Что такое Data Scientist?
Человек, который структурирует данные, чтобы играть с ними и анализировать их во всех формах, называется Data Scientist. Другими словами, мы могли бы сказать, что Data Scientist живет в данных. Они любят собирать данные, запрашивать данные, воссоздавать данные в различных формах, делать выводы из предыдущих данных и предсказывать будущее, используя имеющиеся данные. Им нужно иметь терпение работать с данными. С ростом использования технологий и социальных сетей данные накапливаются день ото дня, и анализ данных важен для прогнозирования будущих тенденций.
Предпосылки, чтобы стать Data Scientist
Ниже приведены важные шаги, чтобы стать ученым данных:
- Они должны быть хороши с базами данных. Создание и использование баз данных важно для них, чтобы понять, как они работают в среде программирования и аналитики, а SQL также является важным языком.
- Они должны свободно владеть любыми языками программирования, предпочтительно Python и R. В Python есть много библиотек, которые помогают легко вычислять статистические данные и массивы.
- Многие, возможно, ненавидели математику, особенно статистику и линейную алгебру в школьные годы. Но они помогают так, как никто не мог себе представить.
- Алгоритмы машинного обучения помогают создавать модели, которые предсказывают будущее данных и их работу. Машинное обучение также создает модели из прошлых данных, что помогает в четком понимании данных.
- Бизнес-аналитика важно знать, так как она очень важна для знания данных и бизнеса, связанного с ними.
- Они должны проявлять творческий подход в своем подходе к проблеме, поскольку существует много способов интерпретации данных. Этот подход помогает найти различные методы для решения данных и избежать нежелательных типов.
- Понимание больших данных и их восприятия на рынке должно представлять интерес.
- Взаимодействие со своим сообществом или членами сообщества поможет им узнать проблемы с разных точек зрения.
Как стать специалистом по данным?
- Специалисты по данным должны обладать степенью в области инженерии или статистики или в любой другой соответствующей области, и они должны хорошо владеть навыками программирования и SQL.
- Знание вероятности и статистики для других выпускников хорошо помогает понять, как работают данные.
- Хорошие коммуникативные навыки помогают общаться с командой и с клиентом. Это помогает узнать приоритет и предложения других.
- Ученые Good Data должны быть заинтересованы в данных и должны быть заинтересованы в изучении способов изменения данных в соответствии с потребностями.
- Они должны быть хорошим рассказчиком. Данные могут создавать истории прошлого, настоящего или будущего.
- Если человек не имеет представления о науке о данных, хорошо бы пройти сертификацию, связанную с наукой о данных и машинным обучением.
- Выполнение проектов, связанных с наукой о данных или машинным обучением, помогает понять проблемы, с которыми сталкиваются ученые.
- Присоединяйтесь к сообществу, связанному с наукой о данных, которое помогает делиться деталями, связанными с данными и различными проблемами в этой области.
Обязанности Ученого Данных
Специалист по данным - это тот, кто лучше разбирается в статистике. Давайте посмотрим на несколько обязанностей:
- Данные должны собираться из разных источников, и эти источники должны быть заслуживающими доверия. Процесс сбора данных может быть автоматизирован, чтобы сделать процесс простым.
- Очистка данных является важным процессом в любой работе по анализу данных, поскольку она занимает большую часть времени у исследователей данных. Недостающие данные должны быть надлежащим образом заполнены, а полями, которые можно избежать, следует пренебрегать.
- Анализ данных должен проводиться надлежащим образом, чтобы знать различные тенденции и закономерности в данных.
- Модели должны быть построены с использованием машинного обучения, чтобы хорошо знать данные и правильно их анализировать.
- Обучающие и тестовые наборы данных должны быть правильно идентифицированы и разделены, чтобы знать влияние данных.
- Различные модели должны быть объединены и хорошо изучены, чтобы знать структуру данных.
- Данные должны быть правильно организованы и понятны всем в команде, чтобы они помогали принимать правильные бизнес-решения.
- Они должны быть хорошим слушателем команды и наблюдателей различных результатов, связанных с данными.
- Ученые, работающие с данными, должны правильно интерпретировать данные, поскольку неправильные интерпретации могут привести к катастрофическим результатам в компании.
- Собранные данные, структурированные или неструктурированные, должны быть преобразованы в осмысленный формат учеными, чтобы их понимал даже сотрудник, работающий в другом отделе.
- Быть хорошим математиком помогает ученым, работающим с данными, легко отделять данные, находить тренды на основе данных и выявлять взаимосвязи.
- Они должны быть обновлены со всеми последними тенденциями, связанными с данными в отрасли для его блага.
- Знание предметной области, в которой он работает, важно, так как знание помогает хорошо понимать данные. Это сделано для того, чтобы избежать нежелательных данных и учитывать только необходимые данные.
- Ученые, работающие с данными, должны иметь возможность сотрудничать с другими отделами, чтобы собирать данные с их полей и хорошо знать их работу.
- Выводы, предоставленные учеными-данными после анализа данных, должны соответствовать области, а изменения должны отражаться в прибыли компании.
- Анализ прошлых данных помогает понять поведение данных, а прогнозирование будущего помогает планировать будущее соответствующим образом и должен уметь выполнять оба этих действия.
Зарплата / Вознаграждение
Работа Data Scientist - одна из самых высокооплачиваемых работ века. Средняя зарплата составляет 100 000 долларов. Начальная зарплата для тех, кто получил ученую степень в области наук о данных, составляет 5000-90000 долларов. Опыт, образование и промышленность определяют зарплату человека в области науки о данных. Чем выше опыт и образование, тем выше зарплата. Средняя зарплата в Индии составляет 10, 00, 000 рупий. Это зависит от местоположения. Работа для Науки Данных не собирается заканчиваться раньше. Работа по науке о данных - одна из самых сексуальных работ века. Специалист по данным должен обладать знаниями в различных областях, чтобы он мог преуспеть в этой области.
Рекомендуемая статья
Это руководство к Что такое Data Scientist? Здесь мы обсуждаем, как стать Data Scientist вместе с предпосылками и обязанностями ученого Data. Вы также можете просмотреть другие наши статьи, чтобы узнать больше -
- Data Scientist и Data Mining | Топ 7 Сравнение
- Что делают ученые данных? | Значение | Навыки и обязанности
- Обзор навыков, необходимых для Data Scientist
- Computer Scientist vs Data Scientist - основные отличия