje z databáz MySQL, stane sa expertom na kontingenčné tabuľky Excel a vytvorí základné vizualizácie údajov vo forme čiarových a stĺpcových grafov. Niekedy by analytik údajov musel tiež zavolať na analytickú správu spoločnosti Google. Spoločnosť, ktorá zamestnáva analytika údajov, nemusí byť veľká značka, ale je ideálnym východiskovým bodom pre tých, ktorí sa chcú dozvedieť viac o vede údajov. Keď analytici údajov dokážu pravidelne zvládnuť zodpovednosť za správu údajov, môžu prejsť k väčšej a lepšej organizácii. Analytik údajov je preto prvým krokom pre každého, kto sa chce napokon stať vedeckým pracovníkom v oblasti údajov!

Zdroj obrázka: pixabay.com

Ako už bolo spomenuté, spoločnosti sú dnes zaplavené mnohými údajmi, ktoré musia pravidelne pochopiť. Z tohto dôvodu je potrebná dátová infraštruktúra, ktorá má zmysel pre údaje, a tu môžu analytici údajov pomôcť spoločnostiam. Zoznamy úloh pre vedcov údajov a technikov údajov sú väčšinou rovnaké. Keďže dátový inžinier sa vo všeobecnosti vyžaduje takmer vo všetkých typoch organizácií, nájdenie práce v tomto oddelení je relatívne jednoduché. To je dôvod, prečo vedec údajov Práca so softvérovým inžinierstvom môže byť vynikajúca v takej spoločnosti, že potrebuje odborníkov, ktorí môžu na jednej strane poskytnúť informácie o svojich údajoch a na druhej strane pomôcť pri poskytovaní užitočných údajov, ako sú príspevky do výrobného kódu. Ako stážové príležitosti v rôznych spoločnostiach ako vedecký pracovník pre údaje sú ideálne pre ľudí, ktorí sa chcú komplexným a strategickým spôsobom dozvedieť viac o tejto oblasti.

Pre človeka, ktorý má formálne matematické, štatistické alebo fyzikálne zázemie, je vzdelávanie v tejto oblasti takmer neobmedzené. Títo jednotlivci sa môžu zamerať na výrobu lepších produktov založených na údajoch, ktoré dokážu strategicky reagovať na potreby a požiadavky spotrebiteľov. Spoločnosti, ktoré sa zameriavajú na potreby spotrebiteľov, majú veľa údajov a vždy potrebujú jednotlivcov, ktorí im môžu pomôcť zacieliť na svoje publikum prostredníctvom zmysluplných a efektívnych marketingových kampaní.

Mnoho organizácií dnes zamestnáva viac ľudí pre svoju dátovú pozíciu. V tejto spoločnosti budú programy vedcov údajov súčasťou veľkého tímu, ktorý sa v zásade zameriava na vytváranie dôležitých trendov z údajov, hoci nemusia byť dátovou spoločnosťou. V takomto prípade bude vedec údajov potrebovať zručnosti potrebné na vykonanie analýzy, dotknutie sa výrobného kódu a vizualizáciu údajov. Je preto možné, že také spoločnosti hľadajú pozíciu všeobecných analytikov údajov alebo chcú niekoho so špecifickými zručnosťami, ako je strojové učenie alebo vizualizácia údajov.

To všetko jasne ukázalo a zrejmé, že programy vedcov údajov sú veľmi širokým pojmom a porozumenie popisu práce bude prvým krokom vo vývoji požadovaných súborov zručností. V prvom rade je dôležité pochopiť, že programy vedcov údajov musia mať osobitné odborné znalosti v jednej oblasti a musia vedieť, ako riešiť problémy v tejto oblasti. Po druhé, musia byť schopní rozlíšiť nechcené údaje od celého súboru údajov, pretože to im pomôže dosiahnuť presvedčivé výsledky a zistenia.

Preto ak vedci pracujú s údajmi vo svojom profesijnom pláne, sú tu niektoré vlastnosti, ktoré budete musieť rozvíjať.

  1. Pochopenie základných nástrojov

Základné porozumenie základných nástrojov vedy o údajoch je nesmierne dôležité. Jednotlivci, ktorí sa chcú stať vedcami údajov, musia mať určité vedomosti o jazyku propagujúcom štatistiku, ako je R alebo Python, a jazyku, ktorý sa pýta na databázu, napríklad SQL.

  1. Znalosť základných štatistík

Každý, kto sa chce stať vedeckým pracovníkom v oblasti dát, musí mať úplné pochopenie štatistík. Vedci údajov Práca musí okrem iného vedieť o štatistických testoch, distribúciách, odhadcoch maximálnej pravdepodobnosti. Štatistika je neoddeliteľnou súčasťou práce s údajmi všetkých druhov, okrem práce so všetkými typmi spoločností, najmä s tými, ktoré sú založené na údajoch. Tieto spoločnosti potrebujú vedeckého pracovníka údajov, ktorý im môže pomôcť pri rozhodovaní a vyhodnocovaní experimentov, a preto má znalosť základných štatistík mimoriadne dôležitú.

  1. Znalosť strojového učenia je dôležitá

Ak chcete pracovať pre veľkú spoločnosť s veľkým množstvom údajov, je dôležité dozvedieť sa o metódach strojového učenia, ako sú k-najbližší susedia, náhodné lesy atď. Je síce pravda, že techniky strojového učenia sa môžu implementovať pomocou R alebo pythonu. knižnice, strojové učenie môže spoločnostiam pomôcť objaviť nový aspekt správy údajov.

