Mikä on datatieteilijä?

Jokaisen organisaation toiminta perustuu tietoon ja dataan, jotka määrittävät keskeiset päätökset. Keräämisen ja tallentamisen lisäksi nämä tiedot ovat käsittelyn ja myöhemmän analyysin kohteena. Ammattitaito ja tietämys datan analysoinnista määrittävät tulosten arvon. Data scientist on ammatti, jolla on tulevaisuus ja joka tuo konkreettisia etuja organisaatioille. Analyytikon ainutlaatuisten taitojen ansiosta yrityksellä on mahdollisuus lisätä kannattavuuttaan ja vahvistaa kilpailuetuaan markkinoilla. Mikä on data scientist? Lue lisää saadaksesi lisätietoja.

Data scientist – sisällysluettelo:

1. Mikä on data scientist?
2. Data scientist – taidot ja vaatimukset
3. Data scientistin asiantuntemusalue
4. Kuinka tulla data scientistiksi?
5. Yhteenveto

Mikä on data scientist?

Data scientist on henkilö, joka kerää, käsittelee ja analysoi dataa koneoppimisen ja oppimisalgoritmien perusteella. Työssään he käyttävät tutkimusmenetelmiä, matematiikkaa, taloustiedettä ja tilastotiedettä saavuttaakseen halutun liiketoimintaarvon tutkittavilla alueilla. Data scientist on ammatti, joka vastaa markkinoiden odotuksia suurten tietomäärien käsittelyssä. Se yhdistää samanaikaisesti erilaisia rooleja koneoppimisesta, suorituskyky- ja suunnittelukysymyksistä ehdotettujen ratkaisujen toteuttamiseen.

Data scientist on sekä loistava ohjelmoija, tilastotieteilijä, joka analysoi algoritmeja klusterissa, että henkilö, joka tuntee liiketoiminnan mekanismit ja omaa hyvät viestintätaidot. Data scientistit eroavat datan analyytikoista, jotka työskentelevät standardikokoelmien parissa, sillä he työskentelevät epävakaassa ympäristössä, jossa data kasvaa reaaliajassa, minkä vuoksi heitä kutsutaan usein datamestareiksi.

Heidän tavoitteensa on luoda visualisointeja näistä analyyseistä, tutkia mitä tahansa dataa, määrittää uusia muuttujia ja analysoida syvää dataa. Lisäksi heidän tehtävänään on valita tutkimusmenetelmät, jotka vahvistavat asetetun hypoteesin ja kääntävät sen liiketoimintakäsitteeksi, joka täyttää ennalta määrätyn tavoitteen yrityksen kehittämisessä. Tehokas data scientist on henkilö, jolla on keskimääräistä paremmat ohjelmointitaidot (hakkereiden piirteillä) ja keskimääräistä parempi tilastotieteen tuntemus.

Data scientist – taidot ja vaatimukset

Data scientistin ammatti vaatii lukuisia ja monipuolisia taitoja eri aloilta ja erikoisaloilta. Datan tieteen parissa työskennellessä on oltava matemaattisesti ja analyyttisesti taitava, hyvä ohjelmoija, kyettävä esittämään analysoidut tiedot ja tekemään vankkoja johtopäätöksiä. Lisäksi tämän ammatin parissa työskentelevän henkilön tulisi olla huolellinen, tarkka, kärsivällinen, osata kertoa tarinoita datan avulla ja omata liiketoimintaintuitiota. Keskeiset osaamisalueet:

• Matematiikka ja tilastotiede – tilastollinen datan analysointi, koneoppiminen, datan louhinta, hajautetut algoritmit
• Ohjelmointi – suurten tietomäärien teknologiat, tilastolliset paketit, koneoppimiseen liittyvät kirjastot ja työkalut, Python-kieli
• Toimialatuntemus – liiketoimintatavoitteen ymmärtäminen ja sen yhdistäminen relevanttiin dataan, kyky esittää ongelma datan perusteella, kyky tehdä yhteistyötä asiantuntijoiden kanssa
• Viestintätaidot – kyky esittää dataa, keskustella ongelmasta, ehdottaa ratkaisuja, kyky keskustella ja tehdä yhteistyötä ryhmän kanssa
• Intuitio ja uteliaisuus – käsiteltyyn dataan ja mahdollisiin tutkimusmenetelmiin liittyen sekä syiden ja seurausten korrelaation arvioimisessa

