13 डेटा वैज्ञानिक भूमिकाओं और उनकी जिम्मेदारियों पर एक गहरी नज़र

 

तकनीक की दुनिया में सभी भूमिकाओं में, डेटा वैज्ञानिकों के पास शीर्षक और नौकरी की जिम्मेदारियों में सबसे अधिक भिन्नता है। एक डेटा वैज्ञानिक को कई अलग-अलग टोपियाँ पहननी पड़ती हैं, और दिन-प्रतिदिन का काम a Amazon के डेटा साइंटिस्ट a . से काफी अलग दिख सकता है माइक्रोसॉफ्ट में डेटा वैज्ञानिक. कंपनी के व्यवसाय के उन क्षेत्रों को खोजने से जो डेटा के संग्रह, विश्लेषण और समझ से लाभान्वित हो सकते हैं, यह तय करने के लिए कि ग्राहकों की संतुष्टि में सुधार या पूर्णता दरों को खरीदने के लिए कौन से रणनीतिक निर्णय लेने चाहिए, एक कंपनी बहुत सारे डेटा वैज्ञानिकों से पूछ सकती है।

एक डेटा वैज्ञानिक से विशेषज्ञ सांख्यिकीय, मशीन लर्निंग और अक्सर किफायती कौशल और ज्ञान की अपेक्षा की जाती है। ए डेटा वैज्ञानिक को अत्यधिक कुशल होने की आवश्यकता है गणित, सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, विज़ुअलाइज़ेशन, संचार और एल्गोरिथम कार्यान्वयन में। 

इसके अतिरिक्त, एक डेटा वैज्ञानिक को अपने डेटा के व्यावसायिक अनुप्रयोगों को अच्छी तरह से समझना चाहिए। यदि आप वृक्ष वृद्धि डेटा का विश्लेषण कर रहे हैं, तो आपको इनके बीच के अंतर को समझना चाहिए मुकुट आधार की ऊंचाई और ऊंचाई. इस तरह के प्रासंगिक ज्ञान को नौकरी पर विकसित किया जा सकता है, लेकिन यह एक बड़ा फायदा हो सकता है यदि आपके पास पहले से ही उद्योग में काम करने का अनुभव है यदि आप डेटा वैज्ञानिक बनना चाहते हैं। यदि आप पांच साल के लिए बैंकर रहे हैं, तो फिनटेक में डेटा साइंस की स्थिति प्राप्त करने की आपकी संभावनाएं स्वास्थ्य सेवा की तुलना में काफी बेहतर हैं।

एक डेटा वैज्ञानिक पहनता है विविध सलाम

 

 

डेटा विज्ञान एक अपेक्षाकृत नया क्षेत्र है, और जो लोग डेटा वैज्ञानिक नहीं हैं, उनके लिए इसे समझाना कठिन हो सकता है डेटा वैज्ञानिक क्या करते हैं आम लोगों को। यह कभी-कभी अजीब तरह की जिम्मेदारियों और शीर्षकों की ओर जाता है जो एक आधुनिक डेटा वैज्ञानिक पर लागू हो सकते हैं।

A आँकड़े वाला वैज्ञानिक, कंपनी और विशिष्ट कार्य के आधार पर, डेटा संग्रह और सफाई के लिए जिम्मेदार हो सकता है। आपको मशीन लर्निंग मॉडल और पाइपलाइन विकसित करने या विज़ुअलाइज़ेशन गुरु के रूप में अपनी कंपनी की सेवा करने की भी आवश्यकता हो सकती है। कुछ डेटा वैज्ञानिक अधिक हैं आंतरिक की ओर मुख जबकि अन्य का आंतरिक, गैर-तकनीकी टीमों या यहां तक ​​कि ग्राहकों के साथ बहुत कुछ करना होता है। यदि आप कम तकनीकी लोगों के साथ काम करते हैं, तो आपको करना होगा तारकीय संचार कौशल, आपके विश्लेषणों को सारांशित करने के लिए रिपोर्ट लिखने के साथ-साथ अपने निष्कर्षों को प्रस्तुत करने और भविष्य की कार्रवाई के लिए सिफारिशें करने के लिए।

