O privire aprofundată asupra a 13 roluri ale cercetătorilor de date și responsabilitățile acestora

 

Dintre toate rolurile din lumea tehnologiei, cercetătorii de date au probabil cea mai mare variație în ceea ce privește titlurile și responsabilitățile postului. Un cercetător de date trebuie să poarte o mulțime de pălării diferite, iar munca de zi cu zi a unui cercetător de date la Amazon ar putea arăta semnificativ diferit de cel al unui cercetător de date la Microsoft. De la găsirea domeniilor de activitate ale companiei care ar putea beneficia de colectarea, analiza și înțelegerea datelor până la luarea deciziilor strategice care trebuie luate pentru a îmbunătăți satisfacția clienților sau ratele de finalizare a achizițiilor, o companie poate cere o mulțime de oameni de știință ai datelor.

Se așteaptă ca un om de știință de date să aibă abilități și cunoștințe experți în statistică, învățare automată și, adesea, economice. A cercetătorul de date trebuie să fie foarte calificat în matematică, statistică, învățare automată, vizualizări, comunicare și implementare a algoritmului. 

În plus, un cercetător de date trebuie să înțeleagă temeinic aplicațiile de afaceri ale datelor lor. Dacă analizați datele de creștere a copacilor, ar trebui să înțelegeți diferența dintre acestea înălțimea și înălțimea până la baza coroanei. Acest tip de cunoștințe contextuale pot fi dezvoltate la locul de muncă, dar poate fi un mare avantaj dacă aveți deja experiență de lucru în industrie dacă doriți să deveniți un cercetător de date. Dacă sunteți bancher timp de cinci ani, șansele dvs. de a obține o poziție de știință a datelor în fintech sunt mult mai bune decât în ​​asistența medicală.

Pălăriile variate pe care le poartă un cercetător de date

 

 

Știința datelor este un domeniu relativ nou și poate fi dificil de explicat pentru oamenii care nu sunt cercetători ai datelor. ce fac oamenii de știință de date la laici. Acest lucru duce la varietatea uneori comică de responsabilități și titluri care se pot aplica unui om de știință de date modern.

A om de știință de date, în funcție de companie și de postul specific, poate fi responsabil de colectarea și curățarea datelor. De asemenea, vi se poate cere să dezvoltați modele și conducte de învățare automată sau să vă serviți compania ca guru al vizualizării. Unii cercetători de date sunt mai mulți orientat spre interior în timp ce altele au foarte mult de-a face cu echipe interne, non-tehnice sau chiar cu clienți. Dacă lucrezi cu oameni mai puțin tehnici, va trebui să ai abilități stelare de comunicare, atât pentru redactarea de rapoarte pentru a rezuma analizele dvs., cât și pentru prezentarea constatărilor dvs. și pentru a face recomandări pentru acțiuni viitoare.

Responsabilitatea cheie pentru un cercetător de date (sau cum numește compania ta pe cineva care adună, analizează, vizualizează sau prezice date) este să-i spună povestea datelor. De unde a venit, ce putem învăța din ea despre trecut și cum ne poate ghida în viitor? Pentru a face acest lucru cu succes, trebuie să fii un expert în domeniul afacerii sau să ai cunoștințe contextuale pentru a potrivi piesele puzzle-ului și a explica celor din jurul tău semnificația datelor și perspectivele pe care le-ai obținut din ele. 

Responsabilitățile exacte în domeniul științei datelor variază foarte mult și există o mulțime de roluri diferite în domeniul științei datelor. Indiferent dacă doriți să intrați în domeniu sau doriți să schimbați locul de muncă, este foarte important să păstrați o minte deschisă în ceea ce privește titlul postului și industrie. Vă voi oferi o detaliere a responsabilităților generale a treisprezece roluri diferite în domeniul științei datelor. 

În general, companiile nu sunt bune la dând titluri oamenilor din știința datelor, deci este important să luați această defalcare ca o regulă generală și nu o definiție exactă. Dacă unul dintre acestea vă sună perfect, atunci vă puteți restrânge căutarea la acel titlu, dar dacă mai multe dintre ele sună bine, atunci aș fi mai flexibil cu titlul pe care îl utilizați atunci când căutați. (Și dacă titlul contează cu adevărat pentru tine, poți oricând să faci acea parte din negociere atunci când primești oferta de muncă!)

Orice companie modernă de orice dimensiune semnificativă din întreaga lume are un departament de știință a datelor, iar un inginer de date la o companie ar putea avea aceleași responsabilități ca un om de știință de marketing la o altă companie. Slujbele de știință a datelor nu sunt bine etichetate, așa că asigurați-vă că faceți o plasă largă.
 
 

Defalcarea responsabilităților Data Scientist pe rol

 

 

1. Analist de date

 
A analist de date se concentrează mai mult pe colectarea, curățarea și agregarea datelor. Trebuie să fiți capabil să navigați confortabil în interogări SQL complexe. Veți fi responsabil pentru proiectarea și livrarea rapoartelor către părțile interesate non-tehnice. De asemenea, veți avea șansa de a proiecta modele de date, vizualizări și modele predictive.

