Alles over de gegevenswetenschapper

Tegenwoordig is data een van de belangrijkste aspecten van merken en bedrijven op het wereldtoneel. Gegevens zijn de sleutel tot groei voor merken in verschillende sectoren en categorieën, omdat het hen helpt ondanks grote concurrentie vooruit te lopen. Met andere woorden, gegevens helpen om bedrijven en merken op te bouwen, waardoor ze naar de volgende groeifase worden gebracht. Dat is de reden waarom boardrooms de afgelopen jaren bruisen van woorden als Big Data en data-analyse.

Het groeiende belang van datawetenschapperwerk

De groeiende betekenis van data heeft op zijn beurt het belang verhoogd van de mensen die met deze data omgaan. En daarom is de positie van een datawetenschapper van extern belang en wordt deze op bijna alle plaatsen hoog aangeschreven. Omdat het werk van een datawetenschapper relatief nieuw is, omvat deze rol zowel analyse van bedrijfsgegevens als technologie. Daarom hebben de meeste mensen die deze functie vervullen ervaring op beide gebieden, waardoor ze een hybride zijn die het beste van beide werelden kent.

Het belang van gegevens en de noodzaak om belangrijke inzichten van hen te krijgen, heeft ertoe geleid dat sommige organisaties niet alleen in één gegevenswetenschappelijk werk hebben geïnvesteerd, maar in een team dat de verantwoordelijkheid hiervoor draagt. De belangrijkste reden waarom bedrijven in een team investeren in tegenstelling tot een individu, is dat de datawetenschapper bedoelt dat de vaardigheden kunnen variëren en dat deze mogelijk niet in één persoon aanwezig zijn.

Daarom is zonder twijfel vastgesteld dat datawetenschappelijke programma's een van de sleutelposities zijn die bedrijven willen vervullen, niet alleen in de huidige tijd maar ook in de toekomst. Volgens een artikel van Thomas Davenport en DJ Patil in de Harvard Business Review is een datawetenschapperwerk een van de meest sexy banen van de 21ste eeuw. Maar wat zijn de belangrijkste criteria om datawetenschapper te worden? Hoewel velen misschien van mening zijn dat een ingewikkelde kennis over een ander gebied, zoals softwareontwikkeling, datamunging, statistieken, machine learning en datavisualisatie belangrijk is, is er veel meer bij het proces betrokken.

Wat zijn de taakverantwoordelijkheden voor een Data Scientist-werk?

Enkele van de belangrijkste taken van een datawetenschapper zijn:

  1. Beheer onderzoek voor een bepaalde bedrijfstak en stel daarna vragen met betrekking tot hetzelfde
  2. Leid belangrijke inzichten af ​​uit enorme hoeveelheden gegevens. De gegevens kunnen afkomstig zijn van externe of interne bronnen
  3. Bereid gegevens op een zodanige manier voor dat ze kunnen worden gebruikt in prescriptieve en voorspellende modellen enerzijds en installeer bekwame analyseprogramma's en andere methoden voor gegevensanalyse
  4. Gegevens opschonen en snoeien, waardoor irrelevante en onbelangrijke informatie wordt verwijderd
  5. Bestudeer gegevens vanuit meerdere invalshoeken om in de toekomst verborgen zwakte, trends en kansen voor de bedrijven te ontdekken
  6. Bedenk gegevensgestuurde oplossingen voor enkele van de meest uitdagende problemen van de merken
  7. Ontwerp eigentijdse algoritmen die uitdagingen aangaan en werkproblemen vereenvoudigen.
  8. Via datavisualisaties en -gegevens moeten deze wetenschappers de rest van het team, met name de IT-afdeling en het management, verbinden met een implementatie van trends in gegevensanalyse
  9. Bevestig praktische veranderingen in de huidige strategieën en procedures binnen het bedrijf

Hoewel bedrijven steevast behoefte hebben aan een datawetenschapper, hebben ze verschillende taken, afhankelijk van het type bedrijf. Terwijl sommige bedrijven hun datawetenschapper vooral als data-analist beschouwen; soms worden hun taken samengevoegd met die van data-ingenieurs, anderen geloven in het inhuren van eersteklas analyse-experts die bekwaam zijn in data-analysetechnieken. Naarmate datawetenschappers meer ervaring opdoen en hogerop komen op de professionele ladder, veranderen hun taakverantwoordelijkheden vaak. Neem bijvoorbeeld een datawetenschapper in een middelgrote organisatie die zijn tijd kan besteden aan het opschonen en mungen van data, terwijl datawetenschappers in een grote en geavanceerde organisatie hun tijd kunnen besteden aan het creëren van een structuur voor de big data-projecten van het bedrijf en hen kunnen helpen om creëer nieuwe producten en diensten die voldoen aan de eisen van de doelgroep.

De vele gezichten van een gegevenswetenschapper werken

Gegevensanalisten werken analisten verwerken veel gegevens en soms is het ook een synoniem voor gegevenswetenschapsprogramma's. Een datawetenschapper zal moeten functioneren als analist door data uit MySQL-databases te halen, een expert te worden in Excel-draaitabellen en basisdatavisualisaties te produceren in de vorm van lijn- en staafdiagrammen. Soms moet een data-analist ook een beroep doen op het Google Analytics-rapport van het bedrijf. Een bedrijf dat een data-analist in dienst heeft, is misschien geen groot merk, maar het is een perfect startpunt voor diegenen die meer willen weten over data science. Zodra een data-analist de verantwoordelijkheden voor het beheer van gegevens op een regelmatige basis kan dragen, kunnen ze naar een grotere en betere organisatie gaan. Een data-analist is daarom de eerste stap voor iedereen die uiteindelijk datawetenschapper Work wil worden!

Afbeeldingsbron: pixabay.com

Zoals eerder vermeld, worden bedrijven tegenwoordig overspoeld met veel gegevens, die ze regelmatig moeten begrijpen. Dat is de reden waarom data-infrastructuur nodig is om data te begrijpen en dit is waar data-analisten bedrijven kunnen helpen. Meestal zijn de vacatures voor zowel datawetenschappers als data engineer bijna hetzelfde. Aangezien een gegevensingenieur over het algemeen vereist is in bijna alle soorten organisaties, is het vinden van een baan op deze afdeling relatief eenvoudig. Dat is de reden waarom datawetenschapper Werken met een software-engineering in zo'n bedrijf zou kunnen excelleren, omdat ze professionals nodig hebben die enerzijds inzicht kunnen bieden in hun data en anderzijds kunnen helpen bij het verstrekken van handige gegevens zoals bijdragen aan de productiecode. Omdat stagemogelijkheden in verschillende bedrijven als junior data scientist perfect zijn voor mensen die op een uitgebreide en strategische manier meer over het vakgebied willen leren.

Voor een persoon met een formele achtergrond in wiskunde, statistiek of fysica is het leren op dit gebied vrijwel onbeperkt. Deze personen kunnen zich richten op het produceren van betere datagestuurde producten die op een strategische manier aan de behoeften en eisen van de consument kunnen voldoen. Bedrijven die zich richten op de behoeften van consumenten hebben veel gegevens en ze hebben altijd individuen nodig die hen kunnen helpen hun doelgroep te bereiken, door middel van zinvolle en effectieve marketingcampagnes.

Veel organisaties huren tegenwoordig meerdere mensen in voor hun gegevenspositie. In dit bedrijf zullen programma's voor gegevenswetenschappers deel uitmaken van het grote team dat in feite is gericht op het genereren van belangrijke trends uit gegevens, hoewel ze geen gegevensbedrijf hoeven te zijn. In een dergelijk scenario heeft een datawetenschapper vaardigheden nodig om onder andere analyses uit te voeren, productiecode aan te raken en gegevens te visualiseren. Het is dus mogelijk dat dergelijke bedrijven de positie van een algemene data-analist willen invullen of dat ze iemand met specifieke vaardigheden willen, zoals machine learning of datavisualisatie.

Dit alles heeft het vrij duidelijk en duidelijk gemaakt dat datawetenschappelijke programma's een zeer brede term zijn en dat het begrijpen van de functiebeschrijving de eerste stap is in het ontwikkelen van de vereiste vaardigheden. Allereerst is het belangrijk te begrijpen dat programma's voor gegevenswetenschappers specifieke expertise op één gebied moeten hebben en moeten weten hoe de problemen op dat gebied moeten worden aangepakt. Ten tweede moeten ze in staat zijn om ongewenste gegevens te onderscheiden van de hele set gegevens, omdat dit hen zal helpen om definitieve resultaten en bevindingen te bereiken.

Daarom, als datawetenschapper cijfers in uw professionele plan programmeert, zijn hier enkele kwaliteiten die u zult moeten ontwikkelen.

  1. Inzicht in basistools

Een basiskennis hebben van de basistools van data science is uiterst belangrijk. Personen die datawetenschapper willen worden, moeten enige kennis hebben van de taal voor het promoten van statistieken, zoals R of Python, en een taal voor het opvragen van databases zoals SQL.

  1. Kennis van basisstatistieken

Iedereen die gegevenswetenschapper wil worden Werk moet een integraal begrip van statistiek hebben. Gegevenswetenschappers Werk moet een intrinsiek inzicht hebben in onder andere statistische tests, distributies, maximale waarschijnlijkheidsschattingen. Statistiek is een integraal onderdeel van het werken met alle soorten gegevens, naast het werken met alle soorten bedrijven, met name gegevensgestuurde bedrijven. Deze bedrijven hebben Data Scientist Work nodig die hen kan helpen beslissingen te nemen en experimenten te evalueren, waardoor kennis van basisstatistieken uiterst belangrijk is.

  1. Kennis van machine learning is belangrijk

Als u voor een groot bedrijf met enorme hoeveelheden gegevens wilt werken, is het belangrijk om meer te weten te komen over methoden voor machinaal leren, zoals k-naaste buren, willekeurige forests, enz. Hoewel het klopt dat technieken voor machinaal leren kunnen worden geïmplementeerd met R of python bibliotheken, machine learning kan bedrijven helpen een nieuw facet van gegevensbeheer te ontdekken.

