Naukowiec ds. danych

Analitycy danych to nowy rodzaj analityków danych z technicznymi umiejętnościami rozwiązywania skomplikowanych problemów – a także ciekawością, jakie problemy należy rozwiązać.

To mieszanka matematyków, informatyków i tropicieli trendów. Są również bardzo poszukiwani i dobrze opłacani, ponieważ pracują zarówno w świecie biznesu, jak i IT. Kto nie chciałby być członkiem tej elitarnej grupy?

Są także odzwierciedleniem obecnej epoki. Dziesięć lat temu naukowcy zajmujący się danymi nie byli na radarach wielu ludzi, ale ich wzrost podkreśla, jak korporacje podchodzą teraz do big data.

Nie można już przeoczyć tej niemożliwej do opanowania plątaniny nieustrukturyzowanych danych. To wirtualna kopalnia złota, która może pomóc w zwiększeniu dochodów — o ile ktoś zagłębi się i odkryje spostrzeżenia biznesowe, których nikt inny nie brał pod uwagę. Na obraz wkracza analityk danych.

Aby stawiać hipotezy, wyciągać wnioski i analizować trendy dotyczące klientów i rynku, analityk danych potrzebuje dużej ilości danych. Gromadzenie i analizowanie danych, a także stosowanie różnych form narzędzi analitycznych i raportowych w celu znalezienia wzorców, trendów i powiązań w zestawach danych to podstawowe obowiązki.

Analitycy danych w świecie biznesu zwykle pracują w grupach, aby przeszukiwać ogromne dane w celu uzyskania informacji, które można wykorzystać do prognozowania zachowań klientów i odkrywania nowych perspektyw dochodu. W wielu firmach analitycy danych są również odpowiedzialni za ustalanie najlepszych praktyk w zakresie gromadzenia, analizy i interpretacji danych.

Umiejętności w zakresie analizy danych stały się bardziej poszukiwane, ponieważ firmy starają się wydobywać znaczące informacje z dużych zbiorów danych, które odnoszą się do ogromnych ilości ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych danych, które generuje i zbiera duża korporacja lub internet rzeczy.

MUSISZ PRZECZYTAĆ: Cykl życia nauki o danych: wszystkie jego etapy i funkcje

Skąd oni przyszli?

Wielu naukowców zajmujących się danymi zaczynało jako statystycy lub analitycy danych. Jednak wraz z rozwojem i rozwojem dużych zbiorów danych (oraz platform do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych, takich jak Hadoop), rosły i rozwijały się te pozycje.

Zarządzanie danymi nie jest już dla działu IT kwestią drugoplanową. To kluczowe informacje, które wymagają dogłębnej analizy, pomysłowej ciekawości i talentu do przekształcania zaawansowanych technologicznie koncepcji w nowe źródła przychodów.

Rola data scientist ma również korzenie akademickie. Uczelnie już kilka lat temu zaczęły zauważać, że firmy poszukują programistów i graczy zespołowych.
Profesorowie dostosowali swoje programy nauczania, aby to uwzględnić, a niektóre programy, takie jak Instytut Zaawansowanej Analityki przy Uniwersytecie Stanowym Karoliny Północnej, przygotowały do ​​stworzenia nowej generacji naukowców zajmujących się danymi. Ponad 60 uniwersytetów w całym kraju oferuje obecnie podobne programy.

Typowe obowiązki zawodowe analityków danych

Jeśli chodzi o opis pracy analityka danych, nie ma takiego. Jest jednak kilka rzeczy, które prawie na pewno będziesz robić:

• Zbieranie i przetwarzanie ogromnych ilości chaotycznych danych w bardziej użyteczny format.
• Wykorzystywanie strategii opartych na danych do rozwiązywania problemów biznesowych.
• R i Python, między innymi języki programowania
• Znajomość statystyk, w tym testów i rozkładów statystycznych, od wewnątrz i na zewnątrz.
• Bądź na bieżąco z technikami analitycznymi, takimi jak uczenie maszynowe, głębokie uczenie i analiza tekstu.
• Komunikacja i współpraca z IT i biznesem.
• Szukanie porządku i wzorców w danych, a także dostrzeganie trendów, które mogą pomóc w osiągnięciu zysków firmy.

