Minden, ami az adattudós munkájáról szól

Manapság az adatok a márkák és vállalatok egyik legfontosabb szempontja a globális színtéren. Az adatok tartják a kulcsot a márkák növekedésében ágazatok és kategóriák szerint, mivel az intenzív verseny ellenére elősegítik az előrehaladást. Más szavakkal: az adatok segítenek a vállalatok és márkák felépítésében, ezáltal eljuttatva őket a növekedés következő szakaszába. Ez az oka annak, hogy az üléstermek olyan szavakkal zümmögnek, mint a Big Data és az adatanalitika az elmúlt években.

Az adattudós munkájának növekvő fontossága

Az adatok növekvő fontossága viszont emeli az emberek fontosságát, akik ezeket az adatokat kezelik. Ezért van egy adattudós munka pozíciója külső szempontból fontos és szinte minden helyén magasra becsülve. Mivel az adattudósok munkája viszonylag új, ez a szerep magában foglalja mind az üzleti adatok elemzését, mind a technológiát. Ezért a többségnek, aki ezt a pozíciót tölti be, mindkét területen van tapasztalat, így hibrid személyekké válnak, akik mindkét világ legjobbjait ismerik.

Az adatok fontossága és annak szükségessége, hogy betekintést nyerjenek tőlük, arra vezetett, hogy egyes szervezetek nemcsak egy adattudós munkájába fektetnek be, hanem egy csoportba, amely ugyanazért felelõs. A fő ok, amiért a vállalatok befektetnek egy csapatba, nem pedig az egyénbe, az, hogy az adattudós tudáskészség-készsége eltérő lehet, és előfordulhat, hogy ezek nem jelennek meg egyetlen személyben.

Ezért kétségtelenül megállapítást nyert, hogy az adattudósok programjai az egyik kulcsfontosságú pozíció, amelyet a vállalatok törekedni kívánnak, nemcsak a jelenkorban, hanem a jövőben is. Valójában Thomas Davenport és DJ Patil által a Harvard Business Review cikkében leírt cikk szerint az adattudós munkája a 21. század egyik legszexisebb munkája. De mi a fő kritérium az adattudósá váláshoz? Noha sokan úgy érzik, hogy fontos a bonyolult ismeretek egy olyan különféle területről, mint például a szoftverfejlesztés, az adatgyűjtés, a statisztika, a gépi tanulás és az adatok megjelenítése, sokkal inkább bevonódik a folyamatba.

Milyen feladatokkal jár az adattudós munkája?

Az adattudós egyik fő munkaköri felelőssége, azaz a következők:

  1. Kezelje az adott iparág kutatásait, és azután vegyen fel ehhez kapcsolódó kérdéseket
  2. Mutasson be fontos információkat a nagy mennyiségű adatból. Az adatok származhatnak külső vagy belső forrásokból
  3. Készítse el az adatokat oly módon, hogy felhasználható legyen egyrészt a vényköteles és prediktív modellezésben, másrészt pedig képzett elemző programokat és egyéb módszereket telepítsen az adatok elemzésére
  4. Tisztítsa meg és vágja le az adatokat, eltávolítva ezzel a irreleváns és irreleváns információkat
  5. Vizsgálja meg az adatokat többféle szempontból, hogy megtudja a rejtett gyengeségeket, trendeket és lehetőségeket a vállalatok számára a jövőben
  6. Készítsen adatközpontú megoldásokat a márkák néhány legnagyobb kihívást jelentő problémájára
  7. Tervezze meg a modern algoritmusokat, amelyek megoldják a kihívásokat és egyszerűsítik a munkaproblémákat.
  8. Az adatok megjelenítésén és az adatokon keresztül ezeknek a tudósoknak össze kell kapcsolniuk a csapat többi részét, különösen az informatikai osztályt és a vezetést az adatelemzési trendek megvalósításával kapcsolatban.
  9. Támogassa a vállalaton belüli jelenlegi stratégiák és eljárások gyakorlati változásait

