Alt om datavidenskabsarbejder

I dag er data et af de vigtigste aspekter af mærker og virksomheder på den globale scene. Data er nøglen til vækst for mærker på tværs af sektorer og kategorier, da det hjælper dem med at stige fremad trods intens konkurrence. Med andre ord hjælper data med at opbygge virksomheder og mærker og bringer dem dermed til det næste vækststadium. Det er grunden til, at bestyrelseslokaler brummer med ord som Big Data og dataanalyse i de sidste par år.

Den voksende betydning af dataforskerarbejde

Den voksende betydning af data har på sin side rejst betydningen af ​​de mennesker, der håndterer disse data. Og det er derfor, dataforskerens position er eksternt vigtig og højt anset næsten alle steder. Fordi jobbet med en dataforsker er relativt nyt, involverer denne rolle både forretningsdataanalyse og teknologi. Derfor har de fleste mennesker, der udfylder denne stilling, erfaring på begge områder, hvilket gør dem til en hybrid, der kender det bedste fra begge verdener.

Vigtigheden af ​​data og behovet for at få vigtig indsigt fra dem har ført til, at nogle organisationer investerer i ikke kun et datavidenskabsarbejde, men et team, der deler ansvaret for det samme. Den vigtigste årsag til, at virksomheder investerer i et team i modsætning til et individ, er, at dataforskerens betydningsdygtighedssæt kan variere, og at disse muligvis ikke er til stede i en enkelt person.

Det er derfor blevet konstateret uden tvivl, at dataforskerprogrammer er en af ​​de vigtigste positioner, som virksomhederne ønsker at udfylde, ikke kun i den aktuelle tid, men også i fremtiden. Ifølge en artikel af Thomas Davenport og DJ Patil i Harvard Business Review er et dataforskerarbejde faktisk et af de mest sexede job i det 21. århundrede. Men hvad er de vigtigste kriterier for at blive dataforsker? Mens mange måske føler, at en indviklet viden om et forskellige felt som softwareudvikling, datastyring, statistik, maskinlæring og datavisualisering er vigtig, er der meget mere involveret i processen.

Hvad er jobansvaret for et datavidenskabsarbejde?

Nogle af de vigtigste jobansvar i en dataforskers betydning inkluderer følgende:

  1. Administrer forskning for en bestemt branche og ramm derefter spørgsmål, der er relateret til den samme
  2. Udled vigtige indsigter fra enorme datamængder. Dataene kan enten være fra eksterne eller interne kilder
  3. Forbered data på en sådan måde, at de på den ene side kan anvendes i receptpligtig og forudsigelig modellering og installere dygtige analyseprogrammer og andre metoder til dataanalyse
  4. Rengør og beskær data, hvilket fjerner irrelevante og uvigtige oplysninger
  5. Undersøg data fra flere vinkler for at finde ud af skjult svaghed, tendenser og muligheder for virksomhederne i fremtiden
  6. Anvend datadrevne løsninger til nogle af de mest udfordrende problemer hos mærkerne
  7. Design moderne algoritmer, der vil tackle udfordringer og forenkle arbejdsproblemer.
  8. Gennem datavisualisering og data er disse forskere nødt til at forbinde resten af ​​teamet, især IT-afdelingen og ledelsen om implementering af dataanalysetrender
  9. Støtte til praktiske ændringer af de aktuelle strategier og procedurer i virksomheden

Mens virksomheder altid har et behov for en datavidenskabsmæssig betydning, har de forskellige jobansvar afhængigt af virksomhedens type. Mens nogle virksomheder betragter deres dataforsker hovedsageligt som dataanalytiker; nogle gange går deres pligter sammen med dataingeniører, andre tror på at ansætte top-notch analytiske eksperter, der er dygtige i dataanalyseteknikker. Efterhånden som dataforskere får mere erfaring og bevæger sig op ad den professionelle stige, har deres jobansvar tendens til at ændre sig. Tag f.eks. En datavidenskabsmand i en mellemniveau, der muligvis bruger deres tid på, er data rengøring og munging, mens en datavidenskabsmand i en stor og avanceret organisation måske bruger deres tid på at skabe en struktur til virksomhedens big data-projekter og hjælpe dem med at oprette nye produkter og tjenester, der opfylder kravene fra målgruppen.

