Все о работе данных ученого

Сегодня данные являются одним из наиболее важных аспектов брендов и компаний на мировой арене. Данные являются ключом к росту брендов в разных секторах и категориях, поскольку они помогают им расти, несмотря на острую конкуренцию. Другими словами, данные помогают создавать компании и бренды, тем самым выводя их на следующую стадию роста. Вот почему за последние несколько лет залы заседаний гудят от таких слов, как большие данные и аналитика данных.

Растущее значение работы ученого данных

Растущее значение данных, в свою очередь, повысило важность тех людей, которые обрабатывают эти данные. И именно поэтому позиция данных ученого внешне важна и высоко ценится почти во всех местах. Поскольку работа исследователя данных является относительно новой, эта роль включает в себя как анализ бизнес-данных, так и технологию. Поэтому большинство людей, занимающих эту должность, имеют опыт работы в обеих областях, что делает их гибридом, который знает лучшее из обоих миров.

Важность данных и необходимость извлекать из них важную информацию привели к тому, что некоторые организации инвестируют не только в одну работу для специалистов по обработке данных, но и в группу, которая разделяет ответственность за нее. Основная причина, по которой компании вкладывают средства в команду, а не в отдельную личность, заключается в том, что специалист по данным, имеющий в виду набор навыков, может отличаться и может отсутствовать у одного человека.

Поэтому было установлено, без сомнения, что программы по исследованию данных являются одной из ключевых позиций, которые компании стремятся занять, не только в настоящее время, но и в будущем. На самом деле, согласно статье Томаса Давенпорта и ди-джея Патила в Harvard Business Review, работа в области данных является одной из самых сексуальных работ 21-го века. Но каковы основные критерии для того, чтобы стать специалистом по данным? В то время как многие могут почувствовать, что сложные знания в различных областях, таких как разработка программного обеспечения, анализ данных, статистика, машинное обучение и визуализация данных, важны, в этот процесс вовлечено гораздо больше.

Каковы обязанности работы для работы ученого данных?

Некоторые из основных должностных обязанностей специалиста по данным включают в себя следующее:

  1. Управляйте исследованиями для любой конкретной отрасли и затем задавайте вопросы, связанные с тем же
  2. Получите важные выводы из огромного количества данных. Данные могут быть из внешних или внутренних источников
  3. Подготовьте данные таким образом, чтобы их можно было использовать в предписывающем и прогнозирующем моделировании, с одной стороны, и устанавливайте квалифицированные аналитические программы и другие методологии для анализа данных.
  4. Очистите и удалите данные, таким образом удаляя ненужную и неважную информацию
  5. Изучите данные с разных сторон, чтобы найти скрытые слабости, тенденции и возможности для компаний в будущем
  6. Разработать управляемые данными решения для некоторых наиболее сложных проблем брендов
  7. Разрабатывать современные алгоритмы, которые будут решать проблемы и упрощать рабочие задачи.
  8. Посредством визуализации данных и данных эти ученые должны связать остальную часть команды, особенно ИТ-отдел и руководство, для реализации тенденций анализа данных
  9. Одобрить практические изменения в текущих стратегиях и процедурах в компании

Хотя компании неизменно нуждаются в значении ученого данных, у них разные рабочие обязанности в зависимости от типа компании. В то время как некоторые компании считают своего ученого в основном аналитиком данных; иногда их обязанности совмещаются с обязанностями инженеров по обработке данных, другие верят в то, что нанимают первоклассных аналитиков, обладающих навыками анализа данных. По мере того, как ученые данных приобретают больше опыта и продвигаются по служебной лестнице, их должностные обязанности, как правило, меняются. Возьмем, к примеру, ученый в организации среднего уровня может потратить свое время на очистку и копирование данных, в то время как ученые в большой и продвинутой организации могут потратить время на создание структуры для проектов больших данных компании и помочь им создавать новые продукты и услуги, отвечающие требованиям целевой аудитории.

