Глибокий огляд 13 ролей Data Scientist та їхніх обов’язків

 

З-поміж усіх ролей у світі технологій науковці з даних, мабуть, мають найвищі розбіжності в посадах і посадових обов’язках. Дослідник даних повинен носити багато різних капелюхів, і щоденна робота a науковець з даних Amazon може виглядати значно відрізнятися від а науковець з даних в Microsoft. Від пошуку сфер діяльності компанії, які могли б отримати користь від збору, аналізу та розуміння даних, до прийняття рішення про те, які стратегічні рішення необхідно прийняти, щоб підвищити рівень задоволеності клієнтів або показники завершення покупки, компанія може запитати багато дослідників даних.

Очікується, що науковець даних матиме експертні статистичні, машинне навчання та часто економічні навички та знання. А науковець даних повинен бути висококваліфікованим в математиці, статистиці, машинному навчанні, візуалізації, комунікації та реалізації алгоритмів. 

Крім того, науковець даних повинен добре розуміти бізнес-застосування своїх даних. Якщо ви аналізуєте дані про зростання дерев, ви повинні розуміти різницю між ними висота і висота до основи крони. Такого роду контекстні знання можна розвинути на роботі, але це може бути великою перевагою, якщо у вас вже є досвід роботи в галузі, якщо ви хочете стати науковцем із даних. Якщо ви працюєте банкіром протягом п’яти років, ваші шанси отримати посаду спеціаліста з даних у сфері фінтех набагато вищі, ніж у сфері охорони здоров’я.

Різноманітні капелюхи, які носить дослідник даних

 

 

Наука про дані є відносно новою галуззю, і людям, які не є науковцями даних, може бути важко пояснити що роблять науковці з даних до мирян. Це призводить до інколи комічного різноманіття обов’язків і звань, які можуть застосовуватися до сучасного науковця з даних.

A вчений даних, залежно від компанії та конкретної роботи, може відповідати за збір та очищення даних. Від вас також можуть вимагати розробки моделей і конвеєрів машинного навчання або служити своїй компанії гуру візуалізації. Деякі дослідники даних більше внутрішнє облицювання в той час як інші мають багато спільного з внутрішніми, нетехнічними командами або навіть клієнтами. Якщо ви працюєте з менш технічними людьми, вам доведеться мати зоряні комунікативні навички, як для написання звітів для узагальнення ваших аналізів, так і для представлення ваших висновків і рекомендацій щодо майбутніх дій.

Ключова відповідальність спеціаліста з даних (або як би ваша компанія називала когось, хто збирає, аналізує, візуалізує чи прогнозує дані) — це повідомити історія даних. Звідки вона взялася, чого ми можемо з неї дізнатися про минуле і як вона може вести нас у майбутньому? Щоб зробити це успішно, ви повинні бути експертом у бізнес-сфері або володіти контекстуальними знаннями, щоб з’єднати частини головоломки та пояснити оточуючим важливість даних та розуміння, яке ви отримали від них. 

Точні обов’язки в галузі науки про дані дуже відрізняються, і існує багато різних ролей у сфері науки про дані. Незалежно від того, чи хочете ви потрапити в сферу діяльності, чи хочете змінити роботу, дуже важливо зберігати відкритість щодо назви посади та галузі. Я дам вам розбивку загальних обов’язків тринадцяти різних ролей у галузі науки про дані. 

Компанії, як правило, погано вміють надання титулів людям із науки про дані, тому важливо сприймати цю розбивку як практичне правило, а не точне визначення. Якщо одне з цих звучить ідеально для вас, тоді ви можете звузити свій пошук до однієї назви, але якщо кілька з них звучать добре, тоді я буду гнучкішим із заголовком, який ви використовуєте під час пошуку. (І якщо титул дійсно має значення для вас, ви завжди можете зробити це частиною ваших переговорів, коли отримаєте пропозицію роботи!)

Будь-яка сучасна компанія будь-якого значного розміру в усьому світі має відділ науки про дані, і інженер з даних в одній компанії може мати ті самі обов’язки, що й спеціаліст з маркетингу в іншій компанії. Роботи з науки про дані погано позначені, тому не забудьте використовувати широку мережу.
 
 

Розподіл обов’язків Data Scientist за ролями

 

 

1 Аналітик даних