Kõik Andmeteadlase töö kohta

Tänapäeval on andmed kaubamärkide ja ettevõtete üks olulisemaid aspekte kogu maailmas. Andmed on tootemarkide kasvu võtmeks sektorite ja kategooriate lõikes, kuna need aitavad neil kiirele konkurentsile vaatamata edasi liikuda. Teisisõnu, andmed aitavad ettevõtteid ja kaubamärke üles ehitada, viies nad seega järgmisesse kasvufaasi. Sellepärast summutavad istungisaalid selliste sõnadega nagu Big Data ja andmeanalüüs viimastel aastatel.

Andmeteadlase töö kasvav tähtsus

Andmete arenev tähtsus on omakorda tõstnud nende inimeste tähtsust, kes neid andmeid käitlevad. Ja sellepärast on andmeteadlase töö positsioon väliselt oluline ja seda peetakse peaaegu kõigis kohtades kõrgelt. Kuna andmeteadlase töö on suhteliselt uus, hõlmab see roll nii äriandmete analüüsi kui ka tehnoloogiat. Seetõttu on enamikul seda ametit täitvatel inimestel kogemused mõlemas valdkonnas, muutes neist hübriidi, kes teab mõlemast maailmast parimat.

Andmete olulisus ja vajadus neilt olulisi teadmisi saada on viinud selleni, et mõned organisatsioonid investeerivad mitte ainult ühe andmeteadlase töösse, vaid meeskonda, kes jagab sama vastutust. Peamine põhjus, miks ettevõtted investeerivad meeskonda, mitte üksikisikusse, on see, et andmeteadlase tähenduses oskuste kogum võib varieeruda ja need ei pruugi olla ühel inimesel.

Seetõttu on kahtlemata kindlaks tehtud, et andmeteadlaste programmid on üks võtmepositsioone, mida ettevõtted soovivad täita mitte ainult praegusel ajal, vaid ka tulevikus. Tegelikult on andmeteadlase töö Thomas Davenporti ja DJ Patili artikli kohaselt Harvard Business Review'is 21. sajandi üks seksikamaid töökohti. Millised on aga peamised kriteeriumid andmeteadlaseks saamiseks? Ehkki paljudele võib tunduda, et keerulised teadmised mitmesugustest valdkondadest nagu tarkvaraarendus, andmete koondamine, statistika, masinõpe ja andmete visualiseerimine on olulised, on protsessis palju rohkem osalenud.

Millised on töökohustused andmeteadlase töö eest?

Andmeteadlase mõned peamised töökohustused hõlmavad järgmist:

  1. Hallake konkreetse tööstuse teadusuuringuid ja seejärel alustage nendega seotud küsimusi
  2. Siit leiate olulisi teadmisi tohututest andmemahtudest. Andmed võivad pärineda nii välistest kui ka sisemistest allikatest
  3. Valmistage andmed ette nii, et neid saaks ühelt poolt kasutada ettekirjutavas ja ennustavas modelleerimises ning installida kvalifitseeritud analüüsiprogrammid ja muud andmeanalüüsi metoodikad
  4. Puhastage ja kärpige andmeid, eemaldades sellega ebaolulise ja ebaolulise teabe
  5. Uurige andmeid mitme nurga alt, et teada saada varjatud nõrkusi, suundumusi ja võimalusi ettevõtetele tulevikus
  6. Töötage välja brändide kõige keerukamate probleemide jaoks andmepõhised lahendused
  7. Kavandage tänapäevaseid algoritme, mis käsitlevad väljakutseid ja lihtsustavad tööprobleeme.
  8. Andmete visualiseerimise ja andmete kaudu peavad need teadlased ühendama ülejäänud meeskonna, eriti IT-osakonna ja juhtkonna andmete analüüsisuundumuste rakendamisega
  9. Kiida heaks ettevõttesiseste strateegiate ja protseduuride praktilised muudatused

