13 Veri Bilimcisinin Rolüne ve Sorumluluklarına Derin Bir Bakış

 

Teknoloji dünyasındaki tüm roller arasında, veri bilimcileri muhtemelen unvanlarda ve iş sorumluluklarında en yüksek varyasyona sahiptir. Bir veri bilimcisi birçok farklı şapka takmak zorundadır ve bir Amazon'da veri bilimcisi olduğundan önemli ölçüde farklı görünebilir. Microsoft'ta veri bilimcisi. Bir şirket, verilerin toplanmasından, analizinden ve anlaşılmasından yararlanabilecek şirketin iş alanlarını bulmaktan, müşteri memnuniyetini veya satın alma tamamlama oranlarını iyileştirmek için hangi stratejik kararların alınması gerektiğine karar vermeye kadar birçok veri bilimcisine sorabilir.

Bir veri bilimcisinin uzman istatistik, makine öğrenimi ve genellikle ekonomik becerilere ve bilgiye sahip olması beklenir. A veri bilimcisinin çok yetenekli olması gerekir matematik, istatistik, makine öğrenimi, görselleştirme, iletişim ve algoritma uygulamasında. 

Ek olarak, bir veri bilimcisi, verilerinin iş uygulamalarını tam olarak anlamalıdır. Ağaç büyüme verilerini analiz ediyorsanız, aralarındaki farkı anlamalısınız. taç tabanına yükseklik ve yükseklik. Bu tür bağlamsal bilgiler iş başında geliştirilebilir, ancak bir veri bilimcisi olmak istiyorsanız, sektörde çalışma deneyiminiz varsa bu büyük bir avantaj olabilir. Beş yıldır bankacıysanız, fintech'te veri bilimi pozisyonu alma olasılığınız sağlık hizmetlerinden çok daha iyidir.

Bir Veri Bilimcisinin Taktığı Çeşitli Şapkalar

 

 

Veri bilimi nispeten yeni bir alandır ve veri bilimcisi olmayan kişilerin açıklama yapması zor olabilir veri bilimcileri ne yapar sıradan insanlara. Bu, modern bir veri bilimcisi için geçerli olabilecek bazen komik sorumluluk ve unvan çeşitliliğine yol açar.

A veri bilimcisi, şirkete ve belirli işe bağlı olarak, veri toplama ve temizlemeden sorumlu olabilir. Ayrıca, makine öğrenimi modelleri ve işlem hatları geliştirmeniz veya şirketinize bir görselleştirme gurusu olarak hizmet etmeniz gerekebilir. Bazı veri bilimcileri daha içe dönük diğerlerinin dahili, teknik olmayan ekipler ve hatta müşterilerle çok ilgisi var. Daha az teknik insanla çalışıyorsanız, yıldız iletişim becerileri, hem analizlerinizi özetlemek için raporlar yazmak hem de bulgularınızı sunmak ve gelecekteki eylemler için önerilerde bulunmak için.

Bir veri bilimcisinin (veya şirketiniz verileri toplayan, analiz eden, görselleştiren veya tahmin eden biri olarak adlandırdığı kişi) için temel sorumluluk, verilerin hikayesi. Nereden geldi, ondan geçmiş hakkında ne öğrenebiliriz ve gelecekte bize nasıl rehberlik edebilir? Bunu başarılı bir şekilde yapmak için, bir iş alanı uzmanı olmanız veya bulmacanın parçalarını bir araya getirecek bağlamsal bilgiye sahip olmanız ve çevrenizdekilere verinin önemini ve ondan elde ettiğiniz içgörüleri açıklamanız gerekir. 

Veri bilimi alanındaki kesin sorumluluklar çok değişkendir ve veri bilimi alanında birçok farklı rol vardır. İster sahaya girmek ister iş değiştirmek istiyor olun, iş unvanı ve sektör açısından açık fikirli olmanız gerçekten önemlidir. Size veri bilimi alanındaki on üç farklı rolün genel sorumluluklarının bir dökümünü vereceğim. 

Şirketler genellikle iyi değil veri biliminde insanlara unvan vermek, bu nedenle, bu dökümü kesin bir tanım olarak değil, genel bir kural olarak almanız önemlidir. Bunlardan biri size mükemmel geliyorsa, aramanızı o başlıkla daraltabilirsiniz, ancak birkaç tanesi kulağa hoş geliyorsa, arama yaparken kullandığınız başlık konusunda daha esnek olurum. (Ve eğer unvan sizin için gerçekten önemliyse, iş teklifini aldığınızda her zaman müzakerenizin bu kısmını yapabilirsiniz!)

