Как специалист по данным, вы можете руководить технологическими разработками, одновременно выполняя образовательную и аналитическую работу. Поскольку компании все больше полагаются на большие данные для обоснования своих решений, потребность в квалифицированных специалистах по данным возрастает. Узнайте больше об описании работы специалиста по данным, зарплате, квалификации и разнице между специалистом по данным и аналитиком данных (ученый по данным против аналитика данных).
Кто такой специалист по данным?
Специалист по данным — это эксперт по аналитике, который собирает, анализирует и интерпретирует данные для использования в процессе принятия решений. В обязанности специалиста по данным входит широкий спектр стандартных и технических должностей, таких как математик, ученый и программист. Это требует реализации научных концепций наряду с использованием передовых аналитических методов, таких как машинное обучение и прогнозирование.
Компании обычно нанимают специалистов по данным, которые просеивают горы данных в поисках идей. Эта информация может быть использована для улучшения качества обслуживания клиентов, создания новых источников дохода, предотвращения мошенничества и достижения множества других целей. Медицинские центры, университеты, государственные учреждения и даже профессиональные спортивные команды получают пользу от их проницательной аналитической работы.
Описание работы специалиста по данным
Описание работы специалиста по данным часто включает в себя сбор и анализ данных из широкого круга источников, чтобы получить представление о деятельности компании. Ученый использует аналитические и статистические процессы, а также технологии искусственного интеллекта для автоматизации конкретных операций фирмы и выработки уникальных решений критических задач. Между тем, вы должны представить результаты в привлекательном и понятном формате после анализа данных. Конечная цель — помочь компании в анализе тенденций для улучшения процесса принятия решений. Таким образом, грамотному специалисту по данным необходим набор способностей, включающий необходимое требование, прописанное в должностной инструкции. Узнайте об основных требованиях, обязанностях и навыках, которые должны быть включены в должностную инструкцию специалиста по данным.
Обязанности:
- Сбор полезной информации из больших баз данных.
- Выбор признаков, разработка и оптимизация классификаторов с использованием инструментов машинного обучения.
- Проведение подготовки структурированных и неструктурированных данных Расширение методов сбора данных для сбора всех необходимых данных для создания аналитических систем
- Подготовка данных, которая включает обработку, очистку и проверку на наличие ошибок перед началом анализа.
- Обработка массивных наборов данных для понимания и ответов.
- Создание алгоритмов прогнозирования и систем машинного обучения
- Обеспечение прозрачной презентации результатов
- Выдвижение идей для решения корпоративных проблем
- Работать вместе с ИТ и бизнес-отделами
Навыки и требования
- Наука о данных или опыт анализа данных с успешным послужным списком.
- Знание машинного обучения и исследования операций
- Опыт работы с интеллектуальным анализом данных
- Знание Scala, Java или C++ приветствуется
- Вы должны знать R, SQL и Python.
- Предыдущий опыт работы с платформами BI и фреймворками данных.
- Деловая смекалка и аналитический склад ума
- Компетентность в математике
- Умение решать проблемы
- Превосходные способности как в устной, так и в письменной презентации
- Бакалавр/бакалавр компьютерных наук/инженерии/соответствующей области или ученая степень в области науки о данных
Заработная плата специалиста по данным
В настоящее время средняя зарплата специалиста по данным в США составляет 122,338 XNUMX долларов; однако это число регулярно колеблется. Несколько факторов также определяют диапазон заработной платы специалиста по данным. Таким образом, они включают:
№1. Уровень опыта
В основном уровень знаний в этой области определяет заработную плату специалиста по данным. Зарплатные ожидания имеют смысл, если учесть уровень знаний, необходимый для должности специалиста по данным. Тем не менее, ваш уровень опыта особенно важен в нишевой профессии, такой как наука о данных.
Есть также много способов попасть в область науки о данных. Некоторые специалисты по данным имеют ученую степень по таким предметам, как информатика или статистика, в то время как другие пришли прямо из средней школы. Тем временем люди поднимаются по корпоративной лестнице множеством других способов. Некоторые люди, например, приходят на работу в качестве специалистов по данным или программистов, прежде чем перейти к более специализированному сектору. Все эти факторы будут влиять на ваш потенциальный доход.
