Επιστήμονας Δεδομένων

Ο οδηγός καριέρας Data Scientist του BrainStation μπορεί να σας βοηθήσει να κάνετε τα πρώτα βήματα προς μια προσοδοφόρα καριέρα στην επιστήμη δεδομένων. Διαβάστε παρακάτω για μια επισκόπηση του πεδίου της επιστήμης δεδομένων, καθώς και του ρόλου του Επιστήμονα Δεδομένων.

Γίνετε Επιστήμονας Δεδομένων

Μιλήστε με έναν Σύμβουλο Μάθησης για να μάθετε περισσότερα σχετικά με το πώς τα bootcams και τα μαθήματά μας μπορούν να σας βοηθήσουν να γίνετε Επιστήμονας Δεδομένων.

Κάνοντας κλικ στην Υποβολή, αποδέχεστε τη δική μας Οροι .

υποβάλλουν

Δεν ήταν δυνατή η υποβολή! Να ανανεώσετε τη σελίδα και να προσπαθήσετε ξανά;

Μάθετε περισσότερα για το Data Science Bootcamp

Σας ευχαριστώ!

Θα είμαστε σε επαφή σύντομα.

Προβολή της σελίδας Data Science Bootcamp

Τι είναι ο Επιστήμονας Δεδομένων;

Οι Επιστήμονες Δεδομένων συγκεντρώνουν, οργανώνουν και αναλύουν μεγάλα σύνολα μεγάλων δεδομένων – δομημένων και μη δομημένων δεδομένων – για να δημιουργήσουν επιχειρηματικές λύσεις και σχέδια που βασίζονται σε δεδομένα που να λειτουργούν με βάση τα δεδομένα για εταιρείες και άλλους οργανισμούς. Συνδυάζοντας μια αίσθηση για τα μαθηματικά, την επιστήμη των υπολογιστών και τις επιχειρήσεις, οι Επιστήμονες Δεδομένων πρέπει να διαθέτουν τόσο τις τεχνικές δεξιότητες για να επεξεργάζονται και να αναλύουν μεγάλα δεδομένα όσο και την επιχειρηματική οξυδέρκεια για να ανακαλύπτουν πρακτικές ιδέες που κρύβονται σε αυτά τα δεδομένα.

Επιστήμη Δεδομένων εναντίον Εξόρυξης Δεδομένων

Υπάρχουν μερικές διαφορές μεταξύ της επιστήμης δεδομένων και της εξόρυξης δεδομένων. Ας ρίξουμε μια πιο προσεκτική ματιά:

Επιστημονικά δεδομένα

• Είναι ένα ευρύ πεδίο που τείνει να περιλαμβάνει τη μηχανική μάθηση, την τεχνητή νοημοσύνη, την προγνωστική αιτιολογική ανάλυση και την προδιαγραφική ανάλυση
• Ασχολείται με όλα τα είδη δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων τόσο των δομημένων όσο και των μη δομημένων δεδομένων
• Στοχεύει στη δημιουργία προϊόντων με επίκεντρο τα δεδομένα και στη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων
• Εστιάζει στην επιστημονική μελέτη δεδομένων και προτύπων

Εξόρυξη δεδομένων

• Είναι ένα υποσύνολο της επιστήμης δεδομένων που περιλαμβάνει τον καθαρισμό δεδομένων, τη στατιστική ανάλυση και την αναγνώριση προτύπων και μερικές φορές περιλαμβάνει οπτικοποίηση δεδομένων, μηχανική εκμάθηση και μετασχηματισμό δεδομένων
• Ασχολείται κυρίως με δομημένα δεδομένα, όχι με μη δομημένα δεδομένα
• Στοχεύει στη λήψη δεδομένων από διάφορες πηγές και στη χρήση τους
• Επικεντρώνεται στις επιχειρηματικές πρακτικές

Τι κάνει ένας επιστήμονας δεδομένων;

Ένας Επιστήμονας Δεδομένων αναλύει σύνολα μεγάλων δεδομένων για να αποκαλύψει μοτίβα και τάσεις που οδηγούν σε επιχειρησιακές ιδέες και βοηθούν τους οργανισμούς να λύσουν περίπλοκα προβλήματα ή να εντοπίσουν ευκαιρίες για έσοδα και ανάπτυξη. Ένας Επιστήμονας Δεδομένων μπορεί να εργαστεί σχεδόν σε κάθε τομέα και πρέπει να είναι ικανός στο χειρισμό δομημένων και μη δομημένων συνόλων δεδομένων. Είναι μια πολυεπιστημονική δουλειά και για να γίνετε Επιστήμονας Δεδομένων, πρέπει να έχετε κατανόηση των μαθηματικών, της επιστήμης των υπολογιστών, των επιχειρήσεων και της επικοινωνίας για να εκτελέσετε αποτελεσματικά τη δουλειά σας.

Αν και τα συγκεκριμένα εργασιακά καθήκοντα και οι ευθύνες ενός Επιστήμονα Δεδομένων θα ποικίλλουν σημαντικά ανάλογα με τον κλάδο, τη θέση και τον οργανισμό, οι περισσότεροι ρόλοι του Επιστήμονα Δεδομένων θα περιλαμβάνουν τους ακόλουθους τομείς ευθύνης:

Ερευνα

Ένας Επιστήμονας Δεδομένων πρέπει να κατανοήσει τις ευκαιρίες και τα σημεία πόνου που αφορούν τόσο σε έναν κλάδο όσο και σε μια μεμονωμένη εταιρεία.

Προετοιμασία δεδομένων

Προτού βρεθούν πολύτιμες πληροφορίες, ένας Επιστήμονας Δεδομένων πρέπει να καθορίσει ποια σύνολα δεδομένων είναι χρήσιμα και σχετικά πριν από τη συλλογή, εξαγωγή, καθαρισμό και εφαρμογή δομημένων και μη δομημένων δεδομένων από διάφορες πηγές.

Δημιουργία μοντέλων και αλγορίθμων

Χρησιμοποιώντας αρχές μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης, ένας Επιστήμονας Δεδομένων πρέπει να είναι ικανός να δημιουργεί και να εφαρμόζει τους απαραίτητους αλγόριθμους για την εφαρμογή εργαλείων αυτοματισμού.

Ανάλυση δεδομένων

Είναι σημαντικό για έναν Επιστήμονα Δεδομένων να μπορεί να αναλύει γρήγορα τα δεδομένα του για να εντοπίσει μοτίβα, τάσεις και ευκαιρίες.

Οπτικοποίηση και Επικοινωνία

Ένας Επιστήμονας Δεδομένων πρέπει να είναι σε θέση να αφηγηθεί τις ιστορίες που ανακαλύφθηκαν μέσω δεδομένων δημιουργώντας και οργανώνοντας αισθητικά ελκυστικούς πίνακες εργαλείων και απεικονίσεις, ενώ διαθέτει επίσης τις επικοινωνιακές δεξιότητες για να πείσει τους ενδιαφερόμενους και άλλα μέλη της ομάδας ότι τα ευρήματα στα δεδομένα αξίζουν δράση.

Η πιο πρόσφατη Έρευνα Ψηφιακών Δεξιοτήτων του BrainStation διαπίστωσε ότι οι επαγγελματίες δεδομένων αφιέρωσαν τον περισσότερο χρόνο τους σε διαμάχες και εκκαθάριση δεδομένων. Οι ερωτηθέντες κατέληξαν επίσης στο συμπέρασμα ότι ο στόχος της εργασίας τους πιο συχνά είναι η βελτιστοποίηση μιας υπάρχουσας πλατφόρμας, προϊόντος ή συστήματος (45%) ή η ανάπτυξη νέων (42%).

Τύποι Επιστήμης Δεδομένων

Το ευρύτερο πεδίο της Επιστήμης Δεδομένων ενσωματώνει πολλούς διαφορετικούς κλάδους, όπως:

Μηχανική δεδομένων

Σχεδιασμός, κατασκευή, βελτιστοποίηση, συντήρηση και διαχείριση της υποδομής που υποστηρίζει δεδομένα καθώς και τη ροή δεδομένων σε έναν οργανισμό.

Προετοιμασία δεδομένων

Καθαρισμός και μετατροπή δεδομένων.

Εξόρυξη δεδομένων

Εξαγωγή (και μερικές φορές καθαρισμός και μετατροπή) χρησιμοποιήσιμων δεδομένων από ένα μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων.

Προγνωστική ανάλυση

Χρήση δεδομένων, αλγορίθμων και τεχνικών μηχανικής μάθησης για την ανάλυση της πιθανότητας διαφόρων πιθανών μελλοντικών αποτελεσμάτων με βάση την ανάλυση δεδομένων.

Μηχανική μάθηση

Αυτοματοποίηση της δημιουργίας αναλυτικών μοντέλων στη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων για μάθηση από δεδομένα, ανακάλυψη μοτίβων και ενδυνάμωση συστημάτων να λαμβάνουν αποφάσεις χωρίς μεγάλη ανθρώπινη παρέμβαση.

Οπτικοποίηση δεδομένων

Χρησιμοποιώντας οπτικά στοιχεία (συμπεριλαμβανομένων γραφημάτων, χαρτών και γραφημάτων) για την απεικόνιση των πληροφοριών που βρίσκονται στα δεδομένα με προσιτό τρόπο, ώστε το κοινό να μπορεί να κατανοήσει τις τάσεις, τις ακραίες τιμές και τα μοτίβα που βρίσκονται στα δεδομένα.

Οφέλη της Επιστήμης Δεδομένων

Οι εταιρείες σε όλους τους κλάδους σε όλα τα μέρη του πλανήτη αφιερώνουν όλο και περισσότερα χρήματα, χρόνο και προσοχή στην επιστήμη των δεδομένων και προσπαθούν να προσθέσουν έναν Επιστήμονα Δεδομένων στην ομάδα τους. Η έρευνα δείχνει ότι οι εταιρείες που ασπάζονται πραγματικά τη λήψη αποφάσεων με γνώμονα τα δεδομένα είναι πιο παραγωγικές, κερδοφόρες και αποτελεσματικές από τον ανταγωνισμό.

Η επιστήμη των δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για να βοηθήσει τους οργανισμούς να εντοπίσουν τα σωστά προβλήματα και ευκαιρίες, βοηθώντας παράλληλα να σχηματίσουν μια σαφή εικόνα της συμπεριφοράς και των αναγκών των πελατών και των πελατών, της απόδοσης των εργαζομένων και των προϊόντων και πιθανών μελλοντικών προβλημάτων.

Η επιστήμη δεδομένων μπορεί να βοηθήσει τις εταιρείες:

• Πάρτε καλύτερες αποφάσεις
• Μάθετε περισσότερα για τους πελάτες και τους πελάτες
• Αξιοποιήστε τις τάσεις
• Προβλέψτε το μέλλον

Πώς μπορεί η επιστήμη των δεδομένων να βελτιώσει την αξία για μια εταιρεία;

Η επιστήμη δεδομένων είναι μια ολοένα και πιο δημοφιλής επένδυση για τις επιχειρήσεις, επειδή η πιθανή απόδοση επένδυσης (ROI) για το ξεκλείδωμα της αξίας των μεγάλων δεδομένων είναι τεράστια. Η επιστήμη των δεδομένων είναι μια αξιόλογη επένδυση γιατί:

Καταργεί τις εικασίες και παρέχει χρήσιμες πληροφορίες.Οι εταιρείες λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις με βάση δεδομένα και μετρήσιμα στοιχεία.Οι εταιρείες κατανοούν καλύτερα τη θέση τους στην αγορά.Η επιστήμη δεδομένων θα βοηθήσει τις εταιρείες να αναλύσουν τον ανταγωνισμό, να εξερευνήσουν ιστορικά παραδείγματα και να κάνουν προτάσεις βάσει αριθμών.Μπορεί να αξιοποιηθεί για τον εντοπισμό κορυφαίων ταλέντων.Στα μεγάλα δεδομένα κρύβονται πολλές γνώσεις σχετικά με την παραγωγικότητα, την αποδοτικότητα των εργαζομένων και τη συνολική απόδοση. Τα δεδομένα μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για τη στρατολόγηση και την εκπαίδευση ταλέντων.Θα μάθετε τα πάντα για το κοινό-στόχο, τον πελάτη ή τον καταναλωτή σας.Όλοι παράγουν και συλλέγουν δεδομένα τώρα και οι εταιρείες που δεν επενδύουν σωστά στην επιστήμη των δεδομένων απλώς συλλέγουν περισσότερα δεδομένα από όσα ξέρουν τι να κάνουν. Οι πληροφορίες σχετικά με τη συμπεριφορά, τις προτεραιότητες και τις προτιμήσεις παλαιότερων ή δυνητικών πελατών ή πελατών είναι ανεκτίμητες και απλώς περιμένουν να τις ανακαλύψει ένας εξειδικευμένος Επιστήμονας Δεδομένων.

Μισθοί για Επιστήμονες Δεδομένων

Ενώ οι μισθοί για τους Επιστήμονες Δεδομένων ποικίλλουν σημαντικά ανά περιοχή και κλάδο, ο μέσος μισθός για έναν Επιστήμονα Δεδομένων στις ΗΠΑ αναφέρεται ότι κυμαίνεται από 96.000 $ έως 113.000 $, ανάλογα με την πηγή. Ένας ανώτερος επιστήμονας δεδομένων μπορεί να φέρει κατά μέσο όρο περίπου 130.000 $.

Ζήτηση για Επιστήμονες Δεδομένων

Οι επιστήμονες δεδομένων έχουν υψηλή ζήτηση και έλλειψη προσφοράς σε όλους σχεδόν τους κλάδους. Μια έκθεση της Deloitte Access Economics διαπίστωσε ότι το 76 τοις εκατό των επιχειρήσεων σχεδίαζαν να αυξήσουν τις δαπάνες τα επόμενα χρόνια σε δυνατότητες ανάλυσης δεδομένων, ενώ η IBM προέβλεψε άνοδο 28 τοις εκατό στη ζήτηση επιστήμης δεδομένων στις αρχές της δεκαετίας.

Το Γραφείο Στατιστικών Εργασίας των ΗΠΑ έχει προβλέψει αύξηση 31 τοις εκατό στην επιστήμη των δεδομένων τα επόμενα 10 χρόνια. Εν τω μεταξύ, μια Έκθεση Αγορών και Αγορών διαπίστωσε ότι η παγκόσμια αγορά μεγάλων δεδομένων προβλέπεται να αυξηθεί στα 229,4 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2025, με την πλατφόρμα επιστήμης δεδομένων να αυξάνεται κατά 30 τοις εκατό έως το 2024.

Παντού στον κόσμο, φαίνεται ότι αναμένεται να αυξηθούν οι επενδύσεις στην επιστήμη των δεδομένων και, μαζί με αυτό, η ζήτηση για Επιστήμονες Δεδομένων.

Ποια εργαλεία χρησιμοποιούν οι επιστήμονες δεδομένων;

Οι Επιστήμονες Δεδομένων χρησιμοποιούν μια ποικιλία διαφορετικών εργαλείων και προγραμμάτων για δραστηριότητες όπως ανάλυση δεδομένων, καθαρισμό δεδομένων και δημιουργία οπτικοποιήσεων.

Η Python είναι η κορυφαία γλώσσα προγραμματισμού για τους Επιστήμονες Δεδομένων που συμμετείχαν σε δημοσκόπηση στο BrainStation Digital Skills Survey. Μια γλώσσα προγραμματισμού γενικής χρήσης, η Python είναι χρήσιμη για εφαρμογές Εθνικής Επεξεργασίας Γλωσσών και ανάλυση δεδομένων. Το R χρησιμοποιείται επίσης συχνά για ανάλυση δεδομένων και εξόρυξη δεδομένων. Για πιο βαρύ αριθμό, τα εργαλεία που βασίζονται στο Hadoop, όπως το Hive, είναι δημοφιλή. Για τη μηχανική μάθηση, οι Επιστήμονες Δεδομένων μπορούν να επιλέξουν από μια μεγάλη γκάμα εργαλείων, συμπεριλαμβανομένων των h2o.ai, TensorFlow, Apache Mahout και Accord.Net. Τα εργαλεία οπτικοποίησης αποτελούν επίσης σημαντικό μέρος του οπλοστασίου ενός Data Scientist. Προγράμματα όπως το Tableau, το PowerBI, το Bokeh, το Plotly και το Infogram βοηθούν τους Επιστήμονες Δεδομένων να δημιουργούν οπτικά ελκυστικά διαγράμματα, χάρτες θερμότητας, γραφικά, διαγράμματα διασποράς και πολλά άλλα.

Οι Επιστήμονες Δεδομένων θα πρέπει επίσης να είναι εξαιρετικά άνετοι τόσο με την SQL (που χρησιμοποιείται σε μια σειρά πλατφορμών, συμπεριλαμβανομένων των MySQL, Microsoft SQL και Oracle) όσο και με προγράμματα υπολογιστικών φύλλων (συνήθως Excel).

Ποιες δεξιότητες χρειάζονται οι επιστήμονες δεδομένων;

Υπάρχει μια σειρά από δεξιότητες που πρέπει να αναπτύξουν όλοι οι επίδοξοι Επιστήμονες Δεδομένων, όπως:

Προέχω.Το εργαλείο που χρησιμοποιείται περισσότερο για το 66 τοις εκατό των επαγγελματιών δεδομένων που συμμετείχαν σε δημοσκόπηση στο BrainStation Digital Skills Survey, το Excel εξακολουθεί να είναι ζωτικής σημασίας για τους Επιστήμονες Δεδομένων.SQL.Αυτή η γλώσσα ερωτημάτων είναι απαραίτητη στη διαχείριση της βάσης δεδομένων και χρησιμοποιείται από περίπου τους μισούς ερωτηθέντες δεδομένων.Στατιστικός προγραμματισμός.Τα Python και R χρησιμοποιούνται συνήθως από Επιστήμονες Δεδομένων για την εκτέλεση δοκιμών, τη δημιουργία μοντέλων και τη διεξαγωγή αναλύσεων μεγάλων συνόλων δεδομένων.Οπτικοποίηση δεδομένων.Εργαλεία όπως τα Tableau, Plotly, Bokeh, PowerBl και Matplotlib βοηθούν τους Επιστήμονες Δεδομένων να δημιουργήσουν συναρπαστικές και προσβάσιμες οπτικές αναπαραστάσεις των ευρημάτων τους.

Data Scientist Career Paths

Ως σχετικά νέο επάγγελμα, τα μονοπάτια σταδιοδρομίας του Επιστήμονα Δεδομένων δεν είναι γραμμένα με πέτρα και πολλοί άνθρωποι βρίσκουν το δρόμο τους προς την επιστήμη των δεδομένων από το υπόβαθρο της επιστήμης των υπολογιστών, της πληροφορικής, των μαθηματικών και των επιχειρήσεων. Ωστόσο, οι τέσσερις κύριοι άξονες για την πορεία σταδιοδρομίας ενός Επιστήμονα Δεδομένων είναι γενικά τα δεδομένα, η μηχανική, η επιχείρηση και το προϊόν. Πολλοί διεπιστημονικοί ρόλοι στην επιστήμη δεδομένων απαιτούν γνώση πολλών ή όλων αυτών των τομέων.

Οι άνθρωποι που εργάζονται στην επιστήμη των δεδομένων βρίσκονται στην πρώτη γραμμή των τεχνολογικών αλλαγών που θα επηρεάσουν περισσότερο το μέλλον. Επειδή η επιστήμη των δεδομένων μπορεί να συμβάλει στην πρόοδο σχεδόν σε κάθε άλλο τομέα, οι Επιστήμονες Δεδομένων είναι σε θέση να κάνουν περαιτέρω έρευνα σε οτιδήποτε, από τα χρηματοοικονομικά και το εμπόριο έως τις αναλογιστικές στατιστικές, την πράσινη ενέργεια, την επιδημιολογία, την ιατρική και τα φαρμακευτικά προϊόντα, τις τηλεπικοινωνίες – η λίστα είναι σχεδόν ατελείωτη. Κάθε κλάδος διακινεί τους δικούς του διαφορετικούς τύπους δεδομένων, αξιοποιώντας τα με διαφορετικούς τρόπους για την επίτευξη διαφορετικών στόχων. Όπου κι αν συμβεί αυτό, οι Επιστήμονες Δεδομένων μπορούν να καθοδηγήσουν τη λήψη αποφάσεων, είτε πρόκειται για ανάπτυξη προϊόντων, ανάλυση αγοράς, διαχείριση σχέσεων με τους πελάτες, ανθρώπινους πόρους ή κάτι εντελώς άλλο.

Όχι μόνο οι εφαρμογές για την επιστήμη δεδομένων είναι ευρείες, αγγίζοντας πολλούς διαφορετικούς τομείς, αλλά υπάρχουν και διαφορετικοί τύποι επιστήμης δεδομένων. Αυτό που μοιράζονται όλες αυτές οι δραστηριότητες είναι ότι όλες προσπαθούν να μετατρέψουν τα δεδομένα σε γνώση. Πιο συγκεκριμένα, οι Επιστήμονες Δεδομένων χρησιμοποιούν μια μεθοδική προσέγγιση για να οργανώσουν και να αναλύσουν ακατέργαστα δεδομένα για να εντοπίσουν μοτίβα από τα οποία μπορούν να εντοπιστούν ή να συναχθούν χρήσιμες πληροφορίες.

Δεδομένου του εύρους των επιπτώσεών τους, δεν είναι περίεργο που οι Επιστήμονες Δεδομένων καταλαμβάνουν θέσεις που έχουν μεγάλη επιρροή - και έχουν μεγάλη ζήτηση. Ενώ ο δρόμος για να γίνεις Επιστήμονας Δεδομένων μπορεί να είναι απαιτητικός, υπάρχουν πλέον περισσότεροι πόροι για τους επίδοξους Επιστήμονες Δεδομένων από ποτέ και περισσότερες ευκαιρίες για να χτίσουν το είδος της καριέρας που θέλουν.

Ωστόσο, για όλους τους τρόπους με τους οποίους οι Επιστήμονες Δεδομένων μπορούν να συνεισφέρουν σε διαφορετικούς κλάδους και όλες τις διαφορετικές πορείες σταδιοδρομίας που μπορεί να ακολουθήσει ένας Επιστήμονας Δεδομένων, οι τύποι εργασίας που κάνουν μπορούν να αναλυθούν σε μερικές κύριες κατηγορίες. Δεν ταιριάζουν όλες οι επιστήμες δεδομένων σωστά σε αυτές τις ομάδες, ειδικά στην πρώτη γραμμή της επιστήμης των υπολογιστών, όπου συνεχώς ανοίγεται νέο έδαφος – αλλά θα σας δώσουν κάποια ιδέα για τους τρόπους με τους οποίους οι Επιστήμονες Δεδομένων μετατρέπουν τα δεδομένα σε διορατικότητα.

Στατιστική

Στην καρδιά της επιστήμης δεδομένων, η στατιστική είναι το πεδίο των μαθηματικών που περιγράφει τα διαφορετικά χαρακτηριστικά ενός συνόλου δεδομένων, είτε πρόκειται για αριθμούς, λέξεις, εικόνες ή κάποιο άλλο είδος μετρήσιμης πληροφορίας. Μεγάλο μέρος των στατιστικών επικεντρώνεται απλώς στον εντοπισμό και την περιγραφή του τι υπάρχει - ειδικά με πολύ μεγάλα σύνολα δεδομένων, απλώς το να γνωρίζουμε τι κάνουν και τι δεν περιλαμβάνουν οι πληροφορίες είναι μια δουλειά από μόνη της. Στο πεδίο της επιστήμης δεδομένων, αυτό ονομάζεται συχνά περιγραφική ανάλυση. Ωστόσο, τα στατιστικά στοιχεία μπορούν να προχωρήσουν ακόμη περισσότερο, δοκιμάζοντας εάν οι υποθέσεις σας σχετικά με το τι υπάρχει στα δεδομένα είναι σωστές ή, εάν είναι σωστό, εάν είναι σημαντικό ή χρήσιμο. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει όχι μόνο την εξέταση των δεδομένων, αλλά και τον χειρισμό τους για να αναδείξει τα κύρια χαρακτηριστικά τους. Υπάρχουν πολλοί διαφορετικοί τρόποι για να γίνει αυτό – γραμμική παλινδρόμηση, λογιστική παλινδρόμηση και διακριτική ανάλυση, διαφορετικές μέθοδοι δειγματοληψίας και ούτω καθεξής – αλλά τελικά, καθεμία από αυτές τις τεχνικές αφορά την κατανόηση των χαρακτηριστικών ενός συνόλου δεδομένων και την ακρίβεια αυτών των χαρακτηριστικών αντικατοπτρίζουν κάποια ουσιαστική αλήθεια για τον κόσμο στον οποίο αντιστοιχούν.

Ανάλυση δεδομένων

Ενώ βασίζεται στη βάση των στατιστικών, η ανάλυση δεδομένων προχωρά λίγο παραπέρα, όσον αφορά την κατανόηση της αιτιότητας, την οπτικοποίηση και την επικοινωνία των ευρημάτων σε άλλους. Εάν τα στατιστικά στοχεύουν να καθορίσουν το τι και πότε ενός συνόλου δεδομένων, η ανάλυση δεδομένων προσπαθεί να προσδιορίσει το γιατί και το πώς. Οι αναλυτές δεδομένων το κάνουν αυτό καθαρίζοντας τα δεδομένα, συνοψίζοντας τα, μεταμορφώνοντάς τα, μοντελοποιώντας τα και δοκιμάζοντας τα. Όπως αναφέρθηκε παραπάνω, αυτή η ανάλυση δεν περιορίζεται μόνο σε αριθμούς. Ενώ πολλές αναλύσεις δεδομένων χρησιμοποιούν αριθμητικά δεδομένα, είναι επίσης δυνατή η διεξαγωγή ανάλυσης και για άλλους τύπους δεδομένων - γραπτά σχόλια πελατών, για παράδειγμα, αναρτήσεις μέσων κοινωνικής δικτύωσης ή ακόμα και εικόνες, ήχο και βίντεο.

Ένας από τους κύριους στόχους των Αναλυτών Δεδομένων είναι η κατανόηση της αιτιότητας, η οποία μπορεί στη συνέχεια να χρησιμοποιηθεί για την κατανόηση και την πρόβλεψη των τάσεων σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών. Στη διαγνωστική ανάλυση, οι Αναλυτές Δεδομένων αναζητούν συσχετίσεις που υποδεικνύουν μια αιτία και ένα αποτέλεσμα, η οποία με τη σειρά της μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να βοηθήσει στην τροποποίηση των αποτελεσμάτων. Η προγνωστική ανάλυση αναζητά ομοίως μοτίβα, αλλά στη συνέχεια τα επεκτείνει περαιτέρω, προεκτείνοντας τις τροχιές τους πέρα ​​από γνωστά δεδομένα για να βοηθήσει στην πρόβλεψη του τρόπου με τον οποίο μπορεί να διαδραματιστούν μη μετρήσιμα ή υποθετικά γεγονότα - συμπεριλαμβανομένων μελλοντικών γεγονότων. Οι πιο προηγμένες μορφές ανάλυσης δεδομένων αποσκοπούν στην παροχή καθοδήγησης για συγκεκριμένες αποφάσεις μοντελοποιώντας και προβλέποντας τα αποτελέσματα διαφόρων επιλογών για τον προσδιορισμό της καταλληλότερης πορείας δράσης.

Τεχνητή νοημοσύνη και μηχανική μάθηση

Μία από τις μεγάλες προόδους που λαμβάνουν χώρα επί του παρόντος στην επιστήμη των δεδομένων – και που πρόκειται να ασκήσει τεράστια επιρροή στο μέλλον – είναι η τεχνητή νοημοσύνη και πιο συγκεκριμένα η μηχανική μάθηση. Με λίγα λόγια, η μηχανική μάθηση περιλαμβάνει την εκπαίδευση ενός υπολογιστή ώστε να εκτελεί εργασίες που συνήθως θεωρούμε ότι απαιτούν κάποια μορφή νοημοσύνης ή κρίσης, όπως η δυνατότητα αναγνώρισης των αντικειμένων σε μια φωτογραφία. Αυτό επιτυγχάνεται συνήθως παρέχοντάς του άφθονα παραδείγματα του τύπου προσδιορισμού που εκπαιδεύετε το δίκτυο να κάνει. Όπως φαντάζεστε, αυτό απαιτεί τόσο δέσμες δεδομένων (συνήθως δομημένων) όσο και τη δυνατότητα να κάνετε έναν υπολογιστή να κατανοήσει αυτά τα δεδομένα. Ισχυρές δεξιότητες στατιστικής και προγραμματισμού είναι απαραίτητες.

Τα ευεργετικά αποτελέσματα της μηχανικής μάθησης είναι ουσιαστικά απεριόριστα, αλλά πρώτα και κύρια είναι η ικανότητα εκτέλεσης περίπλοκων ή παρατεταμένων εργασιών πιο γρήγορα από ό,τι θα μπορούσε ποτέ οποιοσδήποτε άνθρωπος, όπως η αναγνώριση ενός συγκεκριμένου δακτυλικού αποτυπώματος μέσα από ένα χώρο αποθήκευσης εκατομμυρίων εικόνων ή η διασταύρωση δεκάδες μεταβλητές σε χιλιάδες ιατρικούς φακέλους για τον εντοπισμό συσχετίσεων που μπορεί να προσφέρουν ενδείξεις για το τι προκαλεί την ασθένεια. Με αρκετά δεδομένα, οι ειδικοί μηχανικής μάθησης μπορούν ακόμη και να εκπαιδεύσουν νευρωνικά δίκτυα για να παράγουν πρωτότυπες εικόνες, να εξάγουν σημαντικές γνώσεις από τεράστιους όγκους γραπτού κειμένου, να κάνουν προβλέψεις για μελλοντικές τάσεις δαπανών ή άλλα γεγονότα της αγοράς και να εκχωρούν πόρους που εξαρτώνται από εξαιρετικά περίπλοκη διανομή, όπως ενέργεια , με μέγιστη απόδοση. Το όφελος από τη χρήση μηχανικής μάθησης για την εκτέλεση αυτών των εργασιών, σε αντίθεση με άλλες μορφές αυτοματισμού, είναι ότι ένα μη εποπτευόμενο A.I. το σύστημα μπορεί αυτόματα να μάθει και να βελτιώνεται με την πάροδο του χρόνου – ακόμη και χωρίς νέο προγραμματισμό.

Επιχειρηματική ευφυΐα

Όπως ίσως μαντέψατε από την προηγούμενη αναφορά σε γεγονότα της αγοράς, ο κόσμος των επιχειρήσεων και των οικονομικών είναι ένα από τα μέρη όπου η μηχανική μάθηση έχει μια από τις πρώτες και βαθύτερες επιπτώσεις της. Χάρη στον τεράστιο όγκο των διαθέσιμων αριθμητικών δεδομένων – βάσεις δεδομένων μάρκετινγκ, έρευνες, τραπεζικές πληροφορίες, στοιχεία πωλήσεων κ.λπ., τα περισσότερα από τα οποία είναι εξαιρετικά οργανωμένα και σχετικά εύκολο στην εργασία – Οι Επιστήμονες Δεδομένων είναι σε θέση να χρησιμοποιούν στατιστικές, ανάλυση δεδομένων και μηχανική εκμάθηση για εξαγωγή γνώσεων σχετικά με μυριάδες πτυχές του επιχειρηματικού κόσμου, καθοδηγώντας τη λήψη αποφάσεων και βελτιστοποιώντας τα αποτελέσματα, σε σημείο που η επιχειρηματική ευφυΐα έχει γίνει από μόνη της πεδίο της επιστήμης δεδομένων.

Πολύ συχνά, οι Προγραμματιστές Business Intelligence δεν εξετάζουν απλώς όσα δεδομένα είναι διαθέσιμα για να δουν τι μπορούν να ανακαλύψουν. επιδιώκουν προληπτικά τη συλλογή δεδομένων και αναπτύσσουν τεχνικές και προϊόντα για να απαντήσουν σε συγκεκριμένες ερωτήσεις και να επιτύχουν συγκεκριμένους στόχους. Υπό αυτή την έννοια, οι προγραμματιστές και οι αναλυτές Business Intelligence είναι ζωτικής σημασίας για τη στρατηγική ανάπτυξη στον κόσμο των επιχειρήσεων και των οικονομικών – βοηθώντας την ηγεσία να λάβει καλύτερες αποφάσεις και να τις κάνει πιο γρήγορα, να κατανοήσει την αγορά για να εντοπίσει τις ευκαιρίες και τις προκλήσεις μιας επιχείρησης και να βελτιώσει τη συνολική αποτελεσματικότητα της τα συστήματα και η λειτουργία μιας επιχείρησης, όλα με πρωταρχικό στόχο την επίτευξη ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος και την ενίσχυση των κερδών.

Μηχανική δεδομένων

Το τελευταίο σημαντικό πεδίο σπουδών στο οποίο εργάζονται συχνά οι Επιστήμονες Δεδομένων περιλαμβάνει μια ολόκληρη σειρά διαφορετικών τίτλων εργασίας – Μηχανικός Δεδομένων, Αρχιτέκτονας Συστημάτων, Αρχιτέκτονας Εφαρμογών, Αρχιτέκτονας Δεδομένων, Αρχιτέκτονας Επιχειρήσεων ή Αρχιτέκτονας Υποδομής, για να αναφέρουμε μόνο μερικά. Καθένας από αυτούς τους ρόλους έχει το δικό του σύνολο ευθυνών, με κάποιους να αναπτύσσουν λογισμικό, άλλους να σχεδιάζουν συστήματα πληροφορικής και άλλοι να ευθυγραμμίζουν την εσωτερική δομή και τις διαδικασίες μιας εταιρείας με την τεχνολογία που χρησιμοποιεί για να ακολουθήσει τις επιχειρηματικές της στρατηγικές. Αυτό που τα συνδέει όλα είναι ότι οι Επιστήμονες Δεδομένων που εργάζονται σε αυτόν τον τομέα εφαρμόζουν δεδομένα και τεχνολογία πληροφοριών για να δημιουργήσουν ή να βελτιώσουν συστήματα έχοντας κατά νου μια συγκεκριμένη λειτουργία.

Ένας Αρχιτέκτονας Εφαρμογών, για παράδειγμα, παρατηρεί πώς μια επιχείρηση ή άλλη επιχείρηση χρησιμοποιεί συγκεκριμένες τεχνολογικές λύσεις, στη συνέχεια σχεδιάζει και αναπτύσσει εφαρμογές (συμπεριλαμβανομένου λογισμικού ή υποδομής πληροφορικής) για βελτιωμένη απόδοση. Ένας αρχιτέκτονας δεδομένων αναπτύσσει παρομοίως εφαρμογές - σε αυτήν την περίπτωση, λύσεις για αποθήκευση, διαχείριση και ανάλυση δεδομένων. Ένας αρχιτέκτονας υποδομής μπορεί να αναπτύξει τις γενικές λύσεις που χρησιμοποιεί μια εταιρεία για να διεξάγει καθημερινές εργασίες για να διασφαλίσει ότι αυτές οι λύσεις πληρούν τις απαιτήσεις συστήματος της εταιρείας, είτε είναι εκτός σύνδεσης είτε στο cloud. Οι Μηχανικοί Δεδομένων, από την πλευρά τους, επικεντρώνονται στην επεξεργασία δεδομένων, τη σύλληψη και την υλοποίηση των αγωγών δεδομένων που συλλέγουν, οργανώνουν, αποθηκεύουν, ανακτούν και επεξεργάζονται τα δεδομένα ενός οργανισμού. Με άλλα λόγια, το καθοριστικό χαρακτηριστικό αυτής της ευρείας κατηγορίας επιστήμης δεδομένων είναι ότι περιλαμβάνει το σχεδιασμό και την κατασκευή πραγμάτων: τα συστήματα, τις δομές και τις διαδικασίες με τις οποίες πραγματοποιείται η επιστήμη των δεδομένων.

Ποιες είναι οι πιο απαιτούμενες θέσεις εργασίας στο Data Science;

Η επιστήμη δεδομένων γενικά είναι μια δεξιότητα με μεγάλη ζήτηση, επομένως υπάρχουν πάρα πολλές ευκαιρίες σε κάθε τομέα και ειδικότητα του κλάδου. Στην πραγματικότητα, το 2019, το LinkedIn κατέταξε το Data Scientist ως την πιο πολλά υποσχόμενη δουλειά της χρονιάς και το QuantHub προέβλεψε έντονη έλλειψη ειδικευμένων επιστημόνων δεδομένων το επόμενο έτος.

Η λέξη κλειδί εδώ είναι ειδική. Συχνά, οι τεχνικές απαιτήσεις που πρέπει να πληροί ένας Επιστήμονας Δεδομένων είναι τόσο συγκεκριμένες που μπορεί να χρειαστούν μερικά χρόνια εμπειρίας στον κλάδο για να δημιουργήσει το απαραίτητο φάσμα ικανοτήτων, ξεκινώντας ως γενικός και στη συνέχεια προσθέτοντας σιγά-σιγά όλο και περισσότερες δεξιότητες και ικανότητες σε σύνολο δεξιοτήτων τους.

Αυτοί είναι μόνο μερικοί από τους πιο συνηθισμένους τρόπους με τους οποίους οι Επιστήμονες Δεδομένων μπορούν να το κάνουν - υπάρχουν τόσα πιθανά μονοπάτια σταδιοδρομίας όσες και οι Επιστήμονες Δεδομένων, αλλά σε κάθε περίπτωση, η εξέλιξη της σταδιοδρομίας εξαρτάται από την απόκτηση νέων δεξιοτήτων και εμπειρίας με την πάροδο του χρόνου.

Αναλυτής δεδομένων

Όπως υποδηλώνει το όνομα, οι Αναλυτές Δεδομένων αναλύουν δεδομένα – αλλά αυτός ο σύντομος τίτλος αποτυπώνει μόνο ένα μικρό μέρος του τι μπορούν πραγματικά να επιτύχουν οι Αναλυτές Δεδομένων. Πρώτον, τα δεδομένα σπάνια ξεκινούν με μια εύχρηστη μορφή και είναι συνήθως οι Αναλυτές Δεδομένων που είναι υπεύθυνοι για τον εντοπισμό του είδους των δεδομένων που χρειάζονται, τη συλλογή και τη συναρμολόγηση τους και στη συνέχεια τον καθαρισμό και την οργάνωσή τους – τη μετατροπή τους σε χρησιμοποιήσιμη μορφή, προσδιορίζοντας τι περιέχει πραγματικά το σύνολο δεδομένων, αφαιρώντας τα κατεστραμμένα δεδομένα και αξιολογώντας την ακρίβειά τους. Έπειτα, υπάρχει η ίδια η ανάλυση - χρησιμοποιώντας διαφορετικές τεχνικές για την εξέταση και τη μοντελοποίηση δεδομένων, την αναζήτηση μοτίβων, την εξαγωγή νοήματος από αυτά τα μοτίβα και την παρέκταση ή τη μοντελοποίησή τους. Τέλος, οι Αναλυτές Δεδομένων κάνουν τις γνώσεις τους διαθέσιμες σε άλλους παρουσιάζοντας τα δεδομένα σε έναν πίνακα εργαλείων ή βάση δεδομένων στην οποία μπορούν να έχουν πρόσβαση άλλα άτομα και κοινοποιώντας τα ευρήματά τους σε άλλους μέσω παρουσιάσεων, γραπτών εγγράφων και γραφημάτων, γραφημάτων και άλλων απεικονίσεων.

Διαδρομή σταδιοδρομίας του αναλυτή δεδομένων

Το Data Analyst είναι ένα εξαιρετικό σημείο εισόδου στον κόσμο της Επιστήμης Δεδομένων. μπορεί να είναι μια θέση εισαγωγικού επιπέδου, ανάλογα με το επίπεδο τεχνογνωσίας που απαιτείται. Οι νέοι αναλυτές δεδομένων συνήθως εισέρχονται στο πεδίο αμέσως μετά το σχολείο - με πτυχίο στα στατιστικά, μαθηματικά, επιστήμη των υπολογιστών ή παρόμοια - ή μετάβαση σε ανάλυση δεδομένων από ένα σχετικό πεδίο όπως οι επιχειρήσεις, τα οικονομικά ή ακόμα και οι κοινωνικές επιστήμες, συνήθως με την αναβάθμιση του δεξιότητες στα μέσα της καριέρας μέσω ενός bootcamp ανάλυσης δεδομένων ή παρόμοιου προγράμματος πιστοποίησης.

Αλλά είτε είναι πρόσφατοι πτυχιούχοι είτε έμπειροι επαγγελματίες που κάνουν μια αλλαγή στα μέσα της καριέρας τους, οι νέοι Επιστήμονες Δεδομένων συνήθως ξεκινούν εκτελώντας εργασίες ρουτίνας όπως η απόκτηση και ο χειρισμός δεδομένων με μια γλώσσα όπως η R ή η SQL, η δημιουργία βάσεων δεδομένων, η εκτέλεση βασικής ανάλυσης και η παραγωγή οπτικοποιήσεις χρησιμοποιώντας προγράμματα όπως το Tableau. Δεν θα χρειάζεται κάθε Αναλυτής Δεδομένων να ξέρει πώς να κάνει όλα αυτά τα πράγματα – μπορεί να υπάρχει εξειδίκευση, ακόμη και σε κατώτερη θέση – αλλά θα πρέπει να είστε σε θέση να εκτελέσετε όλες αυτές τις εργασίες, εάν ελπίζετε να προχωρήσετε στην καριέρα σας. Η ευελιξία είναι ένα μεγάλο πλεονέκτημα σε αυτό το αρχικό στάδιο.

Ο τρόπος με τον οποίο προχωράτε ως Αναλυτής Δεδομένων εξαρτάται σε κάποιο βαθμό από τον κλάδο στον οποίο εργάζεστε – μάρκετινγκ, για παράδειγμα, ή χρηματοοικονομικά. Ανάλογα με τον τομέα και το είδος της εργασίας που κάνετε, μπορείτε να επιλέξετε να ειδικευτείτε στον προγραμματισμό σε Python ή R, να γίνετε επαγγελματίας στον καθαρισμό δεδομένων ή να επικεντρωθείτε αποκλειστικά στη δημιουργία πολύπλοκων στατιστικών μοντέλων ή στη δημιουργία όμορφων γραφικών. Από την άλλη πλευρά, μπορείτε επίσης να επιλέξετε να μάθετε λίγο από όλα, καθιστώντας σας έτσι ώστε να αναλάβετε ηγετική θέση καθώς αναλαμβάνετε τον τίτλο του Senior Data Analyst. Με ευρεία και αρκετά βαθιά εμπειρία, ένας Senior Data Analyst είναι έτοιμος να αναλάβει ηγετικό ρόλο επιβλέποντας μια ομάδα άλλων Αναλυτών Δεδομένων, και τελικά να γίνει διευθυντής τμήματος ή διευθυντής. Με πρόσθετη εκπαίδευση δεξιοτήτων, οι Αναλυτές Δεδομένων είναι επίσης σε θέση να προχωρήσουν στην πιο προηγμένη θέση του Επιστήμονα Δεδομένων.

Επιστήμονας Δεδομένων

Οι κατάλληλοι Επιστήμονες Δεδομένων μπορούν συνήθως να κάνουν όλα όσα μπορούν να κάνουν οι Αναλυτές Δεδομένων, καθώς και μερικά ακόμη πράγματα – στην πραγματικότητα, με τη σωστή εκπαίδευση και εμπειρία, ένας Αναλυτής Δεδομένων μπορεί τελικά να προχωρήσει στη θέση του Επιστήμονα Δεδομένων. Ναι, λοιπόν, οι Επιστήμονες Δεδομένων θα πρέπει να είναι σε θέση να αποκτούν, να καθαρίζουν, να χειρίζονται, να αποθηκεύουν και να αναλύουν δεδομένα – αλλά και να κατανοούν και να εργάζονται με διαφορετικές μεθόδους μηχανικής μάθησης και να μπορούν να προγραμματίζουν σε Python, R ή σε παρόμοια γλώσσα στατιστικού προγραμματισμού κατασκευή και αξιολόγηση πιο προηγμένων μοντέλων.

Διαδρομή σταδιοδρομίας του Επιστήμονα Δεδομένων

Πολλοί άνθρωποι μπαίνουν στον τομέα ως Αναλυτές Δεδομένων πριν αποκτήσουν την εμπειρία και τις πρόσθετες δεξιότητες που απαιτούνται για να αποκαλούν τους εαυτούς τους Επιστήμονες Δεδομένων. Στη συνέχεια, από τον Junior Data Scientist, το επόμενο βήμα είναι συνήθως Senior Data Scientist – αν και αυτή η απλή αλλαγή στον τίτλο διαψεύδει τη δουλειά που χρειάζεται για να γίνει αυτή η μετάβαση. ένας Ανώτερος Επιστήμονας Δεδομένων θα έχει είτε ανώτερη κατανόηση σχεδόν όλων των πτυχών της επιστήμης δεδομένων – A.I., αποθήκευση δεδομένων, εξόρυξη δεδομένων, υπολογιστικό νέφος κ.λπ. , ή θα ειδικεύονται σε έναν από αυτούς τους τομείς με τεχνογνωσία σε επίπεδο γκουρού.

Αξίζει να αναφέρουμε ότι ενώ ορισμένοι Επιστήμονες Δεδομένων ξεκινούν τη σταδιοδρομία τους στην ανάλυση και εργάζονται σε υψηλότερες θέσεις σε εξειδικευμένους τομείς όπως η ψυχολογία, το μάρκετινγκ, τα οικονομικά κ.λπ., άλλοι ξεκινούν ως επαγγελματίες σε έναν από αυτούς τους διαφορετικούς τομείς πριν μεταβούν σε δεδομένα ρόλο της επιστήμης.

Για πολλούς, το Senior Data Scientist είναι ο απόλυτος στόχος σταδιοδρομίας. Αυτός είναι ήδη ένας τόσο προηγμένος ρόλος που, τουλάχιστον στον τομέα της επιστήμης δεδομένων, είναι συχνά η πιο ανώτερη θέση που μπορεί να επιτευχθεί - απλώς γίνεστε καλύτερος, πιο ικανός Senior Data Scientist με μεγαλύτερους τομείς εξειδίκευσης. Για ορισμένους, ωστόσο, ειδικά εκείνους που ακολουθούν μια πιο γενική προσέγγιση, είναι δυνατό να σημειώσουν περαιτέρω πρόοδο σε μια διευθυντική θέση όπως ο επικεφαλής επιστήμονας δεδομένων, η διαχείριση μιας ομάδας ή τμήματος ή ακόμα και ο Chief Data Officer, που οδηγεί τη στρατηγική δεδομένων ενός ιδρύματος στο υψηλότερο επίπεδο και απαντώντας μόνο στον Διευθύνοντα Σύμβουλο.

Μηχανικός Δεδομένων

Αυτό που διακρίνει τους Data Engineers από άλλους επαγγελματίες που εργάζονται στον τομέα των δεδομένων είναι το γεγονός ότι σχεδιάζουν και κατασκευάζουν ολόκληρα συστήματα – συμπεριλαμβανομένης της υποδομής και των διαδικασιών που χρησιμοποιεί η εταιρεία για να αξιοποιήσει στο έπακρο αυτά τα δεδομένα. Δηλαδή, οι Μηχανικοί Δεδομένων είναι οι άνθρωποι που καθορίζουν τους τρόπους με τους οποίους άλλοι Επιστήμονες Δεδομένων μπορούν να κάνουν τη δουλειά τους. Ποιες μορφές δεδομένων μπορεί να φιλοξενήσει το σύστημα της εταιρείας; Ποιες μέθοδοι χρησιμοποιούνται για τη συλλογή δεδομένων από τις πωλήσεις και το μάρκετινγκ, ή τα αποτελέσματα μιας έρευνας στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, και τη διάθεση τους για ανάλυση; Για να γίνει αυτό, οι Μηχανικοί Δεδομένων πρέπει να είναι πολύ εξοικειωμένοι με τους τύπους εργασίας που κάνουν άλλοι επαγγελματίες της επιστήμης δεδομένων – Διαχειριστές Βάσεων Δεδομένων, Αναλυτές Δεδομένων, Αρχιτέκτονες Δεδομένων κ.λπ. – σε σημείο που οι Μηχανικοί Δεδομένων μπορούν συχνά να εκτελούν κάθε έναν από αυτούς τους ρόλους ως Καλά. Επειδή όμως είναι κατασκευαστές, οι Μηχανικοί Δεδομένων συνήθως αφιερώνουν περισσότερο χρόνο στην ανάπτυξη από άλλους επαγγελματίες της επιστήμης δεδομένων - γράφοντας προγράμματα λογισμικού, δημιουργώντας σχεσιακές βάσεις δεδομένων ή αναπτύσσοντας εργαλεία που επιτρέπουν στις εταιρείες να μοιράζονται δεδομένα μεταξύ των τμημάτων.

Διαδρομή σταδιοδρομίας Μηχανικού Δεδομένων

Όπως και άλλες εργασίες που εργάζονται στα δεδομένα, το πρώτο βήμα για να γίνεις Μηχανικός Δεδομένων είναι συχνά ένα πτυχίο πανεπιστημίου (συνήθως πτυχίο ή μεταπτυχιακό στη μηχανική, την επιστήμη των υπολογιστών ή τα μαθηματικά) – αλλά όχι πάντα. Κάποιος με αρκετή εμπειρία στην ανάπτυξη πληροφορικής ή λογισμικού μπορεί να διαπιστώσει ότι έχει ήδη όλες τις απαραίτητες δεξιότητες για να γίνει Μηχανικός Δεδομένων εκτός από τις ίδιες τις δεξιότητες δεδομένων, οπότε η επανεκπαίδευση δεξιοτήτων, όπως ένα bootcamp δεδομένων, μπορεί να βοηθήσει στην απόκτησή τους μέχρι την ταχύτητα. Πολλές από τις δεξιότητες που απαιτεί ένας Μηχανικός Δεδομένων (όπως SQL, UNIX και Linux, ανάπτυξη ETL ή διαμόρφωση συστημάτων πληροφορικής) μπορούν να αναπτυχθούν δουλεύοντας σε ένα παρακείμενο πεδίο. άλλα (όπως η μηχανική εκμάθηση ή η κατασκευή αγωγών δεδομένων) θα απαιτήσουν πιο εστιασμένη μάθηση.

Τούτου λεχθέντος, οι περισσότεροι Μηχανικοί Δεδομένων ξεκινούν τη σταδιοδρομία τους δουλεύοντας σε κάποιο υποτομέα της επιστήμης των υπολογιστών προτού αποκτήσουν όλες τις δεξιότητες που χρειάζονται για να γίνουν Junior Data Engineer – πράγματι, οι περισσότερες αγγελίες εργασίας για Junior Data Engineers απαιτούν από ένα έως πέντε χρόνια εργασιακή εμπειρία. Από εκεί, το επόμενο λογικό βήμα είναι ο Senior Data Engineer και ο Lead Data Engineer. Όμως, με τις γνώσεις τους σε τόσες πολλές πτυχές της πληροφορικής, της μηχανικής λογισμικού και της επιστήμης δεδομένων, υπάρχουν πολλές άλλες θέσεις ανοιχτές και στους Μηχανικούς Δεδομένων – όπως Αρχιτέκτων Δεδομένων, Αρχιτέκτονα Λύσεων ή Αρχιτέκτονα Εφαρμογών. Για κάποιον που θέλει να κάνει λιγότερη πρακτική δουλειά και περισσότερη διαχείριση εργαζομένων, άλλες επιλογές περιλαμβάνουν τον Υπεύθυνο Ανάπτυξης Προϊόντων – ή, τελικά, με τις κατάλληλες δεξιότητες σε ανθρώπους, ακόμα και τον Chief Data Officer ή τον Chief Information Officer.

Μπορούν οι επιστήμονες δεδομένων να εργαστούν από το σπίτι;

Όπως πολλές θέσεις εργασίας στον τομέα της τεχνολογίας, οι ρόλοι του Επιστήμονα Δεδομένων μπορούν συχνά να γίνουν εξ αποστάσεως—αλλά αυτό εξαρτάται τελικά από την εταιρεία στην οποία εργάζεστε και το είδος της εργασίας που κάνετε.

Πότε μπορούν οι επιστήμονες δεδομένων να εργαστούν εξ αποστάσεως;

Οι θέσεις της επιστήμης δεδομένων που λειτουργούν με εξαιρετικά ευαίσθητα ή εμπιστευτικά δεδομένα και πληροφορίες (οι οποίες περιλαμβάνουν μεγάλο αριθμό από αυτά, ακόμη και εκτός τομέων που βαρύνουν το απόρρητο, όπως η τραπεζική και η υγειονομική περίθαλψη, καθώς τα ιδιόκτητα δεδομένα μπορεί να είναι ένα από τα πιο πολύτιμα περιουσιακά στοιχεία μιας μεγάλης εταιρείας) θα βρουν αντιμετωπίζουν πολλούς περισσότερους περιορισμούς όσον αφορά την εξ αποστάσεως εργασία. Σε αυτές τις περιπτώσεις, είναι πιθανό να σας ζητηθεί να εργαστείτε στο γραφείο κατά τις ώρες εργασίας.

Μερικοί άλλοι παράγοντες που πρέπει να ληφθούν υπόψη:

• Πόσο παραδοσιακή είναι η εταιρεία σας. Οι μεγαλύτερες, παλαιότερες εταιρείες δεν είναι συνήθως τόσο φιλικές προς την απόσταση—αν και ο COVID μπορεί να έχει επιφέρει μεγάλες αλλαγές σε αυτόν τον τομέα.
• Πόσο εύκολα μπορείτε να εργαστείτε με άλλους συμπαίκτες και τμήματα εξ αποστάσεως. Εάν η εργασία σας είναι άκρως συνεργατική, είναι πιο πιθανό να σας ζητηθεί να εμφανιστείτε αυτοπροσώπως.
• Οι Επιστήμονες Δεδομένων που εργάζονται με σύμβαση —ή ακόμα και σε συμβουλευτική βάση— μπορεί επίσης να έχουν μεγαλύτερη ευελιξία να επιλέξουν τη δική τους τοποθεσία.