Специалист по данным

Специалисты по данным — это новое поколение аналитиков данных с техническими способностями решать сложные проблемы, а также с любопытством, чтобы выяснить, какие проблемы необходимо решить.

Они представляют собой смесь математиков, ученых-компьютерщиков и наблюдателей тенденций. Они также пользуются большим спросом и хорошо оплачиваются, потому что они работают как в мире бизнеса, так и в мире ИТ. Кто не хотел бы быть членом этой элитной группы?

Они также являются отражением текущей эпохи. Десять лет назад специалисты по данным не были в поле зрения многих людей, но их рост показывает, как корпорации подходят к большим данным сейчас.

Этот неуправляемый беспорядок неструктурированных данных больше нельзя игнорировать. Это виртуальная золотая жила, которая может помочь повысить доход, если кто-то копается и раскрывает бизнес-идеи, которые никто другой не рассматривал. На сцену выходит специалист по данным.

Чтобы строить гипотезы, делать выводы и анализировать клиентские и рыночные тенденции, специалисту по данным требуется много данных. Сбор и анализ данных, а также использование различных форм аналитики и инструментов отчетности для поиска закономерностей, тенденций и связей в наборах данных — все это основные обязанности.

Специалисты по данным в деловом мире обычно работают в группах, чтобы собрать огромные данные для получения информации, которую можно использовать для прогнозирования поведения клиентов и раскрытия новых перспектив дохода. Во многих фирмах специалисты по данным также отвечают за внедрение передовых методов сбора, анализа и интерпретации данных.

Навыки в области науки о данных становятся все более востребованными, поскольку компании стремятся извлекать значимую информацию из больших данных, которые относятся к огромным объемам структурированных, неструктурированных и полуструктурированных данных, которые генерирует и собирает крупная корпорация или Интернет вещей.

ОБЯЗАТЕЛЬНО ПРОЧИТАЙТЕ: Жизненный цикл науки о данных: все его этапы и функции

Откуда они пришли?

Многие специалисты по данным начинали как статистики или аналитики данных. Однако по мере того, как большие данные (и платформы хранения и обработки больших данных, такие как Hadoop) росли и расширялись, росли и эти позиции.

Управление данными больше не является второстепенным для ИТ. Это критически важная информация, требующая глубокого изучения, творческого любопытства и способности превращать высокотехнологичные концепции в новые источники дохода.

Роль специалиста по данным также имеет академические корни. Несколько лет назад университеты стали замечать, что компании ищут программистов и командных игроков.
Профессора скорректировали свои учебные планы, чтобы приспособиться к этому, и некоторые программы, такие как Институт передовой аналитики Университета штата Северная Каролина, подготовились к подготовке следующего поколения специалистов по данным. Подобные программы в настоящее время предлагают более 60 университетов по всей стране.

Типичные должностные обязанности специалистов по данным

Когда дело доходит до описания работы специалиста по данным, его нет. Тем не менее, есть несколько вещей, которые вы почти наверняка будете делать:

• Сбор и обработка огромных объемов хаотичных данных в более удобном формате.
• Использование стратегий, основанных на данных, для решения бизнес-трудностей.
• R и Python, среди других языков программирования
• Знание статистики, включая статистические тесты и распределения, внутри и снаружи.
• Оставайтесь на вершине аналитических методов, таких как машинное обучение, глубокое обучение и текстовая аналитика.
• Общение и сотрудничество как с ИТ, так и с бизнесом.
• Ищите порядок и закономерности в данных, а также выявляйте тенденции, которые могут помочь бизнесу.

ТАКЖЕ ЧИТАЙТЕ: Темы науки о данных, которые вам нужно знать

Роли и обязанности Data Scientist

Термин «ученый данных» происходит от сочетания естественных наук, математики, статистики, хемометрии и компьютерных наук, и это лишь некоторые из наиболее важных современных технических предметов. Поскольку сочетание личностных качеств, опыта и аналитических способностей, необходимых для этой профессии, является необычным, потребность в квалифицированных специалистах по данным растет.

Основываясь на таких показателях, как удовлетворенность работой, количество вакансий и медианная базовая зарплата, специалист по обработке данных возглавил список «50 лучших вакансий в Америке» Glassdoor в 2016, 2017, 2018 и 2019 годах. Должность архитектора машинного обучения может быть указана с работа специалиста по данным.

Анализ огромных наборов данных количественных и качественных данных является одной из самых основных работ. Эти люди отвечают за создание статистических моделей обучения для анализа данных и должны иметь предварительные знания о статистических инструментах. Они также должны обладать необходимыми навыками для построения сложных прогностических моделей.

Ученые-компьютерщики, программисты баз данных и программного обеспечения, эксперты по дисциплинам, кураторы, эксперты-аннотаторы и библиотекари — вот некоторые из профессионалов, которые могут работать в области науки о данных или стать специалистами по данным на полную ставку.

Что есть в наборе инструментов специалиста по данным?

Исследователи данных часто используют следующую терминологию и технологии:

Визуализация данных:

Данные представлены в иллюстрированном или графическом формате, чтобы облегчить их изучение. Графическое представление информации и данных известно как визуализация данных. Инструменты визуализации данных упрощают изучение и понимание тенденций, выбросов и закономерностей в данных за счет использования таких визуальных элементов, как диаграммы, графики и карты.

