- Vedci údajov používajú štatistiky a analýzy na zlepšenie obchodného rozhodovania.
- Jeho úloha zahŕňa používanie nástrojov ako Hadoop na spracovanie veľkých objemov údajov.
- Špecializujú sa na rôzne funkcie, od analýzy dát až po programovanie a vizualizáciu.
- Komunikačné zručnosti sú kľúčom k prekladu technických zistení pre netechnické publikum.
Data Scientist: Úlohy a zodpovednosti
Čo je dátový vedec?
Dátový vedec je profesionál, ktorý je odborníkom na analýzu údajov, dolovanie údajov a strojové učenie. Používajú strojové učenie na vytváranie prediktívnych modelov, aby ich podniky mohli rásť rýchlejšie, efektívnejšie a ziskovejšie.
Dátových vedcov zvyčajne najímajú firmy alebo technologické spoločnosti. Úloha dátového vedca sa líši v závislosti od odvetvia; zvyčajne však zahŕňa používanie nástrojov ako Hadoop na rýchle spracovanie veľkého množstva informácií ( big data ).
Ako dátový vedec využijete svoje schopnosti na analýzu veľkých a zložitých súborov údajov. Získate informácie z údajov a budete predpovedať na základe toho, čo ste našli. Vaša práca môže zahŕňať aj vytváranie modelov a algoritmov, ktoré pomáhajú spoločnostiam robiť lepšie rozhodnutia pomocou informácií, ktoré zhromažďujú.
Úloha dátového vedca je relatívne nová a ešte nie je dobre definovaná.
Existuje mnoho rôznych typov dátových vedcov s rôznou úrovňou zodpovednosti a autority. Analytik na nižšej úrovni môže byť zodpovedný za zhromažďovanie a organizovanie údajov z rôznych zdrojov, zatiaľ čo analytik na úrovni expertov môže mať významnú rozhodovaciu právomoc v rámci IT oddelenia alebo obchodnej jednotky organizácie.
Dátových vedcov si často najímajú podniky alebo technologické spoločnosti.
Ak máte záujem stať sa dátovým vedcom, možno sa pýtate, kde nájsť prácu. Dátových vedcov si často najímajú podniky alebo technologické spoločnosti, ktoré majú veľké problémy s údajmi. Spolupracujú s dátovými inžiniermi na riešení týchto problémov, ktoré môžu zahŕňať čokoľvek, od zlepšovania spokojnosti zákazníkov až po predpovedanie toho, čo ľudia chcú, ešte skôr, než to vedia.
Niekedy si spoločnosť najme dátového vedca, pretože chce niekoho, kto rozumie ich problémom lepšie ako ktokoľvek iný v ich tíme, inokedy preto, že im konzultant povedal, že ho potrebujú.
Bez ohľadu na váš dôvod na prijatie nového zamestnanca (alebo dvoch), existuje veľa príležitostí pre tých, ktorí ich chcú. Pracovné miesta v oblasti dátovej vedy nielenže zvyčajne ponúkajú vynikajúcu mzdu, ale umožňujú aj flexibilitu v mieste a čase, pokiaľ je v blízkosti prístup na internet.
Strojové učenie
Používajú strojové učenie na vytváranie prediktívnych modelov, aby ich podniky mohli rásť rýchlejšie, efektívnejšie a ziskovejšie.
Strojové učenie je veda o tom, že počítače fungujú bez toho, aby boli explicitne naprogramované. Používa sa na vytváranie prediktívnych modelov, ktoré umožňujú spoločnostiam rásť rýchlejšie, efektívnejšie a ziskovejšie.
Môže sa použiť na nájdenie vzorov vo veľkých súboroch údajov (napríklad pri pohľade na správanie minulých zákazníkov), aby spoločnosti mohli lepšie rozhodovať o budúcich marketingových kampaniach alebo výrobných procesoch.
Máte nejaké vedecké údaje?
Existuje veľa rozmanitosti v tom, čo dátový vedec robí. Môžu sa špecializovať na rôzne sektory, technológie a typy údajov. Špecializujú sa tiež na rôzne funkcie: niektoré sa napríklad zameriavajú na vytváranie modelov, zatiaľ čo iné sa zameriavajú na získavanie informácií z týchto modelov. Niektorí pracujú na front-ende a iní na back-ende, takže existuje mnoho spôsobov, ako byť dátovým vedcom bez toho, aby ste boli odborníkom na všetko.
Povinnosti dátového vedca
Úlohy a zodpovednosti dátového vedca sú nasledovné:
analýza dát
Dátový vedec musí mať silné analytické schopnosti na identifikáciu vzorov, trendov a relevantných poznatkov z veľkých súborov údajov.
Programovanie a dátové inžinierstvo
Musí mať programátorské zručnosti a znalosti v oblasti dátového inžinierstva. Programovacie zručnosti pomáhajú vytvárať a ladiť modely strojového učenia, zatiaľ čo zručnosti dátového inžinierstva pomáhajú spravovať a čistiť dáta.
Štatistické znalosti
Dátový vedec potrebuje solídne štatistické znalosti na vytváranie a interpretáciu štatistických modelov. To je nevyhnutné, pretože štatistika poskytuje základ pre pochopenie premenných a vyvodzovanie záverov z analyzovaných údajov.
Vizualizácia údajov
Musíte mať schopnosť efektívne komunikovať nálezy údajov pomocou vizuálnych nástrojov. Táto zručnosť pomáha zainteresovaným stranám pochopiť vzťahy medzi premennými, trendmi a vzormi v súboroch údajov.
Obchodné znalosti
Musíte mať znalosti o obchodnej doméne, aby ste pochopili problém, ktorý sa snažia vyriešiť pomocou údajov. Obchodné znalosti tiež pomáhajú dátovým vedcom uprednostňovať projekty na základe ich obchodného vplyvu.
Komunikačné schopnosti
Ako dátový vedec by ste mali byť schopní vysvetliť technické pojmy netechnickým ľuďom, ktorí budú mať úžitok z zistení. Jasná komunikácia technických zistení s netechnickými zainteresovanými stranami pomáha budovať dôveru v prístup založený na údajoch a pôsobí ako katalyzátor transformácie.
Toto sú niektoré z najbežnejších úloh a zodpovedností dátových vedcov, ale skutočné zodpovednosti sa môžu líšiť v závislosti od organizácie, oblasti a technologických zručností.
Záver
Na záver, úloha vedca údajov vyžaduje jedinečný súbor zručností a vedomostí. Osoba v tejto pozícii musí byť schopná kreatívne premýšľať o tom, ako možno dáta použiť na obchodné účely, a na základe minulých udalostí predpovedať, čo sa stane v budúcnosti.