Шта је Дата Сциентист?
Особа која структуира податке да би се играли с њима и анализира их у свим облицима назива се Дата Сциентист. Другим речима, могли бисмо рећи да Дата Сциентист живи у оквиру података. Они воле да прикупљају податке, истражују податке, рекреирају податке у различитим облицима, изводе закључке из претходних података и предвиђају будућност користећи садашње податке. Требали би имати стрпљења да раде са подацима. Са растом употребе технологије и друштвених медија, подаци се гомилају из дана у дан, а анализа података је важна за предвиђање будућих трендова.
Предуслови за постати научник података
Следе истакнути кораци да бисте постали научник података:
- Они би требали бити добри са базама података. Стварање и испитивање база података важно је за њих како би схватили начин на који раде у окружењу за програмирање и аналитику, а СКЛ је такође важан језик.
- Они би требало да течно говоре било који програмски језик, по могућности Питхон и Р. Питхон има много библиотека које помажу у једноставном израчунавању статистичких података и низова.
- Многи су можда мрзили математику, посебно статистику и линеарну алгебру током школских дана. Али помажу на начин који нико никада није могао замислити.
- Алгоритми машинског учења помажу у креирању модела који предвиђају будућност података и њихов рад. Машинско учење такође ствара моделе из прошлих података што помаже у јасном разумевању података.
- Пословну аналитику је важно знати, јер је много тога што познајемо податке и посао који се у њу бави.
- Они би требали бити креативни у свом приступу проблему, јер постоји много начина за тумачење података. Овај приступ помаже у проналажењу различитих метода за решавање података и избегавање нежељених типова.
- Разумевање великих података и начина на који се перципирају на тржишту требало би да буде подручје од интереса.
- Ангажовање са њиховом заједницом или члановима заједнице помоћи ће им да спознају проблеме из различитих перспектива.
Како постати научник података?
- Научници података морају бити дипломирани инжењери или статистике или било које релевантне области и требало би да буду добри у програмирању и СКЛ вештинама.
- Познавање вероватноће и статистика за друге дипломиране студенте је добро у разумевању начина рада података.
- Добре комуникацијске вештине помажу у комуникацији са тимом и са клијентом. Ово помаже у сазнању приоритета и сугестија других.
- Добри научници морају бити знатижељни у погледу података и требало би да буду заинтересовани да истраже начине на који се подаци могу мењати у складу са потребама.
- Требали би бити добар приповједач. Подаци могу створити приче било из прошлости, садашњости или будућности.
- Ако особа нема појма о Дата Сциенце-у, добро је урадити неке сертификате повезане са науком о подацима и машинском учењу.
- Извођење пројеката везаних за науку о подацима или машинско учење помаже у разумевању изазова са којима су научници који се баве подацима.
- Придружите се заједници која се односи на Дата Сциенце која помаже у дељењу детаља везаних за податке и различитих изазова на терену.
Одговорности научника података
Научник података је неко ко је бољи у статистици. Погледајмо неколико одговорности:
- Подаци се требају прикупљати из различитих извора и ти извори морају бити поуздани. Процес прикупљања података може се аутоматизовати како би се процес олакшао.
- Чишћење података је важан процес у било којем раду на анализи података јер траје већину времена научницима података. Недостајући подаци требају бити прописно попуњени, а поља која се могу избјећи занемарити.
- Анализу података треба урадити правилно да би се знали различити трендови и обрасци у подацима.
- Модели би требало да се граде помоћу машинског учења како би се подаци добро познавали и правилно анализирали.
- Скупови података за тренинг и тест треба да буду исправно идентификовани и одвојени како би се знао утицај података.
- Различите моделе треба комбиновати и добро их проучити да бисте знали образац података.
- Подаци би требало да буду правилно организовани и разумети их сви у тиму, тако да помажу у доношењу великих пословних одлука.
- Они би требали бити добар слушалац тима и посматрач различитих налаза у вези са подацима.
- Подаци би требало да буду добро интерпретирани од стране научника, јер погрешне интерпретације могу довести до катастрофалних резултата у компанији.
- Прикупљени подаци, било структурирани или неструктурирани, научници података требају претворити у смислени формат тако да чак и запослени који ради у другом одјелу треба да схвати податке.
- Бити добар математичар помаже научницима података да лако раздвајају податке и пронађу трендове из података и утврде корелације.
- Они би требало да буду ажурирани са свим најновијим трендовима који се односе на податке у индустрији за његово добро.
- Знање о домену у којем ради је важно јер знање помаже у разумевању података. Тиме се избегавају нежељени подаци и узимају у обзир само потребни подаци.
- Научници који се баве подацима требало би да могу да сарађују са другим одељењима за прикупљање података из својих области и да добро познају њихов рад.
- Увиди који су добили научници за податке након анализе података требало би да буду релевантни за домену и промена би требало да се одражава на добит компаније.
- Анализа прошлих података помаже да се схвати понашање података и предвиђање будућности помаже да се планира будућност у складу с тим и да треба бити вешт у оба ова случаја.
Плата / накнада
Посао Дата Сциентист један је од најплаћенијих послова века. Просечна зарада је 100.000 УСД. Почетна плаћа за оне који су стекли виши ступањ науке о подацима је од 5000 до 90000 УСД. Искуство, образовање и индустрија одређују плату особе у пољу науке о подацима. Што је веће искуство и образовање, већа је и плата. Просечна зарада у Индији је 10, 00, 000 рупија. Зависи од локације. Посао за науку о подацима неће се ускоро завршити. Посао из науке о подацима један је од најсексепилнијих послова овог века. Научник података мора да има знање из различитих области како би могао да се истакне у том пољу.
Препоручени чланак
Ово је водич за Шта је Дата Сциентист ?. Овде смо расправљали о томе како постати Дата Сциентист, заједно са предусловима и одговорностима научника података. Можете и да прођете кроз остале сродне чланке да бисте сазнали више -
- Дата Сциентист вс Дата Мининг | Топ 7 поређење
- Шта раде научници са подацима? | Значење | Вештине и одговорности
- Преглед вештина потребних за научника података
- Цомпутер Сциентист вс Дата Сциентист - Најбоље разлике