एक डेटा साइंटिस्ट (या जो भी आपकी कंपनी किसी ऐसे व्यक्ति को बुलाती है जो डेटा इकट्ठा करता है, विश्लेषण करता है, कल्पना करता है या भविष्यवाणी करता है) के लिए महत्वपूर्ण जिम्मेदारी यह बताना है कि डेटा की कहानी. यह कहाँ से आया है, हम इससे अतीत के बारे में क्या सीख सकते हैं और यह भविष्य में हमारा मार्गदर्शन कैसे कर सकता है? इसे सफलतापूर्वक करने के लिए, आपको एक व्यावसायिक क्षेत्र विशेषज्ञ होना चाहिए या पहेली के टुकड़ों को एक साथ फिट करने के लिए प्रासंगिक ज्ञान होना चाहिए और अपने आस-पास के लोगों को डेटा के महत्व और इससे प्राप्त अंतर्दृष्टि के बारे में समझाएं। 

डेटा विज्ञान के क्षेत्र में सटीक जिम्मेदारियां बहुत भिन्न होती हैं, और डेटा विज्ञान के क्षेत्र में कई अलग-अलग भूमिकाएं होती हैं। चाहे आप क्षेत्र में आना चाहते हैं या आप नौकरी बदलना चाहते हैं, यह वास्तव में महत्वपूर्ण है कि आप नौकरी के शीर्षक और उद्योग के मामले में एक खुला दिमाग रखें। मैं आपको डेटा विज्ञान के क्षेत्र में तेरह विभिन्न भूमिकाओं की सामान्य जिम्मेदारियों का विवरण दूंगा। 

कंपनियां आमतौर पर अच्छी नहीं होती हैं डेटा साइंस में लोगों को टाइटल देना, इसलिए यह महत्वपूर्ण है कि आप इस विश्लेषण को सामान्य नियम के रूप में लें न कि सटीक परिभाषा के रूप में। यदि इनमें से कोई एक आपको सही लगता है, तो आप अपनी खोज को उस एक शीर्षक तक सीमित कर सकते हैं, लेकिन यदि उनमें से कई अच्छे लगते हैं, तो मैं खोज करते समय आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले शीर्षक के साथ अधिक लचीला होगा। (और यदि शीर्षक वास्तव में आपके लिए मायने रखता है, तो नौकरी की पेशकश मिलने पर आप हमेशा अपनी बातचीत का वह हिस्सा बना सकते हैं!)

दुनिया भर में किसी भी महत्वपूर्ण आकार की किसी भी आधुनिक कंपनी के पास डेटा विज्ञान विभाग होता है, और एक कंपनी के डेटा इंजीनियर के पास दूसरी कंपनी में मार्केटिंग वैज्ञानिक के समान जिम्मेदारियां हो सकती हैं। डेटा विज्ञान की नौकरियों को अच्छी तरह से लेबल नहीं किया जाता है, इसलिए एक विस्तृत जाल डालना सुनिश्चित करें।
 
 

भूमिका द्वारा डेटा वैज्ञानिक जिम्मेदारियों का टूटना

 

 

1। डेटा विश्लेषक

 
A तथ्य विश्लेषक डेटा संग्रह, सफाई और एकत्रीकरण पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है। आपको जटिल SQL क्वेरीज़ को आराम से नेविगेट करने में सक्षम होना चाहिए। आप गैर-तकनीकी हितधारकों को रिपोर्ट तैयार करने और वितरित करने के लिए जिम्मेदार होंगे। आपको डेटा मॉडल, विज़ुअलाइज़ेशन और भविष्य कहनेवाला मॉडल डिज़ाइन करने का भी मौका मिलेगा।