Dünya çapında herhangi bir önemli büyüklükteki herhangi bir modern şirketin bir veri bilimi departmanı vardır ve bir şirketteki bir veri mühendisi, başka bir şirketteki bir pazarlama bilimcisi ile aynı sorumluluklara sahip olabilir. Veri bilimi işleri iyi etiketlenmemiştir, bu nedenle geniş bir ağ oluşturduğunuzdan emin olun.
 
 

Role Göre Veri Bilimcisi Sorumluluklarının Dağılımı

 

 

1. Veri Analisti

 
A veri analisti daha çok veri toplama, temizleme ve toplamaya odaklanır. Karmaşık SQL sorgularında rahatça gezinebilmelisiniz. Raporları tasarlamak ve teknik olmayan paydaşlara sunmaktan siz sorumlu olacaksınız. Ayrıca veri modelleri, görselleştirmeler ve tahmine dayalı modeller tasarlama şansına da sahip olacaksınız.

2. Veritabanı yöneticisi

 
Veritabanı yöneticileri, hem şirket içi hem de bulut örneklerinde veritabanı örneklerini yönetir. Olarak veritabanı yöneticisi, üretim ortamları oluşturmanız, yapılandırmanız ve bakımını yapmanız beklenir. Ayrıca, yetki alanınıza giren veritabanlarının performansından, kullanılabilirliğinden ve güvenliğinden de siz sorumlu olacaksınız. Veri operasyonlarına öncülük etmeye ve görev açısından kritik çağrı desteği sağlamaya hazır olun.

3. Veri Modelleyici

 
Bir veri modelleyici kavramsal, teknik, mantıksal ve bazen fiziksel veri modelleri oluşturur. Şirketinizin verileri için uyumlu bir vizyon oluşturmak için veri modelleme ve tasarım standartlarını kararlı bir şekilde seçmeli ve sürdürmelisiniz.

Veri modelleyiciler ayrıca varlık ilişkisi modelleri geliştirmeli ve veritabanları tasarlamalıdır. Veri kümelerinizin temsili olduğundan emin olmak için ekibiniz veya şirketiniz için yeterince temsil edilmeyen veri sınıflarının veri toplamasını ve analizini iyileştirmeniz gerekebilir.

4. Yazılım Mühendisi

 
Yazılım mühendisleri tasarım ve bakım yazılım sistemleri. Yazılım mühendisi olduğunuzda ölçeklenebilir, güvenilir ve performanslı kod yazmaya hazır olun. Tasarım gereksinimlerini, ürün tasarımcılarının vizyonlarını hayata geçiren iyi belgelenmiş, iyi test edilmiş kodlara çevirmeniz gerekecek.

5. Veri Mühendisi

 
Veri kalitesi sorunlarını belirlemek ve çözmek, bir veri mühendisi olarak sizin için önemli bir görev olacaktır. Ayrıca veri kaynaklarının veri depolama çözümlerine alınmasını desteklemeniz gerekecektir. Heyecan verici bir bölüm veri mühendisinin işi veri mühendisliği çözümleri tasarlama ve tasarlama şansı elde ediyor. Ayrıca, aşağı akış raporlaması için veri ayıklamak, dönüştürmek ve veri ambarlarına yüklemek için ETL ardışık düzenleri oluşturmaya da hazır olmalısınız. Veri mühendisleri ayrıca veri çoğaltma, çıkarma, yükleme, temizleme ve düzenlemeden de sorumludur.

6. Veri Mimarı

 
Veri mimarları esas olarak veri boru hatlarının tasarımından ve bakımından sorumludur. Bir veri mimarının işinin bir diğer önemli kısmı da veritabanlarını yönetmektir. Bir veri mimarı olarak, ölçeklenebilirliği ve maliyet verimliliğini en üst düzeye çıkarmak için verimli sorgular yazacak ve mevcut sorguları optimize edeceksiniz. Ayrıca verileri eyleme dönüştürülebilir raporlama, otomasyon ve öngörülere dönüştüreceksiniz.

