Як фахівець з даних ви можете керувати технологічними розробками, одночасно виконуючи освітню та аналітичну роботу. Оскільки підприємства все більше покладаються на великі дані для прийняття своїх рішень, зростає попит на кваліфікованих спеціалістів із обробки даних. Дізнайтеся більше про посадову інструкцію спеціаліста з обробки даних, зарплату, кваліфікацію та різницю між спеціалістом із обробки даних та аналітиком даних (науковець даних проти аналітика даних).
Хто такий науковець з даних?
Спеціаліст з даних – це аналітичний експерт, який збирає, аналізує та інтерпретує дані для використання в процесі прийняття рішень. Обов’язки фахівця з обробки даних включають широкий спектр стандартних і технічних робіт, наприклад математика, науковця та програміста. Це вимагає впровадження наукових концепцій разом із використанням передових аналітичних методів, таких як машинне навчання та прогнозування.
Підприємства зазвичай наймають спеціалістів із обробки даних, щоб переглядати гори даних у пошуках розуміння. Цю інформацію можна використовувати для покращення взаємодії з клієнтами, створення нових джерел доходу, запобігання шахрайству та досягнення ряду інших цілей. Медичні центри, університети, державні установи та навіть професійні спортивні команди отримують користь від їх глибокої аналітичної роботи.
Посадова інструкція спеціаліста з даних
Посадова інструкція спеціаліста з обробки даних часто передбачає збір і аналіз даних із широкого спектру джерел, щоб отримати уявлення про діяльність компанії. Вчений використовує аналітичні та статистичні процеси, а також технології штучного інтелекту, щоб автоматизувати певні операції фірми та генерувати унікальні рішення критичних завдань. У той же час ви повинні представити висновки в привабливому та зрозумілому форматі після аналізу даних. Кінцева мета — допомогти компанії в аналізі тенденцій для покращення прийняття рішень. Таким чином, компетентний фахівець з даних потребує набору здібностей, який включає необхідні вимоги, зазначені в посадовій інструкції. Дізнайтеся про ключові вимоги, обов’язки та навички, які повинна містити посадова інструкція спеціаліста з обробки даних.
Обов'язки:
- Збір корисної інформації з великих баз даних.
- Вибір ознак, розробка та оптимізація класифікаторів з використанням засобів машинного навчання.
- Проведення підготовки структурованих і неструктурованих даних Збільшення методів збору даних для збору всіх необхідних даних для створення аналітичних систем
- Підготовка даних, що включає обробку, очищення та перевірку на наявність помилок перед початком аналізу.
- Обробка масивних наборів даних для аналізу та відповідей.
- Створення алгоритмів для систем прогнозування та машинного навчання
- Забезпечення прозорого представлення результатів
- Висування ідей щодо вирішення корпоративних проблем
- Співпрацюйте з відділами IT та Business
Навички та вимоги
- Наука про дані або досвід аналізу даних із успішним послужним списком.
- Знання машинного навчання та дослідження операцій
- Досвід роботи з аналізом даних
- Знайомство зі Scala, Java або C++ є плюсом
- Ви повинні знати R, SQL і Python.
- Попередній досвід роботи з платформами BI та структурами даних.
- Бізнес кмітливість та аналітичний склад розуму
- Компетентність в математиці
- Здатність вирішувати проблеми
- Чудові здібності до усної та письмової презентації
- Ступінь бакалавра/бакалавра інформатики/інженерії/відповідної галузі або вчений ступінь у галузі даних
Зарплата Data Scientist
Зараз середня зарплата спеціаліста з обробки даних у Сполучених Штатах становить 122,338 XNUMX доларів США; однак це число регулярно коливається. Кілька факторів також визначають діапазон зарплати спеціаліста з даних. Таким чином, вони включають:
#1. Рівень досвіду
Здебільшого рівень знань у цій галузі визначає зарплату науковця з даних. Очікування щодо зарплати мають сенс, якщо врахувати рівень знань, необхідний для посади спеціаліста з обробки даних. Тим не менш, ваш рівень досвіду особливо важливий у такій нішевій професії, як наука про дані.
Також є багато способів потрапити в сферу науки про дані. Деякі дослідники даних мають вчені ступені з таких предметів, як інформатика чи статистика, тоді як інші закінчили середню школу. Тим часом люди піднімаються по службових сходах різними способами. Деякі люди, наприклад, приходять на роботу як науковці з даних або програмісти, перш ніж перейти до більш спеціалізованого сектора. Усі ці фактори впливатимуть на ваш потенційний дохід.