Míg a vállalatoknak mindig szükségük van adattudós jelentőségre, addig a vállalkozás típusától függően eltérő munkaköri felelősségük van. Míg egyes vállalatok adattudósát elsősorban adatelemzőnek tekintik; esetenként feladataik összekapcsolódnak az adatmérnökök feladataival, mások úgy gondolják, hogy felkészítik a legmagasabb szintű elemző szakértőket, akik jártasak az adatelemzési technikák területén. Ahogy az adattudósok több tapasztalatot szereznek és felfelé lépnek a szakmai létrán, munkaköri felelősségük általában megváltozik. Tegyük fel például, hogy egy középszintű szervezet adattudósának az ideje az adatok tisztítása és a megmunkálás, az egy nagy és fejlett szervezetben dolgozó adattudósok időt töltenek a vállalat nagy adatprojekteinek felépítésére és segíthetnek abban, hogy új termékeket és szolgáltatásokat hozhat létre, amelyek megfelelnek a célközönség igényeinek.

Az adattudós munkájának sok arca

Az adattudós munkanalitikusok sok adatot kezelnek, és néha adattudós programként való jelentése is ezzel a munkával azonos. Az adattudósnak elemzőként kell működnie, ha kihúzza az adatokat a MySQL adatbázisokból, az Excel pivot tábláinak szakértőjévé válik, és soros és oszlopdiagramok formájában elkészíti az alapadatok megjelenítését. Időnként az adatelemzőknek fel kellene hívniuk a cég Google elemzési jelentését is. Lehet, hogy egy adatanalitistát foglalkoztató cég nem nagy márka, de tökéletes kiindulópont azok számára, akik többet szeretnének megtudni az adattudományról. Miután az adat elemzők rendszeresen meg tudják birkózni az adatkezelés felelősségével, előreléphetnek egy nagyobb és jobb szervezet felé. Az adatanalitikus tehát az első lépés mindenkinek, aki végül adattudós akar lenni. Work!

Képforrás: pixabay.com

Mint korábban említettem, a vállalatok napjainkban sok adat van elárasztva, amelyeket rendszeres időközönként meg kell értenie. Ezért van szükség az adatok infrastruktúrájára az adatok értelmezéséhez, és itt az adatelemzők elemzései segíthetnek a vállalatoknak. A legtöbb esetben mind az adattudósok, mind az adatmérnökök állása nagyjából megegyezik. Mivel szinte minden típusú szervezetnél általában adatmérnökre van szükség, ebben az osztályban meglehetősen egyszerű az álláskeresés. Ez az oka annak, hogy az adattudósok dolgoznak a szoftverfejlesztéssel együtt egy ilyen társaságban, mivel olyan szakemberekre van szükségük, akik egyrészt betekintést nyújtanak az adataikba, másrészt segítséget nyújtanak olyan emberiségű adatokhoz, mint például a termelési kódhoz való hozzájárulás. Mivel a különböző vállalkozásoknál végzett gyakorlati lehetőségek junior adattudósként tökéletesek azok számára, akik átfogó és stratégiai módon szeretnének többet megtudni a területről.

Azok számára, akiknek van formális matematikai, statisztikai vagy fizikai háttere, az ezen a területen való tanulás szinte korlátlan. Ezek az egyének jobb adatközpontú termékek gyártására összpontosíthatnak, amelyek stratégiailag megfelelnek a fogyasztók igényeinek és igényeinek. A fogyasztói igényekre összpontosító vállalatoknak sok adat van, és mindig szükségük van olyan egyénekre, akik értelmes és hatékony marketing kampányok révén segítenek a közönség megcélzásában.

