- Dataforskere bruker statistikk og analyser for å forbedre forretningsbeslutninger.
- Hans rolle innebærer å bruke verktøy som Hadoop for å behandle store datamengder.
- De spesialiserer seg på en rekke funksjoner, fra dataanalyse til programmering og visualisering.
- Kommunikasjonsferdigheter er nøkkelen til å oversette tekniske funn til et ikke-teknisk publikum.
Dataforsker: Roller og ansvar
Hva er en dataforsker?
En dataforsker er en profesjonell som er ekspert på dataanalyse, datautvinning og maskinlæring. De bruker maskinlæring for å lage prediktive modeller slik at virksomhetene deres kan vokse raskere, mer effektivt og mer lønnsomt.
Dataforskere blir ofte ansatt av bedrifter eller teknologiselskaper. Rollen til en dataforsker varierer avhengig av bransjen de jobber i; Imidlertid innebærer det ofte å bruke verktøy som Hadoop for å behandle store mengder informasjon raskt (store data).
Som dataforsker vil du bruke ferdighetene dine til å analysere store og komplekse datasett. Du vil trekke ut informasjon fra dataene og lage spådommer basert på det du har funnet. Arbeidet ditt kan også inkludere å lage modeller og algoritmer som hjelper bedrifter å ta bedre beslutninger ved å bruke informasjonen de samler inn.
Rollen til dataforskeren er relativt ny og ennå ikke godt definert.
Det finnes mange forskjellige typer datavitere, med varierende nivåer av ansvar og autoritet. En analytiker på juniornivå kan være ansvarlig for å samle inn og organisere data fra en rekke kilder, mens en analytiker på ekspertnivå kan ha betydelig beslutningsmyndighet i en organisasjons IT-avdeling eller forretningsenhet.
Dataforskere blir ofte ansatt av bedrifter eller teknologiselskaper.
Hvis du er interessert i å bli dataforsker, lurer du kanskje på hvor du skal finne en jobb. Dataforskere blir ofte ansatt av bedrifter eller teknologiselskaper som har store dataproblemer. De samarbeider med dataingeniører for å løse disse problemene, som kan omfatte alt fra å forbedre kundetilfredsheten til å forutsi hva folk vil ha før de i det hele tatt vet at de vil ha det.
Noen ganger ansetter et selskap en dataforsker fordi de vil ha noen som forstår problemet deres bedre enn noen andre i teamet deres, og andre ganger fordi en konsulent har fortalt dem at de trenger en.
Uansett grunn til å ansette en ny medarbeider (eller to), er det mange muligheter tilgjengelig for de som ønsker dem. Datavitenskapsjobber tilbyr ikke bare utmerket lønn, men de gir også mulighet for fleksibilitet i plassering og timer, så lenge det er internettilgang i nærheten.
Maskinlæring
De bruker maskinlæring for å lage prediktive modeller slik at virksomhetene deres kan vokse raskere, mer effektivt og lønnsomt.
Maskinlæring er vitenskapen om å få datamaskiner til å handle uten å være eksplisitt programmert. Det brukes til å lage prediktive modeller som lar bedrifter vokse raskere, mer effektivt og mer lønnsomt.
Det kan brukes til å finne mønstre i store datasett (for eksempel ved å se på atferden til tidligere kunder) slik at bedrifter kan ta bedre beslutninger om fremtidige markedsføringskampanjer eller produksjonsprosesser.
Har du en vitenskapelig informasjon?
Det er mye variasjon i hva en dataforsker gjør. De kan spesialisere seg i ulike sektorer, teknologier og typer data. De spesialiserer seg også på forskjellige funksjoner: noen fokuserer for eksempel på å lage modeller, mens andre fokuserer på å trekke ut informasjon fra disse modellene. Noen jobber på front-end og noen jobber på back-end, så det er mange måter å være dataforsker på uten å være ekspert på alt.
Oppgaver til en dataforsker
Rollene og ansvaret til en dataforsker er som følger:
analyse~~POS=TRUNC data~~POS=HEADCOMP
En dataforsker må ha sterke analytiske ferdigheter for å identifisere mønstre, trender og relevant innsikt fra store datasett.
Programmering og datateknikk
Må ha programmeringskunnskaper og kunnskaper innen datateknikk. Programmeringsferdigheter hjelper til med å bygge og justere maskinlæringsmodeller, mens datateknikker hjelper til med å administrere og rense data.
Statistisk kunnskap
En dataforsker trenger en sterk statistikkbakgrunn for å kunne lage og tolke statistiske modeller. Dette er grunnleggende, siden statistikk er et grunnlag for å forstå variabler i statistikk og utvikle konklusjoner fra de analyserte dataene.
Visualisering av data
Du må ha evnen til å kommunisere datafunn effektivt ved hjelp av visuelle verktøy. Denne ferdigheten hjelper interessenter med å forstå sammenhengene mellom variabler, trender og mønstre i datasett.
Forretningskunnskap
Du må ha kunnskap om forretningsdomenet for å forstå problemet de prøver å løse med data. Forretningskunnskap hjelper også dataforskeren med å prioritere prosjekter basert på deres forretningseffekt.
Kommunikasjonsferdigheter
Som dataforsker bør du kunne forklare tekniske konsepter til ikke-tekniske personer som vil ha nytte av funnene. Å tydelig kommunisere tekniske funn med ikke-tekniske interessenter bidrar til å bygge tillit i en datadrevet tilnærming og fungerer som en katalysator for transformasjon.
Dette er noen av de vanligste rollene og ansvarsområdene til en dataforsker, men det faktiske ansvaret kan variere etter organisasjon, felt og teknologiske ferdigheter.
Konklusjon
Avslutningsvis krever rollen til en dataforsker et unikt sett med ferdigheter og kunnskap. Personen i denne stillingen må være i stand til å tenke kreativt om hvordan data kan brukes til forretningsformål og komme med spådommer om hva som vil skje i fremtiden basert på tidligere hendelser.