De taak van een datawetenschapper bestaat uit het verzamelen van informatie, het analyseren van bedrijfsinformatie en het gebruik van statistieken. Veel bedrijven en industrieën huren datawetenschappers in omdat ze beschikken over kritische data-analysevaardigheden die besluitvormingsprocessen kunnen aansturen. Als u erover denkt om datawetenschapper te worden, moet u meer te weten komen over uw verdienpotentieel.
In dit artikel bespreken we het salaris en de baanvooruitzichten voor een datawetenschapper, evenals tips om u te helpen uitblinken op dit gebied.
Wie is een datawetenschapper?
Een datawetenschapper is een analyse-expert die gegevens verzamelt, analyseert en interpreteert om de besluitvorming van de organisatie te stimuleren. De rol van een datawetenschapper omvat aspecten van verschillende traditionele en technische beroepen. Zoals wiskundigen, wetenschappers, statistici en computerprogrammeurs. Het omvat de toepassing van moderne analytische technieken, zoals machine learning en voorspellende modellering, evenals wetenschappelijke principes.
Ze werken vaak met grote hoeveelheden gegevens als onderdeel van datawetenschapsinitiatieven om hypothesen te ontwikkelen en te testen, gevolgtrekkingen te maken en zaken als klant- en markttrends, financiële risico's, cyberbeveiligingsbedreigingen, aandelentransacties, onderhoud van apparatuur en medische aandoeningen te analyseren.
Wat doet een datawetenschapper precies?
Datawetenschappers beslissen welke vragen hun team moet stellen en hoe ze die vragen moeten beantwoorden met behulp van data. Ze maken vaak voorspellingsmodellen om te helpen bij het theoretiseren en voorspellen.
Op dagelijkse basis kunnen ze de volgende taken uitvoeren:
- Identificeer patronen en trends in datasets om inzichten te verkrijgen.
- Creëer algoritmen en datamodellen om resultaten te voorspellen. Pas machine learning-benaderingen toe om de kwaliteit van gegevens of productaanbiedingen te verbeteren.
- Communiceer aanbevelingen aan andere teams en senior medewerkers
- Implementeer datatools zoals Python, R, SAS of SQL in data-analyse Blijf op de hoogte van de ontwikkelingen op het gebied van datawetenschap
Rollen en verantwoordelijkheden van datawetenschappers
In organisaties nemen datascientists het voortouw in data science-toepassingen. Ze hebben vaak de taak om informatie te vinden die effectievere marketingcampagnes, betere klantenservice, sterker beheer van de toeleveringsketen en in het algemeen betere zakelijke beslissingen en strategieën mogelijk maakt. Om dit te doen, analyseren ze sets van kwantitatieve en kwalitatieve gegevens op basis van de vereisten van bepaalde toepassingen.
Ze kunnen ook worden gevraagd om gegevens te onderzoeken zonder dat ze voor een specifieke zakelijke uitdaging komen te staan. In dat geval moeten ze bekend zijn met zowel de gegevens als het bedrijf om vragen te formuleren, analyses uit te voeren en bedrijfsleiders inzicht te geven in mogelijke verbeteringen van de bedrijfsvoering, goederen of diensten.
Hun primaire taken omvatten de volgende activiteiten:
- Het verkrijgen en voorbereiden van relevante gegevens voor gebruik in analytische toepassingen
- Verschillende soorten analysetools gebruiken om patronen, trends en relaties in datasets te detecteren
- Het ontwikkelen van statistische en voorspellende modellen om tegen de datasets te lopen
- En het produceren van datavisualisaties, dashboards en rapporten om hun bevindingen te communiceren.
- Veel bedrijven vertrouwen op hen om best practices voor het verzamelen, voorbereiden en analyseren van gegevens te helpen ontwikkelen en promoten.
Bovendien creëren ze AI-technologieën voor intern of extern gebruik, zoals conversatie-AI-systemen, AI-gestuurde robotica en andere autonome machines, zoals vitale componenten in zelfrijdende auto's.
Kwalificaties en noodzakelijke vaardigheden
Datawetenschappers moeten in staat zijn om een verscheidenheid aan moeilijke plannings-, modellerings- en analysetaken op tijd uit te voeren. Gezien dit, expertise in tal van data science-tools en bibliotheken; big data-platforms zoals Spark, Kafka, Hadoop en Hive; en programmeertalen zoals Python, R, Julia, Scala en SQL zijn vereist.
Datamining, voorspellende modellering, machine learning en deep learning behoren tot de technische vaardigheden die nodig zijn voor de taak, evenals gegevensverwerking en -voorbereiding vooraf. Het werken met een mix van gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens is vaak vereist, vooral in big data-omgevingen die een verscheidenheid aan gegevenstypen bevatten. Het is ook noodzakelijk om eerdere ervaring te hebben met statistische onderzoeks- en analysetechnieken, waaronder classificatie, clustering, regressie en segmentatie. In sommige gevallen is ook kennis van natuurlijke taalverwerking (NLP) vereist.
