Sve o radu znanstvenika podataka

Danas su podaci jedan od najvažnijih aspekata marki i kompanija, na globalnoj razini. Podaci predstavljaju ključ rasta za marke u svim sektorima i kategorijama jer im pomažu da napreduju unatoč jakoj konkurenciji. Drugim riječima, podaci pomažu u izgradnji kompanija i marki i tako ih vode u sljedeću fazu rasta. Zbog toga su se dvorana vijesti od riječi poput Big Data i analitike podataka u posljednjih nekoliko godina.

Rastuća važnost rada znanstvenika

Razvojni značaj podataka zauzvrat je povećao važnost onih koji postupaju s tim podacima. I zato je položaj rada znanstvenika podataka izvana važan i cijenjen u gotovo svim mjestima. Kako je posao posla znanstvenika podataka relativno nov, ova uloga uključuje i analizu poslovnih podataka i tehnologiju. Zbog toga većina ljudi koji ispunjavaju ovu poziciju imaju iskustva na oba polja, što ih čini hibridom koji poznaje najbolje iz oba svijeta.

Važnost podataka i potreba da se iz njih stekne važan uvid doveli su do toga da su neke organizacije uložile ne samo u jedan rad znanstvenika, već u tim koji snosi odgovornost za iste. Glavni razlog zašto kompanije ulažu u tim za razliku od pojedinca je taj što znanstvenici s podacima koji znače skup vještina mogu varirati i oni ne mogu biti prisutni u jednoj osobi.

Stoga je nesumnjivo utvrđeno da su programi znanstvenika podataka jedno od ključnih položaja koje tvrtke žele ispuniti, ne samo u sadašnjem vremenu, već iu budućnosti. Zapravo, prema članku Thomasa Davenporta i DJ-a Patila u Harvard Business Review-u, rad znanstvenika za podatke jedan je od najseksipilnijih poslova 21. stoljeća. Ali koji su glavni kriteriji za postajanje znanstvenikom podataka? Iako mnogi mogu smatrati da su složeno znanje o raznim poljima poput razvoja softvera, razmjene podataka, statistike, strojnog učenja i vizualizacije podataka važni, u proces je mnogo više uključeno.

Koje su dužnosti posla za posao znanstvenika podataka?

Neke od glavnih radnih zadataka znanstvenika za podatke uključuju sljedeće:

  1. Upravljajte istraživanjem za bilo koju određenu industriju i sljedeća okvirna pitanja povezana s istim
  2. Dajte važan uvid u ogromne količine podataka. Podaci mogu biti iz vanjskih ili unutarnjih izvora
  3. Pripremite podatke na takav način da se s jedne strane mogu upotrijebiti u prediktivnom i prediktivnom modeliranju i instalirati kvalificirane analitičke programe i druge metodologije za analizu podataka
  4. Očistite i obrežite podatke, uklanjajući na taj način nevažne i nevažne informacije
  5. Ispitajte podatke iz više uglova kako biste otkrili skrivenu slabost, trendove i prilike za tvrtke u budućnosti
  6. Izradite podatkovna rješenja za neke od najizazovnijih problema robne marke
  7. Osmislite suvremene algoritme koji će rješavati izazove i pojednostaviti radne probleme.
  8. Kroz vizualizaciju i podatke, ovi znanstvenici moraju povezati ostatak tima, posebno IT odjel i upravu oko implementacije trendova u analizi podataka.
  9. Odobrenje praktičnih promjena trenutnih strategija i postupaka unutar tvrtke

Iako tvrtke neizbježno imaju potrebu za znanjem podataka, oni imaju različite odgovornosti za posao, ovisno o vrsti tvrtke. Dok neke tvrtke svoje znanstvenike smatraju uglavnom analitičarima podataka; ponekad se njihove dužnosti pridružuju poslovima inženjera podataka, drugi vjeruju u zapošljavanje vrhunskih stručnjaka za analitiku koji su vješti u tehnikama analize podataka. Kako znanstvenici s podacima stječu više iskustva i kreću se profesionalnom ljestvicom, njihova se poslovna odgovornost obično mijenja. Uzmimo za primjer da bi istraživač podataka u organizaciji srednje razine mogao potrošiti svoje vrijeme na čišćenje i premještanje podataka, dok bi znanstvenici podataka u velikoj i naprednoj organizaciji mogli potrošiti svoje vrijeme na stvaranje strukture za velike projekte tvrtke i pomoći im da stvoriti nove proizvode i usluge koji zadovoljavaju potrebe ciljne publike.