2. Administrator bază de date

 
Administratorii bazelor de date gestionează instanțe de baze de date, atât instanțele on-premise, cât și cele din cloud. Ca administratorul bazei de date, se așteaptă să construiți, să configurați și să întrețineți medii de producție. De asemenea, veți fi responsabil pentru performanța, disponibilitatea și securitatea bazelor de date aflate în responsabilitatea dumneavoastră. Pregătiți-vă să conduceți operațiunile de date și să oferiți asistență la gardă esențială pentru misiune.

3. Modelator de date

 
Un modelator de date creează modele de date conceptuale, tehnice, logice și uneori fizice. Va trebui să selectați și să mențineți cu hotărâre standardele de modelare și proiectare a datelor pentru a crea o viziune coerentă pentru datele companiei dvs.

Modelatori de date trebuie, de asemenea, să dezvolte modele de relații între entități și să proiecteze baze de date. Poate fi necesar să îmbunătățiți colectarea datelor și analiza claselor de date subreprezentate pentru echipa sau compania dvs. pentru a vă asigura că seturile de date sunt reprezentative.

4. Inginer software

 
Ingineri software proiectarea și întreținerea sisteme software. Când sunteți inginer software, pregătiți-vă să scrieți cod scalabil, fiabil și performant. Va trebui să traduceți cerințele de proiectare în cod bine documentat și bine testat, care aduce la viață viziunile designerilor de produse.

5. Inginer de date

 
Identificarea și rezolvarea provocărilor legate de calitatea datelor va fi o sarcină importantă pentru dvs. ca inginer de date. De asemenea, va trebui să sprijiniți asimilarea surselor de date în soluțiile de stocare a datelor. O parte interesantă din a munca inginerului de date are șansa de a arhitectura și proiecta soluții de inginerie a datelor. De asemenea, ar trebui să fiți gata să construiți conducte ETL pentru a extrage, transforma și încărca date în depozite de date pentru raportarea în aval. Inginerii de date sunt în plus responsabili pentru replicarea, extragerea, încărcarea, curățarea și curatarea datelor.

6. Arhitect de date

 
Arhitecții de date sunt în principal responsabili pentru proiectarea și întreținerea conductelor de date. O altă parte importantă a muncii unui arhitect de date este gestionarea bazelor de date. În calitate de arhitect de date, veți scrie interogări eficiente și le veți optimiza pe cele existente pentru a maximiza scalabilitatea și eficiența costurilor. De asemenea, veți converti datele în raportare, automatizare și informații utile.

7. statistic

 
Un statistician înțelege nevoile afacerii, dezvoltă ipoteze și construiește experimente solide din punct de vedere statistic. Ca statistici, veți valida validitatea statistică a planurilor experimentale ale altor grupuri de afaceri. De asemenea, se va aștepta să antreneze și să instruiască directori de proiect sau de studiu pentru a dezvolta experimente rezonabile din punct de vedere statistic și strategii de validare sau metrici.

Dincolo de experimente, un statistician dezvoltă și execută strategii de raportare analitică. Poate fi necesar să te comporți ca un majorete statistice pentru că unii companii de științe ale datelor statisticienii lor să promoveze în mod activ metodele statistice și să descopere noi domenii de afaceri care ar putea beneficia de o analiză solidă din punct de vedere statistic.

8. Analist de Business Intelligence

 
A analist de business intelligence este puțin pe partea mai blândă a științei datelor. În calitate de analist de business intelligence, va trebui să colectați cerințe de afaceri și funcționale și să lucrați pentru a alinia soluțiile tehnice cu strategiile de afaceri. De asemenea, veți lucra la crearea sau descoperirea strategiilor de achiziție și procesare a datelor.

Veți fi responsabil pentru extragerea și manipularea unor volume mari de date pentru a crea rapoarte analitice din acestea. De asemenea, analiștii de business intelligence raportează, prezintă și comunică rezultate analitice părților interesate cheie.

9. Om de știință în marketing

 
Oamenii de știință în marketing prezentați idei și constatări clienților actuali și potențiali. De asemenea, aceștia aplică strategii de analiză și extragere a datelor datelor, cum ar fi datele demografice sau de marketing. Conform Grupul Alianței Pietrei descrierea unui om de știință în marketing, trebuie să „urmăriți și să evaluați eforturile de achiziție de clienți, tendințele pieței și comportamentul clienților”. Un om de știință de marketing este un om de știință de date care lucrează în mod special pe publicitate, marketing sau date demografice despre utilizatori/clienți.

10. Analist de afaceri

 
Un analist de afaceri „analizează nevoile afacerii și ale utilizatorilor, documentează cerințele și proiectează specificațiile funcționale pentru sisteme și rapoarte”, conform MaxisIT Inc cerințe. Daca esti un analist de afaceri sau doriți să deveniți unul, trebuie să înțelegeți cerințele de afaceri și ale industriei și să le utilizați pentru a formula domeniul de aplicare al sistemului și obiectivele tehnice. Veți fi, de asemenea, responsabil pentru definirea interacțiunii datelor între diferite sisteme și baze de date.

