Što je podatkovni znanstvenik?
Osoba koja strukturira podatke za igru s njima i analizira ih u svim oblicima naziva se Data Scientist. Drugim riječima, mogli bismo reći da Data Scientist živi unutar podataka. Vole prikupiti podatke, raspitati se o podacima, rekreirati podatke u različitim oblicima, izvlačiti zaključke iz prethodnih podataka i predviđati budućnost koristeći sadašnje podatke. Trebali bi imati strpljenja za rad s podacima. Uz rast tehnologije i društvenih medija, podaci se gomilaju iz dana u dan, a analiza podataka važna je za predviđanje budućih trendova.
Preduvjeti za dobivanje podataka
Evo sljedećih istaknutih koraka da biste postali znanstvenici:
- Trebale bi biti dobre s bazama podataka. Stvaranje i ispitivanje baza podataka važno je za njih kako bi razumjeli način rada u programskom i analitičkom okruženju, a SQL je također važan jezik.
- Oni bi trebali tečno govoriti bilo kojim programskim jezicima, po mogućnosti Python i R. Python ima mnogo knjižnica koje pomažu u jednostavnom izračunavanju statističkih podataka i nizova.
- Mnogi su tijekom školskih dana možda mrzili matematiku, posebno statistiku i linearnu algebru. Ali pomažu na način koji nitko nije mogao zamisliti.
- Algoritmi strojnog učenja pomažu u stvaranju modela koji predviđaju budućnost podataka i njihovo funkcioniranje. Strojno učenje također stvara modele iz prošlih podataka što pomaže u jasnom razumijevanju podataka.
- Poslovnu analitiku važno je znati, jer je mnogo toga što poznajemo podatke i posao koji se u nju bavi.
- Oni bi trebali biti kreativni u svom pristupu problemu, jer postoji mnogo načina tumačenja podataka. Ovaj pristup pomaže u pronalaženju različitih metoda za rješavanje podataka i izbjegavanje neželjenih vrsta.
- Razumijevanje velikih podataka i načina na koji ih se percipira na tržištu trebalo bi biti zanimljivo područje.
- Angažiranje sa svojom zajednicom ili članovima zajednice pomoći će im da spoznaju probleme iz različitih perspektiva.
Kako postati podatkovni znanstvenik?
- Znanstvenici podataka moraju biti diplomirani inženjeri ili statistike ili bilo koje relevantno područje i trebali bi biti dobri u programiranju i SQL vještinama.
- Poznavanje vjerojatnosti i statistika za ostale diplomirane studente dobro je u razumijevanju načina rada podataka.
- Dobre komunikacijske vještine pomažu u komunikaciji s timom i sa klijentom. To pomaže u spoznaji prioriteta i prijedloga drugih.
- Znanstvenici Dobri podaci moraju biti znatiželjni u podacima i trebali bi biti zainteresirani istražiti načine na koje se podaci mogu mijenjati u skladu s potrebama.
- Trebali bi biti dobar pripovjedač. Podaci mogu stvoriti priče bilo prošlosti, sadašnjosti ili budućnosti.
- Ako osoba nema pojma o Data Science-u, dobro je odraditi neke potvrde vezane uz nauku o podacima i strojno učenje.
- Provođenje projekata vezanih uz nauku o podacima ili strojno učenje pomaže razumjeti izazove s kojima su suočeni znanstvenici podataka.
- Pridružite se zajednici koja se odnosi na Data Science koja pomaže u dijeljenju detalja vezanih uz podatke i različitih izazova na terenu.
Odgovornosti znanstvenika podataka
Znanstvenik podataka je netko tko je bolji u statistici. Pogledajmo nekoliko odgovornosti:
- Podaci se trebaju prikupljati iz različitih izvora i ti izvori moraju biti pouzdani. Postupak prikupljanja podataka može se automatizirati kako bi se proces pojednostavio.
- Čišćenje podataka važan je proces u bilo kojem radu na analizi podataka jer uzima većinu vremena znanstvenicima. Nedostajući podaci trebaju biti propisno ispunjeni, a polja koja se mogu izbjeći zanemariti.
- Analizu podataka treba napraviti pravilno kako bi se znali različiti trendovi i obrasci u podacima.
- Modeli bi se trebali graditi pomoću strojnog učenja kako bi se podaci dobro poznavali i pravilno analizirali.
- Skupovi podataka za trening i testiranje trebaju biti ispravno identificirani i razdvojeni kako bi se znao utjecaj podataka.
- Različite modele treba kombinirati i dobro ih proučiti kako bi se znao obrazac podataka.
- Podaci bi trebali biti pravilno organizirani i razumljivi svima u timu kako bi pomogli u donošenju velikih poslovnih odluka.
- Oni bi trebali biti dobar slušatelj tima i promatrač različitih nalaza u vezi s podacima.
- Znanstvenici s podacima trebaju dobro protumačiti podatke jer pogrešne interpretacije mogu dovesti do katastrofalnih rezultata u tvrtki.
- Prikupljeni podaci, bilo strukturirani ili nestrukturirani, znanstvenici bi trebali pretvoriti u smisleni oblik tako da čak i zaposlenik koji radi u drugom odjelu treba razumjeti podatke.
- Budući da je dobar matematičar, pomaže znanstvenicima da lako razdvoje podatke i pronađu trendove iz podataka te utvrde povezanost.
- Oni bi trebali biti ažurirani sa svim najnovijim trendovima koji se odnose na podatke u industriji za njegovo dobro.
- Znanje o domeni u kojem radi važno je jer znanje pomaže u razumijevanju podataka. Na taj se način izbjegavaju neželjeni podaci i uzimaju u obzir samo potrebni podaci.
- Znanstvenici s podacima trebali bi biti u mogućnosti surađivati s drugim odjeljenjima za prikupljanje podataka iz svojih polja i dobro poznavati njihov rad.
- Uvidi koji pružaju znanstvenici podataka nakon analize podataka trebali bi biti relevantni za domenu, a promjena treba odražavati na dobiti tvrtke.
- Analiza prošlih podataka pomaže da se shvati ponašanje podataka i predviđanje budućnosti pomaže u planiranju budućnosti u skladu s tim i trebaju biti vješti u oba ova djela.
Plaća / naknada
Posao Data Scientist jedan je od najplaćenijih poslova stoljeća. Prosječna plaća je 100.000 dolara. Početna plaća za one koji su stekli viši stupanj znanosti o podacima je 5000 do 90000 dolara. Iskustvo, obrazovanje i industrija određuju plaću osobe na polju znanosti o podacima. Što je veće iskustvo i obrazovanje, viša je plaća. Prosječna plaća u Indiji iznosi 10, 00, 000 rupija. Ovisi o lokaciji. Posao za znanost o podacima neće se uskoro završiti. Posao znanosti o podacima jedan je od najseksepilnijih poslova stoljeća. Znanstvenik podataka mora biti svjestan u raznim područjima kako bi mogao izvrsno raditi na tom polju.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za Što je Data Scientist ?. Ovdje smo raspravljali o tome kako postati Data Scientist, zajedno s preduvjetima i odgovornostima znanstvenika podataka. Možete i pregledati naše druge povezane članke da biste saznali više -
- Data Scientist vs Data Mining | 7 najboljih usporedba
- Što rade znanstvenici podataka? | Značenje | Vještine i odgovornosti
- Pregled vještina potrebnih za znanstvenika podataka
- Computer Scientist vs Data Scientist - Najbolje razlike