Nagyon sok szervezet manapság több embert bérelt fel adatszolgáltatás céljából. Ebben a társaságban az adattudós programok a nagy csapat részét képezik, amely alapvetően arra koncentrál, hogy az adatokból fontos tendenciákat generáljon, bár nem kell, hogy adatvállalkozás legyen. Ilyen esetben az adattudósoknak ismeretekkel kell rendelkezniük az elemzés elvégzéséhez, a termelési kód megérintéséhez és az adatok megjelenítéséhez. Tehát lehetséges, hogy ezek a vállalatok törekszenek egy általános adatanalitikus pozíciójának betöltésére, vagy olyan speciális készségekkel szeretnének valakit, mint például gépi tanulás vagy adatmegjelenítés.

Mindez egyértelművé és nyilvánvalóvá tette, hogy az adattudományos programok nagyon széles kifejezés, és a munkaköri leírás megértése lesz az első lépés a szükséges készségek kidolgozásában. Mindenekelőtt fontos megérteni, hogy az adattudósok programjainak speciális szaktudással kell rendelkezniük egy területen, és tudniuk kell, hogyan kell kezelni az adott terület problémáit. Másodszor, képesnek kell lenniük arra, hogy megkülönböztesse a nem kívánt adatokat az összes adathalmaztól, mivel ez segíti őket meggyőző eredmények és megállapítások elérésében.

Ezért ha adattudósként programozza be a szakmai tervét, akkor íme néhány olyan tulajdonság, amelyeket fejlesztenie kell.

  1. Az alapvető eszközök megértése

Rendkívül fontos, hogy megismerjük az adattudomány alapvető eszközeit. Azoknak, akik adattudósnak akarnak lenni, rendelkezniük kell valamilyen statisztikai promóciós nyelv, például az R vagy Python, és az adatbázis lekérdezési nyelvét, például az SQL ismereteivel.

  1. Az alapvető statisztikák ismerete

Mindenkinek, aki adattudós akar lenni, a statisztikáknak átfogó ismeretekkel kell rendelkezniük. Az adattudósok munkájának belső ismeretekkel kell rendelkeznie többek között a statisztikai tesztekről, az eloszlásokról, a maximális valószínűség-becslésekről. A statisztikák nélkülözhetetlenek az összes típusú adatkezeléshez, amellett, hogy minden típusú vállalattal, különösen az adatközpontú vállalatokkal dolgozunk. Ezeknek a vállalatoknak adattudós munkára van szükségük, aki segíthet döntések meghozatalában és a kísérletek értékelésében, ezáltal rendkívül fontos az alapvető statisztikák ismerete.

  1. Fontos a gépi tanulás ismerete

Ha nagyvállalatnál szeretne dolgozni hatalmas adatmennyiséggel, fontos megismerni a gépi tanulási módszereket, például a legközelebbi szomszédok, a véletlenszerű erdők stb. Míg igaz, hogy a gépi tanulási technikák R vagy python segítségével valósíthatók meg. könyvtárak, gépi tanulás segítheti a vállalatokat az adatkezelés új aspektusainak felfedezésében.

  1. A lineáris algebra és a többváltozós számítás alapvető ismerete messze haladhat

Sok alkalmazott azt akarja, hogy adattudós munkájuk képes legyen statisztikai eredményekkel vagy gépi tanulással megtanult adatok előterjesztésére. Ez az oka annak, hogy a többváltozós számításokkal vagy a lineáris algebrai kérdésekkel kapcsolatos alapismeretek segíthetnek Önnek a munka tökéletes megjelenésében. Amikor egy adattudományos munkatárs megvalósíthatja saját végrehajtási eszközeit, akkor ez azt mutatja, hogy sikeres módon képesek eredményt nyerni a hatalmas adatokból. Összességében ezeknek a fogalmaknak a megértése különös jelentőséggel bír azokban a vállalatokban, amelyek adatok szerint definiáltak termékeket, és az algoritmusuk kis javításai hatalmas előnyökkel járhatnak a vállalat általános növekedése szempontjából.

