Ein Tag im Leben als Data Scientist

Daten. Ein Wort aus vier Buchstaben, das so viel Gewicht hat; 2,5 Quintillionen Bytes pro Tag , um genau zu sein. Diese wahnsinnige Menge an Informationen, die jeden Tag generiert wird, ist der Treibstoff für Organisationen auf der ganzen Welt – für Vertrieb und Marketing, Finanzbuchhaltung, Personalmanagement, Entscheidungsfindung von Führungskräften, Planung der Sozialpolitik und vieles mehr. Wenn Sie heute etwas so Einfaches wie die Nutzung des Internets getan und nach einem Mobiltelefon gesucht haben, haben Sie Daten generiert. Wie kommt es, dass Organisationen diese riesigen Datenberge mit den kleinsten Aktionen filtern, um Informationen zu sammeln? Es ist der Data Scientist bei der Arbeit. Und das Leben als Data Scientist ist alles andere als typisch.

Kein gewöhnlicher Arbeitstag

Ein Datenwissenschaftler ist ein datenhungriger und datenliebender Fachmann, der wertvolle Informationen für sein Unternehmen sammeln, sortieren und analysieren kann. Er oder sie muss ein Experte auf mehreren Gebieten sein – Statistik, Big Data, R-Programmierung, SAS und Python – abgesehen von der Datenwissenschaft.

Wenn es in Ihrem Bereich darum geht, ungewöhnliche Probleme für Kunden und Unternehmen zu lösen, ist Ihr Arbeitstag alles andere als gewöhnlich. Data Scientists befassen sich mit unterschiedlichen Problemen, die Flexibilität, kreatives Denken und Anpassungsfähigkeit als wesentliche Eigenschaften erfordern. Also, was genau macht ein Data Scientist?

Arbeiten mit Daten

Es überrascht nicht, dass ein erheblicher Teil der Zeit darauf verwendet wird, Datenprobleme zu verstehen und Lösungen zu finden.

Identifizieren Sie die Data Science-Probleme

Der erste Schritt, den ein Data Scientist unternimmt, besteht darin, ein Geschäftsproblem oder ein Data-Science-Problem zu identifizieren. Dazu müssen sie verschiedene Perspektiven betrachten und mehrere Fragen stellen, um zu den richtigen Fragen zu gelangen, die einzigartige Erkenntnisse bringen. Was macht ein Datenanalyst ? Nutzen Sie diese einzigartigen Einblicke, um Datenmodelle und Analysen zu planen, um den Schwachpunkt anzugehen. Das Geschäfts- oder Datenproblem wird aus der Geschäfts- oder Stakeholder-Perspektive und nicht aus der des Datenwissenschaftlers betrachtet.

Sammeln von Rohdaten

Der nächste Schritt besteht darin, Datenquellen zu finden, aus denen sie alle relevanten Informationen beziehen können. Sie müssen möglicherweise Datenpipelines durchsuchen, mehrere Themen und Themen durchsuchen und alle Informationen an einem einzigen Ort zusammenführen. Wenn die gesuchten Informationen bei der Organisation leicht verfügbar sind, müssen sie möglicherweise keine zusätzlichen Daten sammeln.

Data Scientists können auch Interviews und Feedback-Umfragen durchführen, um Informationen aus erster Hand zu erhalten und neue Datensätze zu erstellen. Die Funktion des Sammelns, Bereinigens und Kategorisierens von Daten nimmt die meiste Zeit in Anspruch, manchmal bis zu siebzig Prozent ihres Tages.

Wählen Sie den Ansatz, um das Problem zu lösen

Wenn Sie sich fragen, was ein Datenmanager macht , hier ist Ihre Antwort. Nachdem die Daten gesammelt und organisiert wurden, wählt der Datenmanager einen geeigneten Lösungsansatz für das Problem aus. Ihnen stehen mehrere algorithmische, mathematische und statistische Ansätze zur Verfügung – Zwei-Klassen-Klassifizierung, Mehrklassen-Klassifizierung, Regression, Clustering, verstärkter Lernalgorithmus und mehr.

Führen Sie eine gründliche Analyse durch

Die oben genannten Funktionen mögen langweilig erscheinen, aber ein Datenwissenschaftler erstellt Computermodelle und Programme, um sie alle auszuführen. Eine entscheidende Verantwortung eines Datenwissenschaftlers besteht darin, kundenspezifische Produkte und automatisierte Modelle für maschinelles Lernen zu entwerfen, um für das Problem relevante Informationen zu sammeln und zu organisieren. Digitalisierung und maschinelles Lernen helfen dem Datenwissenschaftler, Geschäftsprobleme durch hochwertige Erkenntnisse zu lösen und eine bessere Entscheidungsfindung anzuregen.

Mit Menschen arbeiten

Es ist wichtig zu verstehen, dass ein Data Scientist zu keinem Zeitpunkt völlig isoliert arbeitet. Data Science im wirklichen Leben beinhaltet Geschäftsprobleme, die von Expertenteams gelöst werden. Alles rund um den Job eines Data Scientists ist datenbezogen, ebenso wie die Meetings mit verschiedenen Teams – intern und extern.

