- Gumagamit ang mga data scientist ng mga istatistika at analytics upang mapabuti ang paggawa ng desisyon sa negosyo.
- Kasama sa kanyang tungkulin ang paggamit ng mga tool tulad ng Hadoop upang iproseso ang malalaking volume ng data.
- Dalubhasa sila sa iba't ibang mga function, mula sa pagsusuri ng data hanggang sa programming at visualization.
- Ang mga kasanayan sa komunikasyon ay susi sa pagsasalin ng mga teknikal na natuklasan sa isang hindi teknikal na madla.
Data Scientist: Mga Tungkulin at Responsibilidad
Ano ang data scientist?
Ang data scientist ay isang propesyonal na eksperto sa pagsusuri ng data, data mining, at machine learning. Gumagamit sila ng machine learning para gumawa ng mga predictive na modelo para mas mabilis, mas mahusay, at mas kumikita ang kanilang mga negosyo.
Karaniwang kinukuha ang mga data scientist sa mga negosyo o kompanya ng teknolohiya. Ang tungkulin ng isang data scientist ay nag-iiba depende sa industriya; gayunpaman, kadalasan ay kinabibilangan ito ng paggamit ng mga tool tulad ng Hadoop upang mabilis na maproseso ang malalaking halaga ng impormasyon ( big data ).
Bilang isang data scientist, gagamitin mo ang iyong mga kakayahan upang suriin ang malaki at kumplikadong set ng data. Kukuha ka ng impormasyon mula sa data at gagawa ka ng mga hula batay sa iyong nahanap. Maaaring kasama rin sa iyong trabaho ang paggawa ng mga modelo at algorithm na makakatulong sa mga kumpanya na gumawa ng mas mahuhusay na desisyon gamit ang impormasyong kinokolekta nila.
Ang papel ng data scientist ay medyo bago at hindi pa mahusay na natukoy.
Maraming iba't ibang uri ng data scientist, na may iba't ibang antas ng responsibilidad at awtoridad. Ang isang junior-level analyst ay maaaring may pananagutan sa pagkolekta at pag-aayos ng data mula sa iba't ibang source, habang ang isang expert-level analyst ay maaaring may malaking awtoridad sa paggawa ng desisyon sa loob ng IT department o business unit ng isang organisasyon.
Ang mga data scientist ay madalas na kinukuha ng mga negosyo o kumpanya ng teknolohiya.
Kung interesado kang maging isang data scientist, maaaring iniisip mo kung saan makakahanap ng trabaho. Ang mga data scientist ay madalas na kinukuha ng mga negosyo o kumpanya ng teknolohiya na may malalaking problema sa data. Nakikipagtulungan sila sa mga inhinyero ng data upang malutas ang mga problemang ito, na maaaring magsama ng anuman mula sa pagpapabuti ng kasiyahan ng customer hanggang sa paghula kung ano ang gusto ng mga tao bago pa nila malaman na gusto nila ito.
Minsan ang isang kumpanya ay kumukuha ng isang data scientist dahil gusto nila ang isang tao na mas nakakaunawa sa kanilang problema kaysa sa sinumang iba pa sa kanilang koponan, at sa ibang pagkakataon dahil sinabi sa kanila ng isang consultant na kailangan nila ito.
Anuman ang iyong dahilan sa pagkuha ng isang bagong empleyado (o dalawa), mayroong maraming mga pagkakataon na magagamit para sa mga nais sila. Hindi lamang karaniwang nag-aalok ang mga trabaho sa data science ng mahusay na suweldo, ngunit nagbibigay-daan din ang mga ito para sa flexibility sa lokasyon at oras, hangga't may malapit na internet access.
Pag-aaral ng machine
Gumagamit sila ng machine learning para gumawa ng mga predictive na modelo para mas mabilis na lumago, mas mahusay at kumikita ang kanilang mga negosyo.
Ang machine learning ay ang agham ng paggawa ng mga computer na kumilos nang hindi tahasang nakaprograma. Ginagamit ito upang lumikha ng mga predictive na modelo na nagpapahintulot sa mga kumpanya na lumago nang mas mabilis, mas mahusay at mas kumikita.
Maaari itong magamit upang maghanap ng mga pattern sa malalaking set ng data (halimbawa, sa pamamagitan ng pagtingin sa gawi ng mga nakaraang customer) upang ang mga kumpanya ay makagawa ng mas mahusay na mga desisyon tungkol sa hinaharap na mga kampanya sa marketing o proseso ng produksyon.
Ano ang ginagawa ng isang data scientist?
Maraming pagkakaiba-iba sa kung ano ang ginagawa ng isang data scientist. Maaari silang magpakadalubhasa sa iba't ibang sektor, teknolohiya at uri ng data. Dalubhasa rin sila sa iba't ibang function: halimbawa, ang ilan ay tumutuon sa paggawa ng mga modelo, habang ang iba ay nakatuon sa pagkuha ng impormasyon mula sa mga modelong iyon. Ang ilan ay nagtatrabaho sa front-end at ang ilan ay nagtatrabaho sa back-end, kaya maraming paraan upang maging isang data scientist nang hindi naging eksperto sa lahat ng bagay.
Mga tungkulin ng isang data scientist
Ang mga tungkulin at responsibilidad ng isang data scientist ay ang mga sumusunod:
pagtatasa ng data
Ang isang data scientist ay dapat magkaroon ng malakas na kasanayan sa analytical upang matukoy ang mga pattern, trend, at nauugnay na insight mula sa malalaking set ng data.
Programming at Data Engineering
Dapat magkaroon ng mga kasanayan sa programming at kaalaman sa data engineering. Nakakatulong ang mga kasanayan sa programming na bumuo at mag-tune ng mga modelo ng machine learning, habang ang mga kasanayan sa data engineering ay tumutulong sa pamamahala at paglilinis ng data.
Kaalaman sa istatistika
Ang isang data scientist ay nangangailangan ng matibay na kaalaman sa estadistika upang makalikha at makapagpaliwanag ng mga modelong pang-estadistika. Mahalaga ito, dahil ang estadistika ang nagbibigay ng pundasyon para sa pag-unawa sa mga baryabol at pagbuo ng mga konklusyon mula sa pinag-aralang datos.
Visualization de datos
Dapat ay mayroon kang kakayahang makipag-usap nang epektibo sa mga natuklasan ng data gamit ang mga visual na tool. Ang kasanayang ito ay tumutulong sa mga stakeholder na maunawaan ang mga ugnayan sa pagitan ng mga variable, trend, at pattern sa mga set ng data.
Kaalaman sa negosyo
Kailangan mong magkaroon ng kaalaman sa domain ng negosyo upang maunawaan ang problemang sinusubukan nilang lutasin gamit ang data. Tinutulungan din ng kaalaman sa negosyo ang data scientist na unahin ang mga proyekto batay sa epekto ng kanilang negosyo.
Kakayahan sa pakikipag-usap
Bilang isang data scientist, dapat mong maipaliwanag ang mga teknikal na konsepto sa mga hindi teknikal na tao na makikinabang sa mga natuklasan. Ang malinaw na pakikipag-ugnayan sa mga teknikal na natuklasan sa mga non-technical na stakeholder ay nakakatulong sa pagbuo ng tiwala sa isang data-driven na diskarte at nagsisilbing catalyst para sa pagbabago.
Ito ang ilan sa mga pinakakaraniwang tungkulin at responsibilidad ng isang data scientist, ngunit ang mga aktwal na responsibilidad ay maaaring mag-iba ayon sa mga kasanayan sa organisasyon, larangan, at teknolohiya.
Konklusyon
Sa konklusyon, ang papel ng isang data scientist ay nangangailangan ng isang natatanging hanay ng mga kasanayan at kaalaman. Ang taong nasa posisyong ito ay dapat na makapag-isip nang malikhain tungkol sa kung paano magagamit ang data para sa mga layunin ng negosyo at gumawa ng mga hula tungkol sa kung ano ang mangyayari sa hinaharap batay sa mga nakaraang kaganapan.