Data science – kariera

Teraz, gdy w poprzednim artykule dowiedzieliśmy się, dlaczego firmy potrzebują data science, zobaczmy, dlaczego nauka o danych jest lukratywną opcją kariery.

Kim jest analityk danych

Analityk danych identyfikuje ważne pytania, zbiera odpowiednie dane z różnych źródeł, przechowuje i porządkuje dane, rozszyfrowuje przydatne informacje, a na koniec przekłada je na rozwiązania biznesowe i przekazuje wyniki, aby pozytywnie wpłynąć na biznes. 
Poza budowaniem złożonych algorytmów ilościowych i syntezą dużej ilości informacji, analitycy danych mają również doświadczenie w umiejętnościach komunikacyjnych i przywódczych, które są niezbędne do dostarczania mierzalnych i namacalnych wyników różnym interesariuszom biznesowym.

Analityk danych jest potrzebny np. podczas procesu lead generation.

Najlepsze cechy dobrego analityka danych

  1. Myślenie statystyczne
  2. Przenikliwość techniczna
  3. Umiejętności komunikacji multimodalnej
  4. Ciekawski umysł
  5. Kreatywność

Jakie są podstawowe umiejętności, aby zostać analitykiem danych?

Data Science, inaczej nauka o danych bądź danologia, to kierunek studiów będący połączeniem wiedzy matematycznej, silnej świadomości biznesowej i umiejętności technologicznych. Stanowią one podstawę Data Science i wymagają dogłębnego zrozumienia pojęć w każdej domenie. 

Są to umiejętności, których potrzebujesz, jeśli chcesz zostać naukowcem danych

  1. Ekspertyza matematyczna: Istnieje błędne przekonanie, że analiza danych dotyczy wyłącznie statystyk. Nie ma wątpliwości, że zarówno statystyka klasyczna, jak i statystyka bayesowska są bardzo istotne dla Data Science, ale inne pojęcia są również kluczowe, takie jak techniki ilościowe, a konkretnie algebra liniowa, która jest systemem wspierającym wiele technik wnioskowania i algorytmów uczenia maszynowego.
  2. Silna orientacja biznesowa: Naukowcy zajmujący się danymi są źródłem pozyskiwania przydatnych informacji, które mają kluczowe znaczenie dla biznesu, a także są odpowiedzialni za dzielenie się tą wiedzą z zainteresowanymi zespołami i osobami, które mają być zastosowane w rozwiązaniach biznesowych. Są w krytycznej pozycji, aby przyczynić się do strategii biznesowej, ponieważ mają kontakt z danymi jak nikt inny. Dlatego naukowcy zajmujący się danymi powinni mieć silną orientację biznesową, aby móc wypełniać swoje obowiązki.
  3. Umiejętności technologiczne: Data Scientists muszą pracować ze złożonymi algorytmami i zaawansowanymi narzędziami. Oczekuje się również, że będą kodować i prototypować szybkie rozwiązania przy użyciu jednego lub zestawu języków z SQL, Python, R i SAS, a czasami Java i innych. Naukowcy zajmujący się danymi powinni również być w stanie przebrnąć przez wyzwania techniczne, które mogą się pojawić, i unikać wszelkich wąskich gardeł lub blokad drogowych, które mogą wystąpić z powodu braku rzetelności technicznej.
https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *