Hvad er en datavidenskabsmand?
Den person, der strukturerer dataene for at lege med dem og analysere dem i alle former kaldes Data Scientist. Med andre ord kan vi sige, at Data Scientist lever inden for data. De elsker at samle dataene, spørge om data, genskabe data i forskellige former, drage konklusioner fra de foregående data og forudsige fremtid ved hjælp af nuværende data. De skal have tålmodighed til at arbejde med data. Med væksten i teknologi og brug af sociale medier hobber data op dag for dag, og analysen af data er vigtig for at forudsige fremtidige tendenser.
Forudsætninger for at blive datavidenskabsmand
Følgende er de fremtrædende trin for at blive dataforsker:
- De skal være gode med databaser. Oprettelse og forespørgsel efter databaser er vigtige for dem at forstå, hvordan de fungerer i programmerings- og analysemiljøet, og SQL er også et vigtigt sprog.
- De skal være flydende i ethvert programmeringssprog, fortrinsvis Python, og R. Python har mange biblioteker, der hjælper med til nem beregning af statistiske data og arrays.
- Mange har måske hadet matematik, især statistik og lineær algebra i skoledage. Men de hjælper på en måde, som ingen nogensinde kunne forestille sig.
- Maskinlæringsalgoritmer er med til at skabe modeller, der forudsiger fremtiden for dataene, hvordan de fungerer også. Maskinlæring skaber også modeller fra tidligere data, som hjælper med til en klar forståelse af dataene.
- Forretningsanalyse er vigtigt at vide, da det er meget at kende dataene og den forretning, der er involveret i dem.
- De skal være kreative i sin tilgang til problemet, da der er mange måder at fortolke data på. Denne tilgang hjælper med at finde forskellige metoder til at løse dataene og undgå uønskede typer.
- At forstå big data og den måde de opfattes på markedet bør være et interesseområde.
- At engagere sig i deres samfund eller medlemmer af samfundet vil hjælpe dem med at kende problemerne fra forskellige perspektiver.
Hvordan bliver man en datavidenskabsmand?
- Datavidenskabsmænd skal være en uddannelse inden for ingeniør eller statistik eller ethvert relevant felt, og de skal være gode til programmering og SQL-færdigheder.
- Kendskab til sandsynlighed og statistik for andre kandidater er god til at forstå, hvordan data fungerer.
- Gode kommunikationsevner er med til at kommunikere med teamet og med klienten. Dette hjælper med at kende andres prioritering og forslag.
- Goddata-forskere skal være nysgerrige efter dataene og bør være interesserede i at undersøge måderne, hvorpå dataene kan ændres i henhold til behovene.
- De skulle være en god historiefortæller. Data kan skabe historier om fortid, nutid eller fremtid.
- Hvis personen ikke har nogen idé om datavidenskab, er det godt at foretage nogle certificeringer i forbindelse med datavidenskab og maskinlæring.
- At udføre projekter relateret til datavidenskab eller maskinlæring hjælper med at forstå de udfordringer, som dataforskere står overfor.
- Deltag i et samfund relateret til datavidenskab, som hjælper med at dele detaljerne i forbindelse med data og forskellige udfordringer på området.
En dataforskers ansvarsområder
En dataforsker er en, der er bedre til statistik. Lad os se på et par ansvarsområder:
- Data skal indsamles fra forskellige kilder, og disse kilder skal være pålidelige. Dataindsamlingsprocessen kan automatiseres for at gøre processen let.
- Datarengøring er en vigtig proces i ethvert dataanalysearbejde, da det tager det meste af tiden for dataforskere. Manglende data skal udfyldes behørigt, og felter, der kan undgås, skal overses.
- Dataanalyse skal udføres korrekt for at kende forskellige tendenser og mønstre i dataene.
- Modeller skal bygges ved hjælp af maskinlæring for at kende dataene meget godt og analysere dem korrekt.
- Trænings- og testdatasæt skal identificeres korrekt og adskilles for at kende indvirkningen af data.
- Forskellige modeller skal kombineres og studeres godt for at kende datamønsteret.
- Data skal organiseres korrekt og forstås af alle i teamet, så de hjælper med at tage store forretningsbeslutninger.
- De skal være en god lytter til teamet og observatører af forskellige fund i relation til data.
- Data skal fortolkes godt af dataforskere, da forkerte fortolkninger kan føre til katastrofale resultater i virksomheden.
- Indsamlede data, enten strukturerede eller ustrukturerede, skal konverteres til et meningsfuldt format af dataforskere, så selv en medarbejder, der arbejder i en anden afdeling, skal forstå dataene.
- At være en god matematiker hjælper dataforskere med let at adskille data og finde tendenser fra dataene og identificere sammenhænge.
- De skal opdateres med alle de nyeste tendenser, der er relateret til data i branchen til hans gode.
- Domæne-viden, hvor han arbejder, er vigtig, da viden hjælper med at forstå dataene godt. Dette er for at undgå uønskede data og kun tage nødvendige data i betragtning.
- Dataforskere skal være i stand til at samarbejde med andre afdelinger for at indsamle data fra deres felter og kende deres arbejde godt.
- Indsigt leveret af dataforskere efter dataanalyse skal være relevant for domænet, og ændringen skal afspejle virksomhedens fortjeneste.
- Analyse af tidligere data hjælper med at forstå opførsel af data og forudsigelse af fremtiden hjælper med at planlægge fremtiden i overensstemmelse hermed og bør være dygtig til at udføre begge disse.
Løn / vederlag
Data Scientist-job er et af århundredets højest betalte job. Den gennemsnitlige løn er $ 100.000. Startløn for dem, der har foretaget en avanceret grad i datavidenskab, er $ 5000- $ 90000. Erfaring, uddannelse og erhverv bestemmer lønnen for personen i datavidenskabsfeltet. Højere erfaring og uddannelse, jo højere er lønnen. Den gennemsnitlige løn i Indien er 10, 00 000 rupier. Det afhænger af placeringen. Job for Data Science slutter ikke før. Et data science-job er et af århundredets mest sexede job. Dataforsker skal være vidende inden for forskellige felter, så han kan udmærke sig i marken.
Anbefalet artikel
Dette er en guide til Hvad er en datavidenskabsmand ?. Her diskuterer vi, hvordan man bliver en datavidenskabsmand sammen med forudsætninger og ansvarsområder for en dataforsker. Du kan også gennemgå vores andre relaterede artikler for at lære mere -
- Data Scientist vs Data Mining | Top 7 sammenligning
- Hvad gør dataforskere? | Betydning | Færdigheder og ansvar
- Oversigt over de nødvendige kvalifikationer til datavidenskabsmand
- Computer Scientist vs Data Scientist - Top Differences