Data Scientists: Definition Og Kvalifikationer

Data Scientists: Definition Og Kvalifikationer

Som data scientist har du evnen til at forbedre, hvordan en virksomhed fungerer. Uanset om du hjælper med at analysere arbejdsgange eller hjælper ledende medarbejdere med at træffe velformede beslutninger, giver dette felt enkeltpersoner mulighed for at yde positive bidrag på tværs af flere brancher. I denne artikel definerer vi dataforskerprofessionen og lister både deres primære opgaver og de vigtigste dataforskerkvalifikationer, som du har brug for for at opnå en rolle på dette område.

Relateret: Sådan bliver du dataforsker

Hvem er dataforskere?

Data scientists refererer til de analytiske eksperter, der indsamler og fortolker store mængder strukturerede og ustrukturerede data. Ved at bruge deres viden om datalogi, matematik og naturvidenskab hjælper de med at skabe handlingsplaner og løsninger for virksomheder baseret på deres resultater.

Mens datavidenskab og dataanalyse begge bruger data, fokuserer datavidenskab på bredere indsigter, der bestemmer, hvilke spørgsmål der skal stilles, mens dataanalyse fremhæver vigtigheden af ​​at finde svar på de spørgsmål, der stilles. Da datavidenskab har mange applikationer, er det en alsidig karriere, der findes i mange brancher.

For eksempel kan du finde dataforskere, der arbejder inden for sundhedspleje, bank, e-handel eller for den føderale regering. Uanset hvor de arbejder, samarbejder de ofte med andre teams i en organisation, såsom en virksomheds drift eller marketingafdeling, for at løse komplekse problemer, som en virksomhed står over for.

Hvad laver dataforskere?

Data scientists har flere opgaver, der giver dem mulighed for at bruge matematiske, naturvidenskabelige og computerfærdigheder på daglig basis. Deres specifikke opgaver afhænger af deres erfaringsniveau og deres særlige stilling. For eksempel kan en dataforsker på begynderniveau bruge meget af deres dag på at rense data, mens en medarbejder på højt niveau kan skabe nye produkter eller strukturere big data-projekter.

Her er et kig på nogle af en dataforskers generelle opgaver:

  • Bestem de store dataanalyseproblemer, som virksomheder står over for, og hjælp med at løse dem
  • Identificer nøjagtige og unøjagtige datasæt
  • Udtræk store strukturerede og ustrukturerede datasæt fra forskellige kilder
  • Udvikle og anvende algoritmer til at udvinde big data
  • Brug analyse- og rapporteringsværktøjer til at identificere trends, relationer og mønstre
  • Rens data for at sikre, at de er nøjagtige og fuldstændige
  • Mød virksomhedens interessenter, ledelse og IT-afdelinger for at kommunikere resultater gennem visualiseringer og rapporter
  • Anbefal ændringer til eksisterende virksomhedspraksis og strategier

Relateret: Lær om at være dataforsker

Hvordan bruges datavidenskab?

Datavidenskab har flere formål på tværs af arbejdsstyrken. At forstå vigtigheden af ​​datavidenskab kan hjælpe dig med at afgøre, om du ser dig selv arbejde i dette felt. Her er nogle af anvendelserne af datavidenskab:

Annoncering og markedsføring

Data science bruger eksisterende data og kombinerer det med andre datapunkter for at indsamle indsigt for bedre at forstå en virksomheds kunde, publikum og kampagner. Ved at bruge denne indsigt kan virksomheder skabe mere strategiske marketingplaner for at engagere deres publikum, sælge produkter og derfor øge deres fortjenstmargen.

I stedet for at stole på deres intuition, kan virksomheder bedre nå deres annonceringsmål ved hjælp af forskning. Selvom datavidenskab kan målrette mod et brands publikum, kan det hjælpe disse virksomheder med at kontrollere deres brands historie.

Personlige produkter og tjenester

Takket være den indsigt, som data science giver, kan virksomheder skræddersy deres produkter, tjenester og oplevelser til deres kunder i håb om at opnå større overskud. For eksempel, når en forbruger besøger et detailwebsted, kan deres bevægelser på webstedet spores.

Virksomheder kan bruge en forbrugers hjemmesideaktivitet til at præsentere dem for produktforslag, næste gang de besøger deres hjemmeside. Denne personlige oplevelse hjælper kunder med at føle sig set og forstået af den virksomhed, de handler med.