Kuigi ettevõtetel on alati vajadus andmeteadlaste järele, on neil sõltuvalt ettevõtte tüübist erinev töökohustus. Kuigi mõned ettevõtted peavad oma andmeteadlast peamiselt andmeanalüütikuks; mõnikord ühendatakse nende kohustused andmeinseneride ülesannetega, teised usuvad, et palkavad tipptasemel analüütikaeksperdid, kes on kvalifitseeritud andmeanalüüsi tehnikaid. Kuna andmeteadlased saavad rohkem kogemusi ja liiguvad professionaalsel redelil ülespoole, kipuvad nende töökohustused muutuma. Näiteks võib kesktaseme organisatsiooni andmeteadlane kulutada oma aega andmete puhastamisele ja ajamisele, samal ajal kui suure ja arenenud organisatsiooni andmeteadlased kulutavad aega ettevõtte suurandmete projektide struktuuri loomisele ja aitavad neil luua uusi tooteid ja teenuseid, mis vastavad sihtrühma nõudmistele.

Andmeteadlase töö paljud näod

Andmeteadlaste tööanalüütikud käitlevad palju andmeid ja mõnikord on andmeteadlaste programmideks olemine ka selle töö sünonüüm. Andmeteadlane peab funktsioneerima analüütikuna, tõmmates andmed MySQL andmebaasidest välja, saades eksperdiks Exceli pöördetabelites ja koostades põhiandmete visualiseerimise rea- ja tulpdiagrammide kujul. Mõnikord peaks andmeanalüütik helistama ka ettevõtte Google Analyticsi aruandele. Andmeanalüütikut tööle võttev ettevõte ei pruugi olla suur bränd, kuid need on ideaalne lähtepunkt neile, kes soovivad andmeteadusest rohkem teada saada. Kui andmeanalüütikud saavad regulaarselt andmete haldamisega hakkama, saavad nad liikuda suurema ja parema organisatsiooni juurde. Andmeanalüütik on seega esimene samm kõigile, kes soovivad saada lõpuks andmeteadlaseks Töö!

Kujutise allikas: pixabay.com

Nagu varem mainitud, on ettevõtted tänapäeval üle ujutatud palju andmeid, mida nad peavad regulaarselt mõistma. Seetõttu on andmete mõistmiseks vaja andmeside infrastruktuuri ja just siin saavad andmeanalüütikud ettevõtteid aidata. Enamasti on nii andmeteadlaste kui ka andmeinseneri ametikohtade nimekirjad peaaegu samad. Kuna andmetöötlejat nõutakse tavaliselt peaaegu igat tüüpi organisatsioonides, on selles osakonnas töö leidmine suhteliselt lihtne. Sellepärast võib andmeteadlane töötada koos tarkvaratehnikaga sellises ettevõttes silma paista, kuna nad vajavad spetsialiste, kes suudavad ühelt poolt anda teavet oma andmete kohta ja teiselt poolt aidata manustatavate andmete esitamisel, näiteks panus tootmiskoodi. Kuna praktikavõimalused erinevates ettevõtetes nooremandmeteadlasena sobivad suurepäraselt inimestele, kes soovivad valdkonna kohta põhjalikumalt ja strateegiliselt teada saada.

Inimesele, kellel on formaalne matemaatika, statistika või füüsiline taust, on sellel alal õppimine peaaegu piiramatu. Need isikud saavad keskenduda paremate andmepõhiste toodete tootmisele, mis vastavad tarbijate vajadustele ja nõudmistele strateegilisel viisil. Tarbijate vajadustele keskenduvatel ettevõtetel on palju andmeid ja nad vajavad alati inimesi, kes aitaksid neil sisukate ja tõhusate turunduskampaaniate kaudu oma sihtrühma suunata.

Täna palkavad paljud organisatsioonid andmepositsiooni jaoks mitu inimest. Selles ettevõttes saavad andmeteadlaste programmid osa suurest meeskonnast, mis keskendub põhiliselt andmete oluliste suundumuste genereerimisele, ehkki need ei pea olema andmeettevõtted. Sellise stsenaariumi korral vajavad andmeteadlased muu hulgas analüüsi tegemise, tootekoodi puudutamise ja andmete visualiseerimise oskusi. Seega on võimalik, et sellised ettevõtted soovivad täita üldandmete analüütikute positsiooni või soovivad nad kedagi, kellel oleks konkreetsed oskused, näiteks masinõpe või andmete visualiseerimine.

Kõik see on teinud üsna selgeks ja ilmseks, et andmeteadlaste programmid on väga lai mõiste ja ametijuhendi mõistmine on esimene samm vajalike oskuste komplektide väljatöötamisel. Esiteks on oluline mõista, et andmeteadlaste programmidel peavad olema spetsiifilised teadmised ühes valdkonnas ja nad peavad teadma, kuidas selle valdkonna probleeme lahendada. Teiseks peavad nad suutma eristada soovimatuid andmeid kogu andmestikust, kuna see aitab neil jõuda veenvatele tulemustele ja järeldustele.

Seega, kui olete andmeteadlased, programmeerige need arvud teie ametialases plaanis, siin on mõned omadused, mida peate välja töötama.

  1. Põhitööriistade mõistmine

Andmetöötluse põhivahendite mõistmine on äärmiselt oluline. Isikutel, kes soovivad saada andmeteadlasteks, peab olema teatav arusaam statistiliselt reklaamitavast keelest, näiteks R või Python, ja andmebaasidest päringukeelt, nagu SQL.

  1. Põhistatistika tundmine

Kõigil, kes soovivad saada andmeteadlaseks Tööl peab olema terviklik statistika mõistmine. Andmeteadlaste tööl peab muu hulgas olema sisemine arusaam statistiliste testide, jaotuste, maksimaalse tõenäosuse hinnangute kohta. Statistika on oluline igat tüüpi andmetega töötamiseks, lisaks igat tüüpi ettevõtetele, eriti andmepõhistele. Need ettevõtted vajavad andmeteadlase tööd, kes aitab neil otsuseid vastu võtta ja katseid hinnata, omades seeläbi teadmisi põhistatistika kohta äärmiselt oluliseks.

  1. Masinõppe teadmised on olulised

Kui soovite töötada suurettevõttes, kus on tohutul hulgal andmeid, on oluline õppida masinõppe meetodite kohta, näiteks lähimad naabrid, juhuslikud metsad jne. Ehkki on tõsi, et masinõppe tehnikaid saab rakendada R või python abil raamatukogud, masinõpe aitab ettevõtetel avastada andmehalduse uut tahku.

  1. Baasteadmised lineaarse algebrast ja mitme muutujaga arvutusest võivad minna kaugele

Paljud töötajad soovivad, et nende andmeteadlane Work saaks esitada statistiliste tulemuste või masinõppe abil õpitud andmed. Sellepärast võivad põhiteadmised mitme muutujaga arvutuskriteeriumidest või lineaarse algebra küsimustest aidata teil töö jaoks täiuslikud välja näha. Kui andmeteadlaste töö saab rakendada oma rakendusvahendeid, siis näitab see, et nad suudavad tohututest andmetest edukalt tulemusi saada. Kokkuvõttes on nende mõistete mõistmine eriti kasulik ettevõtetele, kellel on andmete abil määratletud tooteid ja nende algoritmide väikestest täiustustest võib olla ettevõtte kogu kasvule tohutu kasu.

  1. Siit saate teada, kuidas andmete edastamisega ümber käia

Kui andmeid on suures koguses, on loomulik, et vead ja vead kipuvad hiilima väga lihtsalt. Sellepärast on oluline teada, kuidas tulla toime andmete puudustega. Andmete ebatäiuslikkuse näideteks võivad olla puuduvad väärtused või ebajärjekindel stringi vormindamine ja kuupäeva vormindamine. Andmete kogumine on äärmiselt oluline väikestes ettevõtetes, kus palgatakse andmeanalüütikud, kes sorteeriksid läbi palju andmeid.

