- Az adatkutatók statisztikákat és elemzéseket használnak az üzleti döntéshozatal javítására.
- Szerepe abban áll, hogy olyan eszközöket használ, mint a Hadoop nagy mennyiségű adat feldolgozására.
- Különböző funkciókra specializálódtak, az adatelemzéstől a programozásig és a vizualizációig.
- A kommunikációs készségek kulcsfontosságúak ahhoz, hogy a műszaki megállapításokat a nem szakmai közönség számára lefordítsák.
Data Scientist: szerepek és felelősségek
Mi az adattudós?
Az adattudós olyan szakember, aki az adatelemzés, az adatbányászat és a gépi tanulás szakértője. Gépi tanulást használnak prediktív modellek létrehozásához, így vállalkozásaik gyorsabban, hatékonyabban és jövedelmezőbben növekedhetnek.
Az adattudósokat jellemzően vállalkozások vagy technológiai vállalatok alkalmazzák. Az adattudós szerepe iparáganként eltérő; azonban általában olyan eszközök használatát foglalja magában, mint a Hadoop, nagy mennyiségű információ ( big data ) gyors feldolgozására.
Adattudósként nagy és összetett adatkészletek elemzésére fogja használni készségeit. Információkat fog kinyerni az adatokból, és előrejelzéseket készít a találtak alapján. Az Ön munkája magában foglalhatja olyan modellek és algoritmusok létrehozását is, amelyek segítenek a vállalatoknak jobb döntéseket hozni az általuk gyűjtött információk felhasználásával.
Az adattudós szerepe viszonylag új és még nem pontosan meghatározott.
Sokféle adattudós létezik, különböző szintű felelősséggel és hatáskörrel. A junior szintű elemző felelős lehet a különféle forrásokból származó adatok gyűjtéséért és rendszerezéséért, míg a szakértői szintű elemző jelentős döntési jogkörrel rendelkezhet a szervezet informatikai osztályán vagy üzleti egységén belül.
Az adattudósokat gyakran vállalkozások vagy technológiai cégek alkalmazzák.
Ha érdeklődik az iránt, hogy adattudóssá váljon, azon töprenghet, hol találhat munkát. Az adattudósokat gyakran olyan vállalkozások vagy technológiai cégek alkalmazzák, amelyek nagy adatproblémákkal küzdenek. Adatmérnökökkel dolgoznak együtt ezeknek a problémáknak a megoldásában, amelyek magukban foglalhatnak bármit, az ügyfelek elégedettségének javításától kezdve egészen annak előrejelzéséig, hogy az emberek mit akarnak, mielőtt még rájönnének, hogy ezt akarják.
Néha egy cég felvesz egy adattudóst, mert olyan embert akar, aki jobban megérti a problémáját, mint bárki más a csapatában, máskor pedig azért, mert egy tanácsadó azt mondta nekik, hogy szükségük van rá.
Bármi legyen is az oka annak, hogy új alkalmazottat (vagy kettőt) vegyen fel, rengeteg lehetőség áll rendelkezésre azok számára, akik erre vágynak. Az adattudományi munkák nemcsak általában kiváló fizetést kínálnak, hanem rugalmasságot tesznek lehetővé a hely és a munkaidő tekintetében is, amennyiben a közelben van internet-hozzáférés.
Gépi tanulás
Gépi tanulást használnak prediktív modellek létrehozásához, így vállalkozásaik gyorsabban, hatékonyabban és nyereségesebben fejlődhetnek.
A gépi tanulás a számítógépek működésre késztetésének tudománya anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. Prediktív modellek létrehozására használják, amelyek lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy gyorsabban, hatékonyabban és nyereségesebben növekedjenek.
Használható nagy adathalmazokban minták keresésére (például a múltbeli ügyfelek viselkedésének vizsgálatával), hogy a vállalatok jobb döntéseket hozhassanak a jövőbeli marketingkampányokkal vagy termelési folyamatokkal kapcsolatban.
¿Qué hace un científico de datos?
Nagyon sokféle lehet abban, amit egy adattudós csinál. Különböző ágazatokra, technológiákra és adattípusokra szakosodhatnak. Különböző funkciókra is specializálódtak: egyesek például a modellek létrehozására, míg mások az információ kinyerésére összpontosítanak ezekből a modellekből. Vannak, akik az előtérben, mások pedig a háttérben dolgoznak, így sokféleképpen lehet adatkutató anélkül, hogy mindenben szakértő lennénk.
Az adattudós feladatai
Az adattudós szerepei és felelősségei a következők:
Az adatok elemzése
Az adattudósnak erős analitikai képességekkel kell rendelkeznie ahhoz, hogy nagy adathalmazokból azonosítsa a mintákat, trendeket és releváns betekintést.
Programozás és adatmérnökség
Programozási ismeretekkel és adatmérnöki ismeretekkel kell rendelkeznie. A programozási ismeretek segítik a gépi tanulási modellek felépítését és hangolását, az adatmérnöki ismeretek pedig az adatok kezelését és tisztítását.
Statisztikai ismeretek
Egy adattudósnak szilárd statisztikai háttérrel kell rendelkeznie ahhoz, hogy statisztikai modelleket hozzon létre és értelmezzen. Ez elengedhetetlen, mivel a statisztika megalapozza a változók megértését és a következtetések levonását az elemzett adatokból.
adatvizualizáció
Képesnek kell lennie az adatok hatékony közlésére vizuális eszközök segítségével. Ez a készség segít az érdekelt feleknek megérteni az adatkészletekben lévő változók, trendek és minták közötti kapcsolatokat.
Üzleti ismeretek
Ismernie kell az üzleti területet, hogy megértse a problémát, amelyet az adatokkal próbálnak megoldani. Az üzleti ismeretek abban is segítik az adatkutatót, hogy az üzleti hatásuk alapján rangsorolja a projekteket.
Kommunikációs készségek
Adattudósként képesnek kell lennie arra, hogy elmagyarázza a műszaki fogalmakat a nem műszaki embereknek, akik hasznot húznak az eredményekből. A műszaki megállapítások egyértelmű közlése a nem műszaki érdekelt felekkel segíti az adatvezérelt megközelítésbe vetett bizalom kiépítését, és katalizátorként működik az átalakulásban.
Ezek az adattudósok leggyakoribb szerepei és felelősségei, de a tényleges felelősségek szervezettől, területtől és technológiai készségektől függően változhatnak.
Következtetés
Összefoglalva, az adattudós szerepe különleges készségeket és ismereteket igényel. Az ebben a pozícióban lévő személynek képesnek kell lennie arra, hogy kreatívan gondolkodjon arról, hogyan lehet az adatokat üzleti célokra felhasználni, és a múlt eseményei alapján előrejelzéseket kell készítenie arról, hogy mi fog történni a jövőben.