№2. Место расположения
Учитывая упор на автономию и технологии в науке о данных, это отличная область для удаленных работников. Специалист по данным, работающий удаленно, может рассчитывать на 153,137 XNUMX долларов в год. Однако местонахождение вашей работы или дома может повлиять на размер вашей заработной платы.
№3. Промышленность
Отрасль, в которой вы работаете, может иметь большое влияние на ваш годовой доход. Например, в сфере недвижимости платят специалистам по данным на 18% больше, чем средняя зарплата. Сектор информационных технологий (ИТ) платит специалистам по данным вторую по величине зарплату. Между тем, специалисты по данным в ИТ-секторе зарабатывают на 14% больше, чем их коллеги в других областях.
Квалификация Data Scientist
Ниже приведены жизненно важные качества для специалиста по данным:
№1. Получите степень магистра или доктора философии
Это одна из жизненно важных квалификаций специалиста по данным. Обладатели степени магистра и доктора имеют преимущество при поиске работы в области науки о данных. Выпускники, пользующиеся спросом в области науки о данных, имеют опыт работы в области науки о данных, информатики, информационных технологий, математики и статистики. Многие работодатели высоко ценят области STEM, такие как биологические технологии, машиностроение и физика. Кроме того, имейте в виду, что специалистам по данным необходимо знать все тонкости рассредоточенного хранения данных и вычислений, чтобы эффективно использовать эти инструменты для разработки моделей и прогнозирования.
№ 2. Получите позицию на начальном уровне
У многих предприятий есть острая потребность в заполнении вакансий начального уровня специалиста по данным. Посмотрите на роли младшего аналитика данных и младшего специалиста по данным. Должности начального уровня в науке о данных может быть легче получить с системно-зависимым обучением в областях, связанных с данными. Также важно хорошо подготовиться к собеседованию, особенно если вы ищете работу в области науки о данных.
№3. Знание математики
Способность разбираться в алгебре и исчислении — одна из основных квалификаций для карьеры специалиста по данным. Вам также необходимо научиться оптимизировать алгоритмы, чтобы предлагать новые решения для работы с данными.
№ 4. Знание машинного обучения
Вы должны иметь представление о различных методах машинного обучения, таких как древовидные модели, программирование с подкреплением, логистическая регрессия (LR) и искусственные нейронные сети. Следовательно, с помощью этих стратегий вы также можете решать различные задачи науки о данных на основе прогнозов ключевых организационных результатов.
№5. Навыки коммуникации
Наконец, это одна из квалификаций для карьеры специалиста по данным. Вы должны уметь объяснять сложные технологические идеи своим коллегам и руководителям, некоторые из которых могут не иметь знаний в области компьютерных наук. Кроме того, вы должны быть в состоянии объяснить этим людям трудные идеи так, чтобы им было легко их понять.
№ 6. Командная работа
Возможно, вам придется сотрудничать с руководителями и работать в команде, чтобы решать проблемы фирмы и разрабатывать стратегии для улучшения рабочего процесса. Вы также можете сотрудничать с разработчиками продуктов и маркетологами в процессе разработки продукта, чтобы помочь в запуске новых продуктов.
Специалист по данным против аналитика данных
Прогнозируется, что в 2023 году ученые и аналитики данных станут двумя наиболее востребованными и оплачиваемыми профессиями. Различие между аналитиком данных и специалистом по данным не всегда легко провести, даже несмотря на значительный интерес к области специалистов по данным. Таким образом, они различаются по следующим параметрам:
Во-первых, обязанности аналитика данных или специалиста по данным могут меняться в зависимости от сектора, в котором они работают, и их физического местоположения. Работа аналитика данных включает в себя исследование причин событий, таких как снижение продаж, или разработку информационных панелей для отслеживания ключевых показателей эффективности. С другой стороны, специалисты по данным используют платформы больших данных, такие как Hadoop, и модели данных, чтобы предсказывать будущие события (ученый по данным против аналитика данных).
Во-вторых, существующий набор данных анализируется аналитиком данных, в то время как специалисты по данным разрабатывают новые подходы к сбору и анализу данных, которые затем могут быть использованы аналитиками данных. Итак, если у вас есть страсть к математике, статистике и программированию, вы можете быть отличным кандидатом на эту работу (специалист по данным или аналитик данных).