Dataforskerens mange ansigter

Dataanforsker arbejdsanalytikere håndterer en masse data, og sommetider er det også synonymt med dette job at være data-videnskabsprogrammer. En dataforsker er nødt til at fungere som en analytiker ved at trække data ud af MySQL-databaser, blive ekspert på Excel-pivottabeller og fremstille basale datavisualiseringer i form af linie- og søjlediagrammer. Nogle gange er en dataanalytiker også nødt til at ringe til Google Analytics-rapporten for virksomheden også. Et firma, der beskæftiger en dataanalytiker, er måske ikke et stort brand, men de er et perfekt udgangspunkt for dem, der ønsker at lære mere om datavidenskab. Når en dataanalytiker en gang kan håndtere ansvaret med at styre data regelmæssigt, kan de gå videre til en større og bedre organisation. En dataanalytiker er derfor det første skridt for enhver, der til sidst vil blive dataforsker Arbejde!

Billedkilde: pixabay.com

Som nævnt er virksomheder i dag oversvømmet med en masse data, som de er nødt til at give mening om med regelmæssige intervaller. Derfor er det nødvendigt med datainfrastruktur for at give mening om data, og det er her dataanalytikere kan hjælpe virksomheder. Det meste af tiden er joboversigterne for både dataforskere og dataingeniør næsten den samme. Da en dataingeniør generelt er påkrævet i næsten alle typer organisationer, er det relativt enkelt at finde et job i denne afdeling. Det er grunden til, at dataforsker Arbejder med en softwareteknologi kan udmærke sig i en sådan virksomhed, da de har brug for fagfolk, der på den ene side kan give indsigt i deres data og hjælpe med at levere mange data som bidrag til produktionskoden på den anden side. Da praktikmuligheder i forskellige virksomheder som juniordataforsker er perfekte til mennesker, der ønsker at lære mere om området på en omfattende og strategisk måde.

For en person, der har formel matematik, statistik eller fysik, er indlæringen på dette felt næsten ubegrænset. Disse personer kan fokusere på at producere bedre datadrevne produkter, der kan imødekomme forbrugernes behov og krav på en strategisk måde. Virksomheder, der fokuserer på forbrugerbehov, har en masse data, og de har altid brug for personer, der kan hjælpe dem med at målrette deres målgruppe gennem meningsfulde og effektive marketingkampagner.

En masse organisationer ansætter i dag flere mennesker til deres dataposition. I dette firma vil en datalogiprogrammer være en del af det store team, der dybest set er fokuseret på at generere vigtige tendenser fra data, skønt de ikke behøver at være et datafirma. I et sådant scenario vil en datavidenskabsmand have brug for færdigheder til at udføre analyse, røre produktionskode og visualisere data blandt andet. Så det er muligt, at sådanne virksomheder ønsker at udfylde stillingen som en generel dataanalytiker, eller de ønsker nogen med specifikke færdigheder som maskinlæring eller datavisualisering.

Alt dette har gjort det temmelig klart og tydeligt, at dataforskerprogrammer er et meget bredt udtryk, og at forstå jobbeskrivelsen vil være det første skridt i udviklingen af ​​de krævede færdigheder. Først og fremmest er det vigtigt at forstå, at en datavidenskabsprogrammer skal have specifik ekspertise inden for et felt og skal vide, hvordan man skal tackle problemerne på dette felt. For det andet skal de være i stand til at skelne uønskede data fra hele datasættet, da det er det, der vil hjælpe dem med at nå frem til endelige resultater og fund.

Derfor, hvis du er en datavidenskab, der programmerer tal i din professionelle plan, her er nogle kvaliteter, som du bliver nødt til at udvikle.

  1. Forståelse af grundlæggende værktøjer

At have en grundlæggende forståelse af de grundlæggende værktøjer i datavidenskab er ekstremt vigtigt. Personer, der ønsker at blive datavidenskabsmand, skal have en vis forståelse af statistisk promoverende sprog, som R eller Python og et databaseforespørgselssprog som SQL.

  1. Kendskab til grundlæggende statistikker

Alle, der ønsker at blive dataforsker Arbejde, skal have en integreret forståelse af statistikker. Dataforskere Arbejdet skal have en iboende forståelse af statistiske test, fordelinger, maksimale sandsynlighedsestimatorer blandt andet. Statistik er integreret i at arbejde med data af alle typer ud over at arbejde med alle typer virksomheder, især datadrevet. Disse virksomheder har brug for dataforsker Arbejde, der kan hjælpe dem med at træffe beslutninger og evaluere eksperimenter og derved have et kendskab til grundlæggende statistikker ekstremt vigtigt.

  1. Viden om maskinlæring er vigtig

Hvis du vil arbejde for et stort firma med enorme mængder data, er det vigtigt at lære om maskinlæringsmetoder som k-nærmeste naboer, tilfældige skove osv. Mens det er rigtigt, at maskinlæringsteknikker kan implementeres ved hjælp af R eller python biblioteker, maskinlæring kan hjælpe virksomheder med at opdage en ny facet af datastyring.

