Data Scientist

Oamenii de știință de date sunt o nouă generație de analiști de date cu capacitatea tehnică de a rezolva probleme complicate - precum și curiozitatea de a afla ce probleme trebuie rezolvate.

Sunt un amestec de matematicieni, informaticieni și observatori de tendințe. De asemenea, sunt foarte solicitați și bine plătiți, deoarece lucrează atât în ​​lumea afacerilor, cât și în lumea IT. Cine nu și-ar dori să fie membru al acestui grup de elită?

Ele sunt, de asemenea, o reflectare a erei actuale. Oamenii de știință de date nu erau pe radarele multor oameni în urmă cu un deceniu, dar ascensiunea lor subliniază modul în care corporațiile abordează datele mari acum.

Nu mai poate fi trecut cu vederea acel amestec iremediabil de date nestructurate. Este o mină de aur virtuală care poate ajuta la creșterea veniturilor – atâta timp cât cineva caută și descoperă perspective de afaceri pe care nimeni altcineva nu le-a luat în considerare. Savantul de date intră în imagine.

Pentru a construi ipoteze, a face inferențe și a analiza tendințele clienților și ale pieței, un cercetător de date are nevoie de o mulțime de date. Colectarea și analizarea datelor, precum și utilizarea diferitelor forme de analiză și instrumente de raportare pentru a găsi modele, tendințe și legături în seturile de date, sunt toate sarcinile de bază.

Oamenii de știință de date din lumea afacerilor lucrează de obicei în grupuri pentru a extrage date uriașe pentru informații care pot fi folosite pentru a prognoza comportamentul clienților și pentru a descoperi noi perspective de venit. În multe firme, oamenii de știință ai datelor sunt, de asemenea, responsabili de stabilirea celor mai bune practici pentru colectarea, analiza și interpretarea datelor.

Abilitățile de știință a datelor au devenit din ce în ce mai solicitate pe măsură ce întreprinderile caută să extragă informații semnificative din big data, care se referă la cantitățile masive de date structurate, nestructurate și semistructurate pe care o mare corporație sau internetul lucrurilor le generează și le colectează.

TREBUIE CITIT: Ciclul de viață al științei datelor: toate etapele și funcțiile sale

De unde au venit?

Mulți oameni de știință de date au început ca statisticieni sau analiști de date. Cu toate acestea, pe măsură ce big data (și platformele de stocare și procesare a datelor mari precum Hadoop) au crescut și s-au extins, la fel și pozițiile respective.

Gestionarea datelor nu mai este o idee ulterioară pentru IT. Sunt informații esențiale care necesită un studiu aprofundat, curiozitate imaginativă și talent de a transforma conceptele de înaltă tehnologie în noi fluxuri de venituri.

Rolul de data scientist are și rădăcini academice. Universitățile au început să observe în urmă cu câțiva ani că companiile caută programatori și jucători de echipă.
Profesorii și-au ajustat curricula pentru a se adapta la acest lucru, iar anumite programe, cum ar fi Institutul pentru Analytics Avansat al Universității de Stat din Carolina de Nord, s-au pregătit pentru a produce următoarea generație de oameni de știință ai datelor. Peste 60 de universități din întreaga țară oferă în prezent programe similare.

Sarcini tipice pentru oamenii de știință de date

Când vine vorba de fișa postului unui cercetător de date, nu există una. Cu toate acestea, există câteva lucruri pe care aproape sigur le veți face:

• Colectarea și procesarea unor cantități masive de date haotice într-un format mai utilizabil.
• Utilizarea strategiilor bazate pe date pentru a rezolva dificultățile de afaceri.
• R și Python, printre alte limbaje de programare
• Cunoașterea statisticilor, inclusiv a testelor și distribuțiilor statistice, în interior și în exterior.
• Rămâneți la curent cu tehnicile analitice, cum ar fi învățarea automată, învățarea profundă și analiza textului.
• Comunicarea și colaborarea atât cu IT, cât și cu afaceri.
• Căutați ordine și modele în date, precum și identificarea tendințelor care pot ajuta la rezultatul afacerii.

