מבט מעמיק על 13 תפקידים של מדעני נתונים ואחריותם

 

מבין כל התפקידים בעולם הטכנולוגיה, למדעני נתונים יש כנראה השונות הגבוהה ביותר בתארים ובאחריות התפקיד. מדען נתונים צריך לחבוש הרבה כובעים שונים, והעבודה היומיומית של א מדען נתונים באמזון יכול להיראות שונה באופן משמעותי מזה של א מדען נתונים במיקרוסופט. ממציאת תחומים בעסקי החברה שיכולים להפיק תועלת מאיסוף, ניתוח והבנה של נתונים ועד להחלטה אילו החלטות אסטרטגיות יש לקבל כדי לשפר את שביעות רצון הלקוחות או שיעורי השלמת רכישות, חברה יכולה לשאול הרבה מדעני נתונים.

מדען נתונים צפוי להיות בעל מיומנויות וידע כלכלי סטטיסטי מומחה, למידת מכונה ולעתים קרובות. א מדען נתונים צריך להיות מיומן מאוד במתמטיקה, סטטיסטיקה, למידת מכונה, הדמיות, תקשורת ויישום אלגוריתמים. 

בנוסף, מדען נתונים חייב להבין ביסודיות את היישומים העסקיים של הנתונים שלו. אם אתה מנתח נתוני צמיחת עצים, עליך להבין את ההבדל ביניהם גובה וגובה עד בסיס הכתר. סוג זה של ידע הקשרי ניתן לפתח בעבודה, אבל זה יכול להיות יתרון גדול אם כבר יש לך ניסיון בעבודה בתעשייה אם אתה מחפש להיות מדען נתונים. אם אתה בנקאי כבר חמש שנים, הסיכויים שלך לקבל משרת מדעי נתונים בפינטק טובים בהרבה מאשר בתחום הבריאות.

הכובעים המגוונים שמדען נתונים חובש

 

 

מדעי הנתונים הוא תחום חדש יחסית, ויכול להיות קשה לאנשים שאינם מדעני נתונים להסביר מה שעושים מדעני נתונים להדיוטות. זה מוביל למגוון הקומי לפעמים של אחריות ותארים שיכולים לחול על מדען נתונים מודרני.

A מדען נתונים, בהתאם לחברה ולתפקיד הספציפי, יכול להיות אחראי על איסוף וניקוי הנתונים. אתה יכול גם להידרש לפתח מודלים וצינורות למידת מכונה או לשרת את החברה שלך כגורו להדמיה. כמה מדעני נתונים הם יותר מול פנים בעוד שלאחרים יש הרבה מה לעשות עם צוותים פנימיים, לא טכניים או אפילו עם לקוחות. אם אתה עובד עם אנשים פחות טכניים, תצטרך כישורי תקשורת מעולים, הן לכתיבת דוחות לסיכום הניתוחים שלך והן להצגת הממצאים שלך והצעת המלצות לפעולה עתידית.

האחריות העיקרית של מדען נתונים (או איך שהחברה שלך מכנה מישהו שאוסף, מנתח, מדמיין או חוזה נתונים) היא לספר ל- סיפור הנתונים. מאיפה הוא הגיע, מה אפשר ללמוד ממנו על העבר וכיצד הוא יכול להנחות אותנו בעתיד? על מנת לעשות זאת בהצלחה, עליך להיות מומחה בתחום עסקי או בעל ידע הקשרי כדי להתאים את חלקי הפאזל ולהסביר לסובבים אותך את משמעות הנתונים והתובנות שהשגת מהם. 

תחומי האחריות המדויקים בתחום מדעי הנתונים משתנים מאוד, ויש הרבה תפקידים שונים בתחום מדעי הנתונים. בין אם אתם מחפשים להשתלב בתחום ובין אם אתם רוצים להחליף עבודה, חשוב מאוד שתשמרו על ראש פתוח מבחינת תואר העבודה והענף. אני אתן לך פירוט של האחריות הכללית של שלושה עשר תפקידים שונים בתחום מדעי הנתונים. 