Während ein erheblicher Teil der Arbeit die Arbeit mit Daten umfasst, ist das Endziel die Lösung eines Geschäftsproblems. Und dafür arbeitet der Data Scientist mit dem Strategieteam zusammen. Häufig sind diese Stakeholder keine Datenexperten. Daher muss ein Datenwissenschaftler über mäßig gute Kommunikationsfähigkeiten verfügen, um seine Ergebnisse in einer einfacheren, nicht-technischen Sprache zu erklären. Präsentationen und Flussdiagramme funktionieren als visuelle Demonstratoren, und daher ist der Data Scientist im Allgemeinen gut darin, diese zu erstellen.

Zusammenarbeit mit der Industrie

Sie fragen sich, ob Data Scientists noch mehr tun ? Jawohl. Die Systeme der Welt befinden sich in einem ständigen Wandel. Dementsprechend variieren auch die gesammelten Daten in Anzahl und Art. Data Scientists müssen flexibel und bereit sein, mit Veränderungen umzugehen. Es werden ständig neue Informationen gesammelt, und manchmal müssen neue Datenmodelle erstellt werden, um Daten zu sortieren und relevante Eingaben zu erhalten. Ein Datenwissenschaftler hält sich mit Newslettern, Branchenblogs, Regierungsrichtlinien, Diskussionsforen, Konferenzen, Networking-Sitzungen und Peer-Gruppen auf dem Laufenden, um das Ausmaß der Veränderungen herauszufinden und abzuschätzen.

Arbeiten mit Wachstum

Da sich mehrere technologieorientierte Unternehmen im Nahen Osten niedergelassen haben, ist die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern erheblich gestiegen. Die Covid-19-Pandemie hat auch mehrere Unternehmen ins Trudeln gebracht. Aber die Datenwissenschaft hat dazu beigetragen, mit den Veränderungen Schritt zu halten und ständig Informationen darüber auszutauschen, wie Probleme angegangen und neue Lösungen entwickelt werden können. Die Branche ist so beliebt; Es wird erwartet, dass es 2021 64 Milliarden US-Dollar und 2027 mehr als 100 Milliarden US-Dollar wert sein wird. (Statista)

So können Sie als Data Scientist wachsen:

• Junior Data Scientist: Sie arbeiten an der Entwicklung grundlegender technischer Fähigkeiten wie SQL und Python, verwenden Modelle zur Datenvisualisierung und arbeiten mit spezifischen Datenproblemen anstelle von mehrdeutigen. Junior Data Scientists erhalten eine Aufgabe, die sie erledigen müssen, und sind nicht dafür gerüstet, eine neue zu finden.
• Associate Data Scientist: Auf mittlerer Ebene werden sie zu verbesserten Mitwirkenden, die sich mit wichtigeren Projekten befassen und ein besseres Verständnis für Geschäftsprobleme haben. Anstatt Abfragen auszuführen, würden sie neue Modelle planen und entwerfen. Ein Associate Data Scientist hat mehr Autonomie bei der Auswahl von Aufgaben.
• Senior Data Scientist: Mit jahrelanger Erfahrung ist ein Senior Data Scientist der ultimative Schritt auf diesem Karriereweg. Von ihnen wird erwartet, dass sie Teams leiten, sehr genau mit Daten und Modellen umgehen und oft Lösungen von Anfang bis Ende entwickeln. Sie sind im Allgemeinen diejenigen, die an strategischen Besprechungen teilnehmen und das Geschäftsproblem vollständig verstehen.

Data Scientist, eine spannende Karriereoption

Data Scientist zu sein, ist heute einer der aufregendsten, kenntnisreichsten und glamourösesten Jobs in der Geschäftswelt. Organisationen erkennen die Bedeutung von Daten für die Entscheidungsfindung. Sie wissen nicht, welche Märkte Sie erreichen sollen? Daten helfen. Sie verstehen das Kaufverhalten Ihrer Zielgruppe nicht? Daten werden Einblicke geben. Sie wissen nicht, wie man einen Autoreifen wechselt? Daten werden Ihren Tag retten. Von den kleinsten bis zu den wichtigsten Entscheidungen stellen Daten sicher, dass Sie Ihre Lösung haben. Und die Bereitstellung dieser Antworten ist der erfüllendste Aspekt dieser Rolle.

Die meisten Organisationen suchen nach Data Scientists mit fortgeschrittenen Abschlüssen. Du kannst auch Data Scientist werden und brauchst keine Vorkenntnisse im Programmieren. Das Professional Certificate Program in Data Science for Business Decision Making von upGrad ist ein Grundlagenkurs, der Ihnen beibringt, bei Null anzufangen und ein Data-Science-Profi der nächsten Generation zu werden. Mit einem hochmodernen Lehrplan, der von angesehenen Fakultäten, aufschlussreichen Branchenprojekten und Fallstudien zur Wissensprüfung bereitgestellt wird, wird dieser Kurs Sie mit allem ausstatten, was Sie brauchen, um die Spitze der Data Science-Karriere zu erreichen.

Die Fähigkeit, Daten zu sammeln, zu verstehen, aufzunehmen und zu verarbeiten, um sie einfacher zu verstehen und riesige Geschäftsprobleme zu lösen, wird in der Welt nach der Pandemie eine noch wichtigere Fähigkeit sein. Finden Sie heraus, was Data Scientists tun, und machen Sie sich einen Namen, indem Sie ein Data Science-Profi werden.