Все про роботу вченого

На сьогодні дані є одним із найважливіших аспектів брендів та компаній на світовій арені. Дані є ключовим фактором зростання для брендів у різних секторах та категоріях, оскільки вони допомагають їм випереджатись, незважаючи на сильну конкуренцію. Іншими словами, дані допомагають будувати компанії та бренди, тим самим переводячи їх на наступний етап зростання. Ось чому зали засідань гудуть такими словами, як Big Data та аналітика даних протягом останніх кількох років.

Зростаюче значення роботи науковців

Значення даних, що розвиваються, в свою чергу підвищило значення тих людей, які обробляють ці дані. І саме тому позиція роботи вченого-інформатора є важливою зовні і дуже цінується майже в усіх місцях. Оскільки робота роботи вченого-інформатора порівняно нова, ця роль передбачає як аналіз даних бізнес, так і технологію. Тому більшість людей, які займають цю посаду, мають досвід в обох сферах, що робить їх гібридом, який знає найкраще з обох світів.

Важливість даних та необхідність отримувати важливу інформацію з них призвели до того, що деякі організації інвестують не лише в одну роботу вченого, а в команду, яка поділяє відповідальність за те саме. Основна причина, по якій компанії вкладають гроші в команду, а не окрему людину, полягає в тому, що набір знань для науковця, який має на увазі, може відрізнятися, і вони можуть бути відсутніми в однієї людини.

Тому без сумніву було встановлено, що програми науковців даних є однією з ключових позицій, яку компанії прагнуть заповнити, не тільки в поточний час, але і в майбутньому. Насправді, згідно зі статтею Томаса Девенпорта та DJ Патіла в «Гарвардському огляді бізнесу», робота вченого - це одна з найсексуальніших робочих місць 21 століття. Але які основні критерії стати науковцем даних? Хоча багато хто може вважати, що складні знання про таку галузь, як розробка програмного забезпечення, обмін даними, статистика, машинне навчання та візуалізація даних є важливими, в цьому процесі бере участь набагато більше.

Які посадові обов'язки для роботи вченого?

Деякі з найважливіших посадових обов'язків науковця даних включають наступне:

  1. Керуйте дослідженнями для будь-якої конкретної галузі та наступними рамковими питаннями, пов'язаними з цим самим
  2. Визначте важливі відомості з величезної кількості даних. Дані можуть бути як із зовнішніх, так і з внутрішніх джерел
  3. Підготуйте дані таким чином, щоб вони могли бути використані в методиці прогностичного та прогнозного прогнозування з одного боку та встановлення кваліфікованих програм аналітики та інших методологій для аналізу даних
  4. Очистіть та підріжте дані, тим самим видаляючи невідповідну та неважливу інформацію
  5. Вивчіть дані з різних кутів, щоб виявити приховану слабкість, тенденції та можливості для компаній у майбутньому
  6. Розробити керовані даними рішення для деяких найскладніших проблем брендів
  7. Розробіть сучасні алгоритми, які дозволять вирішити проблеми та спростити робочі проблеми.
  8. Завдяки візуалізації даних та даних, ці вчені повинні з'єднати решту команди, особливо відділ ІТ та керівництво щодо впровадження тенденцій аналізу даних.
  9. Затвердити практичні зміни в діючих стратегіях та процедурах в компанії

Хоча компанії незмінно потребують науковця даних, тобто вони мають різні посадові обов'язки залежно від типу компанії. Хоча деякі компанії вважають своїх науковців даними в основному аналітиками даних; інколи їхні обов'язки поєднуються з обов'язками інженерів даних, інші вірять у наймання найвищих експертів з аналітики, які мають досвід методики аналізу даних. Оскільки вчені отримують більше досвіду та рухаються вгору по професійній сходинці, їх посадові обов'язки, як правило, змінюються. Візьмемо для прикладу науковець даних в організації середнього рівня, можливо, витрачає свій час на очищення та зміну даних, тоді як науковці даних у великій та просунутій організації можуть витратити свій час на створення структури для великих проектів даних компанії та допомогти їм створювати нові продукти та послуги, що відповідають потребам цільової аудиторії.

Робота багатьох облич науковця даних

Аналітики роботи вченого даних обробляють безліч даних, а іноді, будучи програмами вченого, є синонімом цього завдання. Науковцю даних доведеться функціонувати як аналітик, витягуючи дані з баз даних MySQL, стаючи експертом зі зведених таблиць Excel та виробляючи основні візуалізації даних у вигляді лінійних та лінійних діаграм. Іноді аналітику даних також доведеться телефонувати у звіт компанії Google Analytics щодо аналітики даних. Компанія, яка працює з аналітиком даних, може бути не великим брендом, але вони є ідеальною відправною точкою для тих, хто хоче дізнатися більше про науку про дані. Після того, як аналітики даних можуть впоратися з обов'язками регулярно керувати даними, вони можуть перейти до більшої та кращої організації. Отже, аналітик даних - це перший крок для тих, хто хоче врешті стати науковцем даних!

Джерело зображення: pixabay.com

Як вже згадувалося раніше, компанії сьогодні заповнені великою кількістю даних, що їх потрібно розуміти через регулярні проміжки часу. Ось чому інфраструктура даних потрібна для осмислення даних, і саме тут аналітики даних можуть допомогти компаніям. Більшу частину часу списки вакансій як для науковців даних, так і для інженера даних майже однакові. Оскільки інженер даних, як правило, потрібен майже у всіх типах організацій, знайти роботу в цьому відділі порівняно просто. Ось чому науковець, що працює з програмою, може працювати в такій компанії, оскільки їм потрібні професіонали, які зможуть зрозуміти свої дані однією рукою та допомогти у наданні обґрунтованих даних, таких як внесок у виробничий код, а з іншого боку. Оскільки можливості стажування в різних компаніях, як молодший науковець, ідеально підходить людям, які хочуть дізнатися більше про цю сферу всебічно і стратегічно.

Для людини, яка має офіційне знання з математики, статистики чи фізики, навчання в цій галузі майже безмежне. Ці люди можуть зосередитись на створенні кращих продуктів, керованих даними, які можуть відповідати потребам та потребам споживачів стратегічно. Компанії, які зосереджуються на споживчих потребах, мають багато даних, і їм завжди потрібні особи, які можуть допомогти їм орієнтуватися на свою аудиторію за допомогою змістовних та ефективних маркетингових кампаній.

Сьогодні багато організацій наймають декількох людей для їхньої інформації. У цій компанії програми вчених, що займаються даними, будуть частиною великої команди, яка в основному зосереджена на формуванні важливих тенденцій з даних, хоча вони не повинні бути даними компанії. У такому сценарії науковцю даних будуть потрібні навички для аналізу, торкання виробничого коду та візуалізації даних серед іншого. Тому можливо, що такі компанії прагнуть заповнити позицію загальних аналітиків даних або хочуть когось із конкретними навичками, такими як машинне навчання чи візуалізація даних.

Все це зробило досить зрозумілим і очевидним, що програми даних вченого - це дуже широкий термін, і розуміння посадової інструкції стане першим кроком у розробці необхідних наборів навичок. Перш за все, важливо розуміти, що програми науковців, які працюють з даними, повинні мати спеціальні знання в одній галузі і повинні знати, як вирішувати проблеми цієї галузі. По-друге, вони повинні вміти відрізняти небажані дані від усього набору даних, оскільки саме це допоможе їм досягти переконливих результатів та висновків.

Тому якщо ви, науковці з даних, програмуєте цифри у вашому професійному плані, ось деякі якості, які вам знадобляться.

  1. Розуміння основних інструментів

Базове розуміння основних інструментів наукових даних є надзвичайно важливим. Люди, які хочуть стати науковцем даних, повинні мати певне розуміння мови, що сприяє статистиці, наприклад, R або Python, та мови запиту баз даних, як SQL.

  1. Знання базової статистики

Кожен, хто хоче стати науковцем даних, повинен мати цілісне розуміння статистики. Робота науковців повинна мати внутрішнє розуміння щодо статистичних тестів, розподілів, оцінок максимальної вірогідності серед іншого. Статистика є невід'ємною частиною роботи з даними всіх типів, крім роботи з усіма типами компаній, особливо з керованими даними. Цим компаніям потрібна робота науковця, який може допомогти їм приймати рішення та оцінювати експерименти, тим самим знаючи основні статистичні дані надзвичайно важливі.

  1. Знання машинного навчання важливі

Якщо ви хочете працювати у великій компанії з величезною кількістю даних, важливо дізнатися про такі методи машинного навчання, як k-найближчі сусіди, випадкові ліси тощо. Хоча це правда, що методи машинного навчання можуть бути реалізовані за допомогою R або python бібліотеки, машинне навчання можуть допомогти компаніям відкрити новий аспект управління даними.

