Един ден от живота на специалист по данни

Ръководството за кариера на Data Scientist на BrainStation може да ви помогне да направите първите стъпки към доходоносна кариера в науката за данни. Прочетете за преглед на това как специалистите по данни прекарват дните си на работа.

Станете специалист по данни

Говорете със съветник по обучение, за да научите повече за това как нашите учебни лагери и курсове могат да ви помогнат да станете специалист по данни.



Като щракнете върху Изпращане, вие приемате нашите Условия .



Изпращане

Не можа да се изпрати! Да опресните страницата и да опитате отново?

Научете повече за нашия учебен лагер за Data Science

Благодаря ти!

Ще се свържем скоро.



Вижте страницата на Data Science Bootcamp

Един ден от живота на специалист по данни

От всички дисциплини, изследвани в проучването на дигиталните умения на Brainstation, науката за данни може да обхваща най-широк спектър от приложения. Но въпреки че науката за данни съществува от десетилетия, тя едва наскоро навлезе в пълен разцвет. Тъй като достъпността на данни се разшири, компаниите осъзнаха колко важна може да бъде науката за данни, казва Бриана Браунъл, основател и главен изпълнителен директор на Pure Strategy и специалист по данни от 13 години. Сега всяка компания трябва да има частичен фокус върху технологиите. Само тази седмица, например, McDonald's плати приблизително 300 милиона долара за придобиване на собствена фирма за големи данни.

Следователно не е чудно, че конкуренцията за специалисти по данни е невероятно висока. Само за две години се очаква търсенето да нарасне с 28 процента, което се равнява на около 2,7 милиона нови работни места. Това са повече работни места, отколкото новите завършили ще могат да запълнят - което означава, че техническите работници в други области ще трябва да усъвършенстват своите умения и да преминат към данни, за да отговорят на това търсене.

Всъщност нашето проучване показва, че това вече се случва. Приблизително четирима от петима професионалисти по данни са започнали кариерата си, правейки нещо друго, а 65 процента от всички специалисти по данни работят в областта от пет години или по-малко. Този огромен приток на нови умове има ефект с две остриета, казва Браунел; от една страна, идват много нови идеи, казва тя. Когато гледам част от съдържанието, идващо от общността на науката за данни, съм изненадан колко много иновации има. Обратната страна обаче е тенденцията към преоткриване на колелото.



Голямото търсене на специалисти по данни е страхотно, ако сте такъв (или обмисляте да станете такъв), но за работодателите набирането на работа може да бъде обезсърчително предизвикателство. Тук преквалифицирането е очевидно решение; може да е по-изгодно да преквалифицираш настоящ служител в науката за данни, отколкото да търсиш нов.

Но дори и да планирате да наемете нов екип за наука за данни, вашата организация като цяло може да се наложи да подобри своята грамотност с данни, предупреждава Браунъл. Всеки иска да работи върху нещо, което оказва влияние върху работното им място, което прави живота на хората по-добър, казва тя. Ако вашата фирмена култура не е такава, че [вашите специалисти по данни] да могат да окажат влияние, е почти невъзможно да се наеме. Ръководството трябва да бъде способно не само да комуникира на потенциалните служители как ще могат да допринесат, но и да разбират предложенията, които техният екип за наука за данни в крайна сметка предлага.

За съжаление, казва Браунел, неудобното мнозинство са компаниите, които не са разбрали нещата. Нашето проучване потвърждава това: повечето респонденти (52 процента) описват нивото на грамотност с данни в техните организации като основно, като средно е следващият най-често срещан отговор (31 процента). Това предполага, че някакво основно обучение по наука за данни може да бъде полезно за голяма част от компаниите – особено в лидерството.



Тази нужда от подобрена грамотност на данните — и комуникация — се засилва от начина, по който са структурирани повечето екипи за наука за данни: като отделен екип, обикновено с 10 души или по-малко (според 71 процента от респондентите) и често пет или по-малко (38 процента ). Тези сплотени екипи не могат да си позволят да бъдат изолирани. Хората, които работят в по-големи компании, обикновено са в рамките на малка група, специфична за науката за данни, а техните клиенти са вътрешни – други части на организацията, обяснява Браунъл, така че това е екип, който трябва да работи в много различни области на организацията.

Какво точно е наука за данни?

Общоприетото схващане (че Data Scientists крият числа) не е твърде далеч от целта, казва Браунъл. Има много набори от данни, които трябва да имат прозрения, разкрити от тях, и това включва много стъпки като изграждане на модел и почистване на данни и дори просто решаване от какви данни имате нужда. В крайна сметка обаче това усилие е ориентирано към целта: в основата си трябва да направите нещо с данните.

