Pogosto velja za »najseksi službo desetletja« Kariera podatkovnega znanstvenika ima bogato zgodovino, ki sega v šestdeseta leta prejšnjega stoletja. To področje se je izkazalo za bolj uveljavljeno, kot si nekateri mislijo. Kljub temu zaradi svoje intrigantne narave še naprej privablja strokovnjake iz različnih okolij. Z obljubo konkurenčnih plač, stabilnosti zaposlitve in številnimi odprtimi delovnimi mesti, ki so posledica pomanjkanja usposobljenih posameznikov, je kariera v podatkovni znanosti zelo privlačna tudi za tiste, ki prihajajo z netehničnih področij. In tukaj je še pika na i: morda ste celo upravičeni do brezplačnega usposabljanja prek posebnega voucherja programi.
Kaj počne podatkovni znanstvenik?
Torej, kaj natančno počne podatkovni znanstvenik? Primarna vloga podatkovnega znanstvenika je analiziranje velikih količin podatkov, prepoznavanje vzorcev in trendov ter napovedovanje prihodnjih trendov. Podatki so pomembni za vse organizacije, vendar je spreminjanje neobdelanih podatkov v uporabne vpoglede ali »pametne podatke« ključnega pomena za učinkovito odločanje v organizacijah.
Podatkovni znanstveniki uporabljajo napredne analitične tehnike, kot je napovedna analitika, za ustvarjanje natančnih napovedi, ki podjetjem pomagajo ostati obveščena, kar jim lahko daje konkurenčno prednost.
Naraščajoče povpraševanje po podatkovnih znanstvenikih
Z vse večjim poudarkom na odločanju, ki temelji na podatkih, se podjetja soočajo z naraščajočim povpraševanjem po usposobljenih podatkovnih znanstvenikih. Poleg znanja o obdelavi podatkov imajo ti strokovnjaki običajno tudi druge tehnične veščine, kot je programiranje v Pythonu, kar dodatno poveča njihovo vrednost za organizacije. Posledično mnoga podjetja zdaj dajejo prednost usposabljanju in razvoju svoje delovne sile, da bi zadostila vse večjim potrebam po strokovnem znanju in znanju podatkov.
V današnjem okolju vedno več strokovnjakov razmišlja o poti v podatkovni znanosti. Toda preden se potopite v to področje, je ključnega pomena razumeti bistvena znanja, pomen matematike, programiranja in statistike ter proces prehoda v kariero v podatkovni znanosti. Ta članek poglobljeno raziskuje te teme in vam nudi potrebne informacije za začetek vašega potovanja v znanosti o podatkih.
Kaj je podatkovni znanstvenik?
V današnji dobi tehnologije in podatkov se količina ustvarjenih podatkov povečuje s hitrostjo brez primere. Ta porast podatkov je ustvaril povpraševanje po ljudeh, ki imajo veščine za analizo in pretvorbo teh podatkov v smiselne in uporabne informacije. Ti ljudje so znani kot podatkovni znanstveniki – strokovnjaki, ki uporabljajo svoje analitične sposobnosti za pridobivanje dragocenih vpogledov iz notranjih in zunanjih virov. Njihov primarni cilj je napovedati prihodnje trende, prepoznati morebitne ovire in odkriti ugodna spoznanja za podjetja.
Podatkovni znanstvenik proti podatkovnemu analitiku: Kakšna je razlika?
Podatkovni analitiki se osredotočajo predvsem na tradicionalne tehnike analize podatkov, medtem ko podatkovni znanstveniki uporabljajo bolj znanstveni pristop, ki pogosto zahteva močno akademsko ozadje na področjih, kot so matematika, fizika ali računalništvo. To osnovno znanje jim omogoča spretnosti za raziskovanje naprednejše analize, vključno z aplikacijami umetne inteligence in strojnega učenja.
Vloga in odgovornosti podatkovnega znanstvenika
Podatkovni znanstveniki igrajo ključno vlogo pri pomoči podjetjem pri krmarjenju s kompleksnostjo velikih podatkov. Njihove odgovornosti običajno vključujejo:
-
Oblikovanje vprašanj: Temelj vsake analize je jasno definirano vprašanje. Učinkovitost analize je odvisna od natančnosti in jasnosti postavljenega vprašanja.
-
Zbiranje in čiščenje podatkov: Podatkovni znanstveniki imajo nalogo identificirati ustrezne vire podatkov iz različnih virov, kot so notranji, zunanji ali tretji, ter očistiti podatke, da zagotovijo točnost in doslednost.
