Tutto su The Data Scientist Work

Oggi i dati sono uno degli aspetti più importanti di marchi e aziende, a livello globale. I dati sono la chiave per la crescita dei marchi in tutti i settori e le categorie in quanto li aiutano a progredire nonostante la forte concorrenza. In altre parole, i dati stanno aiutando a costruire aziende e marchi, portandoli così alla fase successiva della crescita. Questo è il motivo per cui le sale del consiglio hanno ronzato con parole come Big Data e analisi dei dati negli ultimi anni.

La crescente importanza del lavoro di Data Scientist

Il significato in via di sviluppo dei dati ha, a sua volta, aumentato l'importanza di quelle persone che gestiscono questi dati. Ed è per questo che la posizione di uno scienziato di dati di lavoro è esternamente importante e molto apprezzata in quasi tutti i luoghi. Poiché il lavoro di uno scienziato di dati è relativamente nuovo, questo ruolo comporta sia l'analisi dei dati aziendali sia la tecnologia. Pertanto la maggior parte delle persone che ricoprono questa posizione hanno esperienza in entrambi i campi, rendendoli un ibrido che conosce il meglio di entrambi i mondi.

L'importanza dei dati e la necessità di ottenere importanti approfondimenti da loro, ha portato alcune organizzazioni a investire non solo in un lavoro di data scientist, ma in un team che condivide la responsabilità per lo stesso. Il motivo principale per cui le aziende investono in un team piuttosto che in un individuo è che lo scienziato dei dati significa che l'insieme di abilità può variare e che questi potrebbero non essere presenti in una sola persona.

È stato quindi stabilito senza dubbio che i programmi di data scientist sono una delle posizioni chiave che le aziende stanno cercando di ricoprire, non solo nei tempi attuali ma anche in futuro. In effetti, secondo un articolo di Thomas Davenport e DJ Patil nella Harvard Business Review, il lavoro di uno scienziato di dati è uno dei lavori più sexy del 21 ° secolo. Ma quali sono i criteri principali per diventare un data scientist? Sebbene molti possano ritenere importante una conoscenza complessa di vari campi come lo sviluppo di software, il munging dei dati, le statistiche, l'apprendimento automatico e la visualizzazione dei dati, vi è molto di più nel processo.

Quali sono le responsabilità lavorative per un lavoro di data scientist?

Alcune delle principali responsabilità lavorative del significato di un data scientist includono:

  1. Gestire la ricerca per ogni particolare settore e, successivamente, inquadrare le domande relative allo stesso
  2. Inferire importanti approfondimenti da enormi quantità di dati. I dati possono provenire da fonti esterne o interne
  3. Preparare i dati in modo tale da poterli utilizzare da un lato nella modellazione prescrittiva e predittiva e installare programmi di analisi qualificati e altre metodologie per l'analisi dei dati
  4. Pulisci e elimina i dati, rimuovendo così le informazioni irrilevanti e non importanti
  5. Esamina i dati da più angolazioni in modo da scoprire debolezze nascoste, tendenze e opportunità per le aziende in futuro
  6. Elaborare soluzioni basate sui dati per alcuni dei problemi più difficili dei marchi
  7. Progetta algoritmi contemporanei che affronteranno le sfide e semplificheranno i problemi di lavoro.
  8. Attraverso la visualizzazione e la visualizzazione dei dati, questi scienziati devono mettere in contatto il resto del team, in particolare il dipartimento IT e la gestione di un'implementazione delle tendenze dell'analisi dei dati
  9. Approvare modifiche pratiche alle attuali strategie e procedure all'interno dell'azienda

Mentre le aziende hanno inevitabilmente bisogno di un significato di data scientist, hanno diverse responsabilità lavorative a seconda del tipo di azienda. Mentre alcune aziende considerano il loro data scientist principalmente come analista di dati; a volte i loro compiti sono uniti a quelli dei data engineer, altri credono nell'assunzione di esperti di analisi di alto livello che sono esperti nelle tecniche di analisi dei dati. Man mano che i data scientist acquisiscono più esperienza e passano alla scala professionale, le loro responsabilità lavorative tendono a cambiare. Ad esempio, uno scienziato di dati di un'organizzazione di medio livello potrebbe dedicare il proprio tempo alla pulizia e alla pulizia dei dati, mentre un scienziato di dati di un'organizzazione grande e avanzata potrebbe dedicare il proprio tempo alla creazione di una struttura per i progetti di big data dell'azienda e aiutarli a creare nuovi prodotti e servizi che soddisfino le esigenze del pubblico target.