По този въпрос данните не винаги са числа. Докато мнозинството от анкетираните (73 процента) посочват, че работят с цифрови данни, 61 процента казват, че работят и с текст, 44 процента със структурирани данни, 13 процента с изображения и 12 процента с графики (а малки малцинства дори работят с видео и аудио — 6 процента и 4 процента съответно). Тези резултати от проучването намекват за начините, по които науката за данни се разширява далеч отвъд финансовите таблици, привличайки хора за такива проекти като максимизиране на удовлетвореността на клиентите или събиране на ценни прозрения от пожарния маркуч на социалните медии.

В резултат на това има огромно разнообразие в областта на науката за данни, казва Браунъл. Всяка индустрия има свое собствено отношение към това върху какви типове данни работят специалистите по данни, видовете резултати, които очакват, и как това се вписва в лидерската структура на тяхната компания. Във всеки случай обаче целта е да се използват данни, за да се помогне на компанията да вземе по-добри решения. Това може да бъде подобряване на продуктите, разбиране на пазара, на който искат да влязат, задържане на повече клиенти, разбиране на тяхното използване на работната сила, разбиране как да се наемат добри служители – всякакви различни неща.

Работа в науката за данни

В някои области на технологиите да станете универсален специалист може да бъде най-добрият ви крак пред вратата - не е така с науката за данни. Работодателите обикновено търсят умения, специализирани за тяхната индустрия. Тъй като науката за данни се предлага в толкова много различни вкусове, нашето проучване изследва по-задълбочено, разглеждайки пет основни категории работни места: анализатор на данни, изследовател, бизнес анализатор, мениджър по данни и анализи и собствен специалист по данни.

Във всички тези длъжности, споровете и изчистването на данни отнемат по-голямата част от времето, но с каква цел? Най-често целта е да се оптимизира съществуваща платформа, продукт или система (45 процента) или да се разработят нови (42 процента). Ровейки по-дълбоко, открихме, че оптимизирането на съществуващи решения обикновено се пада на бизнес анализатори и анализатори на данни, докато разработването на нови решения по-често се пада на учените и изследователите на данни.

Техниките, които специалистите по данни използват, също се различават в различните специализации. Линейната регресия беше често срещан инструмент във всички категории, цитиран от 54 процента от респондентите, но имаше няколко изненади, когато разгледахме софтуера, който хората използват.

Excel – този работен кон за манипулиране на набори от данни – е практически повсеместен, цитиран от 81 процента от всички респонденти и най-популярният инструмент във всяка категория с изключение на собствените специалисти по данни (които най-често разчитат на Python – и също така цитира по-голям инструментариум от другите категории ). Какво прави Excel толкова неизбежен дори през 2019 г.?

Нещото, което харесвам в Excel, е как ви позволява да видите данните и да получите интуитивно усещане за тях, обясни Браунъл. Ние също така използваме много Python и в този случай, когато правите анализ на файл с данни, той е скрит; освен ако не програмирате специално част от кода си, за да направите някаква визуализация на необработените данни, които анализирате, не я виждате. Докато с Excel, той е точно пред вас. Това има много предимства. Понякога можете да забележите проблеми с файла с данни. Не виждам Excel да изчезне от анализа.

Въпреки това все още има дълъг списък от други програми, използвани в тази област - не е изненадващо, като се има предвид тяхното разнообразие. SQL (43 процента) и Python (26 процента) водят по популярност, като Tableau (23 процента), R (16 процента), Jupyter Notebooks (14 процента) и шепа други набират значителни числа - да не говорим за огромните 32 процента от респондентите, които цитират други инструменти, дори предвид този вече дълъг списък.

Какво е бъдещето на науката за данни?

Накрая попитахме какви тенденции ще оформят дигиталния пейзаж през следващите пет до 10 години. Машинното обучение и AI – и двете от които имат приложения в областта на науката за данни – са преобладаващото развитие, което анкетираните очакват да окажат най-голямо въздействие – съответно 80 процента и 79 процента. Това въпреки факта, че по-малко от една четвърт (23 процента) от тях в момента работят с AI.

Изкуственият интелект може абсолютно да трансформира науката за данни, потвърждава Браунъл, чиято компания разработва продукти с изкуствен интелект. Това наистина е славата на методите за учене без надзор. Имаме толкова много време да разгледаме тези набори от данни и особено при големи е много трудно да се направи всичко. Инструментите за изкуствен интелект могат да ви помогнат да разкриете нещо, което може би не бихте си помислили да търсите. Това определено ни се е случвало.

Други тенденции Data Scientists очакват да доминират в близко бъдеще: интернет на нещата (51 процента), блокчейн (50 процента) и електронна търговия (36 процента), разширена реалност и виртуална реалност (38 процента и 27 процента) и дори гласови базиран опит (25 процента) – всички значими показания и всички области, в които науката за данни може да бъде използвана добре.

Kategori: Новини