Що таке Data Scientist?

Людина, яка структурує дані, щоб грати з ними та аналізувати їх у всіх формах, називається Data Scientist. Іншими словами, ми могли б сказати, що Data Scientist живе в межах даних. Вони люблять збирати дані, дізнаватися про дані, відтворювати дані в різних формах, робити висновки з попередніх даних та прогнозувати майбутнє, використовуючи теперішні дані. Вони повинні мати терпіння працювати з даними. З ростом використання технологій та соціальних медіа дані збираються з кожним днем, а аналіз даних важливий для прогнозування майбутніх тенденцій.

Попередні умови, щоб стати науковцем даних

Нижче наведено найважливіші кроки стати науковцем даних:

  • Вони повинні бути гарними з базами даних. Створення та запит баз даних важливі для того, щоб зрозуміти спосіб їх роботи в середовищі програмування та аналітики, а SQL також є важливою мовою.
  • Вони повинні добре володіти будь-якими мовами програмування, бажано, щоб Python та R. Python мали багато бібліотек, які допомагають у легкому обчисленні статистичних даних та масивів.
  • Багато хто, можливо, ненавидів математику, особливо статистику та лінійну алгебру в шкільні дні. Але вони допомагають таким чином, який ніхто ніколи не міг уявити.
  • Алгоритми машинного навчання допомагають створювати моделі, які передбачають майбутнє даних, як вони також працюють. Машинне навчання також створює моделі з минулих даних, що допомагає чітко розуміти дані.
  • Ділову аналітику важливо знати, оскільки це дуже багато в пізнанні даних та бізнесі, що займається ними.
  • Вони повинні бути творчими в його підході до проблеми, оскільки існує багато способів інтерпретації даних. Такий підхід допомагає знайти різні методи вирішення даних та уникнути небажаних типів.
  • Розуміння великих даних та способів їх сприйняття на ринку повинно бути цікавим.
  • Взаємодія зі своєю спільнотою або членами спільноти допоможе їм пізнати проблеми з різних точок зору.

Як стати науковцем даних?

  1. Науковці повинні мати ступінь ступеня інженерії або статистики або будь-якої відповідної галузі, і вони повинні бути хорошими в програмуванні та навичках SQL.
  2. Знання ймовірності та статистики для інших випускників добре розуміє спосіб роботи даних.
  3. Хороші комунікативні навички допомагають спілкуватися з командою та з клієнтом. Це допомагає дізнатися пріоритет та пропозиції інших.
  4. Хороші вчені Дані повинні бути цікавими щодо даних і повинні бути зацікавлені вивчити способи зміни даних відповідно до потреб.
  5. Вони повинні бути хорошим оповідачем. Дані можуть створювати історії як минулого, так і сьогодення чи майбутнього.
  6. Якщо людина не має уявлення про Data Science, добре зробити деякі сертифікати, пов'язані з наукою про дані та машинним навчанням.
  7. Виконання проектів, пов'язаних з наукою про дані або машинним навчанням, допомагає зрозуміти проблеми, з якими стикаються науковці з даних.
  8. Приєднуйтесь до спільноти, пов’язаної з наукою даних, яка допомагає ділитися деталями, пов’язаними з даними та різними проблемами в цій галузі.

Обов’язки науковця даних

Науковець даних - це хтось, хто краще займається статистикою. Давайте розглянемо кілька обов'язків:

  • Дані слід збирати з різних джерел, і ці джерела повинні бути надійними. Процес збору даних може бути автоматизований, щоб зробити процес простішим.
  • Очищення даних є важливим процесом у будь-якій роботі з аналізу даних, оскільки займає більшу частину часу науковців. Відсутні дані повинні бути належним чином заповнені, а поля, які можна уникнути, нехтувати.
  • Аналіз даних повинен здійснюватися належним чином, щоб знати різні тенденції та закономірності даних.
  • Моделі повинні будуватися за допомогою машинного навчання, щоб добре знати дані та правильно їх аналізувати.
  • Набори навчальних та тестових наборів даних повинні бути ідентифіковані правильно та відокремлені, щоб знати вплив даних.
  • Різні моделі слід поєднувати та добре вивчати, щоб знати закономірність даних.
  • Дані повинні бути організовані належним чином і зрозуміти всім в колективі, щоб вони допомагали у прийнятті великих бізнес-рішень.
  • Вони повинні бути хорошим слухачем команди та спостерігачами різних висновків, пов’язаних із даними.
  • Дані повинні добре трактуватися вченими, оскільки неправильні інтерпретації можуть призвести до катастрофічних результатів у компанії.
  • Зібрані дані, структуровані або неструктуровані, повинні бути перетворені науковцями з даних у змістовний формат, щоб навіть працівник, який працює в іншому відділі, розумів ці дані.
  • Будучи добрим математиком, допомагає науковцям легко відокремлювати дані та знаходити тенденції з цих даних та визначати кореляційні зв’язки.
  • Вони повинні бути оновлені з усіма останніми тенденціями, пов'язаними з даними в галузі, на його користь.
  • Знання домену, в яких він працює, важливі, оскільки знання допомагають добре розуміти дані. Це уникає небажаних даних та враховує лише необхідні дані.
  • Науковці з даними повинні мати можливість співпрацювати з іншими відділами для збору даних зі своїх галузей та добре знати їх роботу.
  • Інформація, надана науковцями даних після аналізу даних, повинна відповідати галузі та зміни повинні відображатись у прибутку компанії.
  • Аналіз минулих даних допомагає зрозуміти поведінку даних та прогнозування майбутнього допомагає планувати майбутнє відповідно і має бути кваліфікованим у виконанні обох цих дій.

Зарплата / оплата праці

Робота Data Scientist - одна з найбільш високооплачуваних робочих місць століття. Середня зарплата - 100 000 доларів. Початкова зарплата для тих, хто здобув ступінь наукового ступеня даних, становить 5000- 90000 доларів. Досвід, освіта та галузь визначають заробітну плату людини в галузі наукових даних. Чим вище досвід та освіта, тим вища зарплата. Середня зарплата в Індії становить 10, 00, 000 рупій. Це залежить від місця розташування. Робота з наукових даних не закінчиться раніше. Робота з науковими даними - одна з найсексуальніших робіт століття. Даний вчений повинен бути обізнаним у різних галузях, щоб він міг переважати в цій галузі.

Рекомендована стаття

Це посібник щодо Що таке вчений із даних? Тут ми обговорюємо, як стати Data Science, а також передумови та обов'язки науковця даних. Ви також можете ознайомитись з іншими нашими пов’язаними статтями, щоб дізнатися більше -

  1. Data Scientist vs Data Mining | Топ-7 Порівняння
  2. Що роблять дані вчені? | Значення | Навички та обов'язки
  3. Огляд навичок, необхідних для Data Scientist
  4. Computer Scientist vs Data Scientist - основні відмінності

Категорія:

Великі дані