2. डेटाबेस प्रशासक

 
डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेटर ऑन-प्रिमाइसेस और क्लाउड इंस्टेंस दोनों में डेटाबेस इंस्टेंस का प्रबंधन करते हैं। के तौर पर डेटाबेस व्यवस्थापक, आपसे उत्पादन वातावरण बनाने, कॉन्फ़िगर करने और बनाए रखने की अपेक्षा की जाती है। आप अपने अधिकार क्षेत्र में डेटाबेस के प्रदर्शन, उपलब्धता और सुरक्षा के लिए भी जिम्मेदार होंगे। डेटा संचालन का नेतृत्व करने के लिए तैयार हो जाओ और मिशन-महत्वपूर्ण ऑन-कॉल सहायता प्रदान करें।

3. डेटा मॉडलर

 
एक डेटा मॉडलर वैचारिक, तकनीकी, तार्किक और कभी-कभी भौतिक डेटा मॉडल बनाता है। आपको अपनी कंपनी के डेटा के लिए एक समेकित दृष्टि बनाने के लिए डेटा मॉडलिंग और डिज़ाइन मानकों को निर्णायक रूप से चुनना और बनाए रखना होगा।

डेटा मॉडलर इकाई संबंध मॉडल और डिजाइन डेटाबेस भी विकसित करना चाहिए। आपको अपनी टीम या कंपनी के लिए डेटा संग्रह और डेटा के कम प्रतिनिधित्व वाले वर्गों के विश्लेषण में सुधार करने की आवश्यकता हो सकती है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि आपके डेटा सेट प्रतिनिधि हैं।

4. सॉफ्टवेयर इंजीनियर

 
सॉफ्टवेयर इंजीनियर डिजाइन और रखरखाव सॉफ्टवेयर सिस्टम। जब आप एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर हों, तो स्केलेबल, विश्वसनीय और प्रदर्शनकारी कोड लिखने के लिए तैयार हो जाइए। आपको डिज़ाइन आवश्यकताओं को अच्छी तरह से प्रलेखित, अच्छी तरह से परीक्षण किए गए कोड में अनुवाद करना होगा जो उत्पाद डिजाइनरों के दृष्टिकोण को जीवन में लाता है।

5. डाटा इंजीनियर

 
डेटा इंजीनियर के रूप में डेटा गुणवत्ता चुनौतियों की पहचान करना और उनका समाधान करना आपके लिए एक महत्वपूर्ण कार्य होगा। आपको डेटा स्रोतों के डेटा संग्रहण समाधानों में अंतर्ग्रहण का समर्थन करने की भी आवश्यकता होगी। ए का एक रोमांचक हिस्सा डेटा इंजीनियर का काम डेटा इंजीनियरिंग समाधानों को आर्किटेक्ट और डिजाइन करने का मौका मिल रहा है। आपको डाउनस्ट्रीम रिपोर्टिंग के लिए डेटा वेयरहाउस में डेटा निकालने, बदलने और लोड करने के लिए ईटीएल पाइपलाइन बनाने के लिए भी तैयार रहना चाहिए। डेटा इंजीनियर डेटा प्रतिकृति, निष्कर्षण, लोडिंग, सफाई और क्यूरेटिंग के लिए अतिरिक्त रूप से जिम्मेदार हैं।

6. डेटा आर्किटेक्ट

 
डेटा आर्किटेक्ट डेटा पाइपलाइनों के डिजाइन और रखरखाव के लिए मुख्य रूप से जिम्मेदार हैं। डेटा आर्किटेक्ट के काम का एक अन्य महत्वपूर्ण हिस्सा डेटाबेस का प्रबंधन कर रहा है। डेटा आर्किटेक्ट के रूप में, आप कुशल प्रश्न लिखेंगे और स्केलेबिलिटी और लागत-दक्षता को अधिकतम करने के लिए मौजूदा लोगों को अनुकूलित करेंगे। आप डेटा को कार्रवाई योग्य रिपोर्टिंग, स्वचालन और अंतर्दृष्टि में भी बदल देंगे।