Sikkerhed og afsløring af svindel

En af de vigtigste fordele ved dataanalyse og datavidenskab er evnen til at håndtere enorme mængder data. Det hjælper ikke kun med at bestemme, hvad der er normalt inden for et sæt oplysninger, men det opdager også uregelmæssigheder. Når dataforskere opdager disse anomalier, kan de afsløre svagheder i et sikkerhedssystem.

Selvom du kunne finde disse uregelmæssigheder uden brug af teknologi, lader datavidenskab dig spore tendenser og potentielle problemer uendeligt hurtigere. Med hensyn til bedrageri hjælper datavidenskab og analyser skattevæsenet med at opdage uoverensstemmelser på skatteformularer.

Data scientists løn og jobudsigter

Datavidenskab har ikke kun mange anvendelsesmuligheder, men det er også en lukrativ karriere. Den løn, du tjener i dette erhverv, afhænger af dit erfaringsniveau og viden. For de mest opdaterede lønoplysninger fra Bonjoures, klik på hvert lønlink nedenfor:

Junior dataforsker

National gennemsnitsløn: $86.053 om året

Ledende dataforsker

National gennemsnitsløn: $133.346 om året

Senior dataforsker

National gennemsnitsløn: $150.981 om året

I modsætning til andre it-sektorer, der er stærkt mættede, tilbyder datavidenskab fremragende jobmuligheder for kvalificerede personer. Ifølge Bureau of Labor and Statistics (BLS) forventes jobudsigterne for computer- og informationsforskere at se en vækst på 15 procent i 2029. Samlet set er der stor efterspørgsel efter dette erhverv og en overflod af ledige stillinger.

Data scientist kvalifikationer

Hvis du er interesseret i at blive dataforsker, skal du have viden og passion for at udmærke dig på dette felt. Dette indebærer at have den rette uddannelse, færdigheder og andre kvalifikationer. Her er nogle af kravene for at blive dataforsker:

Uddannelse

For at blive dataforsker skal du som minimum have en bachelorgrad i datavidenskab eller et beslægtet område såsom statistik, datalogi, computerteknik eller informationssystemer. Mens en grad i datalogi lærer dig om computersystemer, matematik, programmeringssprog og databasestyring, fokuserer computerteknik på systemteknik, cybersikkerhed og overordnet netværksarkitektur.

Hvis du planlægger at lave et karriereskifte til datavidenskab, kan du muligvis omgå en relateret grad, hvis du udvikler de tekniske færdigheder, der kræves til stillingen, gennem onlinekurser. Desuden, mens en kandidatgrad ikke nødvendigvis er påkrævet for dette erhverv, kan nogle job kræve en form for avanceret grad i en kvalitativ disciplin. Det er værd at bemærke, at de fleste dataforskere har en kandidatgrad og ph.d., så at have en avanceret grad på dette område kan hjælpe dig med at konkurrere med andre jobansøgere.

Mens du arbejder på din dataforskeruddannelse, kan du også overveje en specialisering såsom kunstig intelligens, forskning, databasestyring eller maskinlæring. Dette øger ikke kun din viden inden for ét område inden for datavidenskab, men det kan også øge dit indtjeningspotentiale, hvis ansættelsesledere ønsker at ansætte dataforskere med specialiserede færdigheder.

Tekniske færdigheder

Dataforskere skal have flere tekniske færdigheder for at hjælpe dem med at udføre deres opgaver effektivt. Deres tekniske færdigheder giver dem mulighed for at indsamle indsigt, der kan hjælpe dem med at løse komplekse problemer. Her er nogle af de tekniske færdigheder, du har brug for som dataforsker:

  • Programmeringsfærdigheder: Datavidenskabsmænd har brug for et stærkt kendskab til programmeringssprog som Python, SQL og C++ for at omdanne rå data til praktisk indsigt.

  • Datavisualisering: Dataforskere bruger datavisualisering til at oversætte data til et format, der er let at forstå for andre målgrupper. Dataforskere visualiserer data ved brug af værktøjer som Tableau, SAS og R-bibliotekerne. Disse værktøjer giver dem mulighed for at skabe forskellige visualiseringer såsom histogrammer, punktplot, forholdskort og cirkeldiagrammer.

