Was ist ein Data Scientist?

Die Person, die die Daten strukturiert, um damit zu spielen und sie in allen Formen zu analysieren, wird Data Scientist genannt. Mit anderen Worten könnte man sagen, dass Data Scientist in Daten lebt. Sie lieben es, Daten zu sammeln, Daten abzufragen, Daten in verschiedenen Formen neu zu erstellen, Schlussfolgerungen aus den vorherigen Daten zu ziehen und anhand der aktuellen Daten die Zukunft vorherzusagen. Sie sollten die Geduld haben, mit Daten zu arbeiten. Angesichts der zunehmenden Nutzung von Technologie und sozialen Medien häufen sich die Daten von Tag zu Tag, und die Analyse der Daten ist wichtig, um zukünftige Trends vorherzusagen.

Voraussetzungen, um Data Scientist zu werden

Das Folgende sind die wichtigsten Schritte, um ein Datenwissenschaftler zu werden:

  • Sie sollten gut mit Datenbanken umgehen können. Das Erstellen und Abfragen von Datenbanken ist wichtig, damit sie verstehen, wie sie in der Programmier- und Analyseumgebung funktionieren, und SQL ist auch eine wichtige Sprache.
  • Sie sollten alle Programmiersprachen fließend beherrschen, vorzugsweise Python und R. Python hat viele Bibliotheken, die bei der einfachen Berechnung statistischer Daten und Arrays helfen.
  • Viele mögen Mathematik gehasst haben, besonders Statistik und lineare Algebra während der Schulzeit. Aber sie helfen auf eine Weise, die sich niemand vorstellen kann.
  • Algorithmen für maschinelles Lernen helfen dabei, Modelle zu erstellen, die die Zukunft der Daten und ihre Funktionsweise vorhersagen. Durch maschinelles Lernen werden auch Modelle aus früheren Daten erstellt, um ein klares Verständnis der Daten zu ermöglichen.
  • Business Analytics ist wichtig zu wissen, da es sehr wichtig ist, die Daten und das damit verbundene Geschäft zu kennen.
  • Sie sollten kreativ mit dem Problem umgehen, da es viele Möglichkeiten gibt, Daten zu interpretieren. Dieser Ansatz hilft bei der Suche nach verschiedenen Methoden, um die Daten zu lösen und unerwünschte Typen zu vermeiden.
  • Das Verständnis von Big Data und deren Wahrnehmung auf dem Markt sollte von Interesse sein.
  • Wenn sie sich mit ihrer Community oder Mitgliedern der Community beschäftigen, können sie die Probleme aus verschiedenen Perspektiven kennenlernen.

Wie werde ich Data Scientist?

  1. Datenwissenschaftler müssen über einen Abschluss in Ingenieurwissenschaften oder Statistik oder einem anderen relevanten Fach verfügen und über gute Programmier- und SQL-Kenntnisse verfügen.
  2. Kenntnisse über Wahrscheinlichkeit und Statistik für andere Absolventen sind gut, um die Funktionsweise von Daten zu verstehen.
  3. Gute Kommunikationsfähigkeiten helfen, mit dem Team und dem Kunden zu kommunizieren. Dies hilft dabei, die Priorität und die Vorschläge anderer zu kennen.
  4. Gute Daten Wissenschaftler müssen neugierig auf die Daten sein und sollten interessiert sein, zu untersuchen, wie die Daten je nach Bedarf geändert werden können.
  5. Sie sollten ein guter Geschichtenerzähler sein. Daten können Geschichten aus Vergangenheit, Gegenwart oder Zukunft erstellen.
  6. Wenn die Person keine Ahnung von Data Science hat, empfiehlt es sich, einige Zertifizierungen in Bezug auf Data Science und maschinelles Lernen durchzuführen.
  7. Das Durchführen von Projekten in Bezug auf Datenwissenschaft oder maschinelles Lernen hilft, die Herausforderungen zu verstehen, denen sich Datenwissenschaftler stellen müssen.
  8. Treten Sie einer Community mit Bezug zu Data Science bei, die dabei hilft, Details zu Daten und verschiedenen Herausforderungen in diesem Bereich auszutauschen.