Многоликая работа ученого по обработке данных

Аналитики по работе с специалистами по обработке данных работают с большим количеством данных, и иногда работа с программами по обработке данных является синонимом этой работы. Специалист по данным должен будет выполнять функции аналитика, извлекая данные из баз данных MySQL, становясь экспертом по сводным таблицам Excel и создавая базовые визуализации данных в виде линейных и гистограммных диаграмм. Иногда аналитику данных также приходится обращаться к аналитическому отчету Google компании. Компания, в которой работает аналитик данных, может не быть крупным брендом, но она является идеальной отправной точкой для тех, кто хочет больше узнать о науке о данных. После того, как аналитики данных смогут справляться с обязанностями по управлению данными на регулярной основе, они могут перейти к более крупной и лучшей организации. Поэтому аналитик данных - это первый шаг для любого, кто хочет в конечном итоге стать специалистом по работе с данными!

Источник изображения: pixabay.com

Как упоминалось ранее, компании сегодня наводнены большим количеством данных, которые они должны понимать через регулярные промежутки времени. Вот почему инфраструктура данных необходима для понимания данных, и именно здесь аналитики данных могут помочь компаниям. В большинстве случаев списки вакансий как для специалистов по данным, так и для специалистов по данным почти одинаковы. Поскольку инженер данных обычно требуется почти во всех типах организаций, найти работу в этом отделе относительно просто. Вот почему специалист по обработке данных Работа с разработчиками программного обеспечения может быть успешной в такой компании, поскольку им нужны профессионалы, которые могут обеспечить понимание своих данных одной рукой и помочь в предоставлении обширных данных, таких как вклады в производственный код, с другой стороны. Поскольку возможности стажировки в различных компаниях в качестве младшего ученого данных идеально подходят для людей, которые хотят узнать больше об этой области всеобъемлющим и стратегическим образом.

Для человека, который имеет формальное математическое, статистическое или физическое образование, обучение в этой области практически безгранично. Эти люди могут сосредоточиться на производстве более качественных продуктов, основанных на данных, которые могут стратегически соответствовать потребностям и запросам потребителей. Компании, которые фокусируются на потребностях потребителей, располагают большим количеством данных, и им всегда нужны люди, которые могут помочь им нацелить свою аудиторию посредством значимых и эффективных маркетинговых кампаний.

Многие организации сегодня нанимают несколько человек для своей позиции данных. В этой компании программы по исследованию данных будут частью большой команды, которая в основном сосредоточена на создании важных тенденций на основе данных, хотя они не обязательно должны быть компанией, занимающейся данными. В таком случае ученому, работающему с данными, понадобятся навыки для выполнения анализа, касания производственного кода и визуализации данных, среди прочего. Поэтому вполне возможно, что такие компании стремятся занять должность аналитика общих данных или хотят кого-то с конкретными навыками, такими как машинное обучение или визуализация данных.

Все это сделало довольно ясным и очевидным, что программы для исследователей данных - это очень широкий термин, и понимание описания работы станет первым шагом в разработке необходимых навыков. Прежде всего, важно понимать, что программы по исследованию данных должны иметь конкретный опыт в одной области и знать, как решать проблемы в этой области. Во-вторых, они должны уметь отличать нежелательные данные от всего набора данных, поскольку именно это поможет им достичь окончательных результатов и результатов.

Поэтому, если вы программируете данные, фигурируете в вашем профессиональном плане, вот некоторые качества, которые вам необходимо развить.

  1. Понимание основных инструментов

Наличие базового понимания основных инструментов науки о данных чрезвычайно важно. Люди, которые хотят стать специалистом по данным, должны иметь некоторое понимание языка продвижения статистики, такого как R или Python, и языка запросов к базе данных, такого как SQL.

  1. Знание базовой статистики

Каждый, кто хочет стать специалистом по работе с данными, должен иметь целостное понимание статистики. Исследователи данных Работа должна иметь внутреннее понимание статистических тестов, распределений, оценок максимального правдоподобия среди прочего. Статистика является неотъемлемой частью работы с данными всех типов, в дополнение к работе со всеми типами компаний, особенно управляемых данными. Этим компаниям нужен специалист по работе с данными, который может помочь им принимать решения и оценивать эксперименты, поэтому знание базовых статистических данных чрезвычайно важно.

  1. Знание машинного обучения важно

Если вы хотите работать в большой компании с огромными объемами данных, важно узнать о методах машинного обучения, таких как k-ближайшие соседи, случайные леса и т. Д. Хотя верно, что методы машинного обучения могут быть реализованы с использованием R или python библиотеки, машинное обучение могут помочь компаниям открыть новый аспект управления данными.

