Dzień z życia naukowca danych

Dane. Jedno czteroliterowe słowo, które ma tak wielką wagę; 2,5 trylionów bajtów każdego dnia , aby być precyzyjnym. Ta niesamowita ilość informacji generowanych każdego dnia jest paliwem dla organizacji na całym świecie – prowadzących sprzedaż i marketing, księgowość finansową, zarządzanie zasobami ludzkimi, podejmowanie decyzji wykonawczych, planowanie polityki społecznej i wiele więcej. Jeśli zrobiłeś coś tak prostego, jak korzystanie z Internetu i szukanie telefonu komórkowego, wygenerowałeś dane. Jak to się dzieje, że organizacje filtrują te ogromne stosy danych przy najmniejszych działaniach zbierających informacje? To naukowiec pracujący nad danymi. A życie naukowca danych nie jest typowe.

Niezwykły dzień w pracy

Data scientist to żądny danych i kochający dane profesjonalista, który może gromadzić, sortować i analizować cenne informacje dla swojej organizacji. Musi być ekspertem w kilku dziedzinach – statystyce, Big Data, programowaniu R, SAS i Python – innych niż data science.

Kiedy Twoja dziedzina obejmuje rozwiązywanie nietypowych problemów dla klientów i firm, Twój dzień pracy nie byłby zwykły. Analitycy danych zajmują się różnymi problemami, które wymagają elastyczności, kreatywnego myślenia i zdolności adaptacyjnych jako podstawowych cech. Więc co dokładnie robi analityk danych?

Praca z danymi

Nic dziwnego, że znaczna część czasu poświęcona jest na zrozumienie problemów z danymi i znalezienie rozwiązań.

Zidentyfikuj problemy z nauką o danych

Pierwszym krokiem, jaki podejmuje analityk danych, jest zidentyfikowanie problemu biznesowego lub problemu związanego z nauką danych. Aby to zrobić, muszą spojrzeć z różnych perspektyw i zadać wiele pytań, aby uzyskać właściwy zestaw pytań, który przyniesie unikalne spostrzeżenia. Czym zajmuje się analityk danych ? Skorzystaj z tych unikalnych spostrzeżeń, aby zaplanować modele danych i analizy w celu rozwiązania problemu. Problem biznesowy lub związany z danymi jest ujęty z perspektywy biznesowej lub interesariuszy, a nie badacza danych.

Zbieranie surowych danych

Następnym krokiem jest znalezienie źródeł danych, z których mogą uzyskać wszystkie istotne informacje. Być może będą musieli przekopać się przez potoki danych, przejrzeć kilka tematów i tematów oraz przyswoić wszystkie informacje w jednym miejscu. Jeśli informacje, których szukają, są łatwo dostępne w organizacji, może nie być konieczne zbieranie dodatkowych danych.

Analitycy danych mogą również przeprowadzać wywiady i ankiety zwrotne, aby uzyskać informacje z pierwszej ręki i stworzyć nowe zestawy danych. Funkcja zbierania, czyszczenia i kategoryzacji danych zajmuje maksymalną ilość czasu, czasami nawet do siedemdziesięciu procent ich dnia.

Wybierz podejście do rozwiązania problemu

Jeśli zastanawiasz się, czym zajmuje się menedżer danych , oto Twoja odpowiedź. Po zebraniu i uporządkowaniu danych menedżer danych wybiera odpowiednie rozwiązanie problemu. Do ich dyspozycji jest kilka podejść algorytmicznych, matematycznych i statystycznych – klasyfikacja dwuklasowa, klasyfikacja wieloklasowa, regresja, grupowanie, algorytm wzmocnionego uczenia i inne.

Przeprowadź dogłębną analizę

Powyższe funkcje mogą wydawać się nużące, ale badacz danych buduje modele komputerowe i programy do ich wszystkich. Kluczowym obowiązkiem naukowca zajmującego się danymi jest projektowanie niestandardowych produktów i zautomatyzowanych modeli uczenia maszynowego w celu gromadzenia i organizowania informacji istotnych dla problemu. Cyfryzacja i uczenie maszynowe pomaga naukowcom zajmującym się danymi rozwiązywać problemy biznesowe dzięki wysokiej jakości wglądom i stymulować lepsze podejmowanie decyzji.

Praca z ludźmi

Ważne jest, aby zrozumieć, że analityk danych działa w całkowitej izolacji w żadnym momencie. Data science w prawdziwym życiu polega na rozwiązywaniu problemów biznesowych przez zespoły ekspertów. Wszystko w pracy data scientist jest związane z danymi, podobnie jak spotkania z różnymi zespołami – wewnętrznymi i zewnętrznymi.