7. İstatistikçi

 
Bir istatistikçi iş ihtiyaçlarını anlar, hipotezler geliştirir ve istatistiksel olarak sağlam deneyler oluşturur. Olarak istatistikçi, diğer iş gruplarının deneysel planlarının istatistiksel geçerliliğini doğrulayacaksınız. Ayrıca, istatistiksel olarak makul deneyler ve doğrulama stratejileri veya ölçümleri geliştirmek için proje veya çalışma yöneticilerine koçluk yapmanız ve onları eğitmeniz de beklenecektir.

Deneylerin ötesinde, bir istatistikçi analitik raporlama stratejileri geliştirir ve yürütür. gibi davranmanız gerekebilir. istatistiksel amigo kız çünkü bazıları veri bilimi şirketleri istatistikçilerine istatistiksel yöntemleri aktif olarak tanıtmalarını ve istatistiksel olarak sağlam analizlerden yararlanabilecek yeni iş alanlarını keşfetmelerini sağlayın.

8. İş Zekası Analisti

 
A iş zekası analisti veri biliminin biraz daha yumuşak tarafındadır. Bir iş zekası analisti olarak, iş ve işlevsel gereksinimleri toplamanız ve teknik çözümleri iş stratejileriyle uyumlu hale getirmek için çalışmanız gerekecek. Ayrıca veri satın alma ve işleme stratejileri oluşturmaya veya keşfetmeye çalışacaksınız.

Analitik raporlar oluşturmak için büyük hacimli verileri çıkarmak ve işlemekle sorumlu olacaksınız. İş zekası analistleri ayrıca analitik sonuçları raporlar, sunar ve kilit paydaşlara iletir.

9. Pazarlama Bilimcisi

 
Pazarlama bilimcileri mevcut ve potansiyel müşterilere fikir ve bulgular sunmak. Ayrıca, demografik veya pazarlama verileri gibi verilere veri madenciliği ve analiz stratejileri uygularlar. Buna göre Taş İttifak Grubu'nun Bir pazarlama bilimcisinin tanımına göre, "müşteri edinme çabalarını, pazar eğilimlerini ve müşteri davranışını izlemeli ve değerlendirmelisiniz". Pazarlama bilimcisi, özellikle reklamcılık, pazarlama veya kullanıcı/müşteri demografik verileri üzerinde çalışan bir veri bilimcisidir.

10. İş Analisti

 
Bir iş analisti, "iş ve kullanıcı ihtiyaçlarını analiz eder, gereksinimleri belgeler ve sistemler ve raporlar için işlevsel özellikleri tasarlar". MaxisIT Inc'in Gereksinimler. Eğer sen bir iş analisti veya bir olmak istiyorsanız, iş ve endüstri gereksinimlerini anlamanız ve bunları sistem kapsamını ve teknik hedefleri formüle etmek için kullanmanız gerekir. Farklı sistemler ve veritabanları arasındaki veri etkileşimini tanımlamaktan da sorumlu olacaksınız.

11. Kantitatif Analist

 
kantitatif analistler Dahili raporları beslemek ve iş içgörüleri üretmek için büyük veri kümelerini kullanarak karmaşık modeller geliştirin. Kaynak Geliştirme Ortakları nicel analistlerinin "araştırma metodolojisini, soruları, örneklemeyi ve yineleme planlarını ana hatlarıyla belirleyerek analitik planların uygulanmasını geliştirmesine ve yönetmesine" sahiptir. Nicel analistler ayrıca iş akışlarını otomatikleştirir ve veri bütünlüğünü doğrulamak için çalışır.

12. Veri Bilimcisi

 
Bir veri bilimcisi olarak sizden çıkarmak, birden çok kaynaktan gelen verileri toplayın, temizleyin ve dönüştürün. Sorun için önemli bağlamsal faktörleri belirlemeniz gerekecek. Veri bilimcileri, performansı artırmak için işletme için eyleme geçirilebilir temel bilgiler üretmek için verileri analiz eder. Şirkete bağlı olarak, şirketin şubelerini stratejik olarak geliştirmesine yardımcı olmak için pazar eğilimlerini tahmin etmeniz gerekebilir.

Veri bilimi, bir dengelemek kısa vadeli analitik rehberlik ile uzun vadeli tahmin ve deneyler arasında. Önemli şeyleri doğru zamanda iletmeniz gerekir, bu yüzden bunu yapabilmeniz çok önemlidir. mevcut sindirilebilir medyada bulgular - veri görselleştirmeleri ve büyüleyici, düşünceli sunumlar.

