Allt om datavetaren arbetar

I dag är data en av de viktigaste aspekterna av varumärken och företag på den globala scenen. Data har nyckeln för tillväxt för varumärken i olika sektorer och kategorier eftersom det hjälper dem att växa framåt trots intensiv konkurrens. Med andra ord, data hjälper till att bygga företag och varumärken och tar dem därmed till nästa tillväxtstadium. Det är därför styrelserum surrar av ord som Big Data och dataanalys under de senaste åren.

Den växande betydelsen av datavetenskapsarbete

Den utvecklande betydelsen av data har i sin tur ökat vikten av de människor som hanterar dessa data. Och det är därför dataforskarens arbete är yttre viktigt och högt ansett på nästan alla platser. Eftersom arbetet med en datavetare är relativt nytt, involverar denna roll både affärsdataanalys och teknik. Därför har de flesta som fyller denna tjänst erfarenhet inom båda områdena, vilket gör dem till en hybrid som vet bäst om världarna bäst.

Betydelsen av data och behovet av att få viktig insikt från dem har lett till att vissa organisationer investerar i inte bara ett datavetare, utan ett team som delar ansvaret för detsamma. Det främsta skälet till att företag investerar i ett team i motsats till en individ är att dataforskaren menar färdighetsuppsättningen kan variera och dessa kanske inte finns i en enda person.

Det har därför fastställts utan tvekan att datavetenskapsprogram är en av de nyckelpositioner som företagen vill fylla i, inte bara i nuvarande tider utan också i framtiden. I själva verket, enligt en artikel av Thomas Davenport och DJ Patil i Harvard Business Review, är ett datavetenskapsarbete ett av de sexigaste arbetena under 2000-talet. Men vilka är de viktigaste kriterierna för att bli datavetare? Även om många känner att en invecklad kunskap om olika områden som mjukvaruutveckling, datamängning, statistik, maskininlärning och datavisualisering är viktig, är det mycket mer involverat i processen.

Vilka är jobbansvaret för ett datavetenskapligt arbete?

Några av de viktigaste arbetsuppgifterna i en datavetare innebär följande:

  1. Hantera forskning för en viss bransch och rama därefter frågor relaterade till samma
  2. Avläs viktiga insikter från enorma mängder data. Uppgifterna kan vara antingen från externa eller interna källor
  3. Förbered data på ett sådant sätt att de kan användas i receptbelagd och prediktiv modellering på ena sidan och installera skickliga analysprogram och andra metoder för dataanalys
  4. Rengör och beskär data och tar bort irrelevant och obetydlig information
  5. Undersök data från flera vinklar för att ta reda på dold svaghet, trender och möjligheter för företagen i framtiden
  6. Utnyttja datadrivna lösningar för några av de mest utmanande problemen hos varumärkena
  7. Designa samtida algoritmer som kommer att möta utmaningar och förenkla arbetsproblem.
  8. Genom datavisualisering och data måste dessa forskare koppla samman resten av teamet, särskilt IT-avdelningen och ledningen om en implementering av dataanalystrender
  9. Stödja praktiska förändringar av aktuella strategier och rutiner inom företaget

Även om företag alltid har ett behov av en datavetare som innebär, har de olika jobbansvar beroende på företagets typ. Medan vissa företag betraktar sin datavetare huvudsakligen som dataanalytiker; ibland förenas deras uppgifter med datatekniker, andra tror på att anställa förstklassiga analysexperter som är skickliga inom dataanalystekniker. När dataforskare får mer erfarenhet och flyttar upp den professionella stegen tenderar deras jobbansvar att förändras. Ta till exempel, en datavetare i en medelnivåorganisation kan spendera sin tid är datarengöring och mungning medan en datavetare i en stor och avancerad organisation kan spendera sin tid på att skapa en struktur för företagets big data-projekt och hjälpa dem att skapa nya produkter och tjänster som möter målgruppens krav.

