- Dataforskere bruger statistik og analyser til at forbedre forretningsbeslutningstagningen.
- Hans rolle involverer at bruge værktøjer som Hadoop til at behandle store mængder data.
- De har specialiseret sig i forskellige funktioner, fra dataanalyse til programmering og visualisering.
- Kommunikationsevner er nøglen til at oversætte tekniske resultater til et ikke-teknisk publikum.
Data Scientist: Roller og ansvar
Hvad er en dataforsker?
En dataforsker er en professionel, der er ekspert i dataanalyse, datamining og maskinlæring. De bruger maskinlæring til at skabe forudsigelige modeller, så deres virksomheder kan vokse hurtigere, mere effektivt og mere rentabelt.
Data scientists bliver ofte ansat af virksomheder eller teknologivirksomheder. Rollen som en dataforsker varierer afhængigt af den branche, de arbejder i; Men det involverer ofte brug af værktøjer som Hadoop til at behandle store mængder information hurtigt (big data).
Som dataforsker vil du bruge dine færdigheder til at analysere store og komplekse datasæt. Du vil udtrække information fra dataene og lave forudsigelser baseret på, hvad du har fundet. Dit arbejde kan også omfatte at skabe modeller og algoritmer, der hjælper virksomheder med at træffe bedre beslutninger ved at bruge de oplysninger, de indsamler.
Dataforskerens rolle er relativt ny og endnu ikke veldefineret.
Der er mange forskellige typer af data scientists, med forskellige niveauer af ansvar og autoritet. En analytiker på juniorniveau kan være ansvarlig for at indsamle og organisere data fra en række forskellige kilder, mens en analytiker på ekspertniveau kan have betydelig beslutningsmyndighed inden for en organisations it-afdeling eller forretningsenhed.
Data scientists bliver ofte ansat af virksomheder eller teknologivirksomheder.
Hvis du er interesseret i at blive dataforsker, spekulerer du måske på, hvor du kan finde et job. Data scientists bliver ofte ansat af virksomheder eller teknologivirksomheder, der har store dataproblemer. De arbejder sammen med dataingeniører for at løse disse problemer, som kan omfatte alt fra at forbedre kundetilfredsheden til at forudsige, hvad folk vil have, før de overhovedet ved, at de ønsker det.
Nogle gange ansætter en virksomhed en dataforsker, fordi de vil have en, der forstår deres problem bedre end nogen anden på deres team, og andre gange fordi en konsulent har fortalt dem, at de har brug for en.
Uanset din grund til at ansætte en ny medarbejder (eller to), er der masser af muligheder tilgængelige for dem, der ønsker dem. Datavidenskabsjob tilbyder ikke kun fremragende løn, men de giver også mulighed for fleksibilitet med hensyn til placering og timer, så længe der er internetadgang i nærheden.
Maskinindlæring
De bruger maskinlæring til at skabe forudsigelige modeller, så deres virksomheder kan vokse hurtigere, mere effektivt og rentabelt.
Machine learning er videnskaben om at få computere til at handle uden at være eksplicit programmeret. Det bruges til at skabe prædiktive modeller, der giver virksomheder mulighed for at vokse hurtigere, mere effektivt og mere rentabelt.
Det kan bruges til at finde mønstre i store datasæt (for eksempel ved at se på tidligere kunders adfærd), så virksomheder kan træffe bedre beslutninger om fremtidige marketingkampagner eller produktionsprocesser.
Har du en viden om data?
Der er stor variation i, hvad en dataforsker gør. De kan specialisere sig i forskellige sektorer, teknologier og typer af data. De har også specialiseret sig i forskellige funktioner: Nogle fokuserer for eksempel på at skabe modeller, mens andre fokuserer på at udtrække information fra disse modeller. Nogle arbejder på front-end og nogle arbejder på back-end, så der er mange måder at være data scientist på uden at være ekspert i alting.
Data scientists opgaver
En dataforskers roller og ansvar er som følger:
dataanalyse
En dataforsker skal have stærke analytiske færdigheder til at identificere mønstre, tendenser og relevant indsigt fra store datasæt.
Programmering og datateknik
Skal have programmeringsevner og viden inden for datateknik. Programmeringsfærdigheder hjælper med at opbygge og justere maskinlæringsmodeller, mens dataingeniørfærdigheder hjælper med at administrere og rense data.
Statistisk viden
En data scientist har brug for en stærk baggrund i statistik for at kunne skabe og fortolke statistiske modeller. Dette er grundlæggende, da statistik er grundlaget for at forstå variabler i statistik og udvikle konklusioner fra de analyserede data.
Visualisering af data
Du skal have evnen til at kommunikere dataresultater effektivt ved hjælp af visuelle værktøjer. Denne færdighed hjælper interessenter med at forstå sammenhængen mellem variabler, tendenser og mønstre i datasæt.
Forretningsviden
Du skal have kendskab til forretningsdomænet for at forstå det problem, de forsøger at løse med data. Forretningsviden hjælper også dataforskeren med at prioritere projekter baseret på deres forretningsmæssige effekt.
Kommunikationsfærdigheder
Som data scientist bør du være i stand til at forklare tekniske begreber til ikke-tekniske mennesker, som vil drage fordel af resultaterne. Tydelig kommunikation af tekniske resultater med ikke-tekniske interessenter hjælper med at opbygge tillid til en datadrevet tilgang og fungerer som en katalysator for transformation.
Dette er nogle af de mest almindelige roller og ansvarsområder for en dataforsker, men det faktiske ansvar kan variere afhængigt af organisation, felt og teknologiske færdigheder.
Konklusion
Som konklusion kræver rollen som dataforsker et unikt sæt færdigheder og viden. Personen i denne stilling skal være i stand til at tænke kreativt over, hvordan data kan bruges til forretningsformål og komme med forudsigelser om, hvad der vil ske i fremtiden baseret på tidligere begivenheder.
Indholdsfortegnelse