- Els científics de dades utilitzen estadístiques i anàlisis per millorar la presa de decisions empresarials.
- El vostre paper involucra l'ús d'eines com Hadoop per processar grans volums de dades.
- S'especialitzen en diferents funcions, des d'anàlisi de dades fins a programació i visualització.
- Les habilitats de comunicació són clau per traduir troballes tècniques a un públic no tècnic.
Científic de dades: funcions i responsabilitats
Què és un científic de dades?
Un científic de dades és un professional expert en anàlisi de dades, mineria de dades i aprenentatge automàtic. Utilitzen l'aprenentatge automàtic per crear models predictius de manera que les empreses puguin créixer de forma més ràpida, eficient i rendible.
Els científics de dades solen ser contractats per empreses o companyies tecnològiques. La funció del científic de dades varia en funció del sector on treballi; no obstant això, sol implicar l'ús d'eines com Hadoop per processar grans quantitats d'informació ràpidament ( big data ).
Com a científic de dades, utilitzaràs les teves habilitats per analitzar conjunts de dades grans i complexes. Extrauràs informació de les dades i faràs prediccions basades en allò que has trobat. La teva feina també pot incloure la creació de models i algorismes que ajudin les empreses a prendre millors decisions utilitzant la informació recopilada.
El paper del científic de dades és relativament nou i encara no està ben definit.
Hi ha molts tipus diferents de científics de dades, amb diferents nivells de responsabilitat i autoritat. Un analista de nivell júnior pot encarregar-se de recopilar i organitzar dades de diverses fonts, mentre que un analista de nivell expert pot tenir una autoritat important per prendre decisions dins del departament de TI o la unitat de negoci d'una organització.
Els científics de dades solen ser contractats per empreses o companyies tecnològiques.
Si estàs interessat a convertir-te en un científic de dades, pot ser que t'estiguis preguntant on trobar feina. Els científics de dades solen ser contractats per empreses o companyies tecnològiques que tenen problemes de big data. Treballen amb enginyers de dades per resoldre aquests problemes, que poden incloure qualsevol cosa, des de millorar la satisfacció del client fins a predir el que la gent vol abans fins i tot que sàpiguen que ho volen.
De vegades, l'empresa contracta un científic de dades perquè vol algú que entengui el problema millor que qualsevol altre membre del seu equip, i altres vegades perquè algun consultor els ha dit que ho necessiten.
Qualsevol que sigui la raó per contractar un nou empleat (o dos), hi ha moltes oportunitats disponibles per als que les vulguin. Les feines en la ciència de dades no solen oferir una excel·lent remuneració, sinó que també permeten flexibilitat quant a ubicació i horari, sempre que hi hagi accés a Internet a prop.
aprenentatge automàtic
Utilitzen l'aprenentatge automàtic per crear models predictius perquè les empreses puguin créixer més ràpid, de manera més eficient i rendible.
L'aprenentatge automàtic és la ciència que fa que els ordinadors actuïn sense ser programats explícitament. S'utilitza per crear models predictius que permetin a les empreses créixer de manera més ràpida, eficient i rendible.
Es pot fer servir per trobar patrons en grans conjunts de dades (per exemple, observant el comportament de clients anteriors) perquè les empreses puguin prendre millors decisions sobre futures campanyes de màrqueting o processos de producció.
Què fa un científic de dades?
Hi ha molta varietat pel que fa un científic de dades. Poden especialitzar-se en diferents sectors, tecnologies i tipus de dades. També s'especialitzen en diferents funcions: per exemple, alguns se centren a crear models, mentre que d'altres se centren a extreure'n informació. Alguns treballen al front-end i altres al back-end, per la qual cosa hi ha moltes maneres de ser un científic de dades sense ser un expert en tot.
Funcions d'un científic de dades
Les funcions i les responsabilitats d'un científic de dades són les següents:
Anàlisi de dades
Un científic de dades ha de tenir sòlides habilitats analítiques per identificar patrons, tendències i informació rellevant a partir de grans conjunts de dades.
Programació i Enginyeria de dades
Heu de tenir habilitats de programació i coneixements en enginyeria de dades. Les habilitats de programació ajuden a crear i ajustar models daprenentatge automàtic, mentre que les habilitats denginyeria de dades ajuden a gestionar i netejar les dades.
Coneixements estadístics
Un científic de dades necessita tenir una sòlida formació en estadística per poder crear i interpretar models estadístics. Això és fonamental perquè l'estadística és una base per entendre les variables en estadística i desenvolupar conclusions a partir de les dades analitzades.
Visualització de dades
Heu de tenir l'habilitat de comunicar les conclusions de les dades de forma efectiva utilitzant eines visuals. Aquesta habilitat ajuda els interessats a comprendre la relació entre variables, tendències i patrons en els conjunts de dades.
Coneixement de negoci
Heu de tenir coneixement del domini empresarial per comprendre el problema que estan tractant de resoldre amb les dades. El coneixement empresarial també ajuda el científic de dades a prioritzar els projectes en funció del seu impacte al negoci.
Habilitats de comunicació
Com a científic de dades, cal ser capaç d'explicar conceptes tècnics a persones no tècniques que es beneficiaran de les conclusions. La comunicació clara de les troballes tècniques amb les persones interessades no tècniques ajuda a generar confiança en un enfocament basat en dades i actua com un catalitzador per a la transformació.
Aquestes són algunes de les funcions i les responsabilitats més comunes d'un científic de dades, però les responsabilitats reals poden variar segons l'organització, el camp i les habilitats tecnològiques.
Conclusió
En conclusió, el paper d‟un científic de dades requereix un conjunt únic d‟habilitats i coneixements. La persona que ocupi aquest lloc ha de ser capaç de pensar de forma creativa sobre com es poden utilitzar les dades amb fins empresarials i fer prediccions sobre el que passarà en el futur basant-se en fets passats.