Alles über die Arbeit der Data Scientist

Heute sind Daten einer der wichtigsten Aspekte von Marken und Unternehmen auf der globalen Bühne. Daten sind der Schlüssel zum Wachstum von Marken in verschiedenen Sektoren und Kategorien, da sie trotz des intensiven Wettbewerbs zu einem Wachstum beitragen. Mit anderen Worten, Daten tragen zum Aufbau von Unternehmen und Marken bei und bringen diese in die nächste Wachstumsphase. Aus diesem Grund sind die Sitzungssäle in den letzten Jahren voller Wörter wie Big Data und Datenanalyse.

Die wachsende Bedeutung der Arbeit von Data Scientists

Die sich entwickelnde Bedeutung von Daten hat wiederum die Bedeutung jener Menschen erhöht, die mit diesen Daten umgehen. Und deshalb ist die Position eines Data Scientist an fast allen Orten von äußerer Bedeutung und hoch angesehen. Da die Arbeit eines Data Scientists relativ neu ist, umfasst diese Rolle sowohl die Analyse von Geschäftsdaten als auch die Technologie. Daher haben die meisten Leute, die diese Position besetzen, Erfahrung in beiden Bereichen, was sie zu einem Hybrid macht, der das Beste aus beiden Welten kennt.

Die Wichtigkeit von Daten und die Notwendigkeit, wichtige Erkenntnisse daraus zu gewinnen, hat dazu geführt, dass einige Unternehmen nicht nur in eine Datenwissenschaftlerarbeit, sondern in ein Team investieren, das die Verantwortung für dieselbe teilt. Der Hauptgrund, warum Unternehmen im Gegensatz zu Einzelpersonen in ein Team investieren, besteht darin, dass die Fähigkeiten der Datenwissenschaftler variieren und diese möglicherweise nicht bei einer einzelnen Person vorhanden sind.

Es wurde daher ohne Zweifel festgestellt, dass Datenwissenschaftlerprogramme eine der Schlüsselpositionen sind, die Unternehmen nicht nur in der Gegenwart, sondern auch in Zukunft besetzen möchten. Laut einem Artikel von Thomas Davenport und DJ Patil in der Harvard Business Review ist eine Arbeit eines Datenwissenschaftlers eine der sexiesten Berufe des 21. Jahrhunderts. Aber was sind die Hauptkriterien, um Data Scientist zu werden? Während viele der Meinung sind, dass ein komplexes Wissen über verschiedene Bereiche wie Softwareentwicklung, Datenerfassung, Statistik, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung wichtig ist, ist viel mehr in den Prozess involviert.

Was sind die Aufgaben eines Data Scientist?

Einige der wichtigsten Aufgaben eines Data Scientist sind:

  1. Verwalten Sie die Forschung für eine bestimmte Branche und stellen Sie anschließend Fragen, die sich auf diese beziehen
  2. Schliessen Sie wichtige Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen. Die Daten können entweder aus externen oder internen Quellen stammen
  3. Bereiten Sie Daten so auf, dass sie einerseits für die präskriptive und prädiktive Modellierung verwendet werden können, und installieren Sie qualifizierte Analyseprogramme und andere Methoden für die Datenanalyse
  4. Bereinigen und bereinigen Sie Daten und entfernen Sie dabei irrelevante und unwichtige Informationen
  5. Untersuchen Sie Daten aus verschiedenen Blickwinkeln, um verborgene Schwächen, Trends und Chancen für die Unternehmen in der Zukunft herauszufinden
  6. Entwickeln Sie datengetriebene Lösungen für einige der herausforderndsten Probleme der Marken
  7. Entwerfen Sie zeitgemäße Algorithmen, die sich den Herausforderungen stellen und Arbeitsprobleme vereinfachen.
  8. Durch Datenvisualisierungen und Daten müssen diese Wissenschaftler den Rest des Teams, insbesondere die IT-Abteilung und das Management, mit der Umsetzung von Datenanalysetrends in Verbindung bringen
  9. Akzeptieren Sie praktische Änderungen an den aktuellen Strategien und Abläufen im Unternehmen