-
Analiziranje podatkov: Z raziskovalno analizo podatkov podatkovni znanstveniki odkrijejo temeljne vzorce in strukture ter identificirajo ključne spremenljivke in izstopajoče vrednosti.
-
Modeliranje podatkov: To vključuje razvoj podatkovnih modelov, ki opisujejo pretok informacij znotraj organizacije, da se izboljša učinkovitost shranjevanja in poenostavijo postopki poročanja.
-
Dokumentacija in vizualizacija: Podatkovni znanstveniki dokumentirajo svoje procese in predstavijo vizualne predstavitve svojih ugotovitev ter poenostavijo kompleksne podatke za ljudi, ki niso seznanjeni s tehničnimi koncepti.
Bistvene veščine, da postanete podatkovni znanstvenik
Če želite postati podatkovni znanstvenik, boste potrebovali širok nabor veščin:
– Tehnične spretnosti: Strokovno znanje o programskih jezikih (npr. Python, SQL, R), statističnem modeliranju, strojnem učenju in tehnologijah velikih podatkov je ključnega pomena .
- Mehke veščine: Učinkovita komunikacija, kritično mišljenje in veščine reševanja problemov so bistvenega pomena za interpretacijo podatkov in posredovanje vpogledov različnim deležnikom.
Kako preiti na kariero podatkovne znanosti
Če želite postati podatkovni znanstvenik, ne potrebujete običajnega tehničnega znanja. Čeprav je lahko koristno imeti ozadje v disciplinah STEM, ima veliko uspešnih podatkovnih znanstvenikov različno akademsko ozadje. Ključni dejavniki za uspeh na tem področju so radovednost, močna želja po učenju in sposobnost uporabe načel podatkovne znanosti v izzivih resničnega sveta.
Dan v življenju podatkovnega znanstvenika
Dnevna rutina podatkovnega znanstvenika se lahko močno razlikuje glede na panogo in specifični projekt. Vendar lahko tipičen dan vključuje več ključnih dejavnosti. Za začetek lahko podatkovni znanstvenik dan začne s pregledovanjem in potrjevanjem na novo pridobljenih podatkov, s čimer zagotovi njihovo točnost in zanesljivost. Nato bi nadaljevali z analizo podatkov, pridobili dragocene vpoglede in oblikovali pomembne zaključke. Popoldne se lahko vključijo v sodelovalne seje možganske nevihte s kolegi, pri čemer raziskujejo nove pristope in strategije za analizo podatkov. Poleg tega bi namenili čas za izboljšanje svojih ugotovitev in pripravo predstavitev za učinkovito sporočanje rezultatov drugim oddelkom ali zainteresiranim stranem.
Karierne priložnosti in možnosti zaslužka za podatkovne znanstvenike
Področje podatkovne znanosti doživlja veliko povpraševanje, kar ima za posledico konkurenčne plače za strokovnjake. Začetna delovna mesta ponujajo privlačne začetne plače in ko podatkovni znanstveniki pridobivajo izkušnje, se njihov potencial zaslužka znatno poveča. Ta poklicna pot ponuja številne priložnosti v številnih panogah, vključno z zdravstvenim varstvom, logistiko, spletno prodajo na drobno in oskrbo z energijo, zaradi česar je poklicna izbira za prihodnost.
Prihodnost podatkovne znanosti
Digitalna transformacija, ki poteka, prinaša znatne spremembe v vseh panogah, posledično pa naj bi se povpraševanje po podatkovnih znanstvenikih v prihodnosti še povečalo. Za ljudi, ki razmišljajo o spremembi kariere, je lahko izvedljiva možnost, da začnejo kot analitik podatkov in postopoma nadgrajujejo svoje strokovno znanje. Ne glede na to, ali se podajate na prehod na področje znanosti o podatkih ali šele začenjate svojo kariero, obstajajo obetavne priložnosti za tiste, ki imajo potrebna znanja in sprejmejo pravo miselnost.
Ste pripravljeni, da se potopite v Data Science & AI? Data Science & AI Bootcamp Akademije Code Labs vam ponuja popolno mešanico teorije in praktičnih izkušenj. Naši strokovni inštruktorji vas bodo vodili skozi osnove in vam dali spretnosti in znanja, potrebna za začetek uspešne kariere na tem razburljivem področju. Ne glede na to, ali ste začetnik ali spreminjate kariero, je ta bootcamp vaša vrata, da postanete strokovnjak za podatkovno znanost.