CITEȘTE ȘI: Subiecte de știință a datelor pe care trebuie să le cunoști

Rolurile și responsabilitățile Data Scientist

Termenul „scientist de date” provine dintr-o combinație de știință, matematică, statistică, chimiometrie și informatică, pentru a numi câteva dintre cele mai importante subiecte tehnice moderne. Deoarece combinația de trăsături de personalitate, experiență și capacități de analiză necesare pentru această profesie este neobișnuită, nevoia de oameni de știință de date calificați este în creștere.

Pe baza unor parametri precum satisfacția în muncă, numărul de oportunități de angajare și salariul de bază mediu, cercetătorul de date a ocupat primul loc pe lista Glassdoor cu „50 de cele mai bune locuri de muncă din America” în 2016, 2017, 2018 și 2019. O poziție de arhitect de învățare automată poate fi listată cu un job de data scientist.

Analizarea unor seturi uriașe de date cantitative și calitative este una dintre cele mai de bază locuri de muncă. Aceste persoane sunt responsabile de crearea modelelor de învățare statistică pentru analiza datelor și trebuie să aibă cunoștințe anterioare cu instrumente statistice. De asemenea, trebuie să posede abilitățile necesare pentru a construi modele predictive complicate.

Informaticienții, programatorii de baze de date și software, experții disciplinari, curatorii, adnotatorii experți și bibliotecarii sunt unii dintre profesioniștii care ar putea lucra în știința datelor sau ar putea deveni oameni de știință ai datelor cu normă întreagă.

Ce se află în cutia de instrumente a unui cercetător de date?

Oamenii de știință de date folosesc frecvent următoarea terminologie și tehnologii:

Vizualizarea datelor:

Datele sunt prezentate într-un format pictural sau grafic pentru a facilita examinarea. Reprezentarea grafică a informațiilor și a datelor este cunoscută sub denumirea de vizualizare a datelor. Instrumentele de vizualizare a datelor facilitează examinarea și înțelegerea tendințelor, valorii aberante și modelelor în date prin utilizarea elementelor vizuale precum diagrame, grafice și hărți.

Instrumentele și tehnologiile de vizualizare a datelor sunt importante în mediul Big Data pentru analiza unor volume enorme de date și luarea deciziilor bazate pe date.

Învățare automată:

Algoritmii matematici și automatizarea sunt utilizați în această ramură a inteligenței artificiale. Învățarea automată este un tip de analiză a datelor care automatizează crearea de modele analitice. Este un domeniu al inteligenței artificiale bazat pe premisa că computerele pot învăța din date, pot recunoaște tipare și pot emite judecăți cu puțin sau deloc aport uman.

Recunoasterea formelor

Tehnologia de recunoaștere a modelelor este un tip de tehnologie care recunoaște modelele în date (deseori folosită interschimbabil cu învățarea automată). Procesul de recunoaștere a modelelor folosind un algoritm de învățare automată este cunoscut sub numele de recunoaștere a modelelor. Clasificarea datelor pe baza cunoștințelor anterioare sau a informațiilor statistice preluate din modele și/sau reprezentarea acestora este cunoscută sub denumirea de recunoaștere a modelelor. Potențialul de aplicare al recunoașterii modelelor este una dintre cele mai esențiale caracteristici ale acesteia.

Exemple: recunoașterea vorbirii, identificarea vorbitorului, recunoașterea documentelor multimedia (MDR), diagnostic medical automat.

Pregătirea datelor

procesul de transformare a datelor brute într-un format care poate fi absorbit mai ușor. Procesul de curățare și modificare a datelor brute înainte de prelucrare și analiză este cunoscut sub numele de pregătire a datelor. Este o etapă crucială înainte de procesare, care include adesea reformatarea datelor, efectuarea de modificări ale datelor și integrarea seturilor de date pentru a îmbogăți datele.

