Wat is een datawetenschapper?
De persoon die de gegevens structureert om ermee te spelen en deze in alle vormen te analyseren, wordt Data Scientist genoemd. Met andere woorden, we zouden kunnen zeggen dat Data Scientist binnen data leeft. Ze verzamelen de gegevens graag, vragen naar gegevens, maken gegevens in verschillende vormen opnieuw, trekken conclusies uit de vorige gegevens en voorspellen de toekomst met behulp van de huidige gegevens. Ze moeten het geduld hebben om met gegevens te werken. Met de groei van technologie en gebruik van sociale media stapelen gegevens zich elke dag op en is de analyse van gegevens belangrijk om toekomstige trends te voorspellen.
Vereisten om een Data Scientist te worden
Dit zijn de belangrijkste stappen om datawetenschapper te worden:
- Ze moeten goed zijn met databases. Het maken en doorzoeken van databases is belangrijk voor hen om te begrijpen hoe ze werken in de programmeer- en analyseomgeving en SQL is ook een belangrijke taal.
- Ze moeten vloeiend zijn in alle programmeertalen, bij voorkeur Python en R. Python heeft veel bibliotheken die helpen bij de eenvoudige berekening van statistische gegevens en arrays.
- Velen hebben misschien een hekel gehad aan wiskunde, vooral statistieken en lineaire algebra tijdens schooldagen. Maar ze helpen op een manier die niemand zich ooit zou kunnen voorstellen.
- Machine Learning-algoritmen helpen om modellen te maken die de toekomst van de gegevens voorspellen, hoe ze ook werken. Machine learning maakt ook modellen uit eerdere gegevens, wat helpt bij een duidelijk begrip van de gegevens.
- Bedrijfsanalyses zijn belangrijk om te weten, omdat het erg belangrijk is om de gegevens en de betrokken bedrijven te kennen.
- Ze moeten creatief zijn in hun benadering van het probleem, omdat er veel manieren zijn om gegevens te interpreteren. Deze aanpak helpt bij het vinden van verschillende methoden om de gegevens op te lossen en ongewenste typen te voorkomen.
- Inzicht in big data en de manier waarop ze in de markt worden waargenomen, moet een aandachtspunt zijn.
- Door in contact te komen met hun gemeenschap of leden van de gemeenschap, kunnen ze de problemen vanuit verschillende perspectieven leren kennen.
Hoe word je een data-wetenschapper?
- Gegevenswetenschappers moeten een graad houder zijn in engineering of statistiek of een relevant veld en ze moeten goed zijn in programmeren en SQL-vaardigheden.
- Kennis van waarschijnlijkheid en statistieken voor andere afgestudeerden is goed in het begrijpen van de manier waarop gegevens werken.
- Goede communicatieve vaardigheden helpen om te communiceren met het team en met de klant. Dit helpt bij het kennen van de prioriteit en suggesties van anderen.
- Goede gegevenswetenschappers moeten nieuwsgierig zijn naar de gegevens en moeten geïnteresseerd zijn om te onderzoeken hoe de gegevens kunnen worden gewijzigd op basis van de behoeften.
- Ze moeten een goede verteller zijn. Gegevens kunnen verhalen maken over verleden of heden of toekomst.
- Als de persoon geen idee heeft van Data Science, is het goed om enkele certificeringen te doen met betrekking tot data science en machine learning.
- Projecten uitvoeren die verband houden met data science of machine learning helpt om de uitdagingen van datawetenschappers te begrijpen.
- Doe mee met een community die gerelateerd is aan Data Science die helpt bij het delen van de details met betrekking tot data en verschillende uitdagingen in het veld.
Verantwoordelijkheden van een datawetenschapper
Een datawetenschapper is iemand die beter is in statistiek. Laten we een paar verantwoordelijkheden bekijken:
- Gegevens moeten uit verschillende bronnen worden verzameld en deze bronnen moeten betrouwbaar zijn. Het gegevensverzamelingsproces kan worden geautomatiseerd om het proces eenvoudig te maken.
