Све о раду научника података

Данас су подаци један од најважнијих аспеката брендова и компанија, на глобалном нивоу. Подаци су кључни за раст брендова по секторима и категоријама, јер им помажу да напредују унаточ интензивној конкуренцији. Другим речима, подаци помажу у изградњи компанија и брендова и тако их воде у следећу фазу раста. Због тога су собе за састанке зујиле речима као што су Биг Дата и анализа података током последњих неколико година.

Растући значај рада научника на подацима

Развојни значај података је заузврат подигао значај оних који баве овим подацима. И зато је положај рада научника за податке споља важан и високо цењен у готово свим местима. Пошто је посао научника за податке релативно нов, ова улога укључује анализу пословних података и технологију. Због тога већина људи који испуњавају ову позицију имају искуства на обе области, што их чини хибридом који познаје најбоље из оба света.

Важност података и потреба да се из њих стекну важни увиди, довели су до тога да су неке организације инвестирале у не само један рад научника на подацима, већ и тим који сноси одговорност за исте. Главни разлог зашто компаније улажу у тим, за разлику од појединца, је тај што научник података који подразумева скуп вештина може варирати и оне можда неће бити присутне у једној особи.

Стога је утврђено да су програми научника за податке једно од кључних положаја које компаније желе да попуне, не само у садашњем времену, већ иу будућности. У ствари, према чланку Тхомаса Давенпорта и ДЈ Патила из Харвард Бусинесс Ревиев-а, рад научника за податке један је од најсексипилнијих послова 21. века. Али који су главни критеријуми за стицање података? Иако многи могу помислити да су заплетена знања о разним областима попут развоја софтвера, размјена података, статистика, машинско учење и визуализација података важна, у процес је много више укључено.

Које су одговорности за посао научника за податке?

Неке од главних радних задатака научника за податке укључују следеће:

  1. Управљајте истраживањем за било коју одређену индустрију и пратећа оквира везана за исту
  2. Дајте важне увиде из огромних количина података. Подаци могу бити из спољних или унутрашњих извора
  3. Припремите податке на такав начин да се с једне стране могу употријебити у преписивачком и предиктивном моделирању и инсталирати квалифициране аналитичке програме и друге методологије за анализу података
  4. Очистите и обрежите податке, чиме уклоните неважне и неважне информације
  5. Испитајте податке из више углова како бисте открили скривену слабост, трендове и могућности за компаније у будућности
  6. Осмислите рјешења заснована на подацима за неке од најизазовнијих проблема марки
  7. Дизајнирајте савремене алгоритме који ће одговорити на изазове и поједноставити радне проблеме.
  8. Кроз визуализацију и податке, ови научници морају да повежу остатак тима, посебно ИТ одељење и менаџмент о примени трендова анализе података
  9. Одобрење практичних промена постојећих стратегија и процедура у компанији

Иако компаније неизбежно имају потребу за подацима, што значи да имају различите одговорности за посао, зависно од врсте компаније. Док неке компаније сматрају научника података углавном аналитичаром података; понекад се њихове дужности придружују пословима инжењера података, други верују у запошљавање врхунских стручњака за аналитику који су вешти у техникама анализе података. Како научници података стичу више искуства и крећу се дуж професионалне лествице, њихове пословне обавезе углавном се мењају. Узмимо за пример, истраживач података у организацији средњег нивоа може провести своје време на чишћењу података и измењивању података, док би научници података у великој и напредној организацији могли да проведу своје време у креирању структуре за велике пројекте података компаније и помогну им да креирају нове производе и услуге који задовољавају потребе циљне публике.