7। सांख्यिकीविद

 
एक सांख्यिकीविद् व्यवसाय की जरूरतों को समझता है, परिकल्पना विकसित करता है, और सांख्यिकीय रूप से ध्वनि प्रयोगों का निर्माण करता है। के तौर पर सांख्यिकीविद, आप अन्य व्यावसायिक समूहों की प्रयोगात्मक योजनाओं की सांख्यिकीय वैधता को मान्य करेंगे। आपसे सांख्यिकीय रूप से उचित प्रयोगों और सत्यापन रणनीतियों या मैट्रिक्स को विकसित करने के लिए परियोजना या अध्ययन निदेशकों को प्रशिक्षित करने और प्रशिक्षित करने की भी उम्मीद की जाएगी।

प्रयोगों से परे, एक सांख्यिकीविद् विश्लेषणात्मक रिपोर्टिंग रणनीतियों को विकसित और निष्पादित करता है। आपको एक की तरह कार्य करने की आवश्यकता हो सकती है सांख्यिकीय जयजयकार क्योंकि कुछ डेटा विज्ञान कंपनियां उनके सांख्यिकीविद सक्रिय रूप से सांख्यिकीय विधियों को बढ़ावा देते हैं और नए व्यावसायिक क्षेत्रों की खोज करते हैं जो सांख्यिकीय रूप से ध्वनि विश्लेषण से लाभान्वित हो सकते हैं।

8. बिजनेस इंटेलिजेंस एनालिस्ट

 
A व्यापार खुफिया विश्लेषक डेटा विज्ञान के नरम पक्ष पर थोड़ा सा है। एक व्यापार खुफिया विश्लेषक के रूप में, आपको व्यावसायिक और कार्यात्मक आवश्यकताओं को एकत्र करने और व्यावसायिक रणनीतियों के साथ तकनीकी समाधानों को संरेखित करने के लिए काम करने की आवश्यकता होगी। आप डेटा प्रोक्योरमेंट और प्रोसेसिंग रणनीतियों को बनाने या खोजने पर भी काम करेंगे।

आप बड़ी मात्रा में डेटा निकालने और उसमें से विश्लेषणात्मक रिपोर्ट बनाने के लिए हेरफेर करने के लिए जिम्मेदार होंगे। व्यापार खुफिया विश्लेषक प्रमुख हितधारकों को विश्लेषणात्मक परिणामों की रिपोर्ट, प्रस्तुत और संचार भी करते हैं।

9. मार्केटिंग साइंटिस्ट

 
विपणन वैज्ञानिक वर्तमान और संभावित ग्राहकों के लिए विचार और निष्कर्ष प्रस्तुत करें। वे डेटा माइनिंग और विश्लेषण रणनीतियों को डेटा पर भी लागू करते हैं, जैसे जनसांख्यिकीय या मार्केटिंग डेटा। के अनुसार स्टोन एलायंस ग्रुप्स एक विपणन वैज्ञानिक का विवरण, आपको "ग्राहक अधिग्रहण के प्रयासों, बाजार के रुझान और ग्राहक व्यवहार को ट्रैक और मूल्यांकन करना चाहिए।" एक विपणन वैज्ञानिक एक डेटा वैज्ञानिक होता है जो विशेष रूप से विज्ञापन, विपणन, या उपयोगकर्ता/ग्राहक जनसांख्यिकीय डेटा पर काम करता है।

10. व्यापार विश्लेषक

 
एक व्यापार विश्लेषक "व्यापार और उपयोगकर्ता की जरूरतों, दस्तावेजों की आवश्यकताओं का विश्लेषण करता है, और सिस्टम और रिपोर्ट के लिए कार्यात्मक विनिर्देशों को डिजाइन करता है," के अनुसार मैक्सिसआईटी इंक आवश्यकताएं। यदि आप एक हैं व्यापार विश्लेषक या एक बनना चाहते हैं, आपको व्यवसाय और उद्योग की आवश्यकताओं को समझना होगा और सिस्टम स्कोप और तकनीकी उद्देश्यों को तैयार करने के लिए उनका उपयोग करना होगा। आप विभिन्न प्रणालियों और डेटाबेस के बीच डेटा की बातचीत को परिभाषित करने के लिए भी जिम्मेदार होंगे।

