Als datawetenschapper kun je technologische ontwikkelingen leiden en tegelijkertijd een leerzame en analytische functie vervullen. Nu bedrijven steeds meer afhankelijk zijn van big data om hun beslissingen te onderbouwen, is de vraag naar bekwame datawetenschappers toegenomen. Lees meer over de functieomschrijving van een datawetenschapper, het salaris, de kwalificaties en het verschil tussen een datawetenschapper en een data-analist (datawetenschapper versus data-analist).
Wie is een datawetenschapper?
Een datawetenschapper is een analyse-expert die gegevens verzamelt, analyseert en interpreteert voor gebruik bij besluitvorming. De verantwoordelijkheden van een datawetenschapper omvatten een breed scala aan standaard- en technische banen, zoals die van een wiskundige, wetenschapper en softwareprogrammeur. Het vereist de implementatie van wetenschappelijke concepten naast het gebruik van geavanceerde analytische methoden zoals machine learning en prognoses.
Bedrijven hebben doorgaans datawetenschappers in dienst om bergen data te doorzoeken op zoek naar inzichten. Deze inzichten kunnen worden gebruikt om klantervaringen te verbeteren, nieuwe inkomstenstromen te genereren, fraude te voorkomen en tal van andere doelen te bereiken. Medische centra, universiteiten, overheidsinstanties en zelfs professionele sportteams profiteren allemaal van hun inzichtelijke analytische werk.
Functieomschrijving Data Scientist
De taakomschrijving van een datawetenschapper omvat vaak het verzamelen en analyseren van gegevens uit een breed scala aan bronnen om inzicht te krijgen in de activiteiten van een bedrijf. De wetenschapper gebruikt analytische en statistische processen, evenals kunstmatige-intelligentietechnologieën, om specifieke bedrijfsactiviteiten te automatiseren en unieke oplossingen voor kritieke uitdagingen te genereren. Ondertussen moet u de bevindingen na analyse van de gegevens in een aantrekkelijk en begrijpelijk formaat presenteren. Het uiteindelijke doel is om het bedrijf te helpen bij trendanalyse voor betere besluitvorming. Een bekwame datawetenschapper heeft dus een reeks vaardigheden nodig die de noodzakelijke vereisten bevatten die in de functiebeschrijving worden vermeld. Ontdek de belangrijkste vereisten, taken en vaardigheden die een functieomschrijving voor een datawetenschapper zou moeten bevatten.
Taken:
- Nuttige informatie verzamelen uit grote databases.
- Functies selecteren, classifiers ontwikkelen en optimaliseren met behulp van tools voor machine learning.
- Uitvoeren van gestructureerde en ongestructureerde gegevensvoorbereiding Toename van methoden voor het verzamelen van gegevens om alle benodigde gegevens vast te leggen voor het creëren van analytische systemen
- Gegevensvoorbereiding, inclusief verwerking, opschoning en controle op fouten voordat de analyse kan beginnen.
- Verwerken van enorme datasets voor inzichten en antwoorden.
- Algoritmen maken voor voorspellings- en machine learning-systemen
- Het transparant presenteren van bevindingen
- Ideeën naar voren brengen voor het oplossen van bedrijfsproblemen
- Werk samen met de afdelingen IT en Business
Vaardigheden en vereisten
- Ervaring met datawetenschap of data-analyse met een track record van succes.
- Kennis van machine learning en operationeel onderzoek
- Ervaring met datamining
- Bekendheid met Scala, Java of C++ is een pré
- Je hebt kennis van R, SQL en Python.
- Eerdere ervaring met BI-platforms en dataframeworks.
- Zakelijk onderlegd en analytisch ingesteld
- Competentie in wiskunde
- Mogelijkheid om problemen op te lossen
- Superieure vaardigheden in zowel mondelinge als schriftelijke presentatie
- Een BSc/BA in informatica/techniek/relevant veld of een graduaat in datawetenschap
Salaris Data Scientist
Momenteel is het gemiddelde salaris voor een datawetenschapper in de Verenigde Staten $ 122,338; dit aantal fluctueert echter regelmatig. Verschillende factoren bepalen ook het salarisbereik van een datawetenschapper. Ze omvatten dus:
#1. Ervaringsniveau
Meestal bepaalt het niveau van expertise in het veld het salaris van een datawetenschapper. Salarisverwachtingen zijn logisch als je kijkt naar het expertiseniveau dat vereist is voor de functie van datawetenschapper. Toch is je ervaringsniveau vooral cruciaal in een nicheberoep als data science.
Er zijn ook veel manieren om op het gebied van data science te komen. Sommige datawetenschappers hebben een hogere graad in vakken als informatica of statistiek, terwijl anderen rechtstreeks van de middelbare school komen. Ondertussen beklimmen mensen op verschillende andere manieren de bedrijfsladder. Sommige mensen komen bijvoorbeeld als datawetenschapper of programmeur op de arbeidsmarkt voordat ze zich vestigen in een meer gespecialiseerde sector. Al deze factoren zijn van invloed op uw potentiële inkomen.
# 2. Plaats
Gezien de nadruk op autonomie en technologie in datawetenschap, is dit een uitstekend veld voor thuiswerkers. Een datawetenschapper die op afstand werkt, mag verwachten $ 153,137 per jaar te verdienen. De locatie van uw werk of huis kan echter van invloed zijn op uw loon.
#3. Industrie
De branche waarin u werkt kan een grote invloed hebben op uw jaarinkomen. Zo betaalt de vastgoedsector datawetenschappers 18% meer dan het gemiddelde salaris. De sector informatietechnologie (IT) betaalt datawetenschappers de op één na hoogste salarissen. Ondertussen verdienen datawetenschappers in de IT-sector 14% meer dan hun collega's op andere gebieden.
Data Scientist-kwalificaties
Hieronder staan de essentiële kwalificaties om een datawetenschapper te zijn:
#1. Behaal een master- of een PH.D-graad
Dit is een van de essentiële kwalificaties om een datawetenschapper te zijn. Master- en doctoraathouders hebben een voordeel bij het vinden van werk op het gebied van data science. Veelgevraagde afgestudeerden op het gebied van data science hebben een achtergrond in data science, informatica, IT, wiskunde en statistiek. Veel werkgevers hechten veel waarde aan STEM-gebieden, zoals biologische technologie, werktuigbouwkunde en natuurkunde. Houd er ook rekening mee dat datawetenschappers de ins en outs van verspreide gegevensopslag en -berekening moeten kennen om deze tools effectief te kunnen gebruiken voor het ontwikkelen van modellen en prognoses.
#2. Verkrijg een positie op instapniveau
Veel bedrijven hebben dringend behoefte aan vacatures voor datawetenschappers op instapniveau. Bekijk de functies van junior data-analist en junior datawetenschapper. Data science-posities op instapniveau kunnen gemakkelijker worden verkregen met systeemafhankelijke training in datagerelateerde domeinen. Het is ook belangrijk om je goed voor te bereiden op een sollicitatiegesprek, vooral als je op zoek bent naar een functie in de datawetenschap.
#3. Kennis van Wiskunde
Het vermogen om algebra en calculus te begrijpen is een van de basiskwalificaties voor een carrière als datawetenschapper. Je zult ook moeten leren hoe je algoritmen kunt optimaliseren om nieuwe data-oplossingen te bedenken.
#4. Kennis van machinaal leren
Je moet inzicht hebben in de verschillende technieken van machine learning, zoals boommodellen, bekrachtigingsprogrammering, logistische regressie (LR) en kunstmatige neurale netwerken. Daarom kunt u met behulp van deze strategieën ook verschillende uitdagingen op het gebied van datawetenschap aanpakken op basis van prognoses van belangrijke organisatieresultaten.
#5. Communicatie vaardigheden
Ten slotte is dit een van de kwalificaties om een carrière als datawetenschapper te krijgen. U moet ingewikkelde technologische ideeën kunnen uitleggen aan uw collega's en leiders, van wie sommigen misschien geen achtergrond in informatica hebben. Ook moet je moeilijke ideeën aan die mensen kunnen uitleggen op een manier die voor hen gemakkelijk te begrijpen is.
#6. Teamwerk
Mogelijk moet u samenwerken met leidinggevenden en als een team werken om de uitdagingen van het bedrijf aan te pakken en strategieën te bedenken om de workflow te verbeteren. U kunt tijdens het productontwikkelingsproces ook samenwerken met productontwikkelaars en marketeers om te helpen bij de lancering van de nieuwe items.
Gegevenswetenschapper versus gegevensanalist
In 2023 zijn datawetenschappers en data-analisten naar verwachting twee van de banen met de meeste vraag en beloning. Het onderscheid tussen een data-analist en een data-scientist is niet altijd gemakkelijk te maken, terwijl er veel belangstelling is voor dataprofessionals. Ze verschillen dus op de volgende manieren:
Ten eerste kunnen de taken van een data-analist of datawetenschapper veranderen op basis van de sector waarin ze werkzaam zijn en hun fysieke locatie. Het werk van een data-analist omvat het onderzoeken van de oorzaken van gebeurtenissen, zoals een daling van de verkoop, of het ontwikkelen van dashboards om de belangrijkste prestatie-indicatoren bij te houden. Aan de andere kant gebruiken datawetenschappers big data-frameworks zoals Hadoop en datamodellen om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen (datawetenschapper versus data-analist)
Ten tweede wordt een bestaande dataset geanalyseerd door een data-analist, terwijl datawetenschappers nieuwe benaderingen bedenken voor het verzamelen en analyseren van data die vervolgens kunnen worden gebruikt door data-analisten. Dus als je een passie hebt voor wiskunde, statistiek en programmeren, ben je misschien een uitstekende kandidaat voor dit werk (datawetenschapper versus data-analist).
Ten derde, bij het zoeken naar patronen en ontwikkelingen in statistische gegevens, vergelijken analisten gegevens, terwijl datawetenschappers raamwerken en modellen voor het vastleggen van gegevens bouwen (datawetenschapper versus data-analist).
Ten slotte is de primaire taak van een data-analist het toepassen van gestructureerde gegevens om oplossingen te vinden voor waarneembare problemen die zich in het bedrijf voordoen. Hun verantwoordelijkheden veranderen doorgaans door de sector waarin ze werken en hun expertiseniveau. Aan de andere kant is de primaire taak van datawetenschappers het produceren van voorspellingen door de toepassing van meer geavanceerde datamethodologieën (datawetenschapper versus data-analist).
Is het moeilijk om datawetenschapper te worden?
Nee dat is het niet. Een goed begrip van wiskunde en informatica, evenals eerdere expertise met enorme datasets, zijn echter meestal een vereiste voor een carrière als datawetenschapper. Bovendien is bekendheid met machine learning en statistische schattingen vaak nuttig.
Worden datawetenschappers goed betaald?
Volgens Glassdoor is het jaarsalaris dat aan de onderkant van het salarisspectrum valt voor datawetenschappers 78 duizend dollar. Dit bereik van lonen gaat helemaal tot $ 204,000 op het maximale punt. In de Verenigde Staten kan uw vergoeding als datawetenschapper door verschillende dingen worden beïnvloed.
Is datawetenschapper veel wiskunde?
Wiskundige training is noodzakelijk voor beroepen op het gebied van data. Dit komt omdat de ontwikkeling van algoritmen voor machine learning, het uitvoeren van analyses en het extraheren van inzichten uit gegevens allemaal wiskunde vereisen. Zelfs als wiskunde niet de enige vereiste is voor je academische en professionele pad in datawetenschap, zal het bijna altijd een van de meest cruciale vereisten zijn.
Hoeveel jaar duurt het om datawetenschapper te worden?
Er zijn bacheloropleidingen in data science die vier jaar duren, en er zijn ook bootcamps die drie maanden duren. Dus als je al een bachelordiploma hebt of bent afgestudeerd aan een intensief trainingsprogramma, wil je misschien overwegen om een masterdiploma te volgen, wat in slechts één jaar kan worden behaald.
Codeert een datawetenschapper?
De meeste doorgewinterde datawetenschappers in het personeelsbestand van vandaag coderen nog steeds, omdat dit een vereiste is voor hun rol. De omgeving van datawetenschap verandert echter voortdurend en er zijn nu tools beschikbaar waarmee mensen dataprojecten van begin tot eind kunnen voltooien zonder ooit een regel code aan te raken.
Wat zijn enkele veelvoorkomende uitdagingen waarmee datawetenschappers worden geconfronteerd?
Omgaan met grote datasets, uitzoeken hoe je met gecompliceerde algoritmen moet werken en nieuwe manieren ontdekken om data te visualiseren, zijn slechts enkele van de gebruikelijke problemen waarmee datawetenschappers worden geconfronteerd. Daarnaast kunnen ze ook worden verplicht om hun resultaten te communiceren aan publiek dat niet technisch georiënteerd is.
Wat maakt een goede datawetenschapper?
De verbinding tussen business en data wordt mogelijk gemaakt door competente datascientists. Ze moeten diepgaande expertise hebben in het uitleggen van gecompliceerde feiten op een begrijpelijke manier, evenals het vermogen om de resultaten van hun onderzoek visueel weer te geven. Naast sterke schrijfvaardigheid, zal een effectieve datawetenschapper ook sterke cognitieve en probleemoplossende vermogens hebben.
Met wie werkt een datawetenschapper samen?
In de meeste gevallen voert een datawetenschapper zijn taken uit voor een organisatie of bedrijf, waar hij deel zal uitmaken van een team van andere datawetenschappers die verschillende hoeveelheden gegevens zullen onderzoeken. Mogelijk moeten ze hun ontwikkelingen en ontdekkingen voorleggen aan meerderen, zoals een leidende datawetenschapper.
Hoe lang duurt het om datawetenschapper te worden?
Om een positie als gegevenswetenschapper op instapniveau te verkrijgen, duurt het gewoonlijk tussen de zeven en twaalf maanden intensieve studie voor een persoon zonder voorafgaande ervaring met coderen en/of wiskunde.
Referenties
- coursera.org
- techtarget.com
- gradenencarrières.info
- simplilearn.com
Gerelateerde artikelen
- DATA ANALIST: overzicht, salaris, baan, cv en alles wat je nodig hebt
- DATA ENGINEER: Vaardigheidsvereiste en salaris voor 2023
- MEEST NUTTIGE GRADEN: Beste loopbaangraden in 2023
- DATAMINING: definitie, belang, toepassingen en beste praktijken
- Hoe digitale gezondheidstechnologie de gezondheidszorg transformeert
