Opis stanowiska dla badacza danych – przewodnik po stanowisku

Poszukiwanie specjalizacji w jednej branży nie jest już tym, czego organizacje poszukują od osób fizycznych. Umiejętność żonglowania wieloma obowiązkami z szerokim spektrum umiejętności jest niezbędna, aby przejść przez konkurencyjny rynek STEM. Data Science to multidyscyplinarny sektor łączący wiedzę naukową i branżową, aby zapewnić firmom wartość dzięki odpowiednim i ustrukturyzowanym danym.

Data Scientist przedziera się przez mnóstwo nieustrukturyzowanych danych pełnych szumu, pomagając firmom czerpać z nich cenne informacje. W dzisiejszych czasach gromadzenie danych jest istotne dla oceny zachowania użytkowników i dostarczania odpowiednich rozwiązań ich obaw. Jednak chociaż zbieranie danych jest łatwe, przeglądanie ich w celu wydobycia odpowiednich informacji jest tak trudne, jak się wydaje. Data Scientist samodzielnie uprości gromadzenie i analizę danych, dzięki czemu jest jednym z najbardziej poszukiwanych wyborów zawodowych na całym świecie.

Dostrzegając techniczną efektywność tej dziedziny, opis stanowiska Data Scientist ogromnie koncentruje się na umiejętnościach technicznych, umiejętnościach analitycznych i doświadczeniu. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej o opisie stanowiska i przewodniku po stanowisku Data Scientist.

Uzyskaj certyfikat nauk o danych od najlepszych uniwersytetów na świecie. Naucz się programów Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Co to jest nauka o danych?

Data Science to kompilacja wielu dyscyplin naukowych, współpracujących ze sobą, aby czerpać z technologicznego spostrzeżenia. Data Science łączy umiejętności programowania, statystyki, wiedzę specjalistyczną w dziedzinie i umiejętności analityczne, aby czerpać cenne informacje z ton danych. Dane gromadzone przez firmę od osób fizycznych mają nieustrukturyzowaną formę. Osoba pracująca jako Data Scientist może przesiać praktyczne spostrzeżenia poprzez te nieustrukturyzowane formularze danych.

Data Science wykorzystuje wiele narzędzi do realizacji tego, co jest potrzebne, ponieważ dane, zanim zostaną wykorzystane przez kadrę kierowniczą, muszą mieć formę nadającą się do konsumpcji. Naukowcy zajmujący się danymi przechodzą przez duże zbiory danych w czasie rzeczywistym, aby badać, znajdować wzorce, czyścić, organizować, a następnie przekształcać je w format użytkowy, który zarówno technicy, jak i nietechniczni mogą łatwo zrozumieć. Ponadto dane, na których opiera się, są wykorzystywane w wielu różnych zastosowaniach.

Znaczenie roli Data Scientist sprawia, że ​​jest to jedna z najbardziej poszukiwanych, lukratywnych opcji kariery.

Role i obowiązki naukowców zajmujących się danymi

Naukowcy zajmujący się danymi muszą zajmować się zarówno dziedzinami technologicznymi, jak i nietechnicznymi. W związku z tym ich obowiązki obejmują kilka sektorów. Chociaż wiedza o Data Science wyjaśnia wiele na temat jej profilu zawodowego, istnieje wiele innych konkretnych ról i obowiązków, z którymi może żonglować Data Scientist.

• Zarządzanie: Rola Data Scientist wzbogaca zarządzanie dzięki jego znaczącemu wkładowi opartemu na danych w ulepszaniu i popychaniu firmy w kierunku lepszych możliwości. Osoba na stanowisku jest odpowiedzialna za wzmocnienie umiejętności technicznych marki.
• Analityka: Naukowcy zajmujący się danymi pracują na wysokich stanowiskach, zarządzając złożonymi modelami statystycznymi w celu oceny gromadzenia danych, zrozumienia trendów, a następnie wykorzystania najbardziej dochodowych, zgodnie ze spostrzeżeniami dotyczącymi ich skutecznego zastosowania w modelu biznesowym.
• Planowanie: Wizualizacja danych jest ważnym aspektem roli Data Scientist. Wizualizacja danych pomaga w dostarczaniu pobranych spostrzeżeń. Aby móc z niej skorzystać, konieczne jest zaplanowanie wizualizacji w celu prostego, eksploatacyjnego przedstawiania danych. Planowanie obejmuje również pracę zespołową z innymi rolami, takimi jak inżynierowie danych, analitycy i analitycy biznesowi, w celu kompilowania raportów z najwyższą precyzją.
• Współpraca: Praca jako Data Scientist prowadzi do pracy z ludźmi z branży technologicznej i nietechnologicznej. Rola specjalisty ds. danych wymaga utrzymywania relacji między tymi stronami w celu kompleksowego planowania i wdrażania.