11. मात्रात्मक विश्लेषक

 
मात्रात्मक विश्लेषक आंतरिक रिपोर्ट को फीड करने और व्यावसायिक अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए बड़े डेटा सेट का उपयोग करके जटिल मॉडल विकसित करना। संसाधन विकास सहयोगी उनके मात्रात्मक विश्लेषक "विश्लेषणात्मक योजनाओं के कार्यान्वयन का विकास और नेतृत्व करते हैं, अनुसंधान पद्धति, प्रश्नों, नमूने और पुनरावृत्त योजनाओं की रूपरेखा तैयार करते हैं"। मात्रात्मक विश्लेषक भी वर्कफ़्लो को स्वचालित करते हैं और डेटा अखंडता को मान्य करने के लिए काम करते हैं।

12. डेटा साइंटिस्ट

 
एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, आपसे अपेक्षा की जाएगी उद्धरण, एकाधिक स्रोतों से डेटा एकत्र करना, साफ़ करना और बदलना। आपको समस्या के लिए महत्वपूर्ण प्रासंगिक कारकों की पहचान करने की आवश्यकता होगी। डेटा वैज्ञानिक प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए डेटा का विश्लेषण करते हैं। कंपनी के आधार पर, आपको कंपनी को रणनीतिक रूप से अपनी शाखाओं को विकसित करने में मदद करने के लिए बाजार के रुझान की भविष्यवाणी करने की आवश्यकता हो सकती है।

डेटा विज्ञान एक खोजने के बारे में है संतुलन अल्पकालिक विश्लेषणात्मक मार्गदर्शन और दीर्घकालिक पूर्वानुमान और प्रयोगों के बीच। आपको महत्वपूर्ण चीजों को सही समय पर संप्रेषित करने की आवश्यकता है, इसलिए यह महत्वपूर्ण है कि आप कर सकें वर्तमान सुपाच्य मीडिया में निष्कर्ष - डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और मनोरम, विचारशील प्रस्तुतियाँ।

आप, एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, डेटा से गैर-तकनीकी हितधारकों के लिए मूल्य और अंतर्दृष्टि लाएंगे। आपके पास कंपनी के भीतर उन क्षेत्रों को सक्रिय रूप से खोजने का अवसर होगा जो डेटा-संचालित निर्णयों से लाभान्वित हो सकते हैं और इसे पूरा करने के लिए अन्य टीमों के साथ काम कर सकते हैं।

13. मशीन लर्निंग इंजीनियर

 
उत्पादन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल तैयार करना a का मुख्य फोकस है मशीन लर्निंग इंजीनियर. वे स्केलेबल, विश्वसनीय, प्रदर्शनकारी डेटा पाइपलाइनों और सेवाओं को डिजाइन और कार्यान्वित करते हैं। कंपनी और उसके फोकस के क्षेत्रों के आधार पर, आप ऐतिहासिक और लाइव डेटा के लिए मशीन लर्निंग मॉडल लागू करके उत्पादों के वैयक्तिकरण में सुधार कर सकते हैं या उद्योग में बाजार के रुझान का बेहतर अनुमान लगा सकते हैं।

डेटा वैज्ञानिकों की भूमिकाएं और जिम्मेदारियां पार हो जाती हैं, लेकिन अंतर अभी भी मायने रखता है

