Vad är en datavetare?

Personen som strukturerar data för att leka med dem och analysera dem i alla former kallas Data Scientist. Med andra ord kan vi säga att Data Scientist lever inom data. De älskar att samla in data, fråga om data, återskapa data i olika former, dra slutsatser från tidigare data och förutsäga framtida med hjälp av nuvarande data. De borde ha tålamod att arbeta med data. Med ökningen av teknik och användning av sociala medier staplas data upp dag för dag och analysen av data är viktig för att förutsäga framtida trender.

Förutsättningar för att bli datavetare

Följande är de framträdande stegen för att bli datavetare:

  • De borde vara bra med databaser. Skapa och fråga efter databaser är viktigt för dem att förstå hur de fungerar i programmerings- och analysmiljön och SQL är också ett viktigt språk.
  • De bör vara flytande i alla programmeringsspråk, företrädesvis Python och R. Python har många bibliotek som hjälper till att enkelt beräkna statistiska data och matriser.
  • Många kan ha hatat matematik, särskilt statistik och linjär algebra under skoldagarna. Men de hjälper på ett sätt som ingen någonsin kunde föreställa sig.
  • Machine Learning-algoritmer hjälper till att skapa modeller som förutsäger datorns framtid, hur de fungerar också. Maskininlärning skapar också modeller från tidigare data som hjälper till att förstå data.
  • Affärsanalys är viktigt att veta, eftersom det handlar mycket om att känna till uppgifterna och det företag som är involverat i det.
  • De borde vara kreativa i hans / hennes inställning till problemet eftersom det finns många sätt att tolka data. Denna metod hjälper till att hitta olika metoder för att lösa uppgifterna och undvika oönskade typer.
  • Att förstå Big Data och hur de uppfattas på marknaden bör vara ett intresseområde.
  • Att engagera sig i deras samhälle eller medlemmarna i samhället hjälper dem att känna till problemen ur olika perspektiv.

Hur blir man en datavetare?

  1. Datavetare måste vara examensinnehavare inom teknik eller statistik eller något relevant område och de ska vara bra på programmering och SQL-färdigheter.
  2. Kunskapen om sannolikhet och statistik för andra akademiker är god för att förstå hur data fungerar.
  3. Bra kommunikationsförmåga hjälper till att kommunicera med teamet och med klienten. Detta hjälper till att känna andras prioritering och förslag.
  4. Goddata-forskare måste vara nyfiken på uppgifterna och bör vara intresserade av att utforska hur data kan ändras efter behov.
  5. De borde vara en bra berättare. Data kan skapa berättelser om antingen förflutna, nutid eller framtid.
  6. Om personen inte har någon aning om datavetenskap är det bra att göra vissa certifieringar relaterade till datavetenskap och maskininlärning.
  7. Att göra projekt relaterade till datavetenskap eller maskininlärning hjälper till att förstå de utmaningar som dataforskare ställs inför.
  8. Gå med i ett samhälle relaterat till datavetenskap som hjälper dig att dela informationen relaterad till data och olika utmaningar på området.

Datavetenskapens ansvar

En datavetare är någon som är bättre på statistik. Låt oss titta på några ansvarsområden:

  • Data bör samlas in från olika källor och dessa källor måste vara pålitliga. Datainsamlingsprocessen kan automatiseras för att göra processen lätt.
  • Datarengöring är en viktig process i allt dataanalysarbete eftersom det tar mest av tiden för dataforskare. Uppgifter som saknas ska fyllas i vederbörligen och fält som kan undvikas bör försummas.
  • Dataanalys bör göras korrekt för att känna till olika trender och mönster i uppgifterna.
  • Modeller bör byggas med maskininlärning för att känna till uppgifterna mycket väl och analysera dem på rätt sätt.
  • Utbildnings- och testdatasätt ska identifieras korrekt och separeras för att känna till effekterna av data.
  • Olika modeller bör kombineras och studeras väl för att känna till datamönstret.
  • Data bör organiseras ordentligt och förstås av alla i teamet så att de hjälper till att fatta stora affärsbeslut.
  • De borde vara en bra lyssnare till teamet och observatörer av olika fynd relaterade till data.
  • Data bör tolkas väl av datavetare eftersom fel tolkningar kan leda till katastrofala resultat i företaget.
  • Insamlade data, antingen strukturerade eller ostrukturerade, bör omvandlas till ett meningsfullt format av datavetare så att även en anställd som arbetar i en annan avdelning ska förstå uppgifterna.
  • Att vara en bra matematiker hjälper datavetare att enkelt separera data och hitta trender från uppgifterna och identifiera korrelationerna.
  • De bör uppdateras med alla de senaste trenderna relaterade till data i branschen för hans bästa.
  • Domänkunskap där han arbetar är viktig eftersom kunskapen hjälper till att förstå dataen väl. Detta för att undvika oönskade data och endast ta hänsyn till nödvändiga data.
  • Datavetare bör kunna samarbeta med andra avdelningar för att samla in data från sina fält och för att känna till deras arbete väl.
  • Insyn från datavetare efter dataanalys bör vara relevant för domänen och förändringen bör spegla företagets vinst.
  • Analys av tidigare data hjälper till att förstå uppförandet av data och förutsäga framtiden hjälper till att planera framtiden i enlighet därmed och bör vara skicklig i att göra båda dessa.

Lön / ersättning

Data Scientist-jobb är ett av århundradets högst betalande jobb. Medelönen är $ 100 000. Startlön för dem som har gjort en avancerad examen i datavetenskap är $ 5000- $ 90000. Erfarenhet, utbildning och bransch bestämmer lönen för personen inom datavetenskapsfältet. Högre erfarenhet och utbildning, desto högre är lönen. Medelönen i Indien är 10 000 000 rupier. Det beror på platsen. Jobb för datavetenskap kommer inte att sluta förr. Ett datavetenskapligt jobb är ett av århundradets sexigaste jobb. Datavetare måste ha kunskap inom olika områden så att han kan utmärka sig i fältet.

Rekommenderad artikel

Detta är en guide till Vad är en datavetare? Här diskuterar vi hur man blir datavetare tillsammans med förutsättningar och ansvar för en datavetare. Du kan också gå igenom våra andra relaterade artiklar för att lära dig mer -

  1. Data Scientist vs Data Mining | Topp 7 jämförelse
  2. Vad gör datavetare? | Betydelse | Färdigheter och ansvar
  3. Översikt över färdigheter som krävs för datavetare
  4. Computer Scientist vs Data Scientist - Top Differences

Kategori:

Big Data