חברות בדרך כלל לא טובות בזה מתן כותרות לאנשים במדעי הנתונים, לכן חשוב שתקח את הפירוט הזה ככלל אצבע ולא כהגדרה מדויקת. אם אחד מאלה נשמע לך מושלם, אז אתה יכול לצמצם את החיפוש שלך לכותר הזה, אבל אם כמה מהם נשמעים טוב, אז אני אהיה גמיש יותר עם הכותרת שבה אתה משתמש בעת החיפוש. (ואם התואר באמת חשוב לך, אתה תמיד יכול לעשות את החלק הזה במשא ומתן שלך כשתקבל את הצעת העבודה!)

לכל חברה מודרנית בכל גודל משמעותי ברחבי העולם יש מחלקה למדעי נתונים, ולמהנדס נתונים בחברה אחת עשויות להיות אותן אחריות כמו למדען שיווק בחברה אחרת. משרות מדעי הנתונים אינן מסומנות היטב, אז הקפידו להטיל רשת רחבה.
 
 

פירוט תחומי האחריות של מדעני הנתונים לפי תפקיד

 

 

1. מנתח נתונים

 
A אנליסט מידע מתמקד יותר באיסוף נתונים, ניקוי וצבירה. עליך להיות מסוגל לנווט בנוחות בשאילתות SQL מורכבות. אתה תהיה אחראי על עיצוב ומסירת דוחות לבעלי עניין שאינם טכניים. תקבל גם את ההזדמנות לעצב מודלים של נתונים, הדמיות ומודלים חזויים.

2. מנהל מסד נתונים

 
מנהלי מסדי נתונים מנהלים מופעי מסד נתונים, הן מופעים מקומיים והן מופעים בענן. כ מנהל מסד נתונים, מצופה ממך לבנות, להגדיר ולתחזק סביבות ייצור. אתה תהיה אחראי גם על הביצועים, הזמינות והאבטחה של מסדי הנתונים שבתחום שלך. התכונן לעמוד בראש פעולות הנתונים ולספק תמיכה קריטית למשימה.

3. Data Modeler

 
מודל נתונים יוצר מודלים רעיוניים, טכניים, לוגיים ולפעמים פיזיים. יהיה עליך לבחור ולתחזק באופן נחרץ תקני מידול ועיצוב נתונים כדי ליצור חזון מגובש עבור הנתונים של החברה שלך.

מעצבי נתונים חייב גם לפתח מודלים של קשרי ישות ועיצוב מסדי נתונים. ייתכן שתצטרך לשפר את איסוף הנתונים וניתוחם של קבוצות נתונים מיוצגות בחסר עבור הצוות או החברה שלך כדי להבטיח שמערכות הנתונים שלך מייצגות.

4. מהנדס תוכנה

 
מהנדסי תוכנה לעצב ולתחזק מערכות תוכנה. כשאתה מהנדס תוכנה, התכונן לכתוב קוד ניתן להרחבה, אמין ובעל ביצועים. תצטרך לתרגם את דרישות העיצוב לקוד מתועד היטב, שנבדק היטב, שמביא לחיים את החזונות של מעצבי המוצר.

5. מהנדס נתונים

 
זיהוי ופתרון אתגרי איכות הנתונים יהיו משימה חשובה עבורך כמהנדס נתונים. תצטרך גם לתמוך בהטמעת מקורות נתונים בפתרונות אחסון נתונים. חלק מרגש של א עבודתו של מהנדס נתונים מקבל את ההזדמנות לתכנן ולתכנן פתרונות הנדסת נתונים. אתה צריך גם להיות מוכן לבנות צינורות ETL כדי לחלץ, להפוך ולטעון נתונים למחסני נתונים לדיווח במורד הזרם. מהנדסי נתונים אחראים בנוסף לשכפול, מיצוי, טעינה, ניקוי ואצירת נתונים.

6. אדריכל נתונים

 
אדריכלי נתונים אחראים בעיקר על תכנון ותחזוקת צנרת הנתונים. חלק חשוב נוסף בעבודתו של ארכיטקט נתונים הוא ניהול מסדי נתונים. כארכיטקט נתונים, תכתוב שאילתות יעילות ותבצע אופטימיזציה של שאילתות קיימות כדי למקסם את המדרגיות ואת העלות היעילות. תוכל גם להמיר נתונים לדיווח, אוטומציה ותובנות שניתן לבצע.