В-третьих, при поиске закономерностей и изменений в статистических данных аналитики сравнивают данные, тогда как специалисты по данным создают структуры и модели сбора данных (ученый по данным против аналитика данных).
Наконец, основная обязанность аналитика данных — применять структурированные данные для поиска решений наблюдаемых проблем, возникающих в компании. Их обязанности обычно меняются в зависимости от сектора, в котором они работают, а также от уровня их знаний. С другой стороны, основная обязанность специалистов по данным состоит в том, чтобы делать прогнозы посредством применения более сложных методологий данных (ученый по данным против аналитика данных).
Сложно ли стать Data Scientist?
Нет это не так. Тем не менее, твердое понимание математики и компьютерных наук, а также предыдущий опыт работы с массивными наборами данных обычно являются предпосылками для карьеры специалиста по данным. Кроме того, знакомство с машинным обучением и статистической оценкой часто бывает полезным.
Хорошо ли платят специалистам по данным?
По данным Glassdoor, годовая зарплата специалистов по обработке и анализу данных составляет 78 тысяч долларов. Этот диапазон заработной платы достигает максимальной отметки в 204,000 XNUMX долларов. В Соединенных Штатах на вашу компенсацию как специалиста по обработке и анализу данных могут влиять самые разные факторы.
Data Scientist много занимается математикой?
Математическая подготовка необходима для профессий в области данных. Это связано с тем, что разработка алгоритмов машинного обучения, выполнение анализа и извлечение информации из данных требуют математики. Даже если математика не является единственной предпосылкой вашего академического и профессионального пути в науке о данных, она почти всегда будет одним из самых важных требований.
Сколько лет нужно, чтобы стать специалистом по данным?
Есть программы бакалавриата в области науки о данных, которые рассчитаны на четыре года, а есть также учебные лагеря, которые длятся три месяца. Итак, если у вас уже есть степень бакалавра или вы закончили интенсивную программу обучения, вы можете подумать о получении степени магистра, которую можно получить всего за один год.
Кодирует ли Data Scientist?
Большинство опытных специалистов по данным в рабочей силе сегодня все еще кодируют, поскольку это требование для их ролей. Однако среда науки о данных постоянно меняется, и теперь доступны инструменты, которые позволяют людям завершать проекты данных от начала до конца, даже не касаясь строки кода.
С какими общими проблемами сталкиваются специалисты по данным?
Работа с большими наборами данных, выяснение того, как работать со сложными алгоритмами, и открытие новых способов визуализации данных — это лишь некоторые из обычных проблем, с которыми сталкиваются специалисты по данным. В дополнение к этому от них также может потребоваться сообщить свои результаты аудитории, которая технически не ориентирована.
Что делает хорошего специалиста по данным?
Связь между бизнесом и данными стала возможной благодаря компетентным специалистам по данным. Они должны обладать глубокими знаниями о том, как объяснять сложные факты в понятной форме, а также уметь наглядно представлять результаты своего исследования. В дополнение к сильным писательским способностям, эффективный специалист по данным также будет обладать сильными когнитивными способностями и способностями к решению проблем.
С кем работает Data Scientist?
В большинстве случаев специалист по данным выполняет свои обязанности в организации или компании, где он будет частью команды других специалистов по данным, которые будут исследовать различные объемы данных. От них может потребоваться представить свои разработки и открытия начальству, например, ведущему специалисту по данным.
Сколько времени нужно, чтобы стать специалистом по данным?
Чтобы получить должность специалиста по данным начального уровня, обычно требуется от семи до двенадцати месяцев интенсивного обучения для человека, не имеющего опыта программирования и/или математики.
Рекомендации
- coursera.org
- techtarget.com
- Degreesandcareers.info
- simpleilearn.com
Статьи по теме
- АНАЛИТИК ДАННЫХ: обзор, зарплата, работа, резюме и все, что вам нужно
- ИНЖЕНЕР ПО ДАННЫМ: требования к навыкам и зарплата в 2023 году
- САМЫЕ ПОЛЕЗНЫЕ СТЕПЕНИ: лучшие карьерные степени в 2023 году
- ДАННЫЕ МАЙНИНГ: определение, важность, приложения и лучшие практики
- Как технологии цифрового здравоохранения меняют здравоохранение