Hieronder volgen enkele voorbeelden van vereiste capaciteiten die worden vermeld in vacatures:
Onderwijs, training en accreditatie
Voor de meeste banen in de datawetenschap is een bachelordiploma in een technische richting vereist. De meesten van hen hebben echter een masterdiploma in statistiek, datawetenschap, informatica of wiskunde. In de 2021-editie van de jaarlijkse peiling van Google-dochter Kaggle over machine learning en datawetenschap beweerde 47.7% van de meer dan 3,600 respondenten die als datawetenschapper werkten dat ze een masterdiploma hadden, terwijl nog eens 15% een doctoraat had.
Ter vergelijking: volgens de studie bezat 30.1% een bachelordiploma. Kaggle, een online community voor machine learning en data science, wees er echter op dat het aandeel respondenten met een universitair diploma de afgelopen jaren alleen maar is gestegen.
Toekomstige en ervaren datawetenschappers kunnen ook profiteren van bootcamps en online cursussen die worden aangeboden door educatieve platforms zoals Coursera, Udemy en Kaggle. Bovendien zijn certificeringsopties beschikbaar via universiteiten, technologieleveranciers en brancheorganisaties.
Grote deelgebieden in datawetenschap
De volgende disciplines zijn belangrijke onderdelen van het werk van een datawetenschapper:
#1. Voorbereiding van gegevens
De eerste fase in data science-toepassingen is het verzamelen en voorbereiden van de gegevens voor analyse. Het proces van het verkrijgen, zuiveren, organiseren, manipuleren en valideren van gegevenssets voor analyse staat bekend als gegevensvoorbereiding. Tijdens het gegevensvoorbereidingsproces werken datawetenschappers en data-ingenieurs vaak samen.
#2. Analyse van gegevens
Het primaire doel van data science-inspanningen is het analyseren van gegevens om patronen, correlaties, anomalieën en andere belangrijke informatie bloot te leggen. Over het algemeen is hun analysewerk gericht op het verbeteren van de bedrijfsprestaties en het helpen van bedrijven bij het behalen van een concurrentievoordeel ten opzichte van concurrenten.
#3. Mijngegevens
Het zoeken naar patronen en verbanden in enorme datasets maakt deel uit van data-analyse-initiatieven. Datamining wordt vaak bereikt door geavanceerde algoritmen toe te passen op de gegevens die worden bestudeerd. De output van de algoritmen wordt vervolgens door datawetenschappers gebruikt om analytische modellen te ontwikkelen.
#4. Machinaal leren
Machine learning stimuleert steeds meer datamining en analyse, waarbij algoritmen worden gemaakt om meer te weten te komen over datasets en vervolgens de gewenste informatie erin te identificeren. Ze zijn verantwoordelijk voor het trainen en begeleiden van algoritmen voor machine learning, indien nodig. Deep learning is een meer geavanceerde vorm van machine learning die gebruik maakt van kunstmatige neurale netwerken.
#5. Modellering die de toekomst voorspelt
Datawetenschappers moeten vaak voorspellende modellen van verschillende bedrijfsscenario's kunnen ontwikkelen om toekomstige gevolgen en gedrag te onderzoeken. Er kunnen modellen worden gemaakt om te voorspellen hoe verschillende klanten zullen reageren op marketingaanbiedingen of om mogelijke ziekte-indicaties te identificeren.
Statistisch onderzoek. Een data science-taak omvat ook het analyseren van datasets met behulp van statistische analysetools. Statistische analyse is een belangrijk onderdeel van het werk van datawetenschappers om gegevens te onderzoeken en verborgen trends en patronen voor analyse en interpretatie bloot te leggen.
Visualisatie van gegevens. Bevindingen van datawetenschapstoepassingen worden meestal in grafieken of andere soorten gegevensvisualisaties gezet, zodat bedrijfsleiders en werknemers ze gemakkelijk kunnen begrijpen. Ook combineren ze vaak verschillende visualisaties om rapporten, interactieve dashboards of uitgebreide dataverhalen te maken.
Hoe u een datawetenschapper wordt
Over het algemeen vereist het worden van een datawetenschapper enige formele opleiding. Hier zijn enkele dingen om over na te denken.
#1. Haal een diploma in datawetenschap
Werkgevers zien liever universitaire diploma's om te garanderen dat je de kennis hebt om een data science-baan aan te kunnen, hoewel dit niet altijd essentieel is. Overweeg om een relevante bachelor in datawetenschap, statistiek of informatica te volgen om een voorsprong in de branche te krijgen.