Verantwortlichkeiten eines Data Scientist

Ein Data Scientist ist jemand, der besser in Statistik ist. Sehen wir uns einige Verantwortlichkeiten an:

  • Daten sollten aus verschiedenen Quellen gesammelt werden und diese Quellen müssen vertrauenswürdig sein. Der Datenerfassungsprozess kann automatisiert werden, um den Prozess zu vereinfachen.
  • Die Datenbereinigung ist ein wichtiger Prozess bei jeder Datenanalyse, da sie die meiste Zeit von Datenwissenschaftlern in Anspruch nimmt. Fehlende Daten sollten ordnungsgemäß ausgefüllt und vermeidbare Felder vernachlässigt werden.
  • Die Datenanalyse sollte ordnungsgemäß durchgeführt werden, um verschiedene Trends und Muster in den Daten zu kennen.
  • Modelle sollten mit maschinellem Lernen erstellt werden, um die Daten genau zu kennen und sie richtig zu analysieren.
  • Trainings- und Testdatensätze sollten korrekt identifiziert und getrennt werden, um die Auswirkung von Daten zu kennen.
  • Verschiedene Modelle sollten gut kombiniert und untersucht werden, um das Datenmuster zu kennen.
  • Daten sollten von jedem im Team richtig organisiert und verstanden werden, damit sie bei wichtigen Geschäftsentscheidungen hilfreich sind.
  • Sie sollten ein guter Zuhörer für das Team und Beobachter verschiedener Erkenntnisse im Zusammenhang mit Daten sein.
  • Daten sollten von Datenwissenschaftlern gut interpretiert werden, da falsche Interpretationen zu katastrophalen Ergebnissen im Unternehmen führen können.
  • Gesammelte Daten, entweder strukturiert oder unstrukturiert, sollten von Datenwissenschaftlern in ein aussagekräftiges Format umgewandelt werden, damit selbst ein Mitarbeiter, der in einer anderen Abteilung arbeitet, die Daten versteht.
  • Ein guter Mathematiker zu sein, hilft Datenwissenschaftlern, Daten leicht zu trennen und Trends aus den Daten zu finden und die Korrelationen zu identifizieren.
  • Sie sollten zu seinem Besten mit den neuesten Trends in Bezug auf Daten in der Branche aktualisiert werden.
  • Domänenwissen, in dem er arbeitet, ist wichtig, da das Wissen zum Verständnis der Daten beiträgt. Dies dient dazu, unerwünschte Daten zu vermeiden und nur die benötigten Daten zu berücksichtigen.
  • Datenwissenschaftler sollten in der Lage sein, mit anderen Abteilungen zusammenzuarbeiten, um Daten aus ihren Bereichen zu sammeln und ihre Arbeit gut zu kennen.
  • Erkenntnisse, die von Datenwissenschaftlern nach der Datenanalyse bereitgestellt werden, sollten für die Domäne relevant sein und die Änderung sollte sich auf den Gewinn des Unternehmens auswirken.
  • Die Analyse vergangener Daten hilft, das Verhalten von Daten zu verstehen, und die Vorhersage der Zukunft hilft, die Zukunft entsprechend zu planen, und sollte in der Lage sein, beides zu tun.

Gehalt / Vergütung

Der Job als Data Scientist ist einer der bestbezahlten Jobs des Jahrhunderts. Das durchschnittliche Gehalt beträgt $ 100.000. Einstiegsgehalt für diejenigen, die einen fortgeschrittenen Abschluss in Data Science gemacht haben, ist $ 5000- $ 90000. Erfahrung, Ausbildung und Industrie bestimmen das Gehalt der Person im Bereich Data Science. Je höher die Erfahrung und Ausbildung, desto höher das Gehalt. Das durchschnittliche Gehalt in Indien ist 10, 00, 000 Rupien. Das hängt vom Standort ab. Job for Data Science wird nicht früher enden. Ein datenwissenschaftlicher Job ist einer der sexy Jobs des Jahrhunderts. Der Datenwissenschaftler muss über Kenntnisse auf verschiedenen Gebieten verfügen, damit er sich auf diesem Gebiet auszeichnen kann.

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