Rad mnogih znanstvenika podataka

Radi analitičari podataka znanstvenika obrađuju puno podataka, a ponekad su i programi znanstvenika podataka sinonim za taj posao. Znanstvenik podataka morat će funkcionirati kao analitičar izvlačeći podatke iz MySQL baza podataka, postajući stručnjak za Excel okretne tablice i proizvodeći osnovne vizualizacije podataka u obliku linijskih i barskih grafikona. Ponekad bi analitičar podataka također trebao nazvati Googleov izvještaj analitike tvrtke. Tvrtka koja zapošljava analitičara podataka možda nije velika marka, ali savršeno je polazište onima koji žele naučiti više o znanosti podataka. Jednom kad analitičari podataka mogu obraditi odgovornosti za redovito upravljanje podacima, mogu preći naprijed prema većoj i boljoj organizaciji. Analizator podataka je, dakle, prvi korak za sve koji žele eventualno postati znanstvenici podataka!

Izvor slike: pixabay.com

Kao što je već spomenuto, tvrtke su danas preplavljene s puno podataka, koje trebaju imati smisla u redovitim intervalima. Zbog toga je potrebna podatkovna infrastruktura da bi se podaci shvatili i upravo tu analitičari podataka mogu pomoći tvrtkama. Većinom su popisi poslova i za istraživače podataka i za inženjere podataka gotovo isti. Budući da je inženjer podataka obično potreban u gotovo svim vrstama organizacija, pronalazak posla u ovom odjelu relativno je jednostavan. Zbog toga se znanstvenik o radu s softverskim inženjeringom može istaknuti u takvoj tvrtki jer su im potrebni profesionalci koji s jedne strane mogu dati uvid u njihove podatke i pomoći u pružanju raznovrsnih podataka poput doprinosa proizvodnom kodu s druge strane. Kao mogućnosti stažiranja u različitim tvrtkama kao mlađi znanstvenik podataka savršene su za ljude koji žele naučiti više o tom području na sveobuhvatan i strateški način.

Za osobu koja ima formalno podrijetlo iz matematike, statistike ili fizike, učenje na ovom polju gotovo je neograničeno. Te se osobe mogu usredotočiti na proizvodnju boljih podataka temeljenih na proizvodima koji na strateški način mogu odgovoriti na potrebe i zahtjeve korisnika. Tvrtke koje su usredotočene na potrebe potrošača imaju puno podataka i uvijek im trebaju pojedinci koji im mogu pomoći da ciljaju svoju publiku, kroz smislene i učinkovite marketinške kampanje.

Mnogo organizacija danas zapošljava više ljudi za njihov položaj podataka. Programi znanstvenika za podatke u ovom će društvu biti dio velikog tima koji je u osnovi fokusiran na generiranje važnih trendova iz podataka, iako oni ne moraju biti podatkovna tvrtka. U takvom scenariju znanstveniku s podacima potrebne su vještine za analizu, dodirivanje proizvodnog koda i vizualiziranje podataka između ostalog. Stoga je moguće da takve tvrtke traže da popune poziciju općih analitičara podataka ili žele nekoga sa specifičnim vještinama poput strojnog učenja ili vizualizacije podataka.

Sve je to učinilo prilično jasnim i očitim da su programi znanstvenika za podatke vrlo širok pojam i da će razumijevanje opisa posla biti prvi korak u razvoju potrebnih setova vještina. Prije svega, važno je shvatiti da programi znanstvenih podataka moraju imati određeno znanje iz jednog područja i moraju znati kako se uhvatiti u koštac s problemima tog područja. Drugo, oni moraju biti u stanju razlikovati neželjene podatke iz cijelog skupa podataka, jer će im to pomoći u postizanju konačnih rezultata i nalaza.

Stoga, ako vam znanstvenici za podatke programiraju brojke u vašem profesionalnom planu, evo nekoliko kvaliteta koje ćete trebati razviti.

  1. Razumijevanje osnovnih alata

Osnovno razumijevanje osnovnih alata znanosti podataka izuzetno je važno. Pojedinci koji žele postati znanstvenik o podacima moraju imati razumijevanja za statistički promocijski jezik, poput R ili Pythona, i jezik za pretraživanje baze podataka poput SQL.

  1. Poznavanje osnovnih statistika

Svi koji žele postati istraživač podataka moraju imati cjelovito razumijevanje statistike. Znanstvenici za rad moraju imati unutarnje razumijevanje statističkih testova, raspodjele, procjene najveće vjerojatnosti između ostalog. Statistika je sastavni dio za rad s podacima svih vrsta, uz rad sa svim vrstama tvrtki, posebno onima koje se bave podacima. Ovim tvrtkama je potreban rad znanstvenika s podacima koji im može pomoći u donošenju odluka i procjeni eksperimenata, čime je znanje o osnovnim statistikama izuzetno važno.

  1. Važno je znanje strojnog učenja

Ako želite raditi za veliku tvrtku s ogromnim količinama podataka, važno je naučiti o metodama strojnog učenja poput k najbližih susjeda, slučajnih šuma itd. Iako je istina da se tehnike strojnog učenja mogu primijeniti pomoću R ili pythona knjižnice, strojno učenje može pomoći tvrtkama da otkriju novi aspekt upravljanja podacima.