#2. Verbeter relevante vaardigheden
Overweeg een online cursus te volgen of deel te nemen aan een verwante bootcamp als u denkt dat u uw vaardigheden op het gebied van harde gegevens kunt verbeteren. Hier zijn enkele van de vaardigheden die u wilt bezitten:
Computertalen
Ze kunnen anticiperen op het doorzoeken, analyseren en beheren van enorme hoeveelheden gegevens met behulp van computertalen.
Machine learning en diep leren
Het gebruik van machine learning en deep learning in uw data science-taak betekent voortdurend de kwaliteit van de gegevens die u verzamelt verhogen en misschien de resultaten van toekomstige datasets kunnen voorspellen. Een cursus machine learning kan je de basis leren.
Grote gegevens
Sommige werkgevers willen misschien zien dat je ervaring hebt met het omgaan met grote hoeveelheden gegevens. Hadoop en Apache Spark zijn twee softwareframeworks die worden gebruikt om grote gegevens te verwerken.
Communicatie
Zelfs de slimste datawetenschappers zullen geen verandering kunnen aanbrengen als ze hun resultaten niet effectief kunnen overbrengen. Datawetenschappers zoeken vaak naar het vermogen om ideeën en resultaten zowel mondeling als schriftelijk over te brengen.
#3. Zoek een positie op instapniveau voor data-analyse
Hoewel er talloze wegen zijn om datawetenschapper te worden, kan beginnen in een vergelijkbaar beroep op instapniveau een goede plek zijn om te beginnen. Zoek naar banen waarbij veel data betrokken zijn, zoals data-analist, business intelligence-analist, statisticus of data-engineer. Naarmate je kennis en talenten groeien, kun je je opwerken tot wetenschapper.
#4. Bereid u voor op sollicitatiegesprekken met datawetenschappers
Misschien voel je je klaar om over te stappen naar datawetenschap na een paar jaar werken met data-analyse. Bereid antwoorden voor op verwachte interviewvragen zodra u een interview hebt beveiligd. Omdat banen voor datawetenschappers zeer technisch kunnen zijn, kunnen er technische en gedragsvragen aan u worden gesteld. Bereid je op beide voor door je antwoord hardop uit te spreken. Als u voorbeelden uit uw eerdere professionele of academische ervaringen hebt voorbereid, kunt u zelfverzekerd en bekwaam overkomen op interviewers.
Wat is het verschil tussen een data-analist en een datawetenschapper?
Zowel data-analisten als datawetenschappers zoeken naar trends of patronen in data om nieuwe benaderingen te ontdekken waarmee bedrijven betere operationele beslissingen kunnen nemen. Datawetenschappers hebben echter meer verantwoordelijkheden en worden vaak gezien als meer senior dan data-analisten.
Van datawetenschappers wordt vaak verwacht dat ze hun eigen vragen over de gegevens genereren, hoewel data-analisten teams kunnen helpen die al doelen voor ogen hebben. Een datawetenschapper kan ook meer tijd besteden aan het bouwen van modellen, het toepassen van machine learning of het combineren van complexe programmering om gegevens te lokaliseren en te analyseren.
Data Scientist Salaris
Het gemiddelde inkomen voor een datawetenschapper in de Verenigde Staten is $ 108,659 per jaar.
Volgens het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics (BLS) wordt voorspeld dat de beroepen van datawetenschappers de komende tien jaar met 36% zullen stijgen (veel sneller dan het nationale gemiddelde).
De opkomst van big data en het toenemende belang ervan voor bedrijven en andere organisaties wordt in verband gebracht met de toegenomen vraag.
Citizen Data Scientists Vs. Data wetenschappers
Veel bedrijven vertrouwen nu op burgerdatawetenschappers om wat analysewerk uit te voeren naast ervaren datawetenschappers. Dit kunnen BI-specialisten, bedrijfsanalisten, data-savvy zakelijke gebruikers en ander personeel zijn dat deelneemt aan data science-inspanningen. De volgende zijn de verschillen tussen de twee groepen:
#1. Opleiding
Terwijl datawetenschappers doorgaans relevante diploma's hebben, kunnen burgerdatawetenschappers een diverse opleidingsachtergrond hebben en weinig of geen professionele datawetenschapsopleiding. Wel hebben ze vaak kennis opgedaan van analysetools en -systemen, waardoor ze modellen kunnen ontwikkelen en redelijk moeilijke analysetaken kunnen uitvoeren.
#2. codering
Om routinestudies uit te voeren, vertrouwen burgerdatawetenschappers doorgaans op software die vooraf gebouwde tools voor analytische modellering, functies voor slepen en neerzetten en gebruiksvriendelijke algoritmen biedt. Hoewel ze nog steeds belangrijke patronen of datapunten kunnen identificeren, kunnen ervaren datawetenschappers ingewikkelde aangepaste algoritmen maken en data-analyse op meer geavanceerde manieren benaderen.