  1. Базовые знания по линейной алгебре и многофакторному исчислению могут иметь большое значение

Многие сотрудники хотят, чтобы их специалист по работе с данными мог выдвигать данные, которые они узнали с помощью статистических результатов или машинного обучения. Вот почему базовые знания по многопараметрическому исчислению или вопросам линейной алгебры могут помочь вам выглядеть идеально для этой работы. Когда специалист по данным Data может реализовать свои собственные инструменты реализации, это показывает, что они способны успешно получать результаты из огромных данных. В целом, понимание этих концепций особенно полезно в компаниях, у которых есть продукты, которые определяются данными, и небольшие улучшения в их алгоритмах могут иметь огромные преимущества для общего роста компании.

  1. Узнайте, как обойти данные

Когда данные в больших объемах, естественно, что ошибки и ошибки имеют тенденцию очень быстро появляться. Вот почему важно знать, как бороться с любыми недостатками в данных. Примеры недостатков данных могут включать пропущенные значения или несогласованное форматирование строк и форматирование даты. Обработка данных чрезвычайно важна в небольших компаниях, где нанимают аналитиков данных для сортировки большого количества данных.

  1. Важно знать, как визуализировать данные и эффективно общаться

Одним из наиболее важных навыков, который отличает ученого от данных Работу помимо всего прочего, является сильное чувство визуализации и передачи данных. Это особенно верно для компаний, которые растут, поскольку они впервые принимают решения, основанные на данных. Вот почему важно, чтобы программы для ученых-данных могли визуализировать данные, чтобы они могли принимать решения на основе данных, чтобы вывести компанию на следующий уровень роста и развития. Когда дело доходит до коммуникации, ученые, работающие с данными, должны иметь возможность эффективно сообщать свои выводы и выводы заинтересованной управленческой команде, чтобы их можно было использовать надлежащим образом. Знание таких инструментов визуализации, как plot и d3.js, может помочь специалисту по обработке данных Work визуализировать данные гораздо лучше. Кроме того, понимание принципов, лежащих в основе визуального кодирования данных и передачи информации, может только помочь ученому, работающему с данными, расширить область своего понимания.

  1. Наличие степени инженера-программиста является плюсом

Инженер-программист имеет гораздо более глубокое понимание науки о данных, особенно при поиске работы ученого в небольшой организации. Поскольку они будут нести ответственность за обработку огромных объемов данных, а также за разработку продуктов данных, большое значение будет иметь наличие опыта разработки программного обеспечения.

  1. Всегда думай как ученый данных

Компании по всему миру обращают внимание на специалистов по данным, которые могут эффективно решить некоторые из насущных проблем, с которыми они сталкиваются. Поэтому специалист по данным должен знать о возможностях и проблемах той вертикали, в которой он хочет работать. Понимание их проблем и создание эффективных решений для их решения - это первый шаг, который любой специалист по данным может сделать на пути будущего. профессиональный рост и успех.

Все сказано и сделано, наука о данных - будущее всех компаний, больших или маленьких. Это означает, что работа специалистов по данным будет и впредь занимать важное место в функционировании компаний по всем вертикалям. Хотя наука о данных является относительно новой и зарождающейся областью, возможности для роста практически безграничны. Поэтому, чтобы получить работу в качестве специалиста по данным, Work должен требовать, чтобы люди соответствовали своим навыкам целям компаний. А это означает хорошее и всестороннее понимание того, как функционирует сектор. Развивая вышеупомянутые навыки исследователя данных, профессионалы могут эффективно работать, чтобы стать хорошим и успешным исследователем данных.

Рекомендуемые статьи

Итак, вот несколько статей, которые помогут вам получить более подробную информацию о работе Data Scientist, программах Data Scientist, а также о значении Data Scientist, поэтому просто пройдите по ссылке, приведенной ниже.

  1. Типы визуализации данных с таблицей
  2. Data Scientist vs Software Engineer
  3. Data Analyst и Data Scientist Различия
  4. Data Scientist и Data Mining
  5. Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
  6. 5 лучших тренингов по разработке мобильных приложений

Категория:

Большое количество данных