Data Scientist: определение и квалификация
1 апреля 2022 г.
Как специалист по данным, вы можете улучшить работу бизнеса. Помогаете ли вы анализировать рабочие процессы или помогаете старшим сотрудникам принимать обоснованные решения, эта область позволяет людям вносить положительный вклад в несколько отраслей. В этой статье мы определяем профессию специалиста по данным и перечисляем как их основные обязанности, так и основные квалификации специалиста по данным, которые вам необходимы для получения должности в этой области.
Кто такие специалисты по данным?
Специалисты по данным — это специалисты по аналитике, которые собирают и интерпретируют большие объемы структурированных и неструктурированных данных. Используя свои знания в области информатики, математики и естественных наук, они помогают создавать действенные планы и решения для компаний на основе своих выводов.
В то время как наука о данных и аналитика данных используют данные, наука о данных фокусируется на более широком понимании, которое определяет, какие вопросы следует задавать, в то время как аналитика данных подчеркивает важность поиска ответов на задаваемые вопросы. Поскольку наука о данных имеет множество применений, это универсальная карьера, которую можно найти во многих отраслях.
Например, вы можете найти специалистов по данным, работающих в сфере здравоохранения, банковского дела, электронной коммерции или федерального правительства. Независимо от того, где они работают, они часто сотрудничают с другими командами внутри организации, например, с операционным отделом компании или отделом маркетинга, для решения сложных проблем, с которыми сталкивается бизнес.
Чем занимаются специалисты по данным?
У специалистов по данным есть несколько обязанностей, которые позволяют им ежедневно использовать математические, научные и компьютерные навыки. Их конкретные обязанности зависят от уровня их опыта и конкретной должности. Например, специалист по данным начального уровня может проводить большую часть своего дня за очисткой данных, в то время как сотрудник высокого уровня может создавать новые продукты или структурировать проекты больших данных.
Вот некоторые из общих обязанностей специалиста по данным:
Определите основные проблемы аналитики данных, с которыми сталкиваются компании, и помогите их решить
Выявление точных и неточных наборов данных
Извлечение больших наборов структурированных и неструктурированных данных из разных источников
Разрабатывать и применять алгоритмы для добычи больших данных
Используйте инструменты аналитики и отчетности для выявления тенденций, взаимосвязей и закономерностей
Очистите данные, чтобы обеспечить их точность и полноту
Встретьтесь с заинтересованными сторонами компании, руководством и ИТ-отделами, чтобы сообщить о результатах с помощью визуализаций и отчетов.
Рекомендовать изменения в существующих практиках и стратегиях компании
Как используется наука о данных?
Наука о данных имеет несколько целей в рабочей силе. Понимание важности науки о данных может помочь вам определить, видите ли вы себя работающим в этой области. Вот некоторые из применений науки о данных:
Реклама и маркетинг
Наука о данных использует существующие данные и объединяет их с другими точками данных, чтобы собрать информацию, чтобы лучше понять клиентов, аудиторию и кампании компании. Используя это понимание, компании могут создавать более стратегические маркетинговые планы для привлечения своей аудитории, продажи продуктов и, следовательно, увеличения своей прибыли.
Вместо того, чтобы полагаться на свою интуицию, компании могут лучше достигать своих рекламных целей, используя исследования. Кроме того, хотя наука о данных может ориентироваться на аудиторию бренда, она может помочь этим компаниям контролировать историю своего бренда.
Персонализированные продукты и услуги
Благодаря пониманию, которое дает наука о данных, компании могут адаптировать свои продукты, услуги и опыт для своих клиентов в надежде на получение большей прибыли. Например, когда потребитель посещает веб-сайт розничной торговли, его перемещения по веб-сайту могут отслеживаться.
Компании могут использовать действия потребителей на веб-сайте, чтобы представить им предложения по продуктам при следующем посещении их веб-сайта. Такой персонализированный опыт помогает покупателям чувствовать, что их видит и понимает компания, в которой они совершают покупки.
Безопасность и обнаружение мошенничества
Одним из основных преимуществ анализа данных и науки о данных является возможность обработки огромных объемов данных. Он не только помогает определить, что является нормальным в наборе информации, но и выявляет несоответствия. Когда специалисты по данным обнаруживают эти аномалии, они могут выявить слабые места в системе безопасности.
Хотя вы можете найти эти аномалии без использования технологий, наука о данных позволяет отслеживать тенденции и потенциальные проблемы бесконечно быстрее. Что касается мошенничества, то наука о данных и аналитика помогают Службе внутренних доходов выявлять расхождения в налоговых формах.
Зарплата специалиста по обработке данных и перспективы работы
Наука о данных не только имеет множество применений, но и является прибыльной карьерой. Зарплата, которую вы получаете в этой профессии, зависит от вашего уровня опыта и знаний. Чтобы получить самую актуальную информацию о зарплате от Indeed, нажмите на каждую ссылку о зарплате ниже:
Младший специалист по данным
Средняя заработная плата по стране: 86 053 доллара в год
Ведущий специалист по данным
Средняя заработная плата по стране: 133 346 долларов в год
Старший специалист по данным
Средняя заработная плата по стране: 150 981 доллар в год
В отличие от других секторов ИТ, которые сильно насыщены, наука о данных предлагает отличные перспективы трудоустройства для квалифицированных специалистов. По данным Бюро труда и статистики (BLS), прогнозируется, что к 2029 году количество рабочих мест для ученых, занимающихся компьютерными и информационными исследованиями, вырастет на 15 процентов. В целом, существует большой спрос на эту профессию и множество доступных вакансий.