  1. Základné znalosti lineárnej algebry a viacrozmerného počtu môžu ísť dlhou cestou

Mnoho zamestnancov chce, aby ich vedec údajov Work bol schopný predložiť údaje, ktoré sa naučili prostredníctvom štatistických výsledkov alebo strojového učenia. To je dôvod, prečo vám základné znalosti otázok s rôznym počtom položiek alebo otázky lineárnej algebry pomôžu vyzerať perfektne pre túto prácu. Keď vedec pracujúci s údajmi môže implementovať svoje vlastné implementačné nástroje, ukazuje sa, že sú schopní odvodiť výsledky z obrovských údajov úspešným spôsobom. Celkovo je pochopenie týchto konceptov obzvlášť užitočné v spoločnostiach, ktoré majú produkty definované údajmi a malé zlepšenia v ich algoritmoch môžu mať obrovský prínos pre celkový rast spoločnosti.

  1. Naučte sa, ako obísť mungovanie dát

Ak sú údaje vo veľkom množstve, je prirodzené, že chyby a chyby majú tendenciu veľmi ľahko sa plaziť. Preto je dôležité vedieť, ako riešiť prípadné nedostatky v údajoch. Príklady nedokonalostí údajov môžu zahŕňať chýbajúce hodnoty alebo nekonzistentné formátovanie reťazcov a formátovanie dátumu. Mungovanie údajov je nesmierne dôležité v malých spoločnostiach, v ktorých sú analytici prenajímaní, aby triedili množstvo údajov.

  1. Je dôležité vedieť, ako vizualizovať údaje a efektívne komunikovať

Jednou z najdôležitejších zručností, ktorá udáva vedca údajov Práca okrem zvyšku spočíva v silnom pocite vizualizácie a komunikácie údajov. Platí to najmä pre spoločnosti, ktoré rastú, keď sa prvýkrát rozhodujú na základe údajov. Z tohto dôvodu je dôležité, aby programy vedcov údajov boli schopné vizualizovať údaje, aby mohli vytvárať riešenia založené na údajoch, aby spoločnosť posunuli na ďalšiu úroveň rastu a rozvoja. Pokiaľ ide o komunikáciu, vedci údajov musia byť schopní efektívne oznámiť svoje zistenia a postrehy príslušnému riadiacemu tímu, aby sa dali správne využiť. Znalosť nástrojov vizualizácie, ako je plot a d3.js, môže pomôcť vedcovi údajov pracovať pri vizualizácii údajov oveľa lepším spôsobom. Okrem toho získanie prehľadu o princípoch vizuálneho kódovania údajov a oznamovania informácií môže iba pomôcť vedeckému pracovníkovi v práci rozšíriť oblasť jeho porozumenia.

  1. Mať titul v odbore softvérového inžinierstva je plus

Softvérový inžinier má oveľa pokročilejšie znalosti v oblasti dátovej vedy, najmä pri hľadaní práce vedcov údajov v malej organizácii. Keďže budú zodpovedné za spracovanie veľkého množstva údajov, ako aj za vývoj dátových produktov, bude nevyhnutné mať silné skúsenosti so softvérovým inžinierstvom.

  1. Vždy premýšľajte ako o práci vedca údajov

Spoločnosti na celom svete sa pozerajú na vedcov v oblasti údajov, čo znamená, ktorí môžu účinne riešiť niektoré z naliehavých problémov, ktorým čelia. Vedec údajov si preto musí byť vedomý príležitostí a výziev vertikálnej oblasti, v ktorej chce pracovať. Porozumenie ich výzvam a vytváranie účinných riešení na ich riešenie je prvým krokom, ktorý môže každá vedecká pracovníčka urobiť na ceste do budúcnosti profesionálny rast a úspech.

Všetko povedané a hotové, veda o údajoch je budúcnosťou všetkých spoločností, či už veľkých alebo malých. To znamená, že vedci údajov Práca bude naďalej pôsobiť na fungovanie spoločností vo všetkých odvetviach času. Hoci veda o údajoch je relatívne nové a rodiace sa pole, príležitosti na rast sú takmer neobmedzené. Preto si zamestnanie ako vedec údajov Práca vyžaduje, aby jednotlivci prispôsobili svoje zručnosti súborom cieľov spoločnosti. A to znamená dobré a komplexné porozumenie toho, ako tento sektor funguje. Rozvíjaním vyššie uvedených schopností vedcov údajov môžu odborníci efektívne pracovať na tom, aby sa stali dobrými a úspešnými vedcami údajov.

Odporúčané články

Tu je niekoľko článkov, ktoré vám pomôžu získať viac podrobností o práci Data Scientist Work, Data Scientist Programy a tiež o význame Data Scientist, takže stačí prejsť na odkaz uvedený nižšie.

  1. Typy vizualizácie údajov pomocou Tableau
  2. Data Scientist vs Software Engineer
  3. Rozdiel medzi analytikmi údajov a údajovými vedcami
  4. Vedec údajov vs ťažba údajov
  5. Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
  6. 5 najlepších školení o vývoji mobilných aplikácií

Kategórie:

Veľké dáta