Dataforskarens många ansikten

Dataanalytiker arbetsanalytiker hanterar mycket data och ibland att vara datavetare program är också synonymt med detta jobb. En datavetare måste fungera som analytiker genom att dra data ur MySQL-databaser, bli expert på Excel-pivottabeller och producera grundläggande datavisualiseringar i form av rad- och stapeldiagram. Ibland måste en dataanalytiker också ringa företagets Google-analysrapport. Ett företag som sysselsätter en dataanalytiker kanske inte är ett stort varumärke, men de är en perfekt utgångspunkt för dig som vill lära sig mer om datavetenskap. En gång kan en dataanalytiker hantera ansvaret för att hantera data regelbundet, de kan gå vidare till en större och bättre organisation. En dataanalytiker är därför det första steget för alla som så småningom vill bli datavetare.

Bildkälla: pixabay.com

Som nämnts tidigare översvämmas företag idag med mycket data som de måste lära sig om med regelbundna intervall. Därför behövs datainfrastruktur för att förstå data och det är här dataanalytiker kan hjälpa företag. För det mesta är jobblistorna för både datavetare och datatekniker nästan desamma. Eftersom det vanligtvis krävs en datatekniker i nästan alla typer av organisationer, är det relativt enkelt att hitta ett jobb på denna avdelning. Därför kan datavetare Arbeta med en mjukvaruteknik utmärka sig i ett sådant företag eftersom de behöver professionella som kan ge insikt i sina uppgifter ena sidan och hjälpa till att tillhandahålla mångsidig information som bidrag till produktionskoden å andra sidan. Eftersom praktikmöjligheter i olika företag som juniordataforskare är perfekta för människor som vill lära sig mer om området på ett omfattande och strategiskt sätt.

För en person som har formell matematik, statistik eller fysikbakgrund är inlärningen inom detta område nästan obegränsad. Dessa individer kan fokusera på att producera bättre datadrivna produkter som kan besvara konsumenternas behov och krav på ett strategiskt sätt. Företag som fokuserar på konsumentbehov har mycket data och de behöver alltid individer som kan hjälpa dem att rikta in sig på sin publik genom meningsfulla och effektiva marknadsföringskampanjer.

Många organisationer anställer idag flera personer för sin dataposition. I detta företag kommer datavetenskapsprogram att vara en del av det stora teamet som i princip är inriktat på att generera viktiga trender från data, även om de inte behöver vara ett dataföretag. I ett sådant scenario kommer en datavetare att behöva färdigheter för att utföra analys, beröra produktionskod och visualisera data bland annat. Så det är möjligt att sådana företag vill fylla en allmän dataanalytiker eller de vill ha någon med specifika färdigheter som maskininlärning eller datavisualisering.

Allt detta har gjort det ganska tydligt och tydligt att datavetenskapsprogram är ett mycket brett begrepp och att förstå arbetsbeskrivningen kommer att vara det första steget i att utveckla de nödvändiga kompetensuppsättningarna. Först och främst är det viktigt att förstå att datavetenskapsprogram måste ha specifik expertis inom ett område och måste veta hur man ska hantera problemen inom detta område. För det andra måste de kunna skilja oönskade data från hela uppsättningen av data eftersom det är detta som hjälper dem att nå slutgiltiga resultat och resultat.

Därför, om du är en datavetare, programmerar siffror i din professionella plan, här är några kvaliteter som du kommer att behöva utveckla.

  1. Förståelse av grundläggande verktyg

Att ha en grundläggande förståelse för datavetenskapens grundläggande verktyg är oerhört viktigt. Individer som vill bli datavetare måste ha viss förståelse för statistiskt främjande språk, som R eller Python och ett databasfrågespråk som SQL.

  1. Kunskap om grundläggande statistik

Alla som vill bli datavetare Arbete måste ha en integrerad förståelse för statistik. Datavetare Arbetet måste ha en inre förståelse för statistiska tester, distributioner, högsta sannolikhetsberäkningar bland annat. Statistik är integrerad för att arbeta med data av alla slag, förutom att arbeta med alla typer av företag, särskilt datadriven. Dessa företag behöver datavetare Work som kan hjälpa dem att fatta beslut och utvärdera experiment och därmed ha kunskap om grundläggande statistik extremt viktig.

  1. Kunskap om maskininlärning är viktigt

Om du vill arbeta för ett stort företag med enorma mängder data, är det viktigt att lära sig om maskininlärningsmetoder som k-närmaste grannar, slumpmässiga skogar. Medan det stämmer att maskininlärningstekniker kan implementeras med R eller python bibliotek, maskininlärning kan hjälpa företag att upptäcka en ny aspekt av datahantering.