7. סטטיסטיקאי

 
סטטיסטיקאי מבין את הצרכים העסקיים, מפתח השערות ובונה ניסויים מבוססים סטטיסטית. כ סטָטִיסטִיקָן, תאמת את התוקף הסטטיסטי של תוכניות הניסוי של קבוצות עסקיות אחרות. כמו כן, אתה צפוי לאמן ולהכשיר מנהלי פרויקטים או מחקרים לפיתוח ניסויים ואסטרטגיות או מדדים סבירים סטטיסטית.

מעבר לניסויים, סטטיסטיקאי מפתח ומבצע אסטרטגיות דיווח אנליטיות. ייתכן שתצטרך להתנהג כמו א מעודדת סטטיסטית כי חלקם חברות מדעי הנתונים בקש מהסטטיסטיקאים שלהם לקדם באופן פעיל שיטות סטטיסטיות ולגלות תחומים עסקיים חדשים שיכולים להפיק תועלת מניתוח סטטיסטי מבוסס.

8. מנתח מודיעין עסקי

 
A אנליסט בינה עסקית הוא קצת בצד הרך יותר של מדעי הנתונים. כאנליסט בינה עסקית, תצטרך לאסוף דרישות עסקיות ופונקציונליות ולפעול להתאים פתרונות טכניים לאסטרטגיות עסקיות. אתה גם תעבוד על יצירה או גילוי של אסטרטגיות רכש ועיבוד נתונים.

אתה תהיה אחראי לחילוץ ולתפעל כמויות גדולות של נתונים כדי ליצור מהם דוחות אנליטיים. אנליסטים של בינה עסקית גם מדווחים, מציגים ומעבירים תוצאות אנליטיות לבעלי עניין מרכזיים.

9. מדען שיווק

 
מדעני שיווק להציג רעיונות וממצאים ללקוחות קיימים ופוטנציאליים. הם גם מיישמים אסטרטגיות כריית נתונים וניתוח נתונים, כגון נתונים דמוגרפיים או שיווקיים. לפי של קבוצת סטון אליאנס תיאור של מדען שיווק, עליך "לעקוב ולהעריך מאמצי גיוס לקוחות, מגמות שוק והתנהגות לקוחות." מדען שיווק הוא מדען נתונים שעובד ספציפית על נתונים דמוגרפיים של פרסום, שיווק או משתמשים/לקוחות.

10. אנליסט עסקי

 
אנליסט עסקי "מנתח את הצרכים העסקיים והמשתמשים, מתעד דרישות ומעצב את המפרט הפונקציונלי למערכות ודוחות", לפי של MaxisIT Inc דרישות. אם אתה א מנתח עסקי או רוצה להיות כזה, אתה צריך להבין את הדרישות העסקיות והתעשייה ולהשתמש בהן כדי לגבש היקף מערכת ויעדים טכניים. כמו כן, תהיה אחראי על הגדרת אינטראקציה של נתונים בין מערכות ומסדי נתונים שונים.

11. אנליסט כמותי

 
אנליסטים כמותיים לפתח מודלים מורכבים באמצעות מערכי נתונים גדולים כדי להזין דוחות פנימיים ולהפיק תובנות עסקיות. עמיתים לפיתוח משאבים האנליסטים הכמותיים שלהם "מפתחים ומובילים את היישום של תוכניות אנליטיות, מתאר מתודולוגיית מחקר, שאלות, דגימה ותוכניות איטרציה". אנליסטים כמותיים גם עושים אוטומציה של זרימות עבודה ופועלים לאימות שלמות הנתונים.

12. מדען נתונים

 
כמדען נתונים, יצפו ממך לעשות זאת תמצית, צבירה, נקה והמרת נתונים ממקורות מרובים. יהיה עליך לזהות גורמים הקשריים חשובים לבעיה. מדעני נתונים מנתחים נתונים כדי להפיק תובנות מרכזיות שניתן לבצע עבור העסק כדי לשפר את הביצועים. בהתאם לחברה, ייתכן שיהיה עליך לחזות מגמות בשוק כדי לסייע לחברה לפתח אסטרטגית את סניפיה.

מדעי הנתונים עוסקים במציאת א לאזן בין הנחיה אנליטית לטווח קצר לבין חיזוי וניסויים ארוכי טווח. אתה צריך לתקשר את הדברים החשובים בזמן הנכון, אז זה חיוני שאתה יכול להציג ממצאים במדיה ניתנת לעיכול - הדמיות נתונים ומצגות שובות לב ומתחשבות.