Während Unternehmen ausnahmslos eine Bedeutung als Datenwissenschaftler benötigen, haben sie je nach Art des Unternehmens unterschiedliche Aufgaben. Während einige Unternehmen ihren Datenwissenschaftler hauptsächlich als Datenanalytiker betrachten; Manchmal sind ihre Aufgaben mit denen von Dateningenieuren verbunden, andere glauben daran, erstklassige Analytik-Experten einzustellen, die sich mit Datenanalysetechniken auskennen. Wenn Datenwissenschaftler mehr Erfahrung sammeln und die Karriereleiter hinaufsteigen, ändern sich ihre beruflichen Verantwortlichkeiten in der Regel. Nehmen wir zum Beispiel an, ein Data Scientist in einem mittelständischen Unternehmen verbringt möglicherweise seine Zeit damit, Daten zu bereinigen und zu löschen, während ein Data Scientist in einem großen und fortgeschrittenen Unternehmen möglicherweise seine Zeit damit verbringt, eine Struktur für die Big-Data-Projekte des Unternehmens zu erstellen und ihnen dabei zu helfen schaffen neue Produkte und Dienstleistungen, die die Anforderungen der Zielgruppe erfüllen.

Die vielen Gesichter einer Data Scientist-Arbeit

Datenwissenschaftler arbeiten mit Analysten, die mit vielen Daten umgehen, und manchmal ist es auch ein Synonym für diesen Job, ein Datenwissenschaftler zu sein. Ein Datenwissenschaftler muss als Analyst fungieren, indem er Daten aus MySQL-Datenbanken extrahiert, ein Experte für Excel-Pivot-Tabellen wird und grundlegende Datenvisualisierungen in Form von Linien- und Balkendiagrammen erstellt. Manchmal musste ein Datenanalyst auch den Google Analytics-Bericht des Unternehmens abrufen. Ein Unternehmen, das einen Datenanalysten beschäftigt, ist vielleicht keine große Marke, aber es ist der perfekte Ausgangspunkt für diejenigen, die mehr über Data Science erfahren möchten. Sobald ein Datenanalyst die Verantwortung für die regelmäßige Verwaltung von Daten übernehmen kann, kann er zu einer größeren und besseren Organisation übergehen. Ein Datenanalyst ist daher der erste Schritt für jeden, der einmal Datenwissenschaftler werden möchte.

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Wie bereits erwähnt, sind Unternehmen heute mit einer Menge Daten überflutet, die sie in regelmäßigen Abständen verstehen müssen. Aus diesem Grund ist eine Dateninfrastruktur erforderlich, um einen Sinn für Daten zu entwickeln, und hier können Datenanalysten Unternehmen helfen. In den meisten Fällen sind die Stellenangebote für Data Scientists und Data Engineers nahezu identisch. Da in fast allen Arten von Organisationen in der Regel ein Dateningenieur erforderlich ist, ist es relativ einfach, eine Stelle in dieser Abteilung zu finden. Das ist der Grund, warum Data Scientist Work with a Software Engineering in einem solchen Unternehmen eine herausragende Leistung erbringen kann, da sie Profis benötigen, die einerseits Einblicke in ihre Daten gewähren und andererseits dazu beitragen können, wichtige Daten wie Beiträge zum Produktionscode bereitzustellen. Als Praktikumsstelle in verschiedenen Unternehmen eignet sich ein Junior Data Scientist hervorragend für Menschen, die umfassend und strategisch mehr über das Gebiet erfahren möchten.

Für jemanden mit einem formalen mathematischen, statistischen oder physikalischen Hintergrund sind die Lernmöglichkeiten in diesem Bereich nahezu unbegrenzt. Diese Personen können sich auf die Produktion besserer datengesteuerter Produkte konzentrieren, die auf strategische Weise auf die Bedürfnisse und Anforderungen der Verbraucher eingehen können. Unternehmen, die sich auf die Bedürfnisse der Verbraucher konzentrieren, verfügen über eine Vielzahl von Daten und benötigen immer Personen, die ihnen durch aussagekräftige und effektive Marketingkampagnen dabei helfen, ihre Zielgruppe zu erreichen.