  1. En grundläggande kunskap om linjär algebra och multivariabel beräkning kan gå långt

Många anställda vill att deras datavetare Work kan lägga fram data som de har lärt sig genom statistiska resultat eller maskininlärning. Det är därför en grundläggande kunskap om multivariabel kalkyl eller linjära algebrafrågor kan hjälpa dig att se perfekt ut för jobbet. När en datavetare Work kan implementera sina egna implementeringsverktyg visar det att de kan hämta resultat från enorma data på ett framgångsrikt sätt. Sammantaget är att förstå dessa koncept särskilt hjälp för företag som har produkter som definieras av data och små förbättringar i deras algoritmer kan ha enorma fördelar för företagets totala tillväxt.

  1. Lär dig hur man kan arbeta kring datamängning

När data finns i stora mängder är det naturligt att fel och misstag tenderar att krypa in mycket lätt. Det är därför det är viktigt att veta hur man hanterar eventuella brister i data. Exempel på datafullständigheter kan inkludera saknade värden eller inkonsekvent strängformatering och datumformatering. Datamängning är oerhört viktigt i små företag där dataanalytiker hyrs in för att sortera igenom mycket data.

  1. Det är viktigt att veta hur man visualiserar data och kommunicerar effektivt

En av de viktigaste färdigheterna som skiljer en datavetare. Arbetet skiljer sig från resten är genom en stark känsla av visualisering och kommunikation av data. Detta gäller särskilt för företag som växer eftersom de fattar datadrivna beslut för första gången. Det är därför det är viktigt att program för datavetare kan visualisera data så att de kan göra datadrivna lösningar för att ta företaget till nästa nivå av tillväxt och utveckling. När det gäller kommunikation måste dataforskare effektivt kunna kommunicera sina resultat och insikter till den berörda ledningen så att de kan användas på ett korrekt sätt. En kunskap om visualiseringsverktyg som plot och d3.js kan hjälpa datavetare att arbeta med att visualisera data på ett mycket bättre sätt. Att få en inblick i principerna bakom visuell kodning av data och kommunicera information kan dessutom bara hjälpa en datavetare att arbeta med att utvidga sitt förståelsefält.

  1. Att ha en mjukvaruteknik är en pluspoäng

En programvaruingenjör har en mycket mer avancerad förståelse för datavetenskap, särskilt när han letar efter datavetare som arbetar i en liten organisation. Eftersom de kommer att vara ansvariga för att hantera enorma mängder data, såväl som utvecklingen av dataprodukter, kommer det att ha en stark bakgrund av mjukvaruteknik.

  1. Tänk alltid som en datavetare

Företag över hela världen tittar på datavetare som menar som kan lösa några av de pressande utmaningarna som de står inför på ett effektivt sätt. En datavetare måste därför vara medveten om möjligheterna och utmaningarna i det vertikala som de vill arbeta i. Att förstå sina utmaningar och skapa effektiva lösningar för att hantera dem är det första steget som alla datavetare kan arbeta i framtidens väg professionell tillväxt och framgång.

Allt som sagt är datavetenskap framtiden för alla företag oavsett om de är stora eller små. Detta innebär att dataforskare Arbetet kommer att fortsätta att ha en plats av tidsperspektiv i företagens funktion i alla vertikaler. Även om datavetenskap är ett relativt nytt och framväxande område är tillväxtmöjligheterna nästan obegränsade. Därför att få ett jobb som datavetare Arbete skulle kräva att individer matchar sina kompetensuppsättningar med företagens mål. Och detta innebär en god och omfattande förståelse för hur sektorn fungerar. Genom att utveckla ovanstående datavetenskapsmän, kan proffs effektivt arbeta för att bli en god och framgångsrik datavetare.

Rekommenderade artiklar

Så här är några artiklar som hjälper dig att få mer detaljerad information om Data Scientist Work, Data Scientist-program och även om datavetenskapens betydelse så bara gå igenom länken som ges nedan.

  1. Typer av datavisualisering med Tableau
  2. Data Scientist vs Software Engineer
  3. Data Analyst vs Data Scientist Differences
  4. Data Scientist vs Data Mining
  5. Data Scientist vs Data Engineer vs Statististician
  6. 5 Bästa utbildning för mobilapputveckling

Kategori:

Big Data