  1. Osnovno znanje o linearnoj algebri i multivarijabilnom računu može biti dug put

Mnogi zaposlenici žele da njihov podatkovni istraživač Work može iznijeti podatke koje su naučili pomoću statističkih rezultata ili strojnog učenja. Zato vam osnovno znanje o multivarijabilnom računu ili pitanjima linearne algebre može pomoći da izgledate savršeno za posao. Kada data scientist Work može implementirati vlastite alate za implementaciju, to pokazuje da su sposobni uspješno izvući rezultate iz ogromnih podataka. Sve u svemu, razumijevanje ovih koncepata od posebne je pomoći tvrtkama koje imaju proizvode koji su definirani podacima i mala poboljšanja u njihovim algoritmima mogu imati velike koristi za cjelokupni rast tvrtke.

  1. Naučite kako raditi oko pretraživanja podataka

Kad su podaci u velikim količinama, prirodno je da greške i pogreške griješe vrlo lako. Zato je važno znati kako se nositi s bilo kakvim nesavršenostima podataka. Primjeri nesavršenosti podataka mogu sadržavati nedostajuće vrijednosti ili nedosljedno oblikovanje niza i oblikovanje datuma. Razmjena podataka iznimno je važna u malim tvrtkama u kojima su angažirani analitičari podataka za razvrstavanje velikog broja podataka.

  1. Važno je znati kako vizualizirati podatke i učinkovito komunicirati

Jedna od najvažnijih vještina koja znanstvenika podataka izdvaja Rad od ostalih je kroz snažan osjećaj vizualizacije i komunikacije podataka. To se posebno odnosi na tvrtke koje rastu jer donose odluke zasnovane na podacima. Zato je važno da programi znanstvenika za podatke mogu vizualizirati podatke kako bi mogli donositi rješenja utemeljena na podacima kako bi poduzeće podigli na novu razinu rasta i razvoja. Kada je u pitanju komunikacija, znanstvenici s podacima moraju biti u mogućnosti učinkovito predati svoje nalaze i uvide dotičnom menadžerskom timu kako bi se mogli na pravilan način koristiti. Znanje o alatima za vizualizaciju poput plota i d3.js može pomoći znanstvenicima da rade na vizualizaciji podataka na mnogo bolji način. Osim toga, stjecanje uvida u načela koja stoje iza vizualnog kodiranja podataka i komuniciranje informacija može samo pomoći znanstveniku s podacima da radi na proširenju svog polja razumijevanja.

  1. Pozitivno je imati diplomu softverskog inženjerstva

Softverski inženjer ima puno naprednije razumijevanje nauke o podacima, posebno dok traži posao znanstvenika za podatke u maloj organizaciji. Budući da će oni biti odgovorni za rukovanje ogromnim količinama podataka, kao i za razvoj podataka, imat će snažnu pozadinu softverskog inženjerstva.

  1. Uvijek mislite kao znanstvenik podataka

Tvrtke diljem svijeta promatraju znanstvenike s podacima koji mogu učinkovito riješiti neke od gorućih izazova s ​​kojima se suočavaju. Znanstvenik podataka mora, dakle, biti svjestan mogućnosti i izazova vertikale u kojoj želi raditi. Razumijevanje njihovih izazova i stvaranje učinkovitih rješenja za njihovo rješavanje prvi je korak koji svaki rad znanstvenika podataka može poduzeti na putu budućnosti profesionalni rast i uspjeh.

Sve rečeno i učinjeno, podatkovna znanost je budućnost svih kompanija bilo velikih ili malih. To znači da će rad znanstvenika s podacima i dalje držati mjesto od značaja za funkcioniranje tvrtki u svim vertikalama. Iako je podatkovna znanost relativno novo i novonastalo polje, mogućnosti za rast gotovo su neograničene. Stoga bi posao kao znanstvenik podataka trebao tražiti od pojedinaca da svoje vještine usklade s ciljevima tvrtki. A to znači dobro i sveobuhvatno razumijevanje funkcioniranja sektora. Razvijanjem gore navedenih vještina znanstvenika za podatke, profesionalci mogu učinkovito raditi na tome da postanu dobar i uspješan podatkovni znanstvenik.

Preporučeni članci

Dakle, evo nekoliko članaka koji će vam pomoći da saznate više detalja o radu Data Scientist, Programima za znanstvenike podataka, kao i o značenju podataka znanstvenika, zato samo prođite dolje navedenu vezu.

  1. Vrste vizualizacije podataka pomoću Tableau-a
  2. Data Scientist vs Softverski inženjer
  3. Razlike podataka Data Analyst vs Data Scientist
  4. Data Scientist vs Data Mining
  5. Data Scientist vs Data Engineer vs statističar
  6. 5 najboljih obuka za razvoj mobilnih aplikacija

Kategorija:

Veliki podaci