- Dataforskare använder statistik och analyser för att förbättra affärsbeslut.
- Hans roll innebär att använda verktyg som Hadoop för att bearbeta stora datamängder.
- De är specialiserade på en mängd olika funktioner, från dataanalys till programmering och visualisering.
- Kommunikationsförmåga är nyckeln till att översätta tekniska rön till en icke-teknisk publik.
Dataforskare: Roller och ansvar
Vad är en dataforskare?
En datavetare är en professionell som är expert på dataanalys, datautvinning och maskininlärning. De använder maskininlärning för att skapa prediktiva modeller så att deras företag kan växa snabbare, mer effektivt och mer lönsamt.
Data scientists anställs vanligtvis av företag eller teknikföretag. En data scientists roll varierar beroende på bransch; det innebär dock vanligtvis att använda verktyg som Hadoop för att snabbt bearbeta stora mängder information ( big data ).
Som datavetare kommer du att använda dina färdigheter för att analysera stora och komplexa datamängder. Du kommer att extrahera information från datan och göra förutsägelser baserat på vad du har hittat. Ditt arbete kan också innefatta att skapa modeller och algoritmer som hjälper företag att fatta bättre beslut med hjälp av informationen de samlar in.
Dataforskarens roll är relativt ny och ännu inte väldefinierad.
Det finns många olika typer av datavetare, med olika nivåer av ansvar och auktoritet. En analytiker på juniornivå kan vara ansvarig för att samla in och organisera data från en mängd olika källor, medan en analytiker på expertnivå kan ha betydande beslutsbefogenheter inom en organisations IT-avdelning eller affärsenhet.
Datavetare anlitas ofta av företag eller teknikföretag.
Om du är intresserad av att bli datavetare kanske du undrar var du kan hitta ett jobb. Datavetare anlitas ofta av företag eller teknikföretag som har problem med stora data. De arbetar med dataingenjörer för att lösa dessa problem, vilket kan innefatta allt från att förbättra kundnöjdheten till att förutsäga vad folk vill ha innan de ens vet att de vill ha det.
Ibland anlitar ett företag en datavetare för att de vill ha någon som förstår deras problem bättre än någon annan i deras team, och andra gånger för att en konsult har sagt till dem att de behöver en.
Oavsett varför du anställer en ny medarbetare (eller två) så finns det gott om möjligheter för dem som vill ha dem. Datavetenskapliga jobb erbjuder inte bara utmärkta löner, utan de möjliggör också flexibilitet i plats och timmar, så länge det finns internetuppkoppling i närheten.
Maskininlärning
De använder maskininlärning för att skapa prediktiva modeller så att deras företag kan växa snabbare, mer effektivt och lönsamt.
Maskininlärning är vetenskapen om att få datorer att agera utan att vara explicit programmerade. Det används för att skapa prediktiva modeller som gör att företag kan växa snabbare, mer effektivt och mer lönsamt.
Den kan användas för att hitta mönster i stora datamängder (till exempel genom att titta på tidigare kunders beteende) så att företag kan fatta bättre beslut om framtida marknadsföringskampanjer eller produktionsprocesser.
Vad gör en dataforskare?
Det finns mycket variation i vad en dataforskare gör. De kan specialisera sig inom olika sektorer, teknologier och typer av data. De är också specialiserade på olika funktioner: vissa fokuserar till exempel på att skapa modeller, medan andra fokuserar på att extrahera information från dessa modeller. Vissa jobbar på front-end och vissa arbetar på back-end, så det finns många sätt att vara datavetare utan att vara expert på allt.
Uppgifter för en datavetare
En datavetares roller och ansvar är följande:
data~~POS=TRUNC analys~~POS=HEADCOMP
En datavetare måste ha starka analytiska färdigheter för att identifiera mönster, trender och relevanta insikter från stora datamängder.
Programmering och datateknik
Du måste ha kunskaper inom programmering och datateknik. Programmeringsfärdigheter hjälper till att bygga och finjustera modeller för maskininlärning, medan datatekniker hjälper till att hantera och rensa data.
Statistisk kunskap
En data scientist behöver en gedigen bakgrund inom statistik för att skapa och tolka statistiska modeller. Detta är viktigt, eftersom statistik ger grunden för att förstå variabler och dra slutsatser från analyserad data.
Visualisering av data
Du måste ha förmågan att kommunicera dataresultat effektivt med hjälp av visuella verktyg. Denna färdighet hjälper intressenter att förstå sambanden mellan variabler, trender och mönster i datamängder.
Affärskunskap
Du måste ha kunskap om affärsdomänen för att förstå problemet de försöker lösa med data. Affärskunskap hjälper också datavetaren att prioritera projekt utifrån deras affärseffekt.
Kommunikationsförmåga
Som datavetare bör du kunna förklara tekniska begrepp för icke-tekniska personer som kommer att dra nytta av resultaten. Att tydligt kommunicera tekniska rön med icke-tekniska intressenter hjälper till att bygga förtroende för ett datadrivet tillvägagångssätt och fungerar som en katalysator för transformation.
Dessa är några av de vanligaste rollerna och ansvarsområdena för en datavetare, men det faktiska ansvaret kan variera beroende på organisation, område och tekniska färdigheter.
Slutsats
Sammanfattningsvis kräver rollen som datavetare en unik uppsättning färdigheter och kunskaper. Personen i denna position måste kunna tänka kreativt kring hur data kan användas för affärsändamål och göra förutsägelser om vad som kommer att hända i framtiden baserat på tidigare händelser.