- Het opschonen van gegevens is een belangrijk proces in elk gegevensanalysewerk omdat het meestal de tijd van gegevenswetenschappers kost. Ontbrekende gegevens moeten naar behoren worden ingevuld en vermijdbare velden moeten worden verwaarloosd.
- Gegevensanalyse moet correct worden uitgevoerd om verschillende trends en patronen in de gegevens te kennen.
- Modellen moeten worden gebouwd met behulp van machine learning om de gegevens zeer goed te kennen en te analyseren.
- Trainings- en testdatasets moeten correct worden geïdentificeerd en gescheiden om de impact van gegevens te kennen.
- Verschillende modellen moeten worden gecombineerd en goed worden bestudeerd om het gegevenspatroon te kennen.
- Gegevens moeten correct worden georganiseerd en door iedereen in het team worden begrepen, zodat het helpt bij het maken van goede zakelijke beslissingen.
- Ze moeten een goede luisteraar zijn voor het team en waarnemers van verschillende bevindingen met betrekking tot gegevens.
- Gegevens moeten door gegevenswetenschappers goed worden geïnterpreteerd, omdat verkeerde interpretaties kunnen leiden tot desastreuze resultaten in het bedrijf.
- Verzamelde gegevens, gestructureerd of ongestructureerd, moeten door gegevenswetenschappers worden omgezet in een zinvol formaat, zodat zelfs een werknemer die op een andere afdeling werkt, de gegevens moet begrijpen.
- Een goede wiskundige zijn helpt gegevenswetenschappers om gegevens gemakkelijk te scheiden en trends te vinden uit de gegevens en de correlaties te identificeren.
- Ze moeten voor zijn best worden bijgewerkt met de nieuwste trends met betrekking tot gegevens in de branche.
- Domeinkennis waarin hij werkt is belangrijk omdat de kennis helpt de gegevens goed te begrijpen. Dit om ongewenste gegevens te voorkomen en alleen benodigde gegevens in aanmerking te nemen.
- Gegevenswetenschappers moeten kunnen samenwerken met andere afdelingen om gegevens uit hun vakgebied te verzamelen en hun werk goed te kennen.
- Inzichten die door datawetenschappers worden verstrekt na data-analyse moeten relevant zijn voor het domein en de verandering moet weerspiegeld worden in de winst van het bedrijf.
- Analyse van gegevens uit het verleden helpt om het gedrag van gegevens te begrijpen en voorspelling van de toekomst helpt om de toekomst dienovereenkomstig te plannen en moet bekwaam zijn in het doen van beide.
Salaris / vergoeding
Data Scientist is een van de best betaalde banen van de eeuw. Het gemiddelde salaris is $ 100.000. Beginsalaris voor degenen die een geavanceerde graad in data science hebben behaald, is $ 5000- $ 90000. Ervaring, opleiding en industrie bepalen het salaris van de persoon op het gebied van data science. Hoe hoger de ervaring en opleiding, hoe hoger het salaris. Het gemiddelde salaris in India is 10, 00, 000 roepies. Het hangt van de locatie af. Job for Data Science gaat niet eerder eindigen. Een baan in de gegevenswetenschap is een van de meest sexy banen van de eeuw. Gegevenswetenschapper moet op verschillende gebieden kennis hebben om te kunnen excelleren in het veld.
Aanbevolen artikel
Dit is een handleiding voor Wat is een gegevenswetenschapper ?. Hier bespreken we hoe u Data Scientist kunt worden, samen met de vereisten en verantwoordelijkheden van een Data Scientist. U kunt ook onze andere gerelateerde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Data Scientist versus Data Mining | Top 7 vergelijking
- Wat doen Data Scientists? | Betekenis | Vaardigheden en verantwoordelijkheden
- Overzicht van vereiste vaardigheden voor Data Scientist
- Computer Scientist versus Data Scientist - Topverschillen