- Znanstvenici koji se bave podacima koriste statistiku i analitiku za poboljšanje poslovnog odlučivanja.
- Njegova uloga uključuje korištenje alata poput Hadoopa za obradu velikih količina podataka.
- Specijalizirani su za različite funkcije, od analize podataka do programiranja i vizualizacije.
- Komunikacijske vještine ključne su za prevođenje tehničkih otkrića netehničkoj publici.
Data Scientist: Uloge i odgovornosti
Što je podatkovni znanstvenik?
Podatkovni znanstvenik je stručnjak koji je stručnjak za analizu podataka, rudarenje podataka i strojno učenje. Oni koriste strojno učenje za stvaranje prediktivnih modela kako bi njihovo poslovanje moglo rasti brže, učinkovitije i profitabilnije.
Znanstvenike podataka obično zapošljavaju tvrtke ili tehnološke tvrtke. Uloga znanstvenika podataka varira ovisno o industriji; međutim, obično uključuje korištenje alata poput Hadoop-a za brzu obradu velikih količina informacija ( velikih podataka ).
Kao podatkovni znanstvenik, koristit ćete svoje vještine za analizu velikih i složenih skupova podataka. Izvući ćete informacije iz podataka i napraviti predviđanja na temelju onoga što ste pronašli. Vaš rad također može uključivati stvaranje modela i algoritama koji pomažu tvrtkama da donose bolje odluke koristeći informacije koje prikupljaju.
Uloga podatkovnog znanstvenika je relativno nova i još nije dobro definirana.
Postoji mnogo različitih vrsta podatkovnih znanstvenika, s različitim razinama odgovornosti i ovlasti. Niži analitičar može biti odgovoran za prikupljanje i organiziranje podataka iz različitih izvora, dok analitičar na stručnoj razini može imati značajne ovlasti za donošenje odluka unutar IT odjela ili poslovne jedinice organizacije.
Podatkovne znanstvenike često angažiraju tvrtke ili tehnološke tvrtke.
Ako ste zainteresirani da postanete podatkovni znanstvenik, možda se pitate gdje pronaći posao. Podatkovne znanstvenike često angažiraju poduzeća ili tehnološke tvrtke koje imaju problema s velikim podacima. Oni rade s inženjerima podataka kako bi riješili te probleme, što može uključivati bilo što, od poboljšanja zadovoljstva kupaca do predviđanja što ljudi žele prije nego što uopće znaju da to žele.
Ponekad tvrtka angažira podatkovnog znanstvenika jer želi nekoga tko razumije njihov problem bolje od bilo koga drugog u njihovom timu, a ponekad zato što im je konzultant rekao da im treba.
Bez obzira na vaš razlog za zapošljavanje novog zaposlenika (ili dva), postoji mnogo mogućnosti dostupnih onima koji ih žele. Ne samo da poslovi u području znanosti o podacima obično nude izvrsnu plaću, već također omogućuju fleksibilnost u pogledu lokacije i radnog vremena, sve dok postoji pristup internetu u blizini.
Strojno učenje
Oni koriste strojno učenje za stvaranje prediktivnih modela kako bi njihovo poslovanje moglo rasti brže, učinkovitije i profitabilnije.
Strojno učenje je znanost koja natjera računala da djeluju bez da su eksplicitno programirana. Koristi se za izradu prediktivnih modela koji tvrtkama omogućuju brži, učinkovitiji i profitabilniji rast.
Može se koristiti za pronalaženje obrazaca u velikim skupovima podataka (na primjer, gledajući ponašanje prošlih kupaca) kako bi tvrtke mogle donositi bolje odluke o budućim marketinškim kampanjama ili proizvodnim procesima.
Što radi podatkovni znanstvenik?
Mnogo je raznolikosti u onome što podatkovni znanstvenik radi. Mogu se specijalizirati za različite sektore, tehnologije i vrste podataka. Također su specijalizirani za različite funkcije: na primjer, neki se fokusiraju na stvaranje modela, dok se drugi fokusiraju na izvlačenje informacija iz tih modela. Neki rade na front-endu, a neki na back-endu, tako da postoji mnogo načina da budete podatkovni znanstvenik, a da niste stručnjak za sve.
Dužnosti podatkovnog znanstvenika
Uloge i odgovornosti podatkovnog znanstvenika su sljedeće:
analiza podataka
Znanstvenik za podatke mora imati snažne analitičke vještine kako bi identificirao obrasce, trendove i relevantne uvide iz velikih skupova podataka.
Programiranje i podatkovni inženjering
Mora imati vještine programiranja i znanja iz podatkovnog inženjerstva. Vještine programiranja pomažu u izgradnji i podešavanju modela strojnog učenja, dok vještine inženjerstva podataka pomažu u upravljanju i čišćenju podataka.
Statističko znanje
Znanstvenik podataka treba solidno znanje statistike kako bi stvorio i interpretirao statističke modele. To je ključno, jer statistika pruža temelj za razumijevanje varijabli i izvođenje zaključaka iz analiziranih podataka.
Vizualizacija podataka
Morate imati sposobnost učinkovitog prenošenja podataka pomoću vizualnih alata. Ova vještina pomaže dionicima da razumiju odnose između varijabli, trendova i obrazaca u skupovima podataka.
Poslovno znanje
Morate imati znanje o domeni poslovanja da biste razumjeli problem koji pokušavaju riješiti s podacima. Poslovno znanje također pomaže podatkovnom znanstveniku da odredi prioritete projekata na temelju njihovog poslovnog utjecaja.
Komunikacijske vještine
Kao podatkovni znanstvenik, trebali biste moći objasniti tehničke koncepte netehničarima koji će imati koristi od otkrića. Jasno komuniciranje tehničkih saznanja s netehničkim dionicima pomaže u izgradnji povjerenja u pristup koji se temelji na podacima i djeluje kao katalizator transformacije.
Ovo su neke od najčešćih uloga i odgovornosti podatkovnog znanstvenika, ali stvarne odgovornosti mogu varirati ovisno o organizaciji, području i tehnološkim vještinama.
Zaključak
Zaključno, uloga podatkovnog znanstvenika zahtijeva jedinstven skup vještina i znanja. Osoba na ovoj poziciji mora biti sposobna kreativno razmišljati o tome kako se podaci mogu koristiti u poslovne svrhe i predviđati što će se dogoditi u budućnosti na temelju prošlih događaja.