Znaczenie naukowców zajmujących się danymi na obecnym rynku

Pojawienie się Big Data na całym świecie przyciąga niezliczone możliwości dla osób poszukujących kariery jako Data Scientists. Będąc jedną z wiodących przestrzeni technologicznych, Stany Zjednoczone odnotowują wykładniczy wzrost liczby możliwości Data Scientist oferowanych na rynku technologicznym. Pojawiający się raport LinkedIn z 2020 r. oznaczył Data Science na trzecim miejscu, ponieważ rola ta odnotowała 37% roczny wzrost.

Podczas gdy wykres możliwości wciąż rośnie, rynek boryka się z niedoborem osób w roli Data Scientists . Jednak zapotrzebowanie na naukowców zajmujących się danymi na całym świecie gwałtownie rośnie. Dlatego profesjonaliści muszą odświeżyć swoje umiejętności, aby pozostać aktualnymi na obecnym rynku pracy.

Kariera analityka danych: Pierwsze kroki

Ponieważ zapotrzebowanie na Data Scientists stale rośnie, instytucje edukacyjne oferują różnorodne kursy specjalizacyjne w zakresie nauki o danych, aby szkolić uczniów w kierunku udanej kariery STEM. Oto jak możesz kontynuować karierę Data Scientist:

• Bycie rolą napędzaną technologią wymaga od aspirantów Data Science posiadania stopnia STEM. Dlatego ukończenie licencjata w odpowiedniej dziedzinie, na przykład licencjata lub licencjata z informatyki, matematyki, technologii informatycznych lub inżynierii oprogramowania, jest koniecznością.
• Ważne są dodatkowe certyfikaty i dyplomy z zakresu Data Science lub Machine Learning.
• Udział w stażach, hackathonach i innych wydarzeniach programistycznych.
• Twoje CV musi przedstawiać obszerne doświadczenie jako analityk danych lub naukowiec.
• Niezbędna jest znajomość języków programowania.
• Ukończenie programu magisterskiego w tej dyscyplinie nie jest obowiązkowe, ale może dodać wartość do twojego CV.

Wymagane umiejętności

Data Scientist to wymagająca rola, wymagająca szeregu umiejętności i kwalifikacji niezbędnych do spełnienia kryteriów kwalifikacyjnych w opisie stanowiska Data Scientist, takich jak:

• Uczenie maszynowe/ uczenie głębokie
• Chmura obliczeniowa
• Wizualizacja danych
• Zasady informatyki
• Eksploracja danych
• Analiza statystyczna
• Statystyka i prawdopodobieństwo
• Ramy Big Data
• Narzędzia wywiadowcze
• Zarządzania bazami danych

Wraz z tymi umiejętnościami technicznymi rola Data Scientist wymaga bardzo konkretnych umiejętności miękkich, niezbędnych do przejścia przez proces selekcji. Umiejętności analityczne, skuteczna komunikacja, umiejętności rozwiązywania problemów, intuicja biznesowa, krytyczne myślenie, przywództwo i ciekawość to jedne z najważniejszych umiejętności, które musi posiadać Data Scientist.

Wzmocnij swoje CV dzięki profesjonalnej certyfikacji

Oprócz odpowiedniego zestawu umiejętności i doświadczenia, Twoje CV może błyszczeć o wiele jaśniej dzięki dodaniu profesjonalnego certyfikatu w dziedzinie nauk o danych z University of Maryland, czołowego uniwersytetu w USA oferowane przez wiodący portal edukacyjny upGrad. Kurs jest specjalnie zaprojektowany dla osób, które chcą wzmocnić swoją karierę w Data Science jako Data Scientists, Analysts i nie tylko.

Program jest kuratorem pod okiem ekspertów specjalistów z branży i doświadczonych wykładowców, aby zapewnić pożądane umiejętności uczniom, którzy nie mieli możliwości zdobycia umiejętności w zakresie analizy danych w ramach poprzednich przedsięwzięć edukacyjnych. Certyfikat jest przeznaczony zarówno dla studentów, jak i pracujących profesjonalistów, a elastyczny program nauczania upGrad daje swobodę uczenia się we własnym tempie.

Dysponując bazą edukacyjną ponad 40 000 studentów w ponad 85 krajach, upGrad z dumą rozszerza programy certyfikacji, takie jak te, aby szkolić uczniów na liderów w branży, a nie obserwujących. Najlepsze w swojej klasie treści, praktyczne projekty, całodobowe wsparcie dla studentów i pomoc w karierze to dodatkowe korzyści, jakie uczniowie mogą czerpać za pośrednictwem platformy. Odwiedź upGrad, aby dowiedzieć się więcej!

Wniosek

Do tej pory musiałeś zrozumieć znaczenie, zawiłości i różne wymagania związane z zdobyciem pracy jako Data Scientist na rynku. Niestety, najbardziej poszukiwana kariera zawodowa stoi w obliczu suszy pracowniczej, ale to dobra wiadomość dla wielu osób, które chcą znaleźć pracę w branży. Odpowiedni zestaw umiejętności, dobre CV i znajomość domeny mogą pomóc Ci przebić się przez konkurencyjny rynek.