Наука о данных — это все об анализе данных. Он направлен на извлечение знаний и идей из структурных и неструктурированных наборов данных. Инсайты скрыты в большом количестве данных. Выявить их вручную без помощи машины практически невозможно. Роль Data Scientist состоит в том, чтобы извлекать ценность из данных, извлекая эти скрытые знания и идеи.

В этом посте я использую науку о данных, чтобы лучше понять роль специалистов по данным. Это исследование было проведено с использованием набора данных, состоящего из 161 вакансии Data Scientist. Данные были извлечены из бирж вакансий 161 различных компаний в США и Канаде. В список компаний вошли компании, наиболее ориентированные на данные, такие как Google, Facebook и Uber. Я ограничил количество вакансий по компаниям до 1, так как это может повлиять на окончательные результаты. Я использовал анализатор вакансий, разработанный Mouse At Work, для автоматического извлечения нужной информации из вакансий.

Наиболее востребованные технические навыки для специалистов по данным

На рис. 1 показаны основные обязательные профессиональные навыки для специалистов по данным, которых ищут работодатели.

Мы видим, что наука о данных тесно связана с такими науками, как статистика, математика, машинное обучение, глубокое обучение, интеллектуальный анализ данных и анализ данных.

Python выделяется как основной язык программирования для специалистов по данным. R доминирует на втором месте. Java, Scala и C++ далеко позади.

SQL (язык структурированных запросов) является наиболее часто используемым языком для хранения, обработки и извлечения данных из баз данных.

Tensorflow и Pytorch являются наиболее часто используемыми фреймворками для создания моделей глубокого обучения.

Методы машинного обучения, используемые для классификации и регрессии, такие как дерево решений и случайный лес, кажутся важными навыками.

Модули Python для машинного обучения, такие как Scikit-learn, Pandas и Numpy, также являются важными модулями для освоения.

Tableau выделяется как важный инструмент для визуализации данных.

Услуги облачных вычислений, такие как AWS и Azure, также являются важными навыками.

Самые востребованные soft skills для специалистов по данным

В следующей диаграмме показаны основные необходимые социальные навыки для специалистов по данным, которых ищут работодатели.

Наличие хороших навыков письменного и устного общения, по-видимому, является наиболее важным гибким навыком для специалистов по данным. Решение проблем, межличностные и аналитические навыки и любознательность также являются обязательными навыками.

Самые востребованные дипломы для специалистов по данным

Наиболее востребованными дипломами для специалистов по данным являются:

  • Степень магистра в области математики, статистики, инженерии или компьютерных наук.
  • Кандидат наук. степень в области математики, статистики, инженерии или компьютерных наук.
  • Степень бакалавра в области математики, статистики, инженерии или компьютерных наук.

Основные обязанности Data Scientist

Ниже приводится неисчерпывающий список обязанностей, которые могут выполнять специалисты по обработке и анализу данных:

  • Соберите и подготовьте данные.
  • Определить аналитические подходы и методы моделирования для исследования и решения очень сложных бизнес-задач.
  • Применение статистической методологии к сложным данным.
  • Создавайте статистические модели, диагностируйте, проверяйте и улучшайте производительность этих моделей с течением времени.
  • Проектируйте, разрабатывайте, тестируйте, рекламируйте и создавайте продукты на основе данных, которые помогают нашим клиентам принимать более эффективные бизнес-решения.
  • Обрабатывайте, очищайте и проверяйте целостность данных, используемых для анализа.
  • Помогите создать культуру, ориентированную на данные, в которой данные понимаются и используются при принятии решений.
  • Сотрудничайте с командой специалистов по обработке и анализу данных, чтобы определить техническую стратегию для экосистемы устойчивого анализа данных.
  • Разрабатывайте и систематизируйте процессы и передовые методы моделирования, тестирования и аналитики.
  • Внедряйте аналитические модели в производство, сотрудничая с разработчиками программного обеспечения и инженерами по машинному обучению.
  • Исследуйте и разрабатывайте инновационные статистические модели для анализа данных.
  • Разрабатывайте и используйте алгоритмы и модели для анализа хранилищ больших данных, выполняйте анализ данных и ошибок для улучшения моделей, а также очищайте и проверяйте данные на единообразие и точность.
  • Сообщайте об аналитических концепциях, выводах и решениях таким образом, чтобы завоевать доверие заинтересованных сторон.
  • Создание моделей классификации и прогнозирования.
  • Извлекайте критически важные сведения из наборов данных.
  • Представление исследований и идей на всех уровнях компании.
  • Написание технических документов, включая протоколы исследований, рефераты и рукописи, прошедшие экспертную оценку, а также отчеты для клиентов.

Спасибо за чтение и связаться, если вы хотите поговорить дальше!