Qu'est-ce qu'un Data Scientist?
La personne qui structure les données pour jouer avec elles et les analyser sous toutes leurs formes s'appelle Data Scientist. En d'autres termes, nous pourrions dire que le Data Scientist vit dans les données. Ils aiment collecter les données, s'enquérir des données, recréer des données sous diverses formes, tirer des conclusions des données précédentes et prédire l'avenir en utilisant les données actuelles. Ils devraient avoir la patience de travailler avec les données. Avec la croissance de la technologie et de l'utilisation des médias sociaux, les données s'accumulent de jour en jour et l'analyse des données est importante pour prédire les tendances futures.
Pré-requis pour devenir Data Scientist
Voici les étapes importantes pour devenir un scientifique des données:
- Ils devraient être bons avec les bases de données. La création et l'interrogation de bases de données sont importantes pour eux afin de comprendre leur fonctionnement dans l'environnement de programmation et d'analyse et SQL est également un langage important.
- Ils doivent parler couramment tous les langages de programmation, de préférence Python et R. Python possède de nombreuses bibliothèques qui facilitent le calcul des données statistiques et des tableaux.
- Beaucoup pourraient détester les mathématiques, en particulier les statistiques et l'algèbre linéaire pendant les jours d'école. Mais ils aident d'une manière que personne ne pourrait imaginer.
- Les algorithmes d'apprentissage automatique aident à créer des modèles qui prédisent l'avenir des données, ainsi que leur fonctionnement. L'apprentissage automatique crée également des modèles à partir de données antérieures qui aident à une compréhension claire des données.
- Il est important de connaître l'analyse commerciale, car elle est très utile pour connaître les données et les entreprises concernées.
- Ils doivent être créatifs dans leur approche du problème car il existe de nombreuses façons d'interpréter les données. Cette approche permet de trouver différentes méthodes pour résoudre les données et éviter les types indésirables.
- Comprendre les mégadonnées et la façon dont elles sont perçues sur le marché devrait être un domaine d'intérêt.
- S'engager avec leur communauté ou des membres de la communauté les aidera à connaître les problèmes sous différents angles.
Comment devenir Data Scientist?
- Les scientifiques des données doivent être titulaires d'un diplôme en ingénierie ou en statistiques ou tout autre domaine pertinent et ils doivent être bons en programmation et en compétences SQL.
- La connaissance des probabilités et des statistiques pour les autres diplômés est bonne pour comprendre le fonctionnement des données.
- De bonnes compétences en communication aident à communiquer avec l'équipe et avec le client. Cela aide à connaître la priorité et les suggestions des autres.
- Les bons scientifiques des données doivent être curieux de connaître les données et devraient être intéressés à explorer les façons dont les données peuvent être modifiées en fonction des besoins.
- Ils devraient être un bon conteur. Les données peuvent créer des histoires du passé, du présent ou du futur.
- Si la personne n'a aucune idée de la science des données, il est bon de faire certaines certifications liées à la science des données et à l'apprentissage automatique.
- La réalisation de projets liés à la science des données ou à l'apprentissage automatique aide à comprendre les défis auxquels doivent faire face les scientifiques des données.
- Rejoignez une communauté liée à la science des données qui aide à partager les détails liés aux données et aux différents défis dans le domaine.
Responsabilités d'un Data Scientist
Un data scientist est quelqu'un de meilleur en statistique. Regardons quelques responsabilités:
- Les données doivent être collectées à partir de différentes sources et ces sources doivent être fiables. Le processus de collecte de données peut être automatisé pour faciliter le processus.
- Le nettoyage des données est un processus important dans tout travail d'analyse de données car il prend la plupart du temps des scientifiques des données. Les données manquantes doivent être dûment remplies et les champs évitables doivent être négligés.
- L'analyse des données doit être effectuée correctement pour connaître les différentes tendances et tendances des données.
- Les modèles doivent être construits en utilisant l'apprentissage automatique pour connaître très bien les données et les analyser correctement.
- Les ensembles de données de formation et de test doivent être identifiés correctement et séparés pour connaître l'impact des données.
- Différents modèles doivent être combinés et bien étudiés pour connaître la structure des données.
- Les données doivent être correctement organisées et comprises par tous les membres de l'équipe afin qu'elles aident à prendre de bonnes décisions commerciales.
- Ils devraient être à l'écoute de l'équipe et des observateurs des diverses constatations liées aux données.
- Les données doivent être bien interprétées par les scientifiques des données, car de mauvaises interprétations peuvent conduire à des résultats désastreux dans l'entreprise.
- Les données collectées, structurées ou non, doivent être converties en un format significatif par les scientifiques des données afin que même un employé qui travaille dans un service différent comprenne les données.
- Être un bon mathématicien aide les scientifiques des données à séparer facilement les données et à trouver des tendances à partir des données et à identifier les corrélations.
- Ils devraient être mis à jour avec toutes les dernières tendances liées aux données de l'industrie pour son bien.
- La connaissance du domaine dans lequel il travaille est importante car la connaissance aide à bien comprendre les données. Ceci afin d'éviter les données indésirables et de ne prendre en compte que les données nécessaires.
- Les scientifiques des données devraient pouvoir collaborer avec d'autres services pour collecter des données dans leurs domaines et bien connaître leur travail.
- Les informations fournies par les scientifiques des données après l'analyse des données doivent être pertinentes pour le domaine et le changement doit se refléter dans les bénéfices de l'entreprise.
- L'analyse des données passées aide à comprendre le comportement des données et la prévision de l'avenir aide à planifier l'avenir en conséquence et devrait être habile à faire les deux.
Salaire / Rémunération
Le poste de Data Scientist est l'un des postes les mieux rémunérés du siècle. Le salaire moyen est de 100 000 $. Le salaire de départ pour ceux qui ont fait un diplôme supérieur en science des données est de 5000 $ à 90000 $. L'expérience, l'éducation et l'industrie déterminent le salaire de la personne dans le domaine de la science des données. Plus l'expérience et l'éducation sont élevées, plus le salaire est élevé. Le salaire moyen en Inde est de 10 000 000 roupies. Cela dépend de l'emplacement. Le travail pour la science des données ne se terminera pas plus tôt. Un emploi en science des données est l'un des emplois les plus sexy du siècle. Le data scientist doit être compétent dans différents domaines afin de pouvoir exceller dans le domaine.
Article recommandé
Ceci est un guide pour Qu'est-ce qu'un Data Scientist?. Nous discutons ici de la manière de devenir Data Scientist ainsi que des conditions préalables et des responsabilités d'un Data Scientist. Vous pouvez également consulter nos autres articles connexes pour en savoir plus -
- Data Scientist vs Data Mining | Comparaison des 7 meilleurs
- Que font les Data Scientists? | Signification | Compétences et responsabilités
- Aperçu des compétences requises pour Data Scientist
- Informaticien vs Data Scientist - Les principales différences