11. Analist cantitativ

 
Analisti cantitativi dezvolta modele complexe folosind seturi mari de date pentru a alimenta rapoartele interne și a produce perspective de afaceri. Asociații de dezvoltare a resurselor își are analiștii cantitativi „să dezvolte și să conducă implementarea planurilor analitice, conturând metodologia de cercetare, întrebările, eșantionarea și planurile de iterare”. De asemenea, analiştii cantitativi automatizează fluxurile de lucru şi lucrează pentru a valida integritatea datelor.

12. Data Scientist

 
În calitate de om de știință a datelor, veți fi de așteptat să faceți acest lucru extrage, agregați, curățați și transformați date din mai multe surse. Va trebui să identificați factorii contextuali importanți pentru problemă. Oamenii de știință de date analizează datele pentru a produce informații cheie acționabile pentru afaceri pentru a îmbunătăți performanța. În funcție de companie, poate fi necesar să preziceți tendințele pieței pentru a ajuta compania să își dezvolte strategic ramurile.

Știința datelor este despre găsirea unui echilibra între ghidarea analitică pe termen scurt și prognoza și experimentele pe termen lung. Trebuie să comunicați lucrurile importante la momentul potrivit, așa că este esențial să puteți prezenta descoperiri în medii digerabile – vizualizări de date și prezentări captivante și atente.

Dumneavoastră, ca om de știință a datelor, veți aduce valoare și perspective din date părților interesate non-tehnice. Veți avea ocazia să găsiți în mod proactiv zone din cadrul companiei care ar putea beneficia de decizii bazate pe date și să lucrați cu alte echipe pentru a realiza acest lucru.

13. Inginer Machine Learning

 
Crearea modelelor de învățare automată pentru producție este principalul obiectiv al a inginer de învățare automată. Ei proiectează și implementează conducte de date și servicii scalabile, fiabile și performante. În funcție de companie și de domeniile sale de interes, puteți îmbunătăți personalizarea produselor sau puteți anticipa mai bine tendințele pieței din industrie prin aplicarea modelelor de învățare automată la datele istorice și în timp real.

Rolurile și responsabilitățile oamenilor de știință ai datelor se încrucișează, dar distincțiile încă contează

 
Există multe încrucișări între toate aceste roluri. Unele se concentrează mai mult pe analizarea pură a numărului, în timp ce altele se concentrează mai mult pe aplicarea informațiilor produse din analiza datelor la deciziile de afaceri. Indiferent de titlul exact al postului, dacă sunteți în domeniul științei datelor, veți fi de așteptat să fiți implicat în o mulțime de pași diferiți în ciclul de dezvoltare a produsului bazat pe date. Ar trebui să fiți gata să descoperiți noi domenii de optimizat, să descoperiți valorile care contează, să găsiți datele pentru a informa aceste valori, să proiectați și să executați experimente și să prezentați rezultatele experimentelor/modelelor în moduri concise, precise și convingătoare.

Domeniul științei datelor este tânăr și vag definit. De multe ori, veți găsi fișe de post sub diferite titluri de post care sună surprinzător de similar în cadrul științei datelor. Companiile realizează adesea că au date sau că ar putea colecta date și apoi să le folosească pentru a-și îmbunătăți modelul de afaceri. Cu toate acestea, aceste fișe de post și titlul postului pe care aleg să le atribuie sunt adesea scrise de persoane netehnice, ceea ce înseamnă că există multe suprapuneri.

Un inginer de date la o companie ar putea face aceeași muncă ca un analist de date la o altă companie. Toate aceste poziții se referă la colectarea sau validarea datelor, aplicarea unei forme de analiză și apoi explicarea rezultatelor colegilor non-tehnici, fie prin rapoarte, predicții sau vizualizări.

Dacă una dintre aceste locuri de muncă vă sună perfect, atunci vă puteți restrânge căutarea la acel titlu, dar dacă mai multe dintre ele sună bine, atunci aș fi mai flexibil cu titlul pe care îl utilizați atunci când căutați. Dacă titlul este ceva care este cu adevărat important pentru tine, poți oricând să faci parte din negocierea ta atunci când primești oferta de muncă. Nu lăsați această listă de responsabilități să vă sperie de la un loc de muncă care sună interesant. Dacă doriți cu adevărat să deveniți un modelator de date, dar nu vă simțiți confortabil să organizați informațiile de descendență, puteți să vă uitați la posturi de modelator de date la diferite companii sau la posturi de arhitect de date.

Lăsați această defalcare a celor mai comune treisprezece roluri în domeniul științei datelor să vă deschidă căutarea unui loc de muncă în știința datelor.

 
 
Nate Rosidi este un om de știință de date și în strategie de produs. El este, de asemenea, profesor adjunct care predă analiză și este fondatorul StrataScratch, o platformă care îi ajută pe oamenii de știință ai datelor să se pregătească pentru interviurile lor cu întrebări de interviu reale de la companii de top. Conectați-vă cu el Twitter: StrataScratch or LinkedIn.

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