אתה, כמדען נתונים, תביא ערך ותובנות מהנתונים לבעלי עניין לא טכניים. תהיה לך הזדמנות למצוא באופן יזום אזורים בחברה שיכולים להפיק תועלת מהחלטות מונעות נתונים ולעבוד עם צוותים אחרים כדי להשיג זאת.

13. מהנדס למידת מכונה

 
בניית מודלים של למידת מכונה לייצור היא המוקד העיקרי של א מהנדס למידת מכונה. הם מתכננים ומיישמים צינורות ושירותים ניתנים להרחבה, אמינים ובעלי ביצועים. בהתאם לחברה ולתחומי המיקוד שלה, תוכל לשפר את ההתאמה האישית של מוצרים או לחזות טוב יותר את מגמות השוק בתעשייה על ידי יישום מודלים של למידת מכונה על נתונים היסטוריים וחיים.

התפקידים והאחריות של מדעני נתונים מצטלבים, אבל ההבחנות עדיין חשובות

 
יש הרבה הצלבה בין כל התפקידים האלה. חלקם מתמקדים יותר בגריעת מספרים טהורה בעוד שאחרים מתמקדים יותר ביישום התובנות המופקות מניתוח נתונים על החלטות עסקיות. ללא קשר לתואר התפקיד המדויק שלך, אם אתה בתחום של מדעי הנתונים, צפוי שתהיה מעורב בהרבה שלבים שונים במחזור הפיתוח של מוצר מונחה נתונים. אתה צריך להיות מוכן לגלות תחומים חדשים לאופטימיזציה, להבין את המדדים החשובים, למצוא את הנתונים כדי ליידע את המדדים האלה, לתכנן ולבצע ניסויים, ולהציג את תוצאות הניסויים/מודלים בדרכים תמציתיות, מדויקות ומשכנעות.

תחום מדעי הנתונים הוא צעיר ומוגדר בצורה רופפת. הרבה פעמים תמצאו תיאורי תפקידים תחת כותרות עבודה שונות שנשמעות דומות באופן מפתיע בתוך המטריה של מדעי הנתונים. חברות מבינות לעיתים קרובות שיש להן נתונים או שהן יכולות לאסוף נתונים ואז להשתמש בהן כדי לשפר את המודל העסקי שלהן. עם זאת, תיאורי התפקיד הללו ותואר התפקיד שהם בוחרים להקצות להם נכתבים לרוב על ידי אנשים לא טכניים, כלומר יש הרבה חפיפה.

מהנדס נתונים בחברה אחת עשוי לעשות את אותה עבודה כמו מנתח נתונים בחברה אחרת. כל העמדות הללו נוגעות באיסוף או אימות נתונים, יישום צורה כלשהי של ניתוח, ולאחר מכן הסבר התוצאות לעמיתים שאינם טכניים, בין אם באמצעות דוחות, תחזיות או הדמיות.

אם אחת מהמשרות האלה נשמעת לך מושלמת, אז אתה יכול לצמצם את החיפוש שלך לכותר הזה, אבל אם כמה מהן נשמעות טוב, אז אני אהיה גמיש יותר עם הכותרת שבה אתה משתמש בעת החיפוש. אם התואר הוא משהו שבאמת חשוב לך, אתה תמיד יכול לעשות את החלק הזה במשא ומתן שלך כשתקבל את הצעת העבודה. אל תתנו לרשימת האחריות הזו להפחיד אתכם מעבודה שנשמעת מעניינת. אם אתה באמת רוצה להיות מודל נתונים, אבל אתה לא מרגיש בנוח לארגן את מידע השושלת, אתה יכול להסתכל על עמדות של מודל נתונים בחברות שונות או בתפקידי ארכיטקט נתונים.

תן לפירוט הזה של שלושה עשר התפקידים הנפוצים ביותר במדעי הנתונים להקפיץ את החיפוש שלך אחר עבודה במדעי הנתונים.

 
 
נייט רוזידי הוא מדען נתונים ואסטרטגיית מוצר. הוא גם פרופסור עזר המלמד אנליטיקה, והוא המייסד של StrataScratch, פלטפורמה המסייעת למדעני נתונים להתכונן לראיונות שלהם עם שאלות ראיונות אמיתיות מחברות מובילות. התחבר אליו הלאה טוויטר: StrataScratch or לינקדין.

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