Alt om dataforskeren jobber

I dag er data et av de viktigste aspektene ved merkevarer og selskaper, på den globale scenen. Data er nøkkelen for vekst for merkevarer på tvers av sektorer og kategorier, da det hjelper dem å bølge fremover til tross for intens konkurranse. Med andre ord, data er med på å bygge selskaper og merkevarer og fører dem til neste vekststadium. Derfor surrer styrerom med ord som Big Data og dataanalyse de siste årene.

Den økende betydningen av dataforskerarbeid

Den utviklende betydningen av data har på sin side løftet viktigheten av de menneskene som håndterer disse dataene. Og det er derfor stillingen til et dataforskerverk er eksternt viktig og høyt ansett nesten alle steder. Fordi jobben til et dataforskerarbeid er relativt ny, involverer denne rollen både forretningsdataanalyse og teknologi. Derfor har de fleste som fyller denne stillingen erfaring på begge områdene, noe som gjør dem til en hybrid som kjenner det beste fra begge verdener.

Viktigheten av data og behovet for å få viktig innsikt fra dem, har ført til at noen organisasjoner investerer i ikke bare ett dataforskerarbeid, men et team som deler ansvaret for det samme. Den viktigste grunnen til at selskaper investerer i et team i motsetning til et individ, er at dataforskerens meningsferdighet kan variere og at disse kanskje ikke er til stede i en enkelt person.

Det er derfor uten tvil etablert at dataforskerprogrammer er en av de viktigste stillingene som selskapene ønsker å fylle ut, ikke bare i nåtid, men også i fremtiden. I følge en artikkel av Thomas Davenport og DJ Patil i Harvard Business Review, er et dataforskerarbeid en av de mest sexy jobbene i det 21. århundre. Men hva er hovedkriteriene for å bli dataforsker? Selv om mange kan føle at en innviklet kunnskap om et annet felt som programvareutvikling, datamenging, statistikk, maskinlæring og datavisualisering er viktig, er det mye mer involvert i prosessen.

Hva er jobbansvaret for et datavitenskapelig arbeid?

Noen av de viktigste jobbansvaret for en dataforsker som betyr inkluderer følgende:

  1. Administrer forskning for en hvilken som helst spesiell bransje, og ramm deretter spørsmål knyttet til den samme
  2. Avslutt viktig innsikt fra enorme datamengder. Dataene kan være fra eksterne eller interne kilder
  3. Forbered data på en slik måte at de kan brukes i forskrivnings- og prediktiv modellering på den ene siden og installere dyktige analyseprogrammer og andre metoder for dataanalyse
  4. Rengjør og beskjær data, og fjerner derved irrelevant og uviktig informasjon
  5. Undersøk data fra flere vinkler for å finne ut skjult svakhet, trender og muligheter for selskapene i fremtiden
  6. Utnytt datadrevne løsninger for noen av de mest utfordrende problemene til merkevarene
  7. Design moderne algoritmer som vil håndtere utfordringer og forenkle arbeidsproblemer.
  8. Gjennom datavisualiseringer og data, må disse forskerne koble sammen resten av teamet, spesielt IT-avdelingen og ledelsen om implementering av dataanalysetrender
  9. Støtte til praktiske endringer i dagens strategier og prosedyrer i selskapet

Mens selskaper alltid har behov for en dataforsker som betyr, har de forskjellige stillingsansvar, avhengig av selskapets type. Mens noen selskaper anser dataforskeren sin hovedsakelig som dataanalytiker; noen ganger har pliktene deres sammenfatning med dataingeniører, andre tror på å ansette førsteklasses analyseeksperter som er dyktige i dataanalyse teknikker. Etter hvert som dataforskere får mer erfaring og beveger seg oppover i den profesjonelle stigen, har jobben deres en tendens til å endre seg. Ta for eksempel, en dataforsker i en organisasjon på mellomnivå som kan bruke tiden sin, er data rengjøring og munging, mens en dataforsker i en stor og avansert organisasjon kan bruke tiden sin på å lage en struktur for selskapets big data-prosjekter og hjelpe dem å lage nye produkter og tjenester som oppfyller kravene fra målgruppen.