  1. En grundlæggende viden om lineær algebra og multivariabel beregning kan gå langt

Mange medarbejdere ønsker, at deres dataforsker Work er i stand til at fremlægge data, som de har lært gennem statistiske resultater eller maskinlæring. Derfor kan en grundlæggende viden om multivariabel beregning eller lineære algebra-spørgsmål hjælpe dig med at se perfekt ud til jobbet. Når en dataforsker Arbejde kan implementere deres egne implementeringsværktøjer, viser det, at de er i stand til at udlede resultater fra enorme data på en vellykket måde. Alt i alt er forståelse af disse koncepter særlig hjælp i virksomheder, der har produkter, der er defineret af data, og små forbedringer i deres algoritmer kan have enorme fordele for virksomhedens samlede vækst.

  1. Lær, hvordan man kan arbejde omkring datamling

Når data er i store mængder, er det naturligt, at fejl og fejl har en tendens til at krybe meget let ind. Derfor er det vigtigt at vide, hvordan man håndterer eventuelle ufuldkommenheder i data. Eksempler på datafeil kan omfatte manglende værdier eller inkonsekvent strengformatering og datoformatering. Datamling er ekstremt vigtigt i små virksomheder, hvor dataanalytikere hyres til at sortere gennem en masse data.

  1. Det er vigtigt at vide, hvordan man visualiserer data og kommunikerer effektivt

En af de vigtigste færdigheder, der adskiller en dataforsker Arbejde bortset fra resten er gennem en stærk følelse af visualisering og kommunikation af data. Dette gælder især for virksomheder, der vokser, når de træffer datadrevne beslutninger for første gang. Derfor er det vigtigt, at dataforskers programmer er i stand til at visualisere data, så de kan lave datastyrede løsninger for at føre virksomheden til det næste niveau af vækst og udvikling. Når det kommer til kommunikation, skal dataforskere være i stand til effektivt at kommunikere deres fund og indsigt til det pågældende ledelsesteam, så det kan bruges på en ordentlig måde. En viden om visualiseringsværktøjer som plot og d3.js kan hjælpe dataforsker Arbejde med at visualisere data på en meget bedre måde. Derudover kan det at få et indblik i principperne bag visuel kodning af data og formidle information kun hjælpe en dataforsker Arbejdet med at udvide sit forståelsesfelt.

  1. At have en softwareingeniørgrad er et pluspoint

En softwareingeniør har en meget mere avanceret forståelse af datavidenskab, især når han leder efter dataforskerarbejde i en lille organisation. Da de vil være ansvarlige for håndtering af store mængder data, såvel som udviklingen af ​​dataprodukter, vil det være vigtigt at have en stærk softwareteknisk baggrund.

  1. Tænk altid som en dataforsker Arbejde

Virksomheder over hele kloden ser på dataforskere, der mener, der kan løse nogle af de presserende udfordringer, de står overfor på en effektiv måde. En dataforsker skal derfor være opmærksom på mulighederne og udfordringerne i det vertikale, som de ønsker at arbejde i. At forstå deres udfordringer og skabe effektive løsninger til at tackle dem er det første skridt, som enhver dataforsker kan tage i fremtidens vej professionel vækst og succes.

Alt i alt er datavidenskab fremtiden for alle virksomheder, uanset om de er store eller små. Dette betyder, at dataforskere Arbejde vil fortsat have et sted med tidsmæssig betydning i virksomhedernes funktion på tværs af alle vertikaler. Selvom datavidenskab er et relativt nyt og begynder felt, er mulighederne for vækst næsten ubegrænsede. Derfor at få et job som dataforsker Arbejde ville kræve, at enkeltpersoner matcher deres kvalifikationssæt med virksomhedernes mål. Og det betyder en god og omfattende forståelse af, hvordan sektoren fungerer. Ved at udvikle ovennævnte datavidenskabsfærdigheder kan fagfolk effektivt arbejde for at blive en god og succesrig dataforsker.

Anbefalede artikler

Så her er nogle artikler, der hjælper dig med at få mere detaljeret information om datavidenskabsarbejdet, datavidenskabsprogrammer og også om dataforskerens betydning, så bare gå gennem linket, der er givet nedenfor.

  1. Typer af datavisualisering med tableau
  2. Data Scientist vs Software Engineer
  3. Data Analyst vs Data Scientist Forskelle
  4. Data Scientist vs Data Mining
  5. Data Scientist vs Data Engineer vs Statististician
  6. 5 Bedste træning af mobilappudvikling

Kategori:

Big Data