Analiza textului:

Procesul de analiză a datelor nestructurate pentru a obține informații importante despre afaceri. Analiza textului este actul de a converti automat cantități mari de text nestructurat în date numerice pentru a identifica perspective, tendințe și modele. Această metodologie, atunci când este combinată cu instrumente de vizualizare a datelor, permite companiilor să înțeleagă povestea din spatele numerelor și să ia decizii mai bune.

Cum poți deveni un cercetător al datelor?

Pregătirea pentru un loc de muncă în știința datelor ar putea fi o decizie înțeleaptă. Veți avea o mulțime de oportunități de angajare, precum și oportunitatea de a lucra în industria tehnologică, unde puteți explora și fi creativ. Deci, care este planul tău?

Daca esti student:

Primul pas este să găsești o universitate care să ofere o diplomă în știința datelor - sau cel puțin, cursuri de știință și analiză a datelor. Universitățile care oferă programe de știință a datelor includ Oklahoma State University, University of Alabama, Kennesaw State University, Southern Methodist University, North Carolina State University și Texas A&M.

Dacă ești un profesionist care dorește să schimbe cariera

În timp ce majoritatea cercetătorilor de date au lucrat ca analiști de date sau statisticieni, alții au experiență în domenii non-tehnice, cum ar fi afaceri sau economie. Cum ajung oamenii cu medii atât de disparate să lucreze în același domeniu? Este esențial să luați în considerare ceea ce au toate în comun: un talent pentru rezolvarea problemelor, abilități excelente de comunicare și o curiozitate intensă cu privire la modul în care funcționează lucrurile.

Pe lângă aceste calități, veți avea nevoie de o înțelegere fermă a următoarelor:

• Statistici și învățare automată.
• Limbaje de codare precum SAS, R sau Python.
• Baze de date precum MySQL și Postgres.
• Tehnologii de vizualizare și raportare a datelor.
• Hadoop și MapReduce.

Când este o afacere pregătită să angajeze un cercetător de date?

Înainte de a accepta o poziție de Data Scientist, ar trebui să te uiți la următoarele aspecte ale companiei:

Se ocupă de cantități mari de date și are probleme complexe care trebuie rezolvate?

Organizațiile care au nevoie de fapt de cercetători de date au două lucruri în comun: se ocupă de volume mari de date și se confruntă cu probleme complexe în fiecare zi. Se găsesc de obicei în industrii precum finanțele, guvernele și farmaceutice.

Valorifică datele?

Cultura unei firme influențează dacă ar trebui sau nu să angajeze un cercetător de date. Are un mediu prietenos cu analizele? Este susținută de consiliul de administrație? În caz contrar, angajarea unui cercetător de date ar fi o risipă de bani.

Este gata să se schimbe?

În calitate de cercetător de date, te aștepți să fii luat în serios și să vezi că munca ta se realizează face parte din asta. Îți dedici timpul pentru a descoperi cum să faci compania să funcționeze mai bine. Ca urmare, o companie trebuie să fie pregătită – și dispusă – să implementeze concluziile investigației dumneavoastră.

Pentru unele companii, angajarea unui cercetător de date care să conducă alegerile de afaceri bazate pe date este o mișcare riscantă. Verificați pentru a vedea dacă compania pentru care vă gândiți să lucrați are mentalitatea corectă – și este dispusă să se schimbe.

Industrii care se bazează pe știința datelor

Specialiștii în știință de date au un impact semnificativ asupra următoarelor industrii și sectoare, dar nu se limitează la acestea:

• Agricultură
• Date mare
• Economia digitală
• Economie
• Detectarea fraudei
• Sănătate
• Resurse umane
• ACEASTA
• Analiza de marketing
• Optimizarea marketingului
• Politici publice
• Managementul riscului
• Robotică
• Traducere automată
• de fabricație
• Informatica medicala
• Stiinte Sociale
• Recunoaștere a vorbirii
• Voiaj

Citiți: Proiecte Data Science