No2. Місцезнаходження
З огляду на наголос на автономії та технологіях у науці про дані, це чудова сфера для віддалених працівників. Науковий спеціаліст, який працює віддалено, може розраховувати на заробіток 153,137 XNUMX доларів на рік. Однак розташування вашої роботи чи будинку може вплинути на вашу оплату праці.
№3. промисловість
Галузь, у якій ви працюєте, може мати великий вплив на ваш річний дохід. Наприклад, індустрія нерухомості платить вченим на 18% більше, ніж середня зарплата. Сектор інформаційних технологій (ІТ) приносить вченим другу за величиною зарплату. Тим часом спеціалісти з обробки даних у ІТ-секторі заробляють на 14% більше, ніж їхні колеги в інших галузях.
Кваліфікація спеціаліста з обробки даних
Нижче наведено життєво важливі кваліфікації для спеціаліста з даних:
#1. Отримайте ступінь магістра або доктора філософії
Це одна з життєво важливих кваліфікацій спеціаліста з обробки даних. Власники ступенів магістра та доктора мають перевагу при працевлаштуванні в галузі науки про дані. Випускники, які користуються попитом у галузі даних, мають досвід у галузі даних, інформатики, ІТ, математики та статистики. Багато роботодавців високо цінують STEM-сфери, такі як біологічні технології, машинобудування та фізика. Крім того, майте на увазі, що спеціалісти з обробки даних повинні знати тонкощі розосередженого зберігання даних і обчислень, щоб ефективно використовувати ці інструменти для розробки моделей і прогнозування.
#2. Отримайте посаду початкового рівня
Багатьом підприємствам терміново потрібно заповнити посади спеціаліста з обробки даних початкового рівня. Розгляньте ролі молодшого аналітика даних і молодшого спеціаліста з обробки даних. Посади початкового рівня з обробки даних може бути легше отримати за допомогою системно-залежного навчання в сферах, пов’язаних з даними. Також важливо добре підготуватися до співбесіди, особливо якщо ви шукаєте посаду в галузі обробки даних.
#3. Знання математики
Здатність розуміти алгебру та обчислення є однією з основних кваліфікацій для кар’єри науковця з даних. Вам також потрібно буде навчитися оптимізувати алгоритми, щоб створювати нові рішення для обробки даних.
#4. Знання машинного навчання
Ви повинні мати уявлення про різні методи машинного навчання, такі як моделі дерев, програмування підкріплення, логістична регресія (LR) і штучні нейронні мережі. Таким чином, за допомогою цих стратегій ви також можете вирішувати різноманітні проблеми науки про дані на основі прогнозів ключових організаційних результатів.
№ 5. Комунікативні навички
Нарешті, це одна з кваліфікацій для отримання кар’єри спеціаліста з даних. Ви повинні вміти пояснювати складні технологічні ідеї своїм колегам і керівникам, деякі з яких можуть не мати досвіду в інформатиці. Крім того, ви повинні вміти пояснити цим людям складні ідеї так, щоб вони їх легко зрозуміли.
#6. Командна робота
Можливо, вам знадобиться співпрацювати з керівниками та працювати в команді, щоб вирішити проблеми фірми та розробити стратегії для покращення робочого процесу. Ви також можете співпрацювати з розробниками продуктів і маркетологами під час процесу розробки продукту, щоб допомогти у запуску нових елементів.
Data Scientist проти Data Analyst
Очікується, що у 2023 році науковці та аналітики даних будуть двома найвищими попитом і оплатою. Різницю між аналітиком даних і вченим не завжди легко зробити, навіть незважаючи на значний інтерес до сфери обробки даних. Таким чином, вони відрізняються за такими ознаками:
По-перше, обов’язки аналітика даних або спеціаліста з обробки даних можуть змінюватися в залежності від галузі, в якій вони працюють, і їх фізичного розташування. Робота аналітика даних передбачає дослідження причин подій, таких як падіння продажів, або розробку інформаційних панелей для відстеження ключових показників ефективності. З іншого боку, дослідники даних використовують фреймворки великих даних, як-от Hadoop, і моделі даних для прогнозування майбутніх подій (фахівець з обробки даних проти аналітика даних).
По-друге, наявний набір даних аналізується аналітиком даних, тоді як дослідники даних розробляють нові підходи до збору й аналізу даних, які потім можуть використовуватися аналітиками даних. Отже, якщо у вас є пристрасть до математики, статистики та програмування, ви можете бути чудовим кандидатом на цю сферу роботи (фахівець з обробки даних проти аналітика даних).