Рад многих научника

Аналитичари о раду података научника обрађују пуно података, а понекад је и то што је програм научника података синоним за овај посао. Научник података мораће функционисати као аналитичар извлачењем података из МиСКЛ база података, постајући стручњак за Екцел вртилне табеле и производећи основне визуализације података у облику линија и линијских графикона. Понекад би аналитичар података такође требало да се јави на Гоогле аналитички извештај компаније. Компанија која запошљава аналитичара података можда није велики бренд, али они су савршено полазиште за оне који желе научити више о науци о подацима. Једном, аналитичари података могу се бавити редовним управљањем подацима, они могу прећи на већу и бољу организацију. Анализатор података је, дакле, први корак за све који желе на крају да постану научник података!

Извор слике: пикабаи.цом

Као што је већ споменуто, компаније су данас преплављене с мноштвом података, које требају имати смисла у редовним интервалима. Због тога је потребна податковна инфраструктура да би се подаци схватили и управо ту аналитичари података могу помоћи компанијама. Већином су пописи послова и за научнике података и за инжењере података готово исти. Пошто је инжењер података углавном потребан у скоро свим врстама организација, проналазак посла у овом одељењу је релативно једноставан. Зато научник података Рад са софтверским инжењерингом може се одразити у таквој компанији јер су им потребни професионалци који с једне стране могу дати увид у њихове податке и помоћи у пружању разноврсних података попут доприноса производном коду с друге стране. Будући да су могућности стажирања у различитим компанијама као млађег научника за податке савршене су за људе који желе научити више о тој области на свеобухватан и стратешки начин.

За особу која има формално знање из математике, статистике или физике, учење у овој области је готово неограничено. Ове особе могу се фокусирати на производњу бољих података заснованих на подацима који на стратешки начин могу одговорити на потребе и захтеве потрошача. Компаније које се фокусирају на потребе потрошача имају много података и увек им требају појединци који им могу помоћи да циљају своју публику, кроз смислене и ефикасне маркетиншке кампање.

Много организација данас запошљава више људи за њихов положај података. Програми за научни рад у овој компанији биће део великог тима који је у основи фокусиран на генерисање важних трендова из података, иако они не морају да буду дата компанија. У таквом сценарију, научнику података ће требати вештине за обављање анализа, додиривање производног кода и визуализацију података између осталог. Могуће је да такве компаније траже да попуне позицију опћих аналитичара података или желе некога са специфичним вештинама попут машинског учења или визуализације података.

Све ово учинило је прилично јасним и очитим да су програми научника за податке веома широк појам и разумевање описа посла биће први корак у развоју потребних сетова вештина. Пре свега, важно је схватити да програми научника за податке морају имати специфично знање из једне области и морају знати како да се изборе са проблемима у тој области. Друго, они морају бити у стању да разликују нежељене податке из читавог скупа података, јер ће им то помоћи да постигну коначне резултате и налазе.

Стога, ако вам знанственици за податке програмирају бројке у вашем професионалном плану, ево неколико квалитета које ћете требати развити.

  1. Разумевање основних алата

Изузетно је важно основно разумевање основних алата науке о подацима. Појединци који желе постати научници података морају имати неко разумевање језика за промоцију статистичких података, као што је Р или Питхон, и језика за претраживање базе података попут СКЛ.

  1. Познавање основних статистика

Свако ко жели постати истраживач података мора да има интегрално разумевање статистике. Рад научника података мора да има унутрашње разумевање статистичких тестова, дистрибуције, процењивача највеће вероватноће између осталог. Статистика је саставни део рада са подацима свих врста, поред рада са свим врстама компанија, посебно онима које се баве подацима. Овим компанијама је потребан рад научника података који им може помоћи у доношењу одлука и процени експеримената, чиме су знање о основној статистици изузетно важно.

  1. Важно је знање машинског учења

Ако желите да радите за велику компанију са огромним количинама података, важно је да научите о методама машинског учења попут к најближих суседа, случајних шума итд. Иако је тачно да се технике машинског учења могу применити помоћу Р или питхон-а библиотеке, машинско учење може помоћи компанијама да открију нови аспект управљања подацима.

  1. Основно знање о линеарној алгебри и мултиваријабилном рачуну може дуго ићи

Многи запослени желе да њихов истраживач података може да изнесе податке које су научили помоћу статистичких резултата или машинског учења. Зато вам основно знање о мултиваријабилном рачуну или питањима линеарне алгебре може помоћи да изгледате савршено за посао. Када дата сциентист Ворк може имплементирати сопствене алате за имплементацију, то показује да су у стању да успешно добију резултате из огромних података. Све у свему, разумевање ових концепата је од посебне помоћи у компанијама које имају производе који су дефинисани подацима и мала побољшања њихових алгоритама могу имати огромне користи за целокупни раст компаније.

  1. Научите како да се креће око претраживања података

Када су подаци у великим количинама, природно је да грешке и грешке имају тенденцију да се крећу врло лако. Зато је важно знати како се носити са било каквим несавршеностима података. Примјери несавршености података могу укључивати недостајуће вриједности или недосљедно обликовање низа и обликовање датума. Размјена података изузетно је важна у малим компанијама у којима су ангажирани аналитичари података за сортирање великог броја података.

  1. Важно је знати како визуализовати податке и ефикасно комуницирати

Једна од најважнијих вештина која рад научника о подацима издваја од осталих је кроз снажан осећај визуелизације и комуникације података. Ово се посебно односи на компаније које расту јер доносе одлуке засноване на подацима. Зато је важно да програми научника за податке могу да визуализују податке тако да могу да донесу решења која се заснивају на подацима да би предузеће подигли на нови ниво раста и развоја. Када је у питању комуникација, научници са подацима морају бити у могућности да ефикасно пренесу своје налазе и увиде дотичном менаџерском тиму како би се могли на правилан начин користити. Знање о алатима за визуелизацију као што су плот и д3.јс може помоћи научнику података Посао на визуелизацији података на много бољи начин. Поред тога, стицање увида у принципе који стоје иза визуелног кодирања података и саопштавање информација може само помоћи научнику података да ради на проширењу свог поља разумевања.

  1. Додјела дипломе софтверског инжењерства је плус

Софтверски инжењер има много напредније разумевање науке о подацима, посебно док тражи рад научника за податке у малој организацији. Будући да ће они бити одговорни за руковање огромним количинама података, као и за развој података, подаци ће имати јаку позадину софтверског инжењерства.

  1. Увек размишљајте као научник података

Компаније широм света проучавају научнике који значе ко може на ефикасан начин решити неке од горућих изазова са којима се суочавају. Стога научник података мора бити свјестан могућности и изазова вертикале у којој жели радити. Разумијевање њихових изазова и стварање ефикасних рјешења за њихово рјешавање први је корак који сваки рад научника података може подузети на путу будућности професионални раст и успех.

Све речено и урађено, наука о подацима је будућност свих компанија без обзира да ли су велике или мале. То значи да ће рад научника са подацима и даље држати важно место у функционисању компанија широм вертикале. Иако је наука о подацима релативно ново и новонастало поље, могућности за раст готово су неограничене. Због тога би посао као научник података захтевао од појединаца да своје умеће ускладе са циљевима компанија. А то значи добро и свеобухватно разумевање како функционише сектор. Развијањем горе наведених вештина научника о подацима, професионалци могу ефикасно радити на томе да постану добар и успешан научник података.

Препоручени чланци

Дакле, ево неколико чланака који ће вам помоћи да сазнате више детаља о раду Дата Сциентист, Дата Сциентист Програмима, као и о значењу научника за податке, зато само прођите кроз линк који је дат у наставку.

  1. Врсте визуелизације података помоћу Таблеау-а
  2. Дата Сциентист вс Софтверски инжењер
  3. Разлике података Дата Аналист вс Дата Сциентист
  4. Дата Сциентист вс Дата Мининг
  5. Дата Сциентист вс Дата Енгинеер вс Статистициан
  6. 5 најбољих обука за развој мобилних апликација

Категорија:

Велики података