  1. Een basiskennis van lineaire algebra en multivariabele calculus kan een lange weg gaan

Veel werknemers willen dat hun datawetenschapper in staat is om gegevens aan te bieden die ze hebben geleerd door statistische resultaten of machinaal leren. Daarom kan een basiskennis van multivariabele calculus of lineaire algebra-vragen u helpen er perfect uit te zien voor de taak. Wanneer een datawetenschapper Work zijn eigen implementatietools kan implementeren, laat dit zien dat hij in staat is om op een succesvolle manier resultaten te behalen uit enorme data. Al met al is het begrijpen van deze concepten van bijzonder belang in bedrijven die producten hebben die worden gedefinieerd door gegevens en kleine verbeteringen in hun algoritmen kunnen enorme voordelen hebben voor de algehele groei van het bedrijf.

  1. Leer hoe u gegevensmunging kunt omzeilen

Wanneer gegevens in grote hoeveelheden zijn, is het logisch dat fouten en vergissingen de neiging hebben heel gemakkelijk binnen te kruipen. Daarom is het belangrijk om te weten hoe om te gaan met eventuele onvolkomenheden in gegevens. Voorbeelden van gegevensimperfecties kunnen ontbrekende waarden of inconsistente tekenreeksopmaak en datumopmaak zijn. Datamunging is uiterst belangrijk in kleine bedrijven waar data-analisten worden ingehuurd om veel gegevens te sorteren.

  1. Het is belangrijk om te weten hoe u gegevens kunt visualiseren en effectief kunt communiceren

Een van de belangrijkste vaardigheden die een gegevenswetenschapper onderscheidt Werk van de rest is door een sterk gevoel van visualisatie en communicatie van gegevens. Dit geldt met name voor bedrijven die groeien omdat ze voor het eerst datagestuurde beslissingen nemen. Daarom is het belangrijk dat datawetenschappersprogramma's gegevens kunnen visualiseren zodat ze gegevensgestuurde oplossingen kunnen maken om het bedrijf naar het volgende niveau van groei en ontwikkeling te brengen. Als het gaat om communicatie, moeten datawetenschappers in staat zijn om hun bevindingen en inzichten effectief te communiceren naar het betrokken managementteam, zodat het op een juiste manier kan worden gebruikt. Kennis van visualisatietools zoals plot en d3.js kan datawetenschapper helpen om data op een veel betere manier te visualiseren. Bovendien kan het verkrijgen van inzicht in de principes achter het visueel coderen van gegevens en het communiceren van informatie alleen een datawetenschapper helpen zijn begrip te vergroten.

  1. Het hebben van een software engineering diploma is een pluspunt

Een software-ingenieur heeft een veel geavanceerder inzicht in gegevenswetenschap, vooral wanneer hij op zoek is naar gegevenswetenschapperwerk in een kleine organisatie. Omdat zij verantwoordelijk zijn voor het verwerken van grote hoeveelheden gegevens, evenals de ontwikkeling van gegevensproducten, is een sterke software-engineeringachtergrond essentieel.

  1. Denk altijd als een datawetenschapper

Bedrijven over de hele wereld kijken naar gegevenswetenschappers, wat betekent dat ze een aantal van de dringende uitdagingen waarmee ze op een effectieve manier worden geconfronteerd, kunnen oplossen. Een datawetenschapper moet zich daarom bewust zijn van de kansen en uitdagingen van de verticale richting waarin hij wil werken. Inzicht in hun uitdagingen en het creëren van effectieve oplossingen om deze aan te pakken is de eerste stap die elk datawetenschapperwerk kan nemen in de toekomst professionele groei en succes.

Alles gezegd en gedaan, data science is de toekomst van alle bedrijven, groot of klein. Dit betekent dat datawetenschappers Work een plaats van tijd belangrijk zullen blijven houden in het functioneren van bedrijven in alle verticalen. Hoewel data science een relatief nieuw en ontluikend veld is, zijn de mogelijkheden voor groei bijna onbegrensd. Daarom zou het vinden van een baan als Data scientist Work vereisen dat individuen hun vaardigheden afstemmen op de doelen van de bedrijven. En dit betekent een goed en uitgebreid begrip van hoe de sector functioneert. Door de bovengenoemde vaardigheden voor gegevenswetenschappers te ontwikkelen, kunnen professionals effectief werken aan een goede en succesvolle gegevenswetenschapper.

Aanbevolen artikelen

Dus hier zijn enkele artikelen die u zullen helpen om meer details te krijgen over het Data Scientist Werk, Data Scientist Programma's en ook over de betekenis van data scientist, dus ga gewoon via de link die hieronder wordt gegeven.

  1. Soorten datavisualisatie met tableau
  2. Data Scientist versus Software Engineer
  3. Gegevensanalist versus gegevenswetenschapper Verschillen
  4. Data Scientist versus Data Mining
  5. Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
  6. 5 beste training voor mobiele app-ontwikkeling

Categorie:

Big Data