Podczas gdy znaczna część pracy wiąże się z pracą z danymi, ostatecznym celem jest rozwiązanie problemu biznesowego. W tym celu analityk danych współpracuje z zespołem ds. strategii. Często ci interesariusze nie są ekspertami od danych. Dlatego badacz danych musi mieć umiarkowanie dobre umiejętności komunikacyjne, aby wyjaśnić swoje odkrycia w prostszym, nietechnicznym języku. Prezentacje i schematy blokowe działają jako wizualne demonstracje, dlatego naukowiec danych jest ogólnie dobry w ich tworzeniu.

Współpraca z branżą

Zastanawiasz się, czy jest coś więcej w tym, co robią naukowcy danych ? TAk. Systemy na świecie podlegają ciągłym zmianom. W związku z tym gromadzone dane również różnią się pod względem liczby i charakteru. Analitycy danych muszą być elastyczni i chętni do pracy ze zmianami. Stale gromadzone są nowe informacje, a czasami trzeba utworzyć nowe modele danych, aby sortować dane i uzyskiwać odpowiednie dane wejściowe. Analityk danych śledzi biuletyny, blogi branżowe, polityki rządowe, fora dyskusyjne, konferencje, sesje sieciowe i grupy rówieśnicze, aby dowiedzieć się i ocenić zakres zmian.

Praca ze wzrostem

Wraz z otwarciem sklepów na Bliskim Wschodzie przez kilka firm opartych na technologii, zapotrzebowanie na analityków danych znacznie wzrosło. Pandemia Covid-19 zepchnęła również kilka firm w tarapaty. Jednak nauka o danych pomogła nadążyć za zmianami, stale dzieląc się informacjami na temat sposobów rozwiązywania problemów i opracowywania nowych rozwiązań. Branża jest tak popularna; ma być warta 64 miliardy dolarów w 2021 i ponad 100 miliardów dolarów w 2027. (Statista)

Oto jak możesz rozwijać się jako analityk danych:

• Junior Data Scientist: Pracują nad rozwijaniem podstawowych umiejętności technicznych, takich jak SQL i Python, wykorzystują modele do wizualizacji danych i pracują z konkretnymi problemami z danymi zamiast niejednoznacznymi. Młodsi analitycy danych otrzymują zadanie do wykonania i nie są przygotowani do znalezienia nowego.
• Associate Data Scientist: Na średnim poziomie stają się lepszymi współpracownikami zajmującymi się bardziej znaczącymi projektami i lepszym zrozumieniem problemów biznesowych. Zamiast uruchamiać zapytania, planowaliby i projektowali nowe modele. Współpracownik zajmujący się danymi ma większą autonomię w wyborze zadań.
• Starszy analityk danych: Dzięki wieloletniemu doświadczeniu starszy analityk danych jest ostatnim krokiem na tej ścieżce kariery. Oczekuje się od nich kierowania zespołami, bardzo dokładnego posługiwania się danymi i modelami oraz często opracowywania rozwiązań od początku do końca. To oni na ogół uczestniczą w strategicznych spotkaniach iw pełni rozumieją problem biznesowy.

Data Scientist, ekscytująca opcja kariery

Bycie analitykiem danych jest jednym z najbardziej ekscytujących, kompetentnych i efektownych zawodów w dzisiejszym świecie biznesu. Organizacje zdają sobie sprawę z wagi danych w podejmowaniu decyzji. Nie wiesz, na jakie rynki dotrzeć? Dane pomogą. Nie rozumiesz zachowań zakupowych odbiorców docelowych? Dane zapewnią wgląd. Nie wiesz jak zmienić oponę samochodową? Dane uratują Twój dzień. Od najmniejszych do najbardziej znaczących decyzji, dane zapewnią Ci rozwiązanie. A udzielanie tych odpowiedzi jest najbardziej satysfakcjonującym aspektem tej roli.

Większość organizacji poszukuje analityków danych z zaawansowanymi stopniami naukowymi. Ty też możesz zostać naukowcem zajmującym się danymi i nie potrzebujesz wcześniejszego doświadczenia w kodowaniu. Profesjonalny program certyfikatów w zakresie nauki o danych do podejmowania decyzji biznesowych przez upGrad to podstawowy kurs, który uczy, jak zacząć od zera i zostać profesjonalistą w dziedzinie nauki danych nowej generacji. Dzięki najnowocześniejszemu programowi nauczania dostarczanemu przez wybitne wydziały, wnikliwym projektom branżowym i studiom przypadku testowania wiedzy, ten kurs wyposaży Cię we wszystko, czego potrzebujesz, aby osiągnąć szczyt ścieżki kariery w naukach o danych.

Umiejętność zbierania danych, rozumienia ich, pobierania ich i przetwarzania w celu prostszego zrozumienia i rozwiązywania ogromnych problemów biznesowych będzie jeszcze bardziej krytyczną umiejętnością w świecie po pandemii. Dowiedz się, czym zajmują się naukowcy zajmujący się danymi i zostań profesjonalistą w dziedzinie analizy danych.