Tout sur le travail de Data Scientist

Aujourd'hui, les données sont l'un des aspects les plus importants des marques et des entreprises sur la scène mondiale. Les données sont la clé de la croissance des marques dans tous les secteurs et toutes les catégories, car elles les aident à progresser malgré une concurrence intense. En d'autres termes, les données contribuent à bâtir des entreprises et des marques, les amenant ainsi à la prochaine étape de croissance. C'est pourquoi les salles de conférence bourdonnent de mots comme Big Data et analyse de données au cours des dernières années.

L'importance croissante du travail de Data Scientist

L'importance croissante des données a, à son tour, accru l'importance des personnes qui manipulent ces données. Et c'est pourquoi la position d'un travail de data scientist est importante à l'extérieur et très appréciée dans presque tous les endroits. Parce que le travail d'un scientifique des données est relativement nouveau, ce rôle implique à la fois l'analyse des données commerciales et la technologie. Par conséquent, la plupart des personnes qui occupent ce poste ont de l'expérience dans les deux domaines, ce qui en fait un hybride qui connaît le meilleur des deux mondes.

L'importance des données et la nécessité d'en tirer des enseignements importants ont conduit certaines organisations à investir non seulement dans un travail de data scientist, mais dans une équipe qui en partage la responsabilité. La raison principale pour laquelle les entreprises investissent dans une équipe par opposition à un individu est que le scientifique des données, c'est-à-dire l'ensemble des compétences, peut varier et celles-ci peuvent ne pas être présentes chez une seule personne.

Il a donc été établi sans aucun doute que les programmes de scientifiques des données sont l'un des postes clés que les entreprises cherchent à pourvoir, non seulement à l'heure actuelle mais aussi à l'avenir. En fait, selon un article de Thomas Davenport et DJ Patil dans la Harvard Business Review, un travail de data scientist est l'un des métiers les plus sexy du 21ème siècle. Mais quels sont les principaux critères pour devenir data scientist? Bien que beaucoup puissent penser qu'une connaissance complexe d'un domaine varié comme le développement de logiciels, le munging de données, les statistiques, l'apprentissage automatique et la visualisation de données est importante, le processus est beaucoup plus impliqué.

Quelles sont les responsabilités professionnelles d'un travail de Data Scientist?

Certaines des principales responsabilités professionnelles d'un scientifique des données, notamment:

  1. Gérer la recherche pour une industrie particulière et ensuite formuler des questions liées à la même
  2. Déduisez des informations importantes à partir de quantités massives de données. Les données peuvent provenir de sources externes ou internes
  3. Préparer les données de manière à pouvoir les utiliser dans la modélisation prescriptive et prédictive d'une part et installer des programmes d'analyse qualifiés et d'autres méthodologies pour l'analyse des données
  4. Nettoyer et tailler les données, supprimant ainsi les informations non pertinentes et sans importance
  5. Examiner les données sous plusieurs angles afin de découvrir les faiblesses, tendances et opportunités cachées pour les entreprises à l'avenir
  6. Concevoir des solutions basées sur les données pour certains des problèmes les plus difficiles des marques
  7. Concevez des algorithmes contemporains qui permettront de relever les défis et de simplifier les problèmes de travail.
  8. Grâce à des visualisations de données et des données, ces scientifiques doivent connecter le reste de l'équipe, en particulier le service informatique et la direction sur une mise en œuvre des tendances de l'analyse des données
  9. Approuver des changements pratiques aux stratégies et procédures actuelles au sein de l'entreprise

Alors que les entreprises ont invariablement besoin d'une signification de scientifique des données, elles ont des responsabilités professionnelles différentes selon le type d'entreprise. Alors que certaines entreprises considèrent leur data scientist principalement comme analyste de données; Parfois, leurs fonctions sont jointes à celles des ingénieurs de données, d'autres croient en l'embauche d'experts en analyse de premier ordre qui sont qualifiés dans les techniques d'analyse de données. À mesure que les scientifiques des données acquièrent plus d'expérience et gravissent les échelons professionnels, leurs responsabilités professionnelles ont tendance à changer. Prenons par exemple, un data scientist dans une organisation de niveau intermédiaire pourrait passer son temps à nettoyer et à munging des données tandis qu'un data scientists dans une organisation grande et avancée pourrait passer son temps à créer une structure pour les projets de big data de l'entreprise et les aider à créer de nouveaux produits et services qui répondent aux demandes du public cible.

Les multiples visages d'un travail de Data Scientist

Les analystes de travail de Data Scientist traitent beaucoup de données et parfois, être un programme de Data Scientist est également synonyme de ce travail. Un data scientist devra fonctionner en tant qu'analyste en extrayant des données des bases de données MySQL, en devenant un expert des tableaux croisés dynamiques Excel et en produisant des visualisations de données de base sous la forme de graphiques en courbes et en barres. Parfois, un analyste de données devrait également prendre un appel sur le rapport Google Analytics de l'entreprise. Une entreprise qui emploie un analyste de données n'est peut-être pas une grande marque, mais c'est un point de départ idéal pour ceux qui veulent en savoir plus sur la science des données. Une fois que les analystes de données peuvent assumer régulièrement les responsabilités de gestion des données, ils peuvent évoluer vers une organisation plus grande et meilleure. Un analyste de données est donc la première étape pour quiconque souhaite devenir un scientifique des données. Work!

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Comme mentionné précédemment, les entreprises sont aujourd'hui inondées de nombreuses données, dont elles ont besoin de comprendre à intervalles réguliers. C'est pourquoi l'infrastructure de données est nécessaire pour donner un sens aux données et c'est là que les analystes de données peuvent aider les entreprises. La plupart du temps, les listes d'emplois pour les scientifiques des données et les ingénieurs de données sont presque les mêmes. Comme un ingénieur de données est généralement requis dans presque tous les types d'organisations, trouver un emploi dans ce département est relativement simple. C'est pourquoi le data scientist Travailler avec une ingénierie logicielle peut exceller dans une telle entreprise car ils ont besoin de professionnels qui peuvent fournir des informations sur leurs données d'une part et aider à fournir des données maniables comme des contributions au code de production d'autre part. Les opportunités de stage dans diverses entreprises en tant que data scientist junior sont parfaites pour les personnes qui souhaitent en savoir plus sur le domaine de manière globale et stratégique.

Pour une personne qui a une formation formelle en mathématiques, statistiques ou physique, l'apprentissage dans ce domaine est presque illimité. Ces personnes peuvent se concentrer sur la production de meilleurs produits basés sur les données qui peuvent répondre aux besoins et aux demandes des consommateurs de manière stratégique. Les entreprises qui se concentrent sur les besoins des consommateurs ont beaucoup de données et elles ont toujours besoin d'individus qui peuvent les aider à cibler leur public, grâce à des campagnes de marketing significatives et efficaces.

De nombreuses organisations embauchent aujourd'hui plusieurs personnes pour leur poste de données. Dans cette entreprise, un programme de data scientist fera partie de la grande équipe qui se concentre essentiellement sur la génération de tendances importantes à partir des données, bien qu'ils n'aient pas besoin d'être une entreprise de données. Dans un tel scénario, un data scientist aura besoin de compétences pour effectuer des analyses, toucher le code de production et visualiser les données entre autres. Il est donc possible que de telles entreprises cherchent à combler le poste d'analystes de données générales ou qu'elles souhaitent quelqu'un avec des compétences spécifiques telles que l'apprentissage automatique ou la visualisation de données.

Tout cela a rendu assez clair et évident que les programmes de data scientist sont un terme très large et la compréhension de la description de poste sera la première étape dans le développement des compétences requises. Tout d'abord, il est important de comprendre qu'un programme de data scientistes doit avoir une expertise spécifique dans un domaine et doit savoir comment résoudre les problèmes de ce domaine. Deuxièmement, ils doivent être capables de distinguer les données indésirables de l'ensemble des données car c'est ce qui les aidera à atteindre des résultats et des conclusions concluants.

Par conséquent, si être un programme de scientifiques des données figure dans votre plan professionnel, voici quelques qualités que vous devrez développer.

  1. Compréhension des outils de base

Il est extrêmement important d'avoir une compréhension de base des outils de base de la science des données. Les personnes qui souhaitent devenir data scientist doivent avoir une certaine compréhension du langage de promotion statistique, comme R ou Python et un langage d'interrogation de base de données comme SQL.

  1. Connaissance des statistiques de base

Tous ceux qui souhaitent devenir data scientist Work doivent avoir une compréhension intégrale des statistiques. Scientifiques des données Les travaux doivent avoir une compréhension intrinsèque des tests statistiques, des distributions, des estimateurs du maximum de vraisemblance, entre autres. Les statistiques sont essentielles pour travailler avec des données de tous types, en plus de travailler avec tous les types d'entreprises, en particulier celles axées sur les données. Ces entreprises ont besoin de Data Scientist Work qui peuvent les aider à prendre des décisions et à évaluer des expériences, ayant ainsi une connaissance des statistiques de base extrêmement importante.

  1. La connaissance de l'apprentissage automatique est importante

Si vous voulez travailler pour une grande entreprise avec d'énormes quantités de données, il est important de se renseigner sur les méthodes d'apprentissage automatique comme les k-voisins les plus proches, les forêts aléatoires, etc. S'il est vrai que les techniques d'apprentissage automatique peuvent être mises en œuvre en utilisant R ou python bibliothèques, l'apprentissage automatique peut aider les entreprises à découvrir une nouvelle facette de la gestion des données.

  1. Une connaissance de base de l'algèbre linéaire et du calcul multivariable peut aller très loin

De nombreux employés souhaitent que leur data scientist Work soit en mesure de proposer des données qu'ils ont apprises grâce à des résultats statistiques ou à l'apprentissage automatique. C'est pourquoi une connaissance de base du calcul multivariable ou des questions d'algèbre linéaire peut vous aider à avoir l'air parfait pour le travail. Lorsqu'un Data Scientist Work peut implémenter ses propres outils d'implémentation, cela montre qu'il est capable de tirer des résultats de données volumineuses avec succès. Dans l'ensemble, la compréhension de ces concepts est particulièrement utile dans les entreprises qui ont des produits qui sont définis par des données et de petites améliorations dans leurs algorithmes peuvent avoir d'énormes avantages pour la croissance globale de l'entreprise.

  1. Apprenez à contourner la fusion de données

Lorsque les données sont en grande quantité, il est naturel que les erreurs et les erreurs ont tendance à se glisser très facilement. C'est pourquoi il est important de savoir comment traiter les imperfections des données. Des exemples d'imperfections de données peuvent inclure des valeurs manquantes ou un formatage de chaîne et un format de date incohérents. Le data munging est extrêmement important dans les petites entreprises où des analystes de données sont embauchés pour trier un grand nombre de données.

  1. Il est important de savoir comment visualiser les données et communiquer efficacement

L'une des compétences les plus importantes qui distingue un data scientist. Le travail en dehors du reste passe par un fort sens de la visualisation et de la communication des données. Cela est particulièrement vrai pour les entreprises en croissance car elles prennent pour la première fois des décisions basées sur les données. C'est pourquoi il est important que les programmes de Data Scientists soient capables de visualiser les données afin de pouvoir proposer des solutions basées sur les données pour amener l'entreprise au niveau supérieur de croissance et de développement. En ce qui concerne la communication, les scientifiques des données doivent être en mesure de communiquer efficacement leurs résultats et leurs idées à l'équipe de gestion concernée afin qu'ils puissent être utilisés de manière appropriée. Une connaissance des outils de visualisation tels que plot et d3.js peut aider Data Scientist Work à visualiser les données de manière bien meilleure. En outre, acquérir un aperçu des principes qui sous-tendent l'encodage visuel des données et la communication d'informations ne peut qu'aider un data scientist Work à élargir son champ de compréhension.

  1. Avoir un diplôme en génie logiciel est un atout

Un ingénieur logiciel a une compréhension beaucoup plus avancée de la science des données, en particulier lorsqu'il recherche un travail de data scientist dans une petite organisation. Comme ils seront responsables du traitement d'énormes quantités de données, ainsi que du développement de produits de données, il sera essentiel d'avoir une solide formation en génie logiciel.

  1. Pensez toujours comme un data scientist

Les entreprises du monde entier se tournent vers les scientifiques des données pour savoir qui peut résoudre efficacement certains des défis urgents auxquels ils sont confrontés. Un scientifique des données doit, par conséquent, être conscient des opportunités et des défis de la verticale dans laquelle il souhaite travailler. Comprendre leurs défis et créer des solutions efficaces pour les relever est la première étape que tout travail de scientifique des données peut prendre sur la voie du futur croissance et réussite professionnelles.

Tout compte fait, la science des données est l'avenir de toutes les entreprises, grandes ou petites. Cela signifie que les scientifiques des données Work continueront à occuper une place importante dans le fonctionnement des entreprises dans tous les secteurs verticaux. Bien que la science des données soit un domaine relativement nouveau et naissant, les opportunités de croissance sont presque illimitées. Par conséquent, pour obtenir un emploi en tant que scientifique des données, il faudrait que les individus adaptent leurs compétences aux objectifs des entreprises. Et cela signifie une bonne et complète compréhension du fonctionnement du secteur. En développant les compétences de data scientist ci-dessus, les professionnels peuvent travailler efficacement pour devenir un bon data scientist.

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Big Data