Инструменты и технологии визуализации данных важны в среде больших данных для анализа огромных объемов данных и принятия решений на основе данных.

Машинное обучение:

В этой отрасли искусственного интеллекта используются математические алгоритмы и автоматизация. Машинное обучение — это тип анализа данных, который автоматизирует создание аналитических моделей. Это область искусственного интеллекта, основанная на предположении, что компьютеры могут учиться на данных, распознавать закономерности и выносить суждения практически без участия человека.

Распознавание образов

Технология распознавания образов — это тип технологии, которая распознает закономерности в данных (часто используется взаимозаменяемо с машинным обучением). Процесс распознавания образов с помощью алгоритма машинного обучения известен как распознавание образов. Классификация данных на основе предшествующих знаний или статистической информации, взятой из образов и/или их представления, называется распознаванием образов. Потенциал применения распознавания образов является одной из его наиболее важных особенностей.

Примеры: распознавание речи, идентификация говорящего, распознавание мультимедийных документов (MDR), автоматическая медицинская диагностика.

Подготовка данных

процесс преобразования необработанных данных в формат, который легче усваивается. Процесс очистки и изменения необработанных данных перед обработкой и анализом называется подготовкой данных. Это важный этап перед обработкой, которая часто включает переформатирование данных, внесение изменений в данные и интеграцию наборов данных для обогащения данных.

Текстовая аналитика:

Процесс анализа неструктурированных данных для получения важных бизнес-идей. Текстовая аналитика — это процесс автоматического преобразования огромных объемов неструктурированного текста в числовые данные для выявления идей, тенденций и закономерностей. Эта методология в сочетании с инструментами визуализации данных позволяет компаниям понять историю, стоящую за цифрами, и принимать более обоснованные решения.

Как вы можете стать специалистом по данным?

Подготовка к работе в области науки о данных может быть мудрым решением. У вас будет множество возможностей трудоустройства, а также возможность работать в технологической отрасли, где вы сможете исследовать и проявлять творческий подход. Итак, каков твой план?

Если вы студент:

Первый шаг — найти университет, который предлагает степень по науке о данных или, по крайней мере, курсы по науке о данных и аналитике. Университеты, предлагающие программы по науке о данных, включают Государственный университет Оклахомы, Университет Алабамы, Государственный университет Кеннесо, Южный методистский университет, Государственный университет Северной Каролины и Техасский университет A&M.

Если вы профессионал, который хочет сменить карьеру

В то время как большинство ученых данных работали аналитиками данных или статистиками, другие имеют опыт работы в нетехнических областях, таких как бизнес или экономика. Как люди с таким разным прошлым работают в одной сфере? Крайне важно учитывать, что у них общего: умение решать проблемы, отличные коммуникативные навыки и сильное любопытство к тому, как все работает.

Помимо этих качеств, вам понадобится твердое понимание следующего:

• Статистика и машинное обучение.
• Языки кодирования, такие как SAS, R или Python.
• Базы данных, такие как MySQL и Postgres.
• Технологии визуализации данных и отчетности.
• Hadoop и MapReduce.

Когда бизнес готов нанять специалиста по данным?

Прежде чем согласиться на должность специалиста по обработке и анализу данных, вам следует изучить следующие аспекты компании:

Работает ли он с большими объемами данных и сталкивается ли со сложными проблемами, которые необходимо решить?

Организации, которым действительно требуются специалисты по данным, имеют две общие черты: они обрабатывают большие объемы данных и ежедневно решают сложные проблемы. Обычно их можно найти в таких отраслях, как финансы, правительство и фармацевтика.

Ценит ли он данные?

Культура фирмы влияет на то, следует ли ей нанимать специалиста по данным. Есть ли у него благоприятная для аналитики среда? Поддерживается ли она советом директоров? В противном случае наем специалиста по обработке данных будет пустой тратой денег.

Готово ли оно измениться?

Как специалист по данным, вы ожидаете, что вас будут воспринимать всерьез, и частью этого является наблюдение за тем, как ваша работа приносит плоды. Вы посвящаете свое время выяснению того, как сделать работу вашей компании более гладкой. В результате компания должна быть готова — и желать — реализовать выводы вашего расследования.

Для некоторых предприятий наем специалиста по данным для управления бизнес-решениями, основанными на данных, является рискованным шагом. Проверьте, правильно ли настроена компания, в которой вы собираетесь работать, и готова ли она меняться.

Отрасли, которые полагаются на науку о данных

Специалисты по обработке данных оказывают значительное влияние на следующие отрасли и сектора, но не ограничиваются ими:

• сельское хозяйство
• Большие данные
• Цифровая экономика
• экономика
• Обнаружение мошенничества
• Здравоохранение
• Человеческие ресурсы
• ЭТО
• Маркетинговая аналитика
• Маркетинговая оптимизация
• Публичная политика
• Управление рисками
• Робототехника
• Машинный перевод
• Производство
• Медицинская информатика
• Социальная наука
• Распознавание речи
• Путешествовать

Читайте : Проекты по науке о данных