 
इन सभी भूमिकाओं के बीच बहुत अधिक अंतर है। कुछ शुद्ध संख्या-क्रंचिंग पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं जबकि अन्य डेटा विश्लेषण से उत्पन्न अंतर्दृष्टि को व्यावसायिक निर्णयों पर लागू करने पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं। आपकी सटीक नौकरी के शीर्षक के बावजूद, यदि आप डेटा विज्ञान के क्षेत्र में हैं, तो आपसे डेटा-संचालित उत्पाद विकास चक्र में कई अलग-अलग चरणों में शामिल होने की उम्मीद की जाएगी। आपको ऑप्टिमाइज़ करने के लिए नए क्षेत्रों की खोज करने के लिए तैयार रहना चाहिए, महत्वपूर्ण मेट्रिक्स का पता लगाना, इन मेट्रिक्स को सूचित करने के लिए डेटा ढूंढना, प्रयोगों को डिज़ाइन और निष्पादित करना, और संक्षिप्त, सटीक और ठोस तरीकों से प्रयोगों/मॉडल के परिणामों को प्रस्तुत करना।

डेटा विज्ञान क्षेत्र युवा और शिथिल परिभाषित है। कई बार, आपको विभिन्न नौकरी शीर्षकों के तहत नौकरी के विवरण मिलेंगे जो आश्चर्यजनक रूप से डेटा विज्ञान की छतरी के भीतर समान लगते हैं। कंपनियां अक्सर महसूस करती हैं कि उनके पास डेटा है या वे डेटा एकत्र कर सकती हैं और फिर इसका उपयोग अपने व्यवसाय मॉडल को बेहतर बनाने के लिए कर सकती हैं। हालांकि, ये नौकरी विवरण और नौकरी का शीर्षक जो वे उन्हें सौंपने के लिए चुनते हैं, वे अक्सर गैर-तकनीकी लोगों द्वारा लिखे जाते हैं, जिसका अर्थ है कि बहुत अधिक ओवरलैप है।

हो सकता है कि एक कंपनी का डेटा इंजीनियर दूसरी कंपनी के डेटा विश्लेषक के समान काम कर रहा हो। ये सभी स्थितियां डेटा एकत्र करने या मान्य करने, किसी प्रकार के विश्लेषण को लागू करने, और फिर गैर-तकनीकी सहयोगियों को रिपोर्ट, भविष्यवाणियों या विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से परिणामों की व्याख्या करने पर स्पर्श करती हैं।

यदि इनमें से कोई एक कार्य आपको सही लगता है, तो आप अपनी खोज को उस एक शीर्षक तक सीमित कर सकते हैं, लेकिन यदि उनमें से कई अच्छे लगते हैं, तो मैं खोज के दौरान आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले शीर्षक के साथ अधिक लचीला होगा। यदि शीर्षक कुछ ऐसा है जो वास्तव में आपके लिए महत्वपूर्ण है, तो नौकरी की पेशकश मिलने पर आप हमेशा अपनी बातचीत का वह हिस्सा बना सकते हैं। जिम्मेदारियों की इस सूची को दिलचस्प लगने वाली नौकरी से दूर न जाने दें। यदि आप वास्तव में एक डेटा मॉडलर बनना चाहते हैं, लेकिन आप वंश की जानकारी को व्यवस्थित करने में सहज नहीं हैं, तो आप विभिन्न कंपनियों या डेटा आर्किटेक्ट पदों पर डेटा मॉडलर पदों को देख सकते हैं।

डेटा विज्ञान में नौकरी के लिए अपनी खोज में तेरह सबसे आम डेटा विज्ञान भूमिकाओं के इस ब्रेकडाउन को स्प्रिंगबोर्ड दें।

 
 
नैट रोसीडि एक डेटा वैज्ञानिक और उत्पाद रणनीति में है। वह एनालिटिक्स पढ़ाने वाले एक सहायक प्रोफेसर भी हैं, और के संस्थापक हैं स्ट्रैट स्क्रैच, शीर्ष कंपनियों के वास्तविक साक्षात्कार प्रश्नों के साथ डेटा वैज्ञानिकों को उनके साक्षात्कार के लिए तैयार करने में मदद करने वाला एक मंच। उसके साथ जुड़ें ट्विटर: स्ट्रैट स्क्रैच or लिंक्डइन.

स्रोत: https://www.kdnuggets.com/2022/01/deep-look-13-data-scientist-roles-responsive.html