Dataforskerens mange ansikter

Dataanalytikeres arbeidsanalytikere håndterer mye data, og noen ganger er det å være dataforskerprogrammer også synonymt med denne jobben. En dataforsker vil måtte fungere som analytiker ved å trekke data ut fra MySQL-databaser, bli ekspert på Excel-pivottabeller og produsere grunnleggende datavisualiseringer i form av linje- og søylediagrammer. Noen ganger må en dataanalytiker også ringe Google Analytics-rapporten til selskapet. Et selskap som sysselsetter en dataanalytiker er kanskje ikke et stort merke, men de er et perfekt utgangspunkt for de som vil lære mer om datavitenskap. Når en dataanalytiker kan håndtere ansvaret for å administrere data regelmessig, kan de gå videre til en større og bedre organisasjon. En dataanalytiker er derfor det første trinnet for alle som til slutt vil bli dataforsker Arbeid!

Bildekilde: pixabay.com

Som nevnt før, er selskaper i dag oversvømmet med mye data, som de trenger å gi mening om med jevne mellomrom. Det er derfor datainfrastruktur er nødvendig for å gi mening om data, og det er her dataanalytikere kan hjelpe selskaper. Det meste av tiden er stillingsoppføringene for både dataforskere og dataingeniør nesten de samme. Siden en dataingeniør generelt er påkrevd i nesten alle typer organisasjoner, er det relativt enkelt å finne en jobb i denne avdelingen. Det er grunnen til at dataforsker Arbeider med en programvareteknikk kan utmerke seg i et slikt selskap da de trenger fagpersoner som kan gi innsikt i dataene deres på den ene siden og hjelpe til med å gi mange data som bidrag til produksjonskoden på den andre siden. Ettersom praktikantmuligheter i forskjellige selskaper som junior dataforsker er perfekte for mennesker som ønsker å lære mer om feltet på en omfattende og strategisk måte.

For en person som har formell matematikk, statistikk eller fysikkbakgrunn, er læringen i dette feltet nesten ubegrenset. Disse personene kan fokusere på å produsere bedre datadrevne produkter som kan svare på forbrukernes behov og krav på en strategisk måte. Bedrifter som fokuserer på forbrukerbehov har mye data, og de trenger alltid individer som kan hjelpe dem med å målrette publikum, gjennom meningsfulle og effektive markedsføringskampanjer.

Mange organisasjoner ansetter i dag flere personer for sin dataposisjon. I dette selskapet vil dataforskerprogrammer være en del av det store teamet som i utgangspunktet er fokusert på å generere viktige trender fra data, selv om de ikke trenger å være et datafirma. I et slikt scenario vil en dataforsker ha behov for ferdigheter til å utføre analyse, berøre produksjonskode og visualisere data blant annet. Så det er mulig at slike selskaper ønsker å fylle stillingen til generelle dataanalytikere, eller at de vil ha noen med spesifikke ferdigheter som maskinlæring eller datavisualisering.

Alt dette har gjort det ganske tydelig og tydelig at dataforskerprogrammer er et veldig bredt begrep og å forstå stillingsbeskrivelsen vil være det første trinnet i å utvikle de nødvendige ferdighetssettene. Først av alt er det viktig å forstå at dataforskerprogrammer må ha spesifikk kompetanse på ett felt og må vite hvordan man takler problemene på dette feltet. For det andre må de være i stand til å skille uønskede data fra hele datasettet, da det er dette som vil hjelpe dem å oppnå endelige resultater og funn.

Derfor, hvis du er dataforskere programmerer figurer i din profesjonelle plan, her er noen kvaliteter du trenger å utvikle.

  1. Forståelse av grunnleggende verktøy

Det å ha en grunnleggende forståelse av de grunnleggende verktøyene for datavitenskap er ekstremt viktig. Personer som ønsker å bli dataforsker, må ha en viss forståelse av statistisk promoterende språk, som R eller Python og et databasesøkerspråk som SQL.

  1. Kunnskap om grunnleggende statistikk

Alle som ønsker å bli dataforsker Arbeid må ha en integrert forståelse av statistikk. Data forskere Arbeidet må ha en egen forståelse om statistiske tester, distribusjoner, maksimal sannsynlighet estimater blant annet. Statistikk er integrert for å jobbe med data av alle typer, i tillegg til å jobbe med alle typer selskaper, spesielt datadrevet. Disse selskapene trenger dataforsker Work som kan hjelpe dem med å ta beslutninger og evaluere eksperimenter, og derved ha kunnskap om grunnleggende statistikk ekstremt viktig.

  1. Kunnskap om maskinlæring er viktig

Hvis du vil jobbe for et stort selskap med enorme mengder data, er det viktig å lære om maskinlæringsmetoder som k-nærmeste naboer, tilfeldige skoger, osv. Mens det stemmer at maskinlæringsteknikker kan implementeres ved bruk av R eller python biblioteker, maskinlæring kan hjelpe selskaper med å oppdage en ny fasett av datahåndtering.