Подробнее: Самые высокооплачиваемые вакансии Data Scientist
Квалификация Data Scientist
Если вы заинтересованы в том, чтобы стать специалистом по данным, вам необходимо обладать знаниями и страстью, чтобы преуспеть в этой области. Это предполагает наличие надлежащего образования, навыков и других квалификаций. Вот некоторые требования для того, чтобы стать специалистом по данным:
Образование
Чтобы стать специалистом по данным, вам необходимо иметь как минимум степень бакалавра в области науки о данных или в смежных областях, таких как статистика, информатика, компьютерная инженерия или информационные системы. В то время как степень в области компьютерных наук учит вас вычислительным системам, математике, языкам программирования и управлению базами данных, компьютерная инженерия фокусируется на системной инженерии, кибербезопасности и общей сетевой архитектуре.
Если вы планируете переключиться на науку о данных, вы можете обойти соответствующую степень, если разовьете технические навыки, необходимые для этой должности, на онлайн-курсах. Кроме того, хотя для этой профессии не обязательно требуется степень магистра, для некоторых должностей может потребоваться ученая степень в какой-либо качественной дисциплине. Стоит отметить, что большинство специалистов по данным имеют степень магистра и доктора философии, поэтому наличие ученой степени в этой области может помочь вам конкурировать с другими кандидатами на работу.
Пока вы работаете над своим образованием специалиста по данным, вы также можете рассмотреть такую специализацию, как искусственный интеллект, исследования, управление базами данных или машинное обучение. Это не только увеличивает ваши знания в одной области науки о данных, но также может увеличить ваш потенциальный доход, если менеджеры по найму захотят нанять специалистов по данным со специальными навыками.
Технические навыки
Специалистам по данным необходимо иметь несколько технических навыков, чтобы помочь им эффективно выполнять свои обязанности. Их набор технических навыков позволяет им собирать информацию, которая может помочь им решать сложные проблемы. Вот некоторые технические навыки, необходимые специалисту по данным:
Навыки программирования. Специалистам по обработке и анализу данных необходимо хорошо знать такие языки программирования, как Python, SQL и C++, чтобы превращать необработанные данные в полезную информацию.
Визуализация данных. Специалисты по данным используют визуализацию данных для преобразования данных в формат, понятный другим пользователям. Специалисты по данным визуализируют данные с помощью таких инструментов, как Tableau, SAS и библиотеки R. Эти инструменты позволяют им создавать различные визуализации, такие как гистограммы, точечные диаграммы, карты взаимосвязей и круговые диаграммы.
Статистика: специалисты по данным используют несколько типов математики, чтобы лучше понять данные, которые они анализируют. Например, они используют статистику для выполнения математических вычислений, чтобы определить основные отношения между двумя переменными, найти аномалии данных или предсказать будущие тенденции на основе прошлых тенденций данных.
Платформы больших данных. Специалисты по данным используют платформы больших данных для обработки больших объемов данных, которые невозможно обработать с помощью традиционных приложений. Некоторые платформы больших данных, которые могут использовать специалисты по данным, включают Oracle, MongoDB и Cloudera.
Обработка данных: специалисты по данным используют обработку данных для устранения несовершенства данных. По сути, это позволяет им подготовить данные для дальнейшего анализа путем преобразования необработанных данных из одного формата в другой.
Облачные вычисления: обычно специалисты по данным анализируют данные, найденные в облаке. Они используют инструменты облачных вычислений для доступа к ресурсам, используемым для управления и обработки различных данных. Облачные вычисления также помогают им в сборе, добыче и анализе данных.
Анализ рисков. Специалисты по данным используют анализ рисков для выявления потенциальных опасностей и определения способов их смягчения по прибытии. Анализ рисков также помогает специалистам по данным действовать быстрее, когда возникают эти опасности.
Машинное обучение: хотя не все специалисты по данным знают о машинном обучении, наличие этого навыка может помочь вам выделиться. Как правило, этот навык требуется компаниям, которые управляют и оперируют большими объемами данных. Некоторые методы машинного обучения, которые используют специалисты по данным, включают логистическую регрессию, обнаружение выбросов, деревья решений, обработку естественного языка, кластеризацию, глубокое обучение и классификацию.
Мягкие навыки
В дополнение к техническим навыкам специалистам по данным необходим сильный набор социальных навыков, которые помогают им взаимодействовать со своими коллегами, решать проблемы и управлять своей работой. Мягкие навыки, которые необходимы специалистам по данным, включают следующее:
Коммуникация: специалисты по данным используют свои коммуникативные навыки, чтобы четко и свободно объяснять свои выводы нетехническим командам. Четкое представление своих идей позволяет предприятиям принимать стратегические решения для будущего компании.
Адаптивность: благодаря обилию технологических инноваций специалистам по данным важно быстро адаптироваться к любым изменениям в своей области. Возможность быстро реагировать на новые бизнес-тенденции и технологии гарантирует, что вы останетесь впереди в своей области.
Критическое мышление: специалисты по данным анализируют данные и оценивают различные проблемы, с которыми сталкивается компания. Когда они делают это, они используют свои навыки критического мышления, чтобы придумать жизнеспособные решения, чтобы представить их на руководящих должностях компании.
Командная работа: специалисты по данным используют свои навыки командной работы, когда работают с различными отделами компании. Например, когда они сотрудничают с руководителями компании, они помогают создавать эффективные стратегии и улучшать продукты. Они также работают с маркетинговой командой компании над созданием стратегических кампаний.
Аналитические навыки: специалисты по данным должны анализировать данные, чтобы найти закономерности, тенденции и взаимосвязи в наборах данных. Понимание того, как анализировать большие наборы данных, позволяет им создавать эффективные решения многих сложных проблем. Например, когда дело доходит до финансовой отчетности, специалисты по данным используют свои аналитические навыки, чтобы применить логику и аргументацию для анализа правильного набора данных.