Data scientistin asiantuntemusalue

Datan analysointi on läsnä käytännössä kaikilla aloilla ja teollisuudenaloilla. Keskeiset alueet, joihin data scientist keskittyy, ovat:

• Rahoitus- ja pankkisektori – pankkitapahtumien datan analysointi, luottopäätösten tukeminen, petosten havaitseminen
• Markkinointi – käyttäytymisen analysointi verkkosivustoilla, suositusjärjestelmien luominen, brändin näkyvyyden ja mielipiteiden seuraaminen
• Myynti – myyntidatan analysointi, trendien ennustaminen, asiakkaiden segmentointi, tuotetarjousten mukauttaminen asiakastarpeiden täyttämiseksi

Kuinka tulla data scientistiksi?

Data scientist on suhteellisen uusi ammatti, joka on erityisesti kehittynyt viime vuosina. Kun ajattelee työskentelyä tässä ammatissa, on olemassa kaksi koulutuspolkua. Ensimmäinen on tarkoitettu ihmisille, jotka lukion jälkeen jo tietävät haluavansa valita tämän ammatin.

Yksi datatieteen, suurten tietomäärien tai datan analytiikan aiheista opiskelu voi osoittautua parhaaksi, vaikka ei lyhyimmäksi poluksi ammattiin. Sekä kandidaatti-, maisteri-, insinööri- että jatko-opinnot ovat epäilemättä hyvä suunta aloittaa ura data scientistina. Ne takaavat kokonaisvaltaisen, laajan ja monipuolisen lähestymistavan tähän monialaiseen kenttään.

Toinen vaihtoehto matematiikan, tietojenkäsittelyn, taloustieteen tai muiden vastaavien alojen valmistuneille on suorittaa erikoiskursseja. Markkinoilla on tarjolla erittäin laaja valikoima erilaisia koulutuskursseja, jotka kattavat ensisijaisesti ohjelmointitietämystä ja tietokantojen käyttöä.

Nämä koulutukset räätälöidään osallistujien yksilöllisten tarpeiden mukaan. Näihin kuuluvat bootcampit, perinteiset työpajat, verkkokurssit, hackathonit ja haasteet. On tärkeää ansaita todistus, joka todistaa hankitut taidot ja pätevyydet. Rekrytoinnissa todistus voi olla suuri etu.

Työskentely data scientistina on ihanteellinen kehityspolku ihmisille, jotka ovat kiinnostuneita tietokannoista, tilastotieteestä ja ohjelmoinnista, sekä niille, jotka pitävät haasteista eivätkä pelkää epätavallisia ratkaisuja. Vuoden 2020 tietojen mukaan se oli kolmanneksi parhaiten palkattu ammatti IT-markkinoilla Yhdysvalloissa, jossa ansiot olivat 107 000 dollaria vuodessa. Isossa-Britanniassa data master voi ansaita yli 80 000 puntaa vuodessa.

Yhteenveto

Menestyksen avain data scientistina on ymmärtää, että datatiede liittyy ensisijaisesti kykyyn vastata liiketoimintakysymyksiin, ei niinkään käytettyjen työkalujen olemukseen. On tärkeämpää oppia käsitteet kuin oppia syntaksi. Projektien luominen ja uusien ratkaisujen kehittäminen on data scientistin työn päämäärä. Tämä on epäilemättä tulevaisuuden ammatti, joka luo innovatiivisia liiketoimintaratkaisuja.

Lue myös:Datan kertomisen perusteet.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä, TikTokissa.