Ce este un cercetător de date?
Persoana care structurează datele pentru a se juca cu ea și le analizează sub toate formele se numește Data Scientist. Cu alte cuvinte, am putea spune că Data Scientist trăiește în cadrul datelor. Le place să colecteze datele, să cerceteze date, să recreeze date în diferite forme, să tragă concluzii din datele anterioare și să prezică viitorul folosind date prezente. Ar trebui să aibă răbdare să lucreze cu date. Odată cu creșterea tehnologiei și a utilizării de social media, datele se acumulează zi de zi, iar analiza datelor este importantă pentru a prezice tendințele viitoare.
Pre-condiții necesare pentru a deveni un om de știință a datelor
Următorii pași sunt proeminenți pentru a deveni un om de date:
- Ar trebui să fie bune cu bazele de date. Crearea și interogarea bazelor de date sunt importante pentru ei pentru a înțelege modul în care lucrează în mediul de programare și analiză, iar SQL este, de asemenea, un limbaj important.
- Acestea ar trebui să fie fluente în orice limbaj de programare, de preferință Python și R. Python are multe biblioteci care ajută la calcularea ușoară a datelor și tablourilor statistice.
- Mulți ar fi putut urî matematica, în special statisticile și algebra liniară în zilele școlare. Dar ei ajută într-un mod pe care nimeni nu și l-ar putea imagina vreodată.
- Algoritmii de învățare automată ajută la crearea de modele care prezic viitorul datelor, cum funcționează și ele. Învățarea automată creează, de asemenea, modele din datele anterioare care ajută la o înțelegere clară a datelor.
- Analiza afacerilor este importantă de știut, deoarece este foarte mare în cunoașterea datelor și a afacerii implicate în aceasta.
- Acestea ar trebui să fie creative în abordarea lui asupra problemei, deoarece există multe modalități de interpretare a datelor. Această abordare ajută la găsirea diferitelor metode pentru rezolvarea datelor și evitarea tipurilor nedorite.
- Înțelegerea datelor Big și modul în care acestea sunt percepute pe piață ar trebui să fie un domeniu de interes.
- Colaborarea cu comunitatea lor sau cu membrii comunității îi va ajuta să cunoască problemele din diferite perspective.
Cum să deveniți un om de date?
- Oamenii de știință de date trebuie să fie titular în domeniul ingineriei sau al statisticilor sau în orice domeniu relevant și ar trebui să fie pricepuți în programare și abilități SQL.
- Cunoașterea probabilității și a statisticilor pentru alți absolvenți este bună în înțelegerea modului de lucru a datelor.
- Bunele abilități de comunicare ajută la comunicarea cu echipa și cu clientul. Acest lucru ajută la cunoașterea priorității și a sugestiilor celorlalți.
- Oamenii de știință buni de date trebuie să fie curioși cu privire la date și ar trebui să fie interesați să exploreze modul în care datele pot fi schimbate în funcție de necesități.
- Ar trebui să fie un bun povestitor. Datele pot crea povești despre trecut sau prezent sau viitor.
- Dacă persoana nu are nici o idee despre știința datelor, este bine să facă unele certificări legate de știința datelor și de învățarea mașinii.
- Realizarea de proiecte legate de știința datelor sau de învățarea automată ajută la înțelegerea provocărilor cu care se confruntă oamenii de știință de date.
- Alăturați-vă într-o comunitate legată de știința datelor care vă ajută să împărtășiți detaliile legate de date și diverse provocări din domeniu.
Responsabilitățile unui om de știință în date
Un om de știință de date este cineva care este mai bun la statistici. Să ne uităm la câteva responsabilități:
- Datele trebuie colectate din surse diferite, iar aceste surse trebuie să fie de încredere. Procesul de colectare a datelor poate fi automatizat pentru a facilita procesul.
- Curățarea datelor este un proces important în orice lucrare de analiză a datelor, deoarece necesită cea mai mare parte a timpului oamenilor de știință. Datele care lipsesc ar trebui completate corespunzător, iar câmpurile care pot fi evitate ar trebui să fie neglijate.
- Analiza datelor ar trebui realizată în mod corespunzător pentru a cunoaște diverse tendințe și tipare din date.
- Modelele trebuie construite folosind învățarea automată pentru a cunoaște foarte bine datele și pentru a le analiza corect.
- Seturile de date de instruire și testare ar trebui identificate corect și separate pentru a cunoaște impactul datelor.
- Diferite modele ar trebui combinate și studiate bine pentru a cunoaște modelul de date.
- Datele ar trebui să fie organizate în mod corespunzător și înțelese de toată lumea din echipă, astfel încât să ajute la luarea de decizii de afaceri mari.
- Aceștia ar trebui să fie un bun ascultător al echipei și observatorii diferitelor constatări legate de date.
- Datele ar trebui să fie interpretate bine de oamenii de știință, deoarece interpretările greșite pot duce la rezultate dezastruoase în companie.
- Datele colectate, structurate sau nestructurate ar trebui transformate în format semnificativ de către oamenii de știință de date, astfel încât chiar și un angajat care lucrează într-un departament diferit să înțeleagă datele.
- A fi un bun matematician îi ajută pe oamenii de știință de date să segregeze ușor și să găsească tendințele de la date și să identifice corelațiile.
- Acestea ar trebui să fie actualizate cu toate cele mai recente tendințe legate de datele din industrie, spre bine.
- Cunoașterea domeniului în care lucrează este importantă, deoarece cunoștințele ajută la înțelegerea bine a datelor. Acest lucru înseamnă să evitați datele nedorite și să luați în considerare doar datele necesare.
- Oamenii de știință de date ar trebui să poată colabora cu alte departamente pentru a colecta date din câmpurile lor și pentru a cunoaște bine activitatea lor.
- Informațiile furnizate de oamenii de știință de date după analiza datelor ar trebui să fie relevante pentru domeniu, iar schimbarea ar trebui să reflecte profitul companiei.
- Analiza datelor din trecut ajută la înțelegerea comportamentului datelor și predicția viitorului ajută la planificarea viitorului în consecință și ar trebui să fie priceput să facă ambele.
Salariu / remunerare
Datele de știință sunt unul dintre cele mai mari salarii ale secolului. Salariul mediu este de 100.000 USD. Salariul de pornire pentru cei care au făcut un grad avansat în știința datelor este de 5000- 90000 USD. Experiența, educația și industria determină salariul persoanei din domeniul științei datelor. Cu cât experiența și educația sunt mai mari, cu atât este mai mare salariul. Salariul mediu în India este de 10, 00 000 de rupii. Depinde de locație. Jobul pentru știința datelor nu se va termina mai devreme. Un post de știință a datelor este unul dintre cele mai sexy meserii ale secolului. Cercetătorul de date trebuie să fie cunoscut în diferite domenii, astfel încât să poată excela în domeniu.
Articol recomandat
Acesta este un ghid pentru Ce este un Data Scientist ?. Aici vom discuta despre cum să deveniți un om de știință al datelor, împreună cu premisele și responsabilitățile unui om de știință de date. Puteți parcurge și alte articole conexe pentru a afla mai multe -
- Data Scientist vs Data Mining | Top 7 Comparație
- Ce fac oamenii de știință de date? | Înțeles | Aptitudini și responsabilități
- Prezentare generală a abilităților necesare pentru Data Scientist
- Computer Scientist vs Data Scientist - Top Differences