  1. Основні знання лінійної алгебри та багатовимірного числення можуть пройти довгий шлях

Багато працівників хочуть, щоб їхній науковий співробітник працював над тим, щоб висувати дані, які вони дізналися за допомогою статистичних результатів або машинного навчання. Ось чому базові знання з багатовимірного числення чи питань лінійної алгебри можуть допомогти вам виглядати ідеально для роботи. Коли науковець Work Data може реалізувати власні інструменти впровадження, це показує, що вони здатні успішно отримувати результати з величезних даних. Загалом, розуміння цих понять має особливу допомогу в компаніях, які мають продукти, визначені даними, а невеликі вдосконалення їх алгоритмів можуть мати величезну користь для загального зростання компанії.

  1. Дізнайтеся, як обійти обмін даними

Коли велика кількість даних є, природно, що помилки та помилки, як правило, повзають дуже легко. Ось чому важливо знати, як боротися з будь-якими недосконалістю даних. Приклади недосконалості даних можуть включати відсутні значення або непослідовне форматування рядків та форматування дати. Обмін даними є надзвичайно важливим у невеликих компаніях, де наймаються аналітики даних для сортування багатьох даних.

  1. Важливо знати, як візуалізувати дані та ефективно спілкуватися

Одне з найважливіших навичок, яке відрізняє роботу вченого даних, крім решти, - через сильне почуття візуалізації та передачі даних. Особливо це стосується компаній, які ростуть, коли вони вперше приймають рішення, керовані даними. Ось чому важливо, щоб програми науковців даних могли візуалізувати дані, щоб вони могли приймати рішення, керовані даними, щоб вивести компанію на наступний рівень зростання та розвитку. Що стосується спілкування, науковці з інформацією повинні мати можливість ефективно доносити свої висновки та уявлення до зацікавленої управлінської команди, щоб вона могла бути використана належним чином. Знання про засоби візуалізації, такі як plot та d3.js, можуть допомогти вченому, що працює над роботою над візуалізацією даних значно кращим чином. Крім того, здобуття розуміння принципів візуального кодування даних та передачі інформації може лише допомогти науковцю Дані працювати над розширенням сфери його розуміння.

  1. Набуття ступеня інженерії програмного забезпечення - плюс

Інженер-програмний інженер має набагато більш досконале розуміння науки про дані, особливо під час пошуку роботи вченого в невеликій організації. Оскільки вони будуть нести відповідальність за обробку величезних кількостей даних, а також розробку продуктів даних, наявність сильного досвіду програмної інженерії буде важливою.

  1. Завжди думайте, як робота вченого

Компанії по всьому світу розглядають науковців, що означають, хто може ефективно вирішити деякі найактуальніші проблеми, з якими вони стикаються. Отже, науковець повинен бути обізнаний про можливості та виклики вертикалі, над якою вони хочуть працювати. Розуміння їхніх викликів та створення ефективних рішень для їх вирішення - це перший крок, який може зробити будь-яка робота науковця на шляху майбутнього професійне зростання та успіх.

Все сказане і зроблене, наука про дані - це майбутнє всіх компаній, великих чи малих. Це означає, що робота вчених-даних буде надалі займати важливе місце у функціонуванні компаній по всій вертикалі. Хоча наука про дані є відносно новим і зароджуваним полем, можливості для зростання майже безмежні. Тому отримання роботи вченим-науковцем Робота вимагатиме від людей, які відповідають своїм наборам кваліфікацій цілям компаній. А це означає добре та всебічне розуміння того, як функціонує сектор. Розвиваючи вищезазначені навички вченого даних, професіонали можуть ефективно працювати над тим, щоб стати хорошим та успішним вченим.

Рекомендовані статті

Ось кілька статей, які допоможуть вам отримати більш детальну інформацію про роботу вченого даних, програми вченого даних, а також про значення вченого, тому просто перейдіть за посиланням, яке наведено нижче.

  1. Типи візуалізації даних за допомогою Tableau
  2. Data Scientist vs Software Engineer
  3. Аналітика даних проти відмінностей даних вченого
  4. Data Scientist vs Data Mining
  5. Data Scientist vs Data Engineer проти статистиків
  6. 5 кращих навчань з розробки мобільних додатків

Категорія:

Великі дані