- Podatkovni znanstveniki uporabljajo statistiko in analitiko za izboljšanje poslovnega odločanja.
- Njegova vloga vključuje uporabo orodij, kot je Hadoop, za obdelavo velikih količin podatkov.
- Specializirani so za različne funkcije, od analize podatkov do programiranja in vizualizacije.
- Komunikacijske veščine so ključne za prevajanje tehničnih ugotovitev netehničnemu občinstvu.
Podatkovni znanstvenik: vloge in odgovornosti
Kaj je podatkovni znanstvenik?
Podatkovni znanstvenik je strokovnjak, ki je strokovnjak za analizo podatkov, podatkovno rudarjenje in strojno učenje. Uporabljajo strojno učenje za ustvarjanje napovednih modelov, tako da lahko njihova podjetja rastejo hitreje, učinkoviteje in donosneje.
Znanstvenike podatkov običajno najamejo podjetja ali tehnološka podjetja. Vloga znanstvenika podatkov se razlikuje glede na panogo; vendar običajno vključuje uporabo orodij, kot je Hadoop, za hitro obdelavo velikih količin informacij ( velikih podatkov ).
Kot podatkovni znanstvenik boste svoje veščine uporabili za analizo velikih in zapletenih nizov podatkov. Iz podatkov boste izluščili informacije in naredili napovedi na podlagi tega, kar ste ugotovili. Vaše delo lahko vključuje tudi ustvarjanje modelov in algoritmov, ki podjetjem pomagajo sprejemati boljše odločitve z uporabo informacij, ki jih zbirajo.
Vloga podatkovnega znanstvenika je relativno nova in še ni dobro definirana.
Obstaja veliko različnih vrst podatkovnih znanstvenikov z različnimi stopnjami odgovornosti in pooblastil. Nižji analitik je lahko odgovoren za zbiranje in organiziranje podatkov iz različnih virov, medtem ko ima lahko analitik na strokovni ravni pomembno pristojnost odločanja v IT oddelku ali poslovni enoti organizacije.
Podatkovne znanstvenike pogosto najamejo podjetja ali tehnološka podjetja.
Če vas zanima postati podatkovni znanstvenik, se morda sprašujete, kje najti službo. Podatkovne znanstvenike pogosto najamejo podjetja ali tehnološka podjetja, ki imajo težave z velikimi podatki. Sodelujejo s podatkovnimi inženirji pri reševanju teh težav, ki lahko vključujejo kar koli, od izboljšanja zadovoljstva strank do napovedovanja, kaj si ljudje želijo, preden sploh vedo, da to želijo.
Včasih podjetje najame podatkovnega znanstvenika, ker želi nekoga, ki razume njihov problem bolje kot kdorkoli drug v njihovi ekipi, drugič pa zato, ker jim je svetovalec povedal, da ga potrebujejo.
Ne glede na vaš razlog za najem novega delavca (ali dveh), je na voljo veliko priložnosti za tiste, ki si jih želijo. Ne samo, da delovna mesta na področju podatkovne znanosti običajno ponujajo odlično plačilo, ampak omogočajo tudi prilagodljivost glede lokacije in delovnega časa, če je v bližini dostop do interneta.
Strojno učenje
Uporabljajo strojno učenje za ustvarjanje napovednih modelov, tako da lahko njihova podjetja rastejo hitreje, učinkoviteje in donosneje.
Strojno učenje je znanost o tem, da računalniki delujejo, ne da bi bili izrecno programirani. Uporablja se za ustvarjanje napovednih modelov, ki podjetjem omogočajo hitrejšo, učinkovitejšo in donosnejšo rast.
Uporablja se lahko za iskanje vzorcev v velikih nizih podatkov (na primer s pregledovanjem vedenja preteklih strank), tako da lahko podjetja sprejemajo boljše odločitve o prihodnjih tržnih kampanjah ali proizvodnih procesih.
Kaj počne podatkovni znanstvenik?
Kar počne podatkovni znanstvenik, je veliko različnih. Lahko so specializirani za različne sektorje, tehnologije in vrste podatkov. Specializirani so tudi za različne funkcije: nekateri se na primer osredotočajo na ustvarjanje modelov, drugi pa na pridobivanje informacij iz teh modelov. Nekateri delajo na sprednji strani, drugi pa na zadnji strani, zato obstaja veliko načinov, kako postati podatkovni znanstvenik, ne da bi bil strokovnjak za vse.
Dolžnosti podatkovnega znanstvenika
Vloge in odgovornosti podatkovnega znanstvenika so naslednje:
analiza podatkov
Podatkovni znanstvenik mora imeti močne analitične sposobnosti za prepoznavanje vzorcev, trendov in ustreznih vpogledov iz velikih naborov podatkov.
Programiranje in podatkovni inženiring
Imeti mora znanje programiranja in podatkovnega inženiringa. Veščine programiranja pomagajo graditi in prilagajati modele strojnega učenja, medtem ko veščine podatkovnega inženiringa pomagajo upravljati in čistiti podatke.
Statistično znanje
Znanstvenik podatkov potrebuje za ustvarjanje in interpretacijo statističnih modelov trdno znanje statistike. To je bistveno, saj statistika zagotavlja osnovo za razumevanje spremenljivk in sklepanje iz analiziranih podatkov.
Vizualizacija podatkov
Imeti morate sposobnost učinkovitega sporočanja ugotovitev podatkov z uporabo vizualnih orodij. Ta veščina pomaga zainteresiranim stranem razumeti razmerja med spremenljivkami, trendi in vzorci v nizih podatkov.
Poslovno znanje
Morate imeti znanje o poslovni domeni, da razumete problem, ki ga poskušajo rešiti s podatki. Poslovno znanje tudi pomaga podatkovnemu znanstveniku pri določanju prioritet projektom na podlagi njihovega poslovnega vpliva.
Komunikacijske sposobnosti
Kot podatkovni znanstvenik bi morali biti sposobni razložiti tehnične koncepte netehničnim ljudem, ki jim bodo ugotovitve koristile. Jasno komuniciranje tehničnih ugotovitev z netehničnimi deležniki pomaga graditi zaupanje v pristop, ki temelji na podatkih, in deluje kot katalizator preobrazbe.
To je nekaj najpogostejših vlog in odgovornosti podatkovnega znanstvenika, vendar se dejanske odgovornosti lahko razlikujejo glede na organizacijo, področje in tehnološke veščine.
Zaključek
Skratka, vloga podatkovnega znanstvenika zahteva edinstven nabor veščin in znanja. Oseba na tem položaju mora biti sposobna kreativno razmišljati o tem, kako je mogoče podatke uporabiti v poslovne namene in na podlagi preteklih dogodkov predvideti, kaj se bo zgodilo v prihodnosti.