По-третє, шукаючи закономірності та зміни в статистичних даних, аналітики проводять порівняння даних, тоді як спеціалісти з обробки даних створюють структуру та моделі збору даних (науковець даних проти аналітика даних).
Нарешті, основний обов’язок аналітика даних полягає в застосуванні структурованих даних для пошуку рішень для спостережуваних проблем, які виникають у компанії. Їхні обов’язки зазвичай змінюються залежно від галузі, в якій вони працюють, а також від рівня їхнього досвіду. З іншого боку, основним обов’язком дослідників даних є створення прогнозів за допомогою застосування більш складних методологій даних (науковець даних проти аналітика даних).
Чи важко стати науковцем з даних?
Ні, це не так. Однак передумовами для кар’єри спеціаліста з даних зазвичай є глибоке розуміння математики та інформатики, а також попередній досвід роботи з масивними наборами даних. Крім того, знайомство з машинним навчанням і статистичними оцінками часто буває корисним.
Чи добре платять спеціалістам із обробки даних?
За даними Glassdoor, річна зарплата, яка знаходиться в нижній частині спектру зарплат для науковців з обробки даних, становить 78 тисяч доларів. Цей діапазон заробітної плати сягає максимуму до 204,000 XNUMX доларів США. У Сполучених Штатах на вашу винагороду спеціаліста з обробки даних можуть впливати різні фактори.
Data Scientist — це багато математики?
Для професій у сфері даних необхідна математична підготовка. Це пов’язано з тим, що розробка алгоритмів машинного навчання, виконання аналізів і вилучення ідей із даних потребують математики. Навіть якщо математика не є єдиною передумовою для вашого академічного та професійного шляху в галузі науки про дані, вона майже завжди буде однією з найважливіших вимог.
Скільки років потрібно, щоб стати науковцем даних?
Є програми бакалавра з науки про дані, які тривають чотири роки, а також є навчальні табори, які тривають три місяці. Отже, якщо ви вже маєте ступінь бакалавра або закінчили інтенсивну програму навчання, ви можете подумати про отримання ступеня магістра, який можна отримати всього за один рік.
Чи кодує Data Scientist?
Більшість досвідчених спеціалістів з обробки даних сьогодні все ще кодують, оскільки це обов’язкова умова для їхніх посад. Однак середовище науки про дані постійно змінюється, і тепер доступні інструменти, які дозволяють людям завершувати проекти даних від початку до кінця, навіть не торкаючись жодного рядка коду.
З якими поширеними проблемами стикаються дослідники даних?
Робота з великими наборами даних, з’ясування того, як працювати зі складними алгоритмами, і відкриття нових способів візуалізації даних – це лише деякі звичайних проблем, з якими стикаються дослідники даних. На додаток до цього, від них також може вимагатися повідомляти свої результати аудиторії, яка не орієнтована на техніку.
Що робить хорошого спеціаліста з даних?
Зв’язок між бізнесом і даними став можливим завдяки компетентним спеціалістам із обробки даних. Вони повинні мати глибокий досвід у тому, як пояснювати складні факти зрозумілим способом, а також здатність візуально представляти результати своїх досліджень. Окрім сильних здібностей до письма, ефективний фахівець із обробки даних також матиме сильні когнітивні здібності та здатність вирішувати проблеми.
З ким працює науковець з даних?
У більшості випадків фахівець із даних виконує свої обов’язки в організації чи компанії, де він буде частиною команди інших спеціалістів із обробки даних, які вивчатимуть різні обсяги даних. Від них може вимагатися подавати свої розробки та відкриття начальству, як-от провідний науковець з даних.
Скільки часу потрібно, щоб стати науковцем з даних?
Щоб отримати посаду спеціаліста з даних початкового рівня, людині, яка не має попереднього досвіду кодування та/або математики, зазвичай потрібно від семи до дванадцяти місяців інтенсивного навчання.
посилання
- coursera.org
- techtarget.com
- degreesandcareers.info
- simplilearn.com
Статті по темі
- DATA ANALYST: огляд, зарплата, вакансія, резюме та все, що вам потрібно
- ІНЖЕНЕР ДАНИХ: Вимоги до кваліфікації та зарплата 2023
- НАЙКОРИСНІШІ СТУПЕНІ: Найкращі професійні ступені у 2023 році
- DATA MINING: визначення, важливість, застосування та найкращі методи
- Як цифрові медичні технології змінюють охорону здоров’я