I molti volti di un lavoro di data scientist

Gli analisti del lavoro di data scientist gestiscono molti dati e talvolta essere programmi di data scientist è anche sinonimo di questo lavoro. Uno scienziato di dati dovrà funzionare come analista estraendo i dati dai database MySQL, diventando un esperto di tabelle pivot di Excel e producendo visualizzazioni di dati di base sotto forma di grafici a linee e a barre. A volte un analista di dati dovrebbe anche rispondere al rapporto di analisi di Google dell'azienda. Una società che impiega un analista di dati potrebbe non essere un grande marchio, ma sono un punto di partenza perfetto per coloro che vogliono saperne di più sulla scienza dei dati. Una volta, un analista di dati può gestire le responsabilità della gestione dei dati su base regolare, può passare a un'organizzazione più grande e migliore. Un analista di dati è, quindi, il primo passo per chiunque voglia diventare uno scienziato di dati Work!

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Come accennato in precedenza, oggi le aziende sono invase da molti dati, che devono avere un senso a intervalli regolari. Ecco perché è necessaria l'infrastruttura di dati per dare un senso ai dati ed è qui che gli analisti di dati possono aiutare le aziende. Il più delle volte, le offerte di lavoro sia per i data scientist che per i data engineer sono quasi le stesse. Poiché un ingegnere dei dati è generalmente richiesto in quasi tutti i tipi di organizzazioni, trovare un lavoro in questo dipartimento è relativamente semplice. Questo è il motivo per cui lo scienziato dei dati Lavorare con un'ingegneria del software potrebbe eccellere in un'azienda in quanto hanno bisogno di professionisti che possano fornire approfondimenti ai loro dati da una parte e aiutare a fornire dati maniacali come contributi al codice di produzione dall'altra. Come opportunità di tirocinio in varie aziende come junior data scientist sono perfette per le persone che vogliono saperne di più sul campo in modo globale e strategico.

Per una persona che ha una formazione formale in matematica, statistica o fisica, l'apprendimento in questo campo è quasi illimitato. Queste persone possono concentrarsi sulla produzione di prodotti migliori basati sui dati in grado di rispondere alle esigenze e alle esigenze dei consumatori in modo strategico. Le aziende che si concentrano sulle esigenze dei consumatori hanno molti dati e hanno sempre bisogno di individui che possano aiutarli a indirizzare il proprio pubblico, attraverso campagne di marketing significative ed efficaci.

Molte organizzazioni stanno assumendo più persone per la loro posizione di dati. In questa società, i programmi di data scientist faranno parte del grande team che si concentra sostanzialmente sulla generazione di tendenze importanti dai dati, sebbene non debbano necessariamente essere una società di dati. In tale scenario uno scienziato di dati avrà bisogno di competenze per eseguire analisi, toccare il codice di produzione e visualizzare i dati tra le altre cose. Quindi è possibile che tali aziende stiano cercando di ricoprire la posizione di un analista di dati generale o vogliono qualcuno con competenze specifiche come l'apprendimento automatico o la visualizzazione dei dati.

Tutto ciò ha reso abbastanza chiaro ed evidente che i programmi di data scientist sono un termine molto ampio e la comprensione della descrizione del lavoro sarà il primo passo nello sviluppo delle competenze richieste. Prima di tutto, è importante capire che i programmi di data scientist devono avere competenze specifiche in un campo e devono sapere come affrontare i problemi di quel campo. In secondo luogo, devono essere in grado di distinguere i dati indesiderati dall'intera serie di dati poiché questo è ciò che li aiuterà a raggiungere risultati e scoperte conclusivi.

Pertanto, se essere un data scientist programma programmi nel tuo piano professionale, ecco alcune qualità che dovrai sviluppare.

  1. Comprensione degli strumenti di base

Avere una conoscenza di base degli strumenti di base della scienza dei dati è estremamente importante. Le persone che vogliono diventare data scientist devono avere una certa conoscenza del linguaggio di promozione statistica, come R o Python e un database che interroga un linguaggio come SQL.

  1. Conoscenza delle statistiche di base

Chiunque voglia diventare uno scienziato dei dati Il lavoro deve avere una comprensione integrale delle statistiche. Gli scienziati dei dati Il lavoro deve avere una comprensione intrinseca di test statistici, distribuzioni, stimatori della massima verosimiglianza tra le altre cose. La statistica è parte integrante per lavorare con dati di tutti i tipi, oltre a lavorare con tutti i tipi di società, in particolare quelle basate sui dati. Queste aziende hanno bisogno di un data scientist che possa aiutarle a prendere decisioni e valutare esperimenti, avendo quindi una conoscenza delle statistiche di base estremamente importante.

  1. La conoscenza dell'apprendimento automatico è importante

Se vuoi lavorare per una grande azienda con enormi quantità di dati, è importante conoscere i metodi di apprendimento automatico come k-vicini più vicini, foreste casuali, ecc. Mentre è vero che le tecniche di apprendimento automatico possono essere implementate utilizzando R o Python biblioteche e machine learning possono aiutare le aziende a scoprire un nuovo aspetto della gestione dei dati.