  • Statistik: Dataforskere bruger flere typer matematik for at få større indsigt fra de data, de analyserer. For eksempel bruger de statistik til at udføre matematiske beregninger for at identificere underliggende forhold mellem to variabler, for at finde dataanomalier eller til at forudsige fremtidige tendenser baseret på tidligere datatendenser.

  • Big data platforme: Data videnskabsmænd bruger big data platforme til at behandle store mængder data, som du ikke kan behandle gennem traditionelle applikationer. Nogle big data-platforme, som dataforskere kan bruge, omfatter Oracle, MongoDB og Cloudera.

  • Datastrid: Dataforskere bruger datastrid til at håndtere datafejl. I det væsentlige giver det dem mulighed for at forberede data til yderligere analyse ved at transformere rådata fra et format til et andet.

  • Cloud computing: Typisk analyserer dataforskere de data, der findes i skyen. De bruger cloud computing-værktøjer til at få adgang til de ressourcer, der bruges til at administrere og behandle en række data. Cloud computing hjælper dem også med dataindsamling, minedrift og parsing.

  • Risikoanalyse: Dataforskere bruger risikoanalyse til at identificere potentielle farer og bestemme, hvordan de skal afbødes ved ankomsten. Risikoanalyse hjælper også dataforskere med at handle hurtigere, når disse farer opstår.

  • Maskinlæring: Selvom ikke alle datavidenskabsmænd kender til maskinlæring, kan denne færdighed hjælpe med at adskille dig. Typisk kræver virksomheder, der administrerer og driver store mængder data, denne færdighed. Nogle maskinlæringsteknikker, som dataforskere bruger, omfatter logistisk regression, afvigende detektion, beslutningstræer, naturlig sprogbehandling, klyngedannelse, dyb læring og klassificering.

Relateret: Data Scientist-færdigheder: Definitioner og eksempler

Bløde værdier

Ud over tekniske færdigheder har datavidenskabsfolk brug for et stærkt sæt bløde færdigheder, der hjælper dem med at interagere med deres kolleger, løse problemer og styre deres arbejde. Bløde færdigheder, som dataforskere har brug for, omfatter følgende:

  • Kommunikation: Dataforskere bruger deres kommunikationsevner til klart og flydende at forklare deres resultater til ikke-tekniske teams. At præsentere deres indsigt klart giver virksomheder mulighed for at træffe strategiske beslutninger for virksomhedens fremtid.

  • Tilpasningsevne: Takket være overfloden af ​​teknologiske innovationer er det vigtigt for datavidenskabsfolk at tilpasse sig hurtigt til ændringer inden for deres felt. At have evnen til at reagere hurtigt på nye forretningstrends og teknologier sikrer, at du er på forkant med dit felt.

  • Kritisk tænkning: Dataforskere analyserer data og evaluerer de forskellige problemer, en virksomhed står over for. Når de gør dette, bruger de deres evner til at tænke kritisk til at komme med holdbare løsninger til at præsentere for en virksomheds lederstillinger.

  • Teamwork: Data scientists bruger deres teamwork færdigheder, når de arbejder med forskellige virksomhedsafdelinger. Når de for eksempel samarbejder med virksomhedsledere, hjælper de med at skabe effektive strategier og forbedrede produkter. De arbejder også med en virksomheds marketingteam for at skabe strategiske kampagner.
  • Analytiske færdigheder: Dataforskere skal analysere data for at finde mønstre, tendenser og sammenhænge inden for datasæt. At forstå, hvordan man analyserer store datasæt, giver dem mulighed for at skabe effektive løsninger på mange komplekse problemer. For eksempel, når det kommer til finansiel rapportering, bruger dataforskere deres analytiske evner til at anvende logik og ræsonnement til at analysere det rigtige sæt data.

Anja Berthelsen
Anja Berthelsen Som data scientist har du evnen til at forbedre, hvordan en virksomhed fungerer. Uanset om du hjælper med at analysere arbejdsgange eller hjælper ledende medarbejdere med at træffe velformede beslutninger, giver dette felt enkeltpersoner mulighed for at yde positive bidrag på tværs af flere brancher. I denne artikel definerer vi dataforskerprofessionen og lister både deres primære opgaver og de vigtigste dataforskerkvalifikationer, som du har brug for for at opnå en rolle på dette område.