2к1с Введение в специальность / Кто такой Специалист по данным
.docxКто такой Специалист по данным»(Data Scientist)?
Специалисты по данным — это новое поколение экспертов по анализу данных, которые обладают техническими навыками для решения сложных проблем и любопытством к изучению проблем, которые необходимо решить.
Они наполовину математики, наполовину программисты и наполовину наблюдатели тенденций. А поскольку они охватывают как мир бизнеса, так и мир ИТ, они пользуются большим спросом и хорошо оплачиваются.
Они также являются знамением времени. Десять лет назад ученые, занимающиеся данными, не были в центре внимания, но их внезапная популярность отражает то, как современные компании относятся к большим данным. Эту громоздкую массу неструктурированной информации больше нельзя игнорировать и забыть. Это виртуальная золотая жила, которая помогает увеличить доход, если есть кто-то, кто копается и находит бизнес-идеи, которые раньше никто не мог выполнить. Поэтому найм данных специлистов будет востребован на 10 лет вперед.
Многие специалисты по данным начинали свою карьеру как статистики или аналитики данных. Но по мере того, как большие данные (а также технологии хранения и обработки больших данных, такие как Hadoop ) начали расти и развиваться, эти роли также развивались. Данные больше не являются чем-то второстепенным для ИТ-специалистов. Это ключевая информация, требующая анализа, творческого любопытства и умения переводить высокотехнологичные идеи в новые способы получения прибыли.
Роль специалиста по данным также имеет академическое происхождение. Несколько лет назад университеты начали осознавать, что работодателям нужны программисты и командные игроки. Профессора многих учебных заведений корректируют свои занятия, чтобы приспособить к этому некоторые учебные программы.
Типичные должностные обязанности специалистов по данным
Не существует окончательного описания работы, когда речь идет о роли специалиста по данным, но с большой долей вероятности будут следующие задачи:
Сбор больших объемов неуправляемых данных и преобразование их в более удобный формат.
Решение проблем, связанных с бизнесом, с использованием методов, управляемых данными.
Работа с различными языками программирования, включая SAS, R и Python.
Хорошее понимание статистики, включая статистические тесты и распределения.
Оставайтесь на вершине аналитических методов, таких как машинное обучение, глубокое обучение и текстовая аналитика.
Общение и сотрудничество как с ИТ, так и с бизнесом.
Ищите порядок и закономерности в данных, а также выявляйте тенденции, которые могут помочь бизнесу.
Что есть в наборе инструментов специалиста по данным?
Эти термины и технологии обычно используются учеными данных:
Визуализация данных: представление данных в графическом или графическом формате, чтобы их можно было легко проанализировать.
Машинное обучение: отрасль искусственного интеллекта , основанная на математических алгоритмах и автоматизации.
Глубокое обучение: область исследований машинного обучения, в которой данные используются для моделирования сложных абстракций.
Распознавание образов: технология, которая распознает закономерности в данных (часто используется взаимозаменяемо с машинным обучением).
Подготовка данных: процесс преобразования необработанных данных в другой формат, чтобы их было легче использовать.
Текстовая аналитика: процесс изучения неструктурированных данных для получения ключевых бизнес-идей.
Организации, которые действительно нуждаются в специалистах по данным, имеют две общие черты: они управляют огромными объемами данных и ежедневно сталкиваются с серьезными проблемами. Обычно они работают в таких отраслях, как финансы, правительство и фармацевтика. Культура компании влияет на то, следует ли ей нанимать специалиста по данным. Есть ли в нем среда, поддерживающая аналитику? Есть ли у него исполнительный бай-ин? В противном случае инвестиции в специалиста по обработке и анализу данных окажутся выброшенными на ветер.
Наем специалиста по обработке и анализу данных для принятия бизнес-решений на основе данных может стать прыжком веры для некоторых организаций и будет востребована на 10 лет вперед.