Kim jest naukowiec danych?

Działanie każdej organizacji opiera się na informacjach i danych, które decydują o kluczowych decyzjach. Oprócz ich zbierania i przechowywania, dane te podlegają przetwarzaniu i późniejszej analizie. Profesjonalizm i znajomość analizy danych decyduje o wartości uzyskanych wyników. Data Scientist to zawód z przyszłością, który przynosi wymierne korzyści organizacjom. Dzięki unikalnym umiejętnościom analityka firma ma szansę na zwiększenie rentowności i umocnienie przewagi konkurencyjnej na rynku. Kim jest naukowiec danych? Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej.

Analityk danych – spis treści:

1. Kim jest naukowiec danych?
2. Data Scientist – umiejętności i wymagania
3. Obszar specjalizacji Data Scientist
4. Jak zostać naukowcem danych?
5. Streszczenie

Kim jest naukowiec danych?

Data Scientist to osoba, która zbiera, przetwarza i analizuje dane w oparciu o uczenie maszynowe i algorytmy uczenia się. W swojej pracy wykorzystują metody badawcze, matematykę, ekonomię i statystykę, aby osiągnąć pożądaną wartość biznesową w badanych obszarach. Data Scientist to zawód, który wychodzi naprzeciw oczekiwaniom rynku w zakresie przetwarzania dużych zbiorów danych. Łączy jednocześnie różne role od uczenia maszynowego, przez kwestie wydajnościowe i planistyczne, po wdrażanie proponowanych rozwiązań.

Data Scientist to zarówno świetny programista, statystyk analizujący algorytmy na klastrze, jak i osoba znająca mechanikę biznesu z wysokimi umiejętnościami komunikacyjnymi. Tym, co odróżnia analityków danych od analityków danych pracujących na standardowych zbiorach, jest to, że pracują oni w niestabilnym środowisku danych narastających w czasie rzeczywistym, dlatego często nazywa się ich data masterami.

Ich celem jest tworzenie wizualizacji tych analiz, eksploracja dowolnych danych, definiowanie nowych zmiennych i analiza głębokich danych. Co więcej, to do nich należy wybór metodyk badawczych, które zweryfikują postawioną hipotezę, a następnie przełożą ją na koncepcję biznesową, która spełni zamierzony cel w rozwoju firmy. Skuteczny analityk danych to osoba, która posiada ponadprzeciętne umiejętności programistyczne (z zacięciem hakerskim) oraz ponadprzeciętną znajomość statystyki.

Data Scientist – umiejętności i wymagania

Zawód data science wymaga wielu i różnorodnych umiejętności z różnych dziedzin i specjalności. Zajmując się nauką o danych, należy mieć zdolności matematyczne i analityczne, być dobrym programistą, umieć prezentować analizowane dane i wyciągać jednoznaczne wnioski. Ponadto osoba pracująca w tym zawodzie powinna być skrupulatna, dokładna, cierpliwa, posiadać umiejętność opowiadania historii poprzez dane oraz posiadać intuicję biznesową. Kluczowe kompetencje:

• Matematyka i statystyka – statystyczna analiza danych, uczenie maszynowe, eksploracja danych, algorytmy rozproszone
• Programowanie – technologie big data, pakiety statystyczne, biblioteki i narzędzia z zakresu uczenia maszynowego, język Python
• Znajomość branży – zrozumienie celu biznesowego i powiązanie go z odpowiednimi danymi, umiejętność przedstawienia problemu na podstawie danych, umiejętność współpracy z ekspertami
• Umiejętności komunikacyjne – umiejętność prezentacji danych, dyskusji nad problemem, proponowania rozwiązań, umiejętność dyskusji i współpracy z grupą
• Intuicja i dociekliwość – w odniesieniu do przetwarzanych danych i możliwych metod badawczych oraz w ocenie korelacji przyczyn i skutków

Obszar specjalizacji Data Scientist

Analiza danych jest obecna praktycznie w każdej dziedzinie i branży. Kluczowe obszary, którymi zajmuje się Data Scientist to:

• Sektor finansowy i bankowy – analiza danych o transakcjach bankowych, wspomaganie decyzji kredytowych, wykrywanie oszustw
• Marketing – analiza zachowań użytkowników na stronach internetowych, tworzenie systemów rekomendacji, śledzenie widoczności i opinii marki
• Sprzedaż – analiza danych sprzedażowych, przewidywanie trendów, segmentacja klientów, dostosowywanie ofert produktowych do wymagań klientów

Jak zostać naukowcem danych?

Data Scientist to stosunkowo nowy zawód, który szczególnie ewoluował w ostatnich latach. Myśląc o pracy w tym zawodzie, istnieją dwie ścieżki edukacyjne. Pierwsza skierowana jest do osób, które po ukończeniu szkoły średniej już wiedzą, że chcą wybrać ten zawód.

Studia na jednym z kierunków związanych z data science, big data czy analityką danych mogą okazać się najlepszą, choć nie najkrótszą drogą do zawodu. Studia zarówno na studiach licencjackich, magisterskich, inżynierskich, jak i podyplomowych to bez wątpienia dobry kierunek na rozpoczęcie kariery jako Data Scientist. Gwarantują holistyczne, szerokie i różnorodne podejście do tej multidyscyplinarnej dziedziny.

Inną opcją dla absolwentów kierunków matematycznych, informatycznych, ekonomicznych lub pokrewnych jest ukończenie kursów specjalistycznych. Na rynku dostępna jest bardzo szeroka oferta różnego rodzaju szkoleń, obejmujących przede wszystkim wiedzę z zakresu programowania i obsługi baz danych.

Szkolenia te są dostosowane do indywidualnych potrzeb uczestników. Obejmują one bootcampy, tradycyjne warsztaty, kursy online, hackathony i wyzwania. Ważne jest, aby zdobyć certyfikat, który potwierdzi nabyte umiejętności i kwalifikacje. Podczas rekrutacji certyfikat może być dużym atutem.

Praca jako Data Scientist to idealna ścieżka rozwoju dla osób zafascynowanych bazami danych, statystyką i programowaniem oraz dla tych, którzy lubią wyzwania i nie boją się nieszablonowych rozwiązań. Według danych z 2020 roku był trzecim najlepiej opłacanym zawodem na rynku IT w Stanach Zjednoczonych z zarobkami na poziomie 107 tysięcy dolarów rocznie. Z drugiej strony w Wielkiej Brytanii mistrz danych może zarobić ponad 80 000 funtów rocznie.

Streszczenie

Kluczem do sukcesu jako Data Scientist jest zrozumienie, że data science to przede wszystkim umiejętność odpowiadania na pytania biznesowe, a nie sama istota używanych narzędzi. Ważniejsze jest nauczenie się pojęć niż nauczenie się składni. Tworzenie projektów i opracowywanie nowych rozwiązań to główny cel pracy data science. To z pewnością zawód przyszłości, który stworzy innowacyjne rozwiązania biznesowe.

Czytaj także:Podstawy narracji danych.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest, TikTok.