PRZECZYTAJ RÓWNIEŻ: Tematy nauki o danych, które musisz znać

Role i obowiązki Data Scientist

Termin „naukowiec danych” pochodzi z połączenia nauk ścisłych, matematyki, statystyki, chemometrii i informatyki, by wymienić tylko kilka z najważniejszych współczesnych przedmiotów technicznych. Ponieważ połączenie cech osobowości, doświadczenia i możliwości analitycznych wymaganych w tym zawodzie jest rzadkością, rośnie zapotrzebowanie na wykwalifikowanych analityków danych.

Na podstawie wskaźników, takich jak zadowolenie z pracy, ilość możliwości zatrudnienia i mediana wynagrodzenia podstawowego, analityk danych znalazł się na szczycie listy „50 najlepszych miejsc pracy w Ameryce” Glassdoor w latach 2016, 2017, 2018 i 2019. Stanowisko architekta uczenia maszynowego może być wymienione z praca naukowca danych.

Analiza ogromnych zbiorów danych ilościowych i jakościowych to jedno z najbardziej podstawowych zadań. Osoby te są odpowiedzialne za tworzenie statystycznych modeli uczenia się do analizy danych i muszą posiadać wcześniejszą wiedzę na temat narzędzi statystycznych. Muszą również posiadać umiejętności niezbędne do konstruowania skomplikowanych modeli predykcyjnych.

Informatycy, programiści baz danych i oprogramowania, eksperci dyscyplinarni, kuratorzy, adnotatorzy-eksperci i bibliotekarze to niektórzy z profesjonalistów, którzy mogą pracować w nauce o danych lub zostać naukowcami danych na pełny etat.

Co znajduje się w zestawie narzędzi analityka danych?

Analitycy danych często używają następującej terminologii i technologii:

Wizualizacja danych:

Dane są prezentowane w formacie obrazkowym lub graficznym, aby ułatwić ich analizę. Graficzna reprezentacja informacji i danych jest znana jako wizualizacja danych. Narzędzia do wizualizacji danych ułatwiają badanie i zrozumienie trendów, wartości odstających i wzorców w danych dzięki zastosowaniu elementów wizualnych, takich jak wykresy, wykresy i mapy.

Narzędzia i technologie wizualizacji danych są ważne w środowisku Big Data do analizy ogromnych ilości danych i podejmowania decyzji opartych na danych.

Nauczanie maszynowe:

W tej gałęzi sztucznej inteligencji wykorzystywane są algorytmy matematyczne i automatyzacja. Uczenie maszynowe to rodzaj analizy danych, który automatyzuje tworzenie modeli analitycznych. Jest to dziedzina sztucznej inteligencji oparta na założeniu, że komputery mogą uczyć się na podstawie danych, rozpoznawać wzorce i dokonywać osądów przy niewielkim lub żadnym udziale człowieka.

Rozpoznawanie wzorców

Technologia rozpoznawania wzorców to rodzaj technologii, która rozpoznaje wzorce w danych (często używana zamiennie z uczeniem maszynowym). Proces rozpoznawania wzorców za pomocą algorytmu uczenia maszynowego jest znany jako rozpoznawanie wzorców. Klasyfikacja danych na podstawie wcześniejszej wiedzy lub informacji statystycznych zaczerpniętych z wzorców i/lub ich reprezentacji jest znana jako rozpoznawanie wzorców. Potencjał aplikacyjny rozpoznawania wzorców jest jedną z jego najważniejszych cech.

Przykłady: rozpoznawanie mowy, identyfikacja mówcy, rozpoznawanie dokumentów multimedialnych (MDR), automatyczna diagnostyka medyczna.

Przygotowywanie danych

proces przekształcania surowych danych w format, który można łatwiej przyswoić. Proces czyszczenia i zmiany surowych danych przed przetwarzaniem i analizą jest znany jako przygotowanie danych. Jest to kluczowy etap przed przetwarzaniem, który często obejmuje ponowne formatowanie danych, wprowadzanie zmian i integrowanie zestawów danych w celu wzbogacenia danych.

