Hva er en dataforsker?
Personen som strukturerer dataene for å leke med dem og analysere dem i alle former kalles Data Scientist. Med andre ord kan vi si at Data Scientist lever innenfor data. De elsker å samle inn dataene, spørre om data, gjenskape data i forskjellige former, trekke konklusjoner fra de forrige dataene og forutsi fremtid ved bruk av nåværende data. De skal ha tålmodighet til å jobbe med data. Med veksten av teknologi og bruk av sosiale medier, hoper data seg opp hver dag, og analysen av data er viktig for å forutsi fremtidige trender.
Forutsetninger for å bli dataforsker
Følgende er de fremtredende trinnene for å bli dataforsker:
- De skal være gode med databaser. Opprettelse og spørring av databaser er viktig for at de skal forstå hvordan de fungerer i programmerings- og analysemiljøet og SQL er også et viktig språk.
- De bør være flytende i alle programmeringsspråk, fortrinnsvis Python og R. Python har mange biblioteker som hjelper til med enkel beregning av statistiske data og matriser.
- Mange kan ha hatet matematikk, spesielt statistikk og lineær algebra i løpet av skoledagene. Men de hjelper på en måte som ingen noen gang kunne forestille seg.
- Machine Learning-algoritmer er med på å lage modeller som forutsier fremtiden for dataene, hvordan de fungerer også. Læring av maskiner lager også modeller fra tidligere data som hjelper deg med å forstå dataene.
- Forretningsanalyse er viktig å vite, ettersom det er mye å vite dataene og virksomheten som er involvert i dem.
- De skal være kreative i sin tilnærming til problemet, da det er mange måter å tolke data på. Denne tilnærmingen hjelper deg med å finne forskjellige metoder for å løse dataene og unngå uønskede typer.
- Å forstå Big data og måten de blir oppfattet på i markedet, bør være et interesseområde.
- Å engasjere seg i samfunnet sitt eller medlemmene i samfunnet vil hjelpe dem å kjenne til problemene fra forskjellige perspektiver.
Hvordan bli en dataforsker?
- Datavitenskapere må være en gradseier innen ingeniørvitenskap eller statistikk eller et hvilket som helst relevant felt, og de skal være gode på programmering og SQL-ferdigheter.
- Kunnskap om sannsynlighet og statistikk for andre nyutdannede er god for å forstå måten data fungerer på.
- Gode kommunikasjonsevner er med på å kommunisere med teamet og med klienten. Dette hjelper deg med å kjenne andres prioritering og forslag.
- Good Data-forskere må være nysgjerrige på dataene og bør være interessert i å utforske måtene dataene kan endres i henhold til behovene.
- De skal være en god historieforteller. Data kan skape historier om fortid, nåtid eller fremtid.
- Hvis personen ikke har noen anelse om Data Science, er det bra å gjøre noen sertifiseringer relatert til data science og maskinlæring.
- Å gjøre prosjekter relatert til datavitenskap eller maskinlæring hjelper deg med å forstå utfordringene som forskere må møte.
- Bli med i et samfunn relatert til Data Science som hjelper deg med å dele detaljene relatert til data og ulike utfordringer i feltet.
Datavitenskapens ansvar
En dataforsker er noen som er bedre på statistikk. La oss se på noen få ansvarsområder:
- Data skal samles inn fra forskjellige kilder, og disse kildene må være pålitelige. Datainnsamlingsprosessen kan automatiseres for å gjøre prosessen enkel.
- Datarengjøring er en viktig prosess i ethvert dataanalysearbeid, da det tar mesteparten av tiden for dataforskere. Manglende data skal fylles behørig og felt som kan unngås, bør overses.
- Dataanalyse bør gjøres riktig for å kjenne til forskjellige trender og mønstre i dataene.
- Modeller bør bygges ved hjelp av maskinlæring for å kjenne dataene veldig godt og for å analysere dem ordentlig.
- Opplærings- og testdatasett skal identifiseres riktig og skilles for å kjenne virkningen av data.
- Ulike modeller bør kombineres og studeres godt for å kjenne datamønsteret.
- Data skal organiseres ordentlig og forstås av alle i teamet, slik at det hjelper med å ta gode forretningsavgjørelser.
- De skal være en god lytter til teamet og observatører av forskjellige funn relatert til data.
- Data skal tolkes godt av dataforskere, da feil tolkning kan føre til katastrofale resultater i selskapet.
- Innsamlede data, enten strukturerte eller ustrukturerte, bør konverteres til meningsfullt format av dataforskere, slik at selv en ansatt som jobber i en annen avdeling, skal forstå dataene.
- Å være en god matematiker hjelper dataforskere med å skille data enkelt og finne trender fra dataene og til å identifisere sammenhenger.
- De bør oppdateres med alle de nyeste trendene relatert til data i bransjen til hans beste.
- Domenekunnskap han jobber i er viktig ettersom kunnskapen hjelper deg med å forstå dataene godt. Dette er for å unngå uønskede data og bare ta hensyn til nødvendige data.
- Dataforskere skal kunne samarbeide med andre avdelinger for å samle inn data fra sine felt og kjenne deres arbeid godt.
- Innsikt gitt av dataforskere etter dataanalyse skal være relevant for domenet, og endringen skal gjenspeile selskapets fortjeneste.
- Analyse av tidligere data er med på å forstå oppførselen til data og spådommen om fremtiden hjelper deg med å planlegge fremtiden deretter, og bør være dyktig i å utføre begge disse.
Lønn / godtgjørelse
Data Scientist-jobben er en av århundets høyest betalte jobber. Gjennomsnittlig lønn er $ 100 000. Startlønn for de som har gjort en avansert grad i datavitenskap er $ 5000- $ 90000. Erfaring, utdanning og industri bestemmer lønnen til personen i datavitenskapen. Høyere erfaring og utdanning, jo høyere er lønnen. Gjennomsnittslønnen i India er 10 000 000 rupier. Det kommer an på plasseringen. Jobben for datavitenskap kommer ikke til å slutte før. En data science-jobb er en av årets mest sexy jobber. Dataforsker må være kunnskapsrik på forskjellige felt slik at han kan utmerke seg i feltet.
Anbefalt artikkel
Dette er en guide til Hva er en dataviter? Her diskuterer vi hvordan du kan bli datavitenskapsmann sammen med forutsetninger og ansvar for en dataforsker. Du kan også gå gjennom andre relaterte artikler for å lære mer -
- Data Scientist vs Data Mining | Topp 7 sammenligning
- Hva gjør dataforskere? | Betydning | Ferdigheter og ansvar
- Oversikt over ferdigheter som kreves for dataforsker
- Computer Scientist vs Data Scientist - Top Differences