  1. Oluline on osata andmeid visualiseerida ja tõhusalt suhelda

Üks olulisemaid oskusi, mis eristab andmeteadlase tööd muust, on tugeva visualiseerimise ja andmete edastamise tunde kaudu. See kehtib eriti ettevõtete kohta, kes kasvavad, kuna nad teevad esmakordselt andmepõhiseid otsuseid. Sellepärast on oluline, et andmeteadlaste programmid suudaksid andmeid visualiseerida, et nad saaksid teha andmepõhiseid lahendusi ettevõtte viimiseks järgmisele kasvu- ja arengutasemele. Suhtlemisel peavad andmeteadlased suutma oma järeldusi ja teadmisi asjassepuutuvale juhtimismeeskonnale tõhusalt edastada, et seda saaks nõuetekohaselt kasutada. Teadmised selliste visualiseerimisriistade kohta nagu graafik ja d3.js võivad aidata andmeteadlasel tööl andmeid palju paremini visualiseerida. Lisaks võib andmete visuaalse kodeerimise ja teabe edastamise põhimõtetest ülevaate saamine aidata andmeteadlasel ainult oma mõistmisvälja laiendada.

  1. Tarkvarainseneri kraadi omandamine on plusspunkt

Tarkvarainseneril on andmetöötlusest palju arenenum arusaam, eriti kui otsitakse väikeses organisatsioonis andmeteadlase tööd. Kuna nad vastutavad tohutul hulgal andmete käitlemise ja samuti andmetöötlustoodete väljatöötamise eest, on hädavajalik tugeva tarkvaraehituse taust.

  1. Mõelge alati nagu andmeteadlane Töö

Ettevõtted kogu maailmas vaatavad andmeteadlasi, kes saavad tõhusalt lahendada mõned pakilised väljakutsed, millega nad silmitsi seisavad. Andmeteadlane peab seetõttu olema teadlik vertikaali võimalustest ja väljakutsetest, milles nad töötada soovivad. Nende väljakutsete mõistmine ja nende lahendamiseks tõhusate lahenduste loomine on esimene samm, mille iga andmeteadlase töö võib teha tulevikus professionaalne kasv ja edu.

Kõike öeldes on andmeteadus kõigi ettevõtete tulevik, olgu need suured või väikesed. See tähendab, et andmeteadlaste tööl on jätkuvalt oluline koht ettevõtete töös kõigis vertikaalides. Andmeteadus on küll suhteliselt uus ja tekkiv valdkond, kuid kasvuvõimalused on peaaegu piiramatud. Seetõttu nõuaks andmeteadlasena töö saamine, et üksikisikud vastaksid oma oskuste kogumile ettevõtete eesmärkidele. Ja see tähendab head ja põhjalikku arusaamist sektori toimimisest. Ülaltoodud andmeteadlase oskuste arendamise kaudu saavad spetsialistid tõhusalt töötada heaks ja edukaks andmeteadlaseks saamisel.

Soovitatavad artiklid

Siin on mõned artiklid, mis aitavad teil saada üksikasjalikumat teavet andmeteadlase töö, andmete teadlaste programmide ja ka andmeteadlase tähenduse kohta, nii et lihtsalt minge läbi allpool toodud lingi.

  1. Andmete visualiseerimise tüübid koos Tableau'ga
  2. Andmeteadlane vs tarkvarainsener
  3. Andmeanalüütiku vs andmeteadlase erinevused
  4. Data Scientist vs Data Mining
  5. Andmeteadlane vs andmeinsener vs statistik
  6. 5 parimat mobiilirakenduse arendamise koolitust

Kategooria:

Suured andmed