  1. Una conoscenza di base di algebra lineare e calcolo multivariabile può fare molto

Molti dipendenti desiderano che il loro scienziato di dati Work sia in grado di presentare i dati che hanno appreso attraverso risultati statistici o machine learning. Ecco perché una conoscenza di base del calcolo multivariabile o delle domande di algebra lineare può aiutarti a sembrare perfetto per il lavoro. Quando uno scienziato dei dati di lavoro può implementare i propri strumenti di implementazione, dimostra che sono in grado di ottenere risultati da enormi dati in modo efficace. Tutto sommato, comprendere questi concetti è di particolare aiuto nelle aziende che hanno prodotti che sono definiti da dati e piccoli miglioramenti nei loro algoritmi possono avere enormi benefici per la crescita complessiva dell'azienda.

  1. Scopri come aggirare il munging dei dati

Quando i dati sono in grandi quantità, è naturale che errori ed errori tendano a insinuarsi molto facilmente. Ecco perché è importante sapere come affrontare eventuali imperfezioni nei dati. Esempi di imperfezioni dei dati possono includere valori mancanti o formattazione incoerente della stringa e formattazione della data. Il munging dei dati è estremamente importante nelle piccole aziende in cui vengono assunti analisti di dati per ordinare molti dati.

  1. È importante sapere come visualizzare i dati e comunicare in modo efficace

Una delle abilità più importanti che distingue un data scientist Il lavoro a parte il resto è attraverso un forte senso di visualizzazione e comunicazione dei dati. Ciò è particolarmente vero per le aziende che stanno crescendo mentre prendono decisioni basate sui dati per la prima volta. Ecco perché è importante che i programmi di data scientist siano in grado di visualizzare i dati in modo da poter realizzare soluzioni basate sui dati per portare l'azienda al livello successivo di crescita e sviluppo. Quando si tratta di comunicazione, i data scientist devono essere in grado di comunicare in modo efficace i loro risultati e approfondimenti al team di gestione interessato in modo che possano essere utilizzati in modo adeguato. Una conoscenza di strumenti di visualizzazione come plot e d3.js può aiutare il data scientist a lavorare a visualizzare i dati in un modo molto migliore. Inoltre, acquisire una visione dei principi alla base della codifica visiva dei dati e della comunicazione delle informazioni non può che aiutare uno scienziato del lavoro a lavorare per ampliare il suo campo di comprensione.

  1. Avere una laurea in ingegneria del software è un punto in più

Un ingegnere del software ha una conoscenza molto più avanzata della scienza dei dati, specialmente durante la ricerca del lavoro di data scientist in una piccola organizzazione. Poiché saranno responsabili della gestione di enormi quantità di dati, nonché dello sviluppo di prodotti di dati, sarà essenziale disporre di un solido background di ingegneria del software.

  1. Pensa sempre come uno scienziato dei dati di lavoro

Le aziende di tutto il mondo stanno esaminando i data scientist, il che significa che possono risolvere alcune delle pressanti sfide che devono affrontare in modo efficace. Uno scienziato di dati deve, pertanto, essere consapevole delle opportunità e delle sfide del verticale in cui desidera lavorare. Comprendere le proprie sfide e creare soluzioni efficaci per affrontarle è il primo passo che qualsiasi scienziato di dati che il Lavoro può intraprendere sul cammino del futuro crescita professionale e successo.

Detto questo, la scienza dei dati è il futuro di tutte le aziende, grandi o piccole. Ciò significa che i data scientist lavorano continueranno a mantenere un ruolo importante nel funzionamento delle aziende in tutti i settori verticali. Sebbene la scienza dei dati sia un campo relativamente nuovo e nascente, le opportunità di crescita sono quasi illimitate. Pertanto, ottenere un lavoro come data scientist Il lavoro richiederebbe alle persone di abbinare le proprie competenze agli obiettivi delle aziende. E questo significa una buona e completa comprensione di come funziona il settore. Sviluppando le suddette abilità di data scientist, i professionisti possono lavorare efficacemente per diventare un data scientist valido e di successo.

Articoli consigliati

Quindi, ecco alcuni articoli che ti aiuteranno a ottenere maggiori dettagli sul lavoro di Data Scientist, sui programmi di Data Scientist e anche sul significato di data scientist, quindi passa attraverso il link che viene fornito di seguito.

  1. Tipi di visualizzazione dei dati con il tableau
  2. Data Scientist vs Software Engineer
  3. Data Analyst vs Data Scientist Differences
  4. Data Scientist vs Data Mining
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Categoria:

Big Data