Viele Unternehmen stellen heute mehrere Mitarbeiter für ihre Datenposition ein. In diesem Unternehmen wird ein Data Scientist-Programm Teil des großen Teams sein, das sich im Wesentlichen darauf konzentriert, wichtige Trends aus Daten zu generieren, obwohl es sich nicht unbedingt um ein Datenunternehmen handeln muss. In einem solchen Szenario benötigt ein Datenwissenschaftler Fähigkeiten, um unter anderem Analysen durchzuführen, Produktionscode zu berühren und Daten zu visualisieren. Daher ist es möglich, dass solche Unternehmen versuchen, die Position eines allgemeinen Datenanalysten zu besetzen, oder dass sie jemanden mit spezifischen Fähigkeiten wie maschinellem Lernen oder Datenvisualisierung suchen.

All dies hat ziemlich klar und deutlich gemacht, dass Data Scientist-Programme ein sehr weit gefasster Begriff sind und das Verständnis der Stellenbeschreibung der erste Schritt bei der Entwicklung der erforderlichen Fähigkeiten sein wird. Zuallererst ist es wichtig zu verstehen, dass ein Programm für Datenwissenschaftler über spezifisches Fachwissen auf einem Gebiet verfügen und wissen muss, wie die Probleme dieses Gebiets angegangen werden können. Zweitens müssen sie in der Lage sein, unerwünschte Daten von der gesamten Datenmenge zu unterscheiden, da dies ihnen hilft, schlüssige Ergebnisse und Erkenntnisse zu erzielen.

Wenn Sie als Data Scientist also Zahlen in Ihrem beruflichen Plan programmieren, müssen Sie einige Eigenschaften entwickeln.

  1. Grundlegendes zu Tools

Ein grundlegendes Verständnis der grundlegenden Werkzeuge der Datenwissenschaft ist äußerst wichtig. Personen, die Data Scientist werden möchten, müssen über Kenntnisse in statistischen Werbesprachen wie R oder Python und einer Datenbank-Abfragesprache wie SQL verfügen.

  1. Grundkenntnisse der Statistik

Jeder, der Datenwissenschaftler werden möchte, muss ein umfassendes Verständnis der Statistik haben. Datenwissenschaftler Die Arbeit muss unter anderem ein grundlegendes Verständnis für statistische Tests, Verteilungen und Schätzungen der maximalen Wahrscheinlichkeit haben. Statistik ist ein wesentlicher Bestandteil für die Arbeit mit Daten aller Art sowie für die Arbeit mit allen Arten von Unternehmen, insbesondere datengesteuerten. Diese Unternehmen benötigen Data Scientist Work, die ihnen helfen können, Entscheidungen zu treffen und Experimente auszuwerten, wodurch Grundkenntnisse in der Statistik von größter Bedeutung sind.

  1. Maschinelles Lernen ist wichtig

Wenn Sie für ein großes Unternehmen mit großen Datenmengen arbeiten möchten, ist es wichtig, sich mit Methoden des maschinellen Lernens wie k-nächsten Nachbarn, zufälligen Wäldern usw. vertraut zu machen. Zwar können Techniken des maschinellen Lernens mit R oder Python implementiert werden Bibliotheken und maschinelles Lernen können Unternehmen dabei helfen, eine neue Facette des Datenmanagements zu entdecken.

  1. Grundkenntnisse in linearer Algebra und multivariabler Analysis können einen langen Weg gehen

Viele Mitarbeiter möchten, dass ihr Data Scientist Work Daten bereitstellt, die sie durch statistische Ergebnisse oder maschinelles Lernen gelernt haben. Aus diesem Grund können Ihnen Grundkenntnisse in multivariablen Berechnungen oder linearen Algebra-Fragen helfen, perfekt für den Job auszusehen. Wenn ein Data Scientist Work eigene Implementierungstools implementieren kann, zeigt dies, dass er in der Lage ist, Ergebnisse aus riesigen Datenmengen auf erfolgreiche Weise abzuleiten. Alles in allem ist das Verständnis dieser Konzepte von besonderer Bedeutung für Unternehmen, deren Produkte durch Daten definiert sind und deren Algorithmen geringfügig verbessert werden, was enorme Vorteile für das Gesamtwachstum des Unternehmens haben kann.