  1. Tanulja meg, hogyan lehet megkerülni az adathalmazt

Ha nagy mennyiségű adat van, akkor természetes, hogy a hibák és hibák általában könnyen becsúszhatnak. Ezért fontos tudni, hogyan kell kezelni az adatok hiányosságait. Az adatok hiányosságai között szerepelhetnek hiányzó értékek vagy következetlen karakterlánc-formázás és dátum-formázás. Az adatgyűjtés rendkívül fontos azokban a kis cégekben, amelyekben az elemzőket bérelték fel, hogy rengeteg adatot válasszanak át.

  1. Fontos tudni, hogyan lehet az adatokat megjeleníteni és hatékonyan kommunikálni

Az egyik legfontosabb készség, amely megkülönbözteti az adattudósok munkáját a többitől, az adatok megjelenítésének és kommunikációjának erős érzése. Ez különösen igaz azokra a vállalatokra, amelyek növekednek, mivel először hoznak adatközpontú döntéseket. Ezért fontos, hogy az adattudósok programjai képesek legyenek az adatok megjelenítésére, hogy adatközpontú megoldásokat hozzanak a vállalat növekedésének és fejlődésének következő szintjére. Kommunikáció során az adattudósoknak képesnek kell lenniük arra, hogy eredményesen közöljék eredményeiket és betekintésüket az érintett menedzsment csapattal annak érdekében, hogy azokat megfelelő módon felhasználhassák. A vizualizációs eszközök, például a plot és a d3.js ismerete segíthet az adattudós munkájának az adatok sokkal jobb megjelenítésében. Ezenkívül az adatok vizuális kódolása és az információk továbbítása mögött meghúzódó alapelvek betekintése csak egy adattudós munkájának elősegítésében segítheti megértési területe kibővítését.

  1. Plusz pont a szoftvermérnöki diploma megszerzése

A szoftvermérnök sokkal fejlettebb ismeretekkel rendelkezik az adattudomány területén, különösen, amikor egy kis szervezetnél dolgozik az adattudósok munkáján. Mivel a hatalmas mennyiségű adat kezeléséért és az adattermékek fejlesztéséért felelnek, alapvető fontosságú az erős szoftverfejlesztési háttér.

  1. Mindig úgy gondolj, mint egy adattudós munka

A cégek szerte a világon az adattudósokra gondolnak, akik azt állítják, akik hatékonyan tudják megoldani az őket sújtó sürgetõ kihívásokat. Az adattudósnak tehát tisztában kell lennie azokkal a vertikális lehetőségekkel és kihívásokkal, amelyekben dolgozni kívánnak. A kihívások megértése és hatékony megoldások kidolgozása ezek kezelésére az első lépés, amelyet minden adattudós munkája megtehet a jövő útján. szakmai növekedés és siker.

Mindent elmondva, az adattudomány minden vállalat jövője legyen, akár nagy, akár kicsi. Ez azt jelenti, hogy az adattudósok munkája továbbra is fontos helyet foglal el a vállalatok működésében minden vertikális helyzetben. Bár az adattudomány egy viszonylag új és kialakulóban lévő terület, a növekedés lehetőségei szinte korlátlanok. Ezért adattudósként történő munkavégzéshez az a munka igényelne az egyéneket, hogy képességeiknek megfeleljenek a vállalatok céljainak. És ez azt jelenti, hogy jól és átfogóan értjük az ágazat működését. A fenti adattudós készségek fejlesztésével a szakemberek hatékonyan dolgozhatnak annak érdekében, hogy jó és sikeres adattudósokká váljanak.

Ajánlott cikkek

Tehát itt van néhány cikk, amely segítséget nyújt az adattudós munkájának, az adattudós programok és az adattudós jelentésének részletesebb ismertetésében, tehát csak keresse meg az alább megadott linket.

  1. Az adatok megjelenítésének típusai a Tableau segítségével
  2. Adattudós vs. szoftvermérnök
  3. Adatanalitikus és adattudós különbségek
  4. Data Scientist vs Data Mining
  5. Data Scientist vs Data Engineer vs Statisztikus
  6. 5 legjobb mobilalkalmazás-fejlesztési képzés

Kategória:

Nagy adat