Analiza tekstu:

Proces analizy nieustrukturyzowanych danych w celu uzyskania ważnych informacji biznesowych. Analiza tekstu polega na automatycznym przekształcaniu ogromnych ilości nieustrukturyzowanego tekstu na dane liczbowe w celu identyfikacji spostrzeżeń, trendów i wzorców. Ta metodologia, w połączeniu z narzędziami do wizualizacji danych, pozwala firmom zrozumieć historię liczb i podejmować lepsze decyzje.

Jak zostać naukowcem danych?

Przygotowanie do pracy w data science może być mądrą decyzją. Będziesz miał mnóstwo możliwości pracy, a także możliwość pracy w branży technologicznej, w której możesz odkrywać i być kreatywnym. Więc jaki masz plan?

Jeśli jesteś studentem:

Pierwszym krokiem jest znalezienie uniwersytetu, który oferuje stopień naukowy o danych — lub przynajmniej zajęcia z nauki o danych i analityki. Uniwersytety oferujące programy nauki o danych obejmują Oklahoma State University, University of Alabama, Kennesaw State University, Southern Methodist University, North Carolina State University i Texas A&M.

Jeśli jesteś profesjonalistą, który chce zmienić karierę

Podczas gdy większość naukowców zajmujących się danymi pracowała jako analitycy danych lub statystycy, inni mają doświadczenie w dziedzinach nietechnicznych, takich jak biznes lub ekonomia. Jak ludzie z tak odmiennym pochodzeniem pracują na tym samym polu? Ważne jest, aby zastanowić się nad tym, co mają ze sobą wspólnego: talent do rozwiązywania problemów, doskonałe umiejętności komunikacyjne i intensywna ciekawość tego, jak wszystko działa.

Oprócz tych cech, będziesz potrzebować mocnego zrozumienia następujących kwestii:

• Statystyki i uczenie maszynowe.
• Języki kodowania takie jak SAS, R czy Python.
• Bazy danych takie jak MySQL i Postgres.
• Technologie wizualizacji i raportowania danych.
• Hadoop i MapReduce.

Kiedy firma jest gotowa zatrudnić analityka danych?

Zanim przyjmiesz stanowisko analityka danych, powinieneś przyjrzeć się następującym aspektom firmy:

Czy zajmuje się dużymi ilościami danych i ma złożone problemy do rozwiązania?

Organizacje, które faktycznie potrzebują analityków danych, mają dwie wspólne cechy: obsługują duże ilości danych i na co dzień radzą sobie ze złożonymi problemami. Zwykle można je znaleźć w branżach takich jak finanse, rząd i farmaceutyka.

Czy ceni dane?

Kultura firmy wpływa na to, czy powinna zatrudnić analityka danych. Czy ma środowisko przyjazne dla analityków? Czy wspiera go rada dyrektorów? W przeciwnym razie zatrudnienie analityka danych byłoby stratą pieniędzy.

Czy jest gotowy na zmiany?

Jako naukowiec zajmujący się danymi oczekujesz, że będziesz traktowany poważnie, a obserwowanie, jak twoja praca przynosi owoce, jest tego częścią. Poświęcasz swój czas na zastanowienie się, jak sprawić, by Twoja firma działała sprawniej. W rezultacie firma musi być przygotowana – i chętna – do wdrożenia wniosków z Twojego dochodzenia.

W przypadku niektórych firm zatrudnienie naukowca zajmującego się danymi do kierowania wyborami biznesowymi opartymi na danych jest ryzykownym posunięciem. Sprawdź, czy firma, w której zamierzasz pracować, ma właściwy sposób myślenia i jest gotowa na zmiany.

Branże, które opierają się na nauce o danych

Specjaliści data science mają znaczący wpływ na następujące branże i sektory, ale nie ograniczają się do nich:

• Rolnictwo
• Wielkie dane
• Gospodarka cyfrowa
• Ekonomia
• Wykrywanie oszustw
• Opieka zdrowotna
• Zasoby ludzkie
• TO
• Analityka marketingowa
• Optymalizacja marketingu
• Polityka publiczna
• Zarządzanie ryzykiem
• Robotyka
• Tłumaczenie maszynowe
• Produkcja
• Informatyka medyczna
• Nauki społeczne
• Rozpoznawanie mowy
• Podróż

Przeczytaj : Projekty z zakresu nauki o danych