  1. Erfahren Sie, wie Sie das Daten-Munging umgehen

Bei großen Datenmengen können sich Fehler und Irrtümer leicht einschleichen. Aus diesem Grund ist es wichtig zu wissen, wie mit fehlerhaften Daten umgegangen wird. Beispiele für Datenmängel können fehlende Werte oder inkonsistente Formatierungen von Zeichenfolgen und Datumsangaben sein. Data Munging ist in kleinen Unternehmen, in denen Datenanalysten eingestellt werden, um viele Daten zu sortieren, äußerst wichtig.

  1. Es ist wichtig zu wissen, wie man Daten visualisiert und effektiv kommuniziert

Eine der wichtigsten Fähigkeiten, die einen Datenwissenschaftler auszeichnet. Die Arbeit unterscheidet sich vom Rest durch ein ausgeprägtes Gespür für Visualisierung und Kommunikation von Daten. Dies gilt insbesondere für wachsende Unternehmen, die zum ersten Mal datenbasierte Entscheidungen treffen. Aus diesem Grund ist es wichtig, dass Data Scientists-Programme Daten visualisieren können, um datengetriebene Lösungen zu entwickeln, die das Unternehmen auf die nächste Ebene des Wachstums und der Entwicklung führen. Wenn es um Kommunikation geht, müssen Datenwissenschaftler in der Lage sein, ihre Erkenntnisse und Erkenntnisse effektiv an das betroffene Management-Team weiterzugeben, damit sie ordnungsgemäß genutzt werden können. Kenntnisse über Visualisierungswerkzeuge wie plot und d3.js können Data Scientist Work dabei helfen, Daten viel besser zu visualisieren. Ein Einblick in die Prinzipien der visuellen Kodierung von Daten und die Übermittlung von Informationen kann einem Datenwissenschaftler nur dabei helfen, sein Verständnisfeld zu erweitern.

  1. Ein Software-Engineering-Abschluss ist ein Pluspunkt

Ein Softwareentwickler verfügt über ein weitaus besseres Verständnis der Datenwissenschaft, insbesondere wenn er Datenwissenschaftler in einer kleinen Organisation sucht. Da sie für den Umgang mit großen Datenmengen sowie für die Entwicklung von Datenprodukten verantwortlich sein werden, ist ein solider Hintergrund in der Softwareentwicklung von entscheidender Bedeutung.

  1. Denken Sie immer wie ein Data Scientist

Unternehmen auf der ganzen Welt suchen nach Datenwissenschaftlern, um herauszufinden, wer einige der dringenden Herausforderungen, denen sie gegenüberstehen, effektiv lösen kann. Ein Data Scientist muss sich daher der Chancen und Herausforderungen der Branche bewusst sein, in der er arbeiten möchte. Das Verstehen seiner Herausforderungen und das Schaffen wirksamer Lösungen, um diese anzugehen, ist der erste Schritt, den jede Data Scientist-Arbeit auf dem Weg in die Zukunft unternehmen kann berufliches Wachstum und Erfolg.

Data Science ist die Zukunft aller großen und kleinen Unternehmen. Dies bedeutet, dass Data Scientists Work weiterhin eine wichtige Rolle in der Funktionsweise von Unternehmen in allen Branchen spielen wird. Obwohl Data Science ein relativ neues und aufstrebendes Gebiet ist, sind die Wachstumschancen nahezu unbegrenzt. Um eine Stelle als Data Scientist zu bekommen, müsste der Einzelne seine Fähigkeiten an die Ziele der Unternehmen anpassen. Und das bedeutet ein gutes und umfassendes Verständnis der Funktionsweise der Branche. Durch die Entwicklung der oben genannten Fähigkeiten als Data Scientist können Fachleute effektiv darauf hinarbeiten, ein guter und erfolgreicher Data Scientist zu werden.

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