  1. En grunnleggende kunnskap om lineær algebra og multivariabel beregning kan gå langt

Mange ansatte ønsker at dataforskeren Work er i stand til å legge frem data de har lært gjennom statistiske resultater eller maskinlæring. Derfor kan en grunnleggende kunnskap om multivariabel kalkulus eller lineære algebra-spørsmål hjelpe deg med å se perfekt ut for jobben. Når en dataforsker Work kan implementere sine egne implementeringsverktøy, viser det at de er i stand til å hente resultater fra enorme data på en vellykket måte. Alt i alt er det å forstå disse konseptene være spesielt nyttig i selskaper som har produkter som er definert av data og små forbedringer i algoritmene deres kan ha store fordeler for den generelle veksten i selskapet.

  1. Lær hvordan du kan omgå datamenging

Når data er i store mengder, er det naturlig at feil og feil har en tendens til å krype veldig lett inn. Det er derfor det er viktig å vite hvordan man skal håndtere eventuelle ufullkommenheter i data. Eksempler på datafeil kan inkludere manglende verdier eller inkonsekvent strengformatering og datoformatering. Datamenging er ekstremt viktig i små selskaper der dataanalytikere blir ansatt for å sortere gjennom mye data.

  1. Det er viktig å vite hvordan man visualiserer data og kommuniserer effektivt

En av de viktigste ferdighetene som skiller en dataforsker Arbeid bortsett fra resten er gjennom en sterk følelse av visualisering og kommunikasjon av data. Dette gjelder spesielt for selskaper som vokser når de tar datastyrte beslutninger for første gang. Derfor er det viktig at dataforskerprogrammer kan visualisere data slik at de kan lage datadrevne løsninger for å ta selskapet til neste vekst- og utviklingsnivå. Når det gjelder kommunikasjon, må dataforskere være i stand til effektivt å kommunisere sine funn og innsikt til det berørte lederteamet, slik at det kan brukes på en ordentlig måte. En kunnskap om visualiseringsverktøy som plot og d3.js kan hjelpe dataforsker Arbeide med å visualisere data på en mye bedre måte. Å få et innblikk i prinsippene bak visuell koding av data og formidle informasjon kan i tillegg bare hjelpe en dataforsker Work til å utvide sitt forståelsesfelt.

  1. Å ha en programvare ingeniør grad er et pluss poeng

En programvareingeniør har en mye mer avansert forståelse av datavitenskap, spesielt mens han leter etter dataforskerarbeid i en liten organisasjon. Da de vil være ansvarlige for å håndtere enorme mengder data, så vel som utvikling av dataprodukter, vil det være viktig med en sterk programvareteknisk bakgrunn.

  1. Tenk alltid som en dataforsker

Bedrifter over hele verden ser på dataforskere som mener som kan løse noen av de presserende utfordringene de møter på en effektiv måte. En dataforsker må derfor være klar over mulighetene og utfordringene til det vertikale som de ønsker å jobbe i. Å forstå utfordringene sine og lage effektive løsninger for å adressere dem er det første trinnet som ethvert dataforsker kan ta i fremtidens vei profesjonell vekst og suksess.

Alt i alt er datavitenskap fremtiden for alle selskaper, enten de er store eller små. Dette betyr at dataforskere Arbeidet vil fortsette å ha et sted som er viktig for funksjonene til selskaper på tvers av alle vertikaler. Selv om datavitenskap er et relativt nytt og begynnende felt, er mulighetene for vekst nesten ubegrensede. Derfor å få en jobb som dataforsker Arbeid vil kreve at enkeltpersoner matcher ferdighetssettene sine med målene til bedriftene. Og dette betyr en god og omfattende forståelse av hvordan sektoren fungerer. Ved å utvikle ovennevnte dataforskere, kan fagpersoner effektivt arbeide for å bli en god og vellykket dataforsker.

Anbefalte artikler

Så her er noen artikler som vil hjelpe deg å få mer detaljert informasjon om Data Scientist Work, Data Scientist Programs og også om dataforskerens betydning, så bare gå gjennom lenken som er gitt nedenfor.

  1. Typer av datavisualisering med tablå
  2. Data Scientist vs Software Engineer
  3. Data Analyst vs Data Scientist Differences
  4. Data Scientist vs Data Mining
  5. Data Scientist vs Data Engineer vs Statististician
  6. 5 Beste opplæring for mobilapputvikling

Kategori:

Stor Data