#3. Salaris
Zoals eerder gezegd, is een datawetenschapper een goedbetaalde functie. Aan de andere kant kunnen burgerdatawetenschappers hobby's zijn of vrijwilligers die niet worden gecompenseerd naast hun reguliere salaris, maar sommigen ontvangen mogelijk een extra vergoeding voor het datawetenschappelijke werk dat ze uitvoeren.
Hoeveel verdienen datawetenschappers in Californië
In de regio Californië is het geschatte totale salaris voor een datawetenschapper $ 169,306, met een gemiddeld salaris van $ 128,620. Deze cijfers geven de mediaan aan, wat het midden is van de salarisbereiken die worden berekend door onze eigen Total Pay Estimate-methodologie en op basis van de lonen die door onze gebruikers zijn ingediend. Het extra salaris zal naar verwachting $ 40,686 per jaar bedragen. Aanvullende vergoedingen kunnen bestaan uit een geldelijke stimulans, een commissie, fooien en winstdeling. Het "Meest waarschijnlijke bereik" vertegenwoordigt getallen tussen het 25e en 75e percentiel van alle beschikbare salarisgegevens voor deze functie.
Kunnen datawetenschappers veel geld verdienen?
Volgens Glassdoor verdienen data science-professionals in de Verenigde Staten doorgaans ongeveer $ 117,000 per jaar. Dit kan echter variëren afhankelijk van een aantal criteria, waaronder jarenlange ervaring, opleidingsniveau, branche, regio en specialisatiegebied.
Kunnen datawetenschappers 300 per jaar verdienen?
Het 75e percentiel van het basisinkomen van een data science-manager op niveau 3 is $ 310,000, wat neerkomt op een jaarlijkse groei van 13%. Het typische basisloon voor AI-professionals als individuele medewerkers varieert van $ 105,000 voor niveau 1 tot $ 175,000 voor niveau 3-medewerkers.
Wat is een salaris voor datawetenschappers?
Het nationale gemiddelde inkomen voor een datawetenschapper is $ 124,493 per jaar, volgens Indeed Salaries. Dit hangt af van verschillende criteria, waaronder regio, branche en hoeveelheid expertise. Klik op de verstrekte link voor de meest recente salarisinformatie van Indeed.
Kunnen datawetenschappers $ 200 verdienen?
Het hoogste gerapporteerde inkomenspakket voor een datawetenschapper bij LinkedIn is $ 388,546 per jaar aan totale vergoeding. Dit omvat zowel het basissalaris als eventuele toekomstige aandelenvergoedingen en bonussen. Volgens LinkedIn is het gemiddelde jaarlijkse totale inkomen voor de rol van datawetenschapper $ 229,000.
Kun je een miljonair zijn als datawetenschapper?
Data Science heeft, net als elk ander professioneel pad, het potentieel om u rijk te maken. De weg naar een succesvolle datagestuurde baan vereist echter toewijding en veel hard werken; het zal niet snel gebeuren.
Hoeveel verdienen Python-datawetenschappers?
Het gemiddelde jaarsalaris voor een Python Data Scientist in de Verenigde Staten is $ 127,128 op 31 juli 2023. Als je een snelle salariscalculator nodig hebt, komt dat neer op ongeveer $ 61.12 per uur. Dit komt neer op $ 2,444 per week of $ 10,594 per maand.
Hoe moeilijk is datawetenschap?
Het invoeren van een graad in datawetenschap kan moeilijk zijn omdat het een sterke basis vereist in wiskunde, statistiek en computerprogrammering. De vaardigheden en informatie die nodig zijn om op dit gebied uit te blinken, kunnen daarentegen worden verkregen door iedereen met de juiste hoeveelheid werk en toewijding.
Conclusie
Van datawetenschappers wordt vaak verwacht dat ze hun eigen vragen over de gegevens genereren, hoewel data-analisten teams kunnen helpen die al doelen voor ogen hebben. Een datawetenschapper kan ook meer tijd besteden aan het bouwen van modellen, het toepassen van machine learning of het combineren van complexe programmering om gegevens te lokaliseren en te analyseren.
- DATA SCIENTIST VS DATA ANALISTEN: volledige vergelijking 2023
- DATA SCIENTIST SALARIS: gemiddelde datawetenschappers betalen 2023
- DATA SCIENTIST: definitie, taken, salaris, kwalificatie en verschil
- HOE DATA SCIENTIST TE WORDEN: Stapsgewijze handleiding
- Welke baan verdient het meeste geld in de VS
Referenties