Bir veri bilimcisi olarak, teknik olmayan paydaşlara verilerden değer ve öngörüler getireceksiniz. Şirket içinde veriye dayalı kararlardan yararlanabilecek alanları proaktif olarak bulma ve bunu gerçekleştirmek için diğer ekiplerle birlikte çalışma fırsatına sahip olacaksınız.

13. Makine Öğrenimi Mühendisi

 
Üretim için makine öğrenimi modelleri oluşturmak, bir sürecin ana odak noktasıdır. makine öğrenimi mühendisi. Ölçeklenebilir, güvenilir, performanslı veri boru hatları ve hizmetleri tasarlar ve uygularlar. Şirkete ve odak alanlarına bağlı olarak, geçmişe ve canlı verilere makine öğrenimi modellerini uygulayarak ürünlerin kişiselleştirilmesini iyileştirebilir veya sektördeki pazar eğilimlerini daha iyi tahmin edebilirsiniz.

Veri Bilimcilerinin Rolleri ve Sorumlulukları Aşıyor, Ancak Ayrımlar Hâlâ Önemli

 
Tüm bu roller arasında çok fazla geçiş var. Bazıları daha çok saf sayılara odaklanmaya odaklanırken, diğerleri daha çok veri analizinden elde edilen içgörüleri iş kararlarına uygulamaya odaklanır. Tam iş unvanınız ne olursa olsun, veri bilimi alanındaysanız, veriye dayalı ürün geliştirme döngüsünde birçok farklı adıma dahil olmanız beklenir. Optimize edilecek yeni alanlar keşfetmeye, önemli olan metrikleri bulmaya, bu metrikleri bilgilendirecek verileri bulmaya, deneyler tasarlamaya ve yürütmeye ve deneylerin/modellerin sonuçlarını özlü, doğru ve ikna edici şekillerde sunmaya hazır olmalısınız.

Veri bilimi alanı genç ve gevşek bir şekilde tanımlanmıştır. Çoğu zaman, veri bilimi çatısı içinde şaşırtıcı derecede benzer görünen farklı iş unvanları altında iş tanımları bulacaksınız. Şirketler genellikle verilere sahip olduklarının veya veri toplayabileceklerinin farkına varır ve daha sonra bunları iş modellerini geliştirmek için kullanırlar. Ancak, bu iş tanımları ve kendilerine atamayı seçtikleri iş unvanı genellikle teknik olmayan kişiler tarafından yazılır, bu da çok fazla örtüşme olduğu anlamına gelir.

Bir şirketteki veri mühendisi, başka bir şirketteki veri analisti ile aynı işi yapıyor olabilir. Tüm bu pozisyonlar, veri toplamaya veya doğrulamaya, bir tür analiz uygulamaya ve ardından sonuçları teknik olmayan meslektaşlara raporlar, tahminler veya görselleştirmeler yoluyla açıklamaya değinir.

Bu işlerden biri size mükemmel geliyorsa, aramanızı o başlığa kadar daraltabilirsiniz, ancak birkaç tanesi kulağa hoş geliyorsa, arama yaparken kullandığınız unvan konusunda daha esnek olurum. Unvan sizin için gerçekten önemli bir şeyse, iş teklifini aldığınızda her zaman müzakerenizin o kısmını yapabilirsiniz. Bu sorumluluklar listesinin sizi kulağa ilginç gelen bir işten korkutmasına izin vermeyin. Gerçekten bir veri modelleyici olmak istiyorsanız, ancak köken bilgilerini düzenleme konusunda rahat değilseniz, farklı şirketlerdeki veri modelleyici pozisyonlarına veya veri mimarı pozisyonlarına bakabilirsiniz.

En yaygın on üç veri bilimi rolünün bu dökümünün, veri biliminde bir iş aramanıza sıçrama tahtası yapmasına izin verin.

 
 
Nate Rosidi bir veri bilimcisi ve ürün stratejisidir. Aynı zamanda analitik öğreten bir yardımcı profesördür ve kurucusudur. StrataScratch, veri bilimcilerinin en iyi şirketlerden gelen gerçek röportaj sorularıyla röportajlarına hazırlanmalarına yardımcı olan bir platform. onunla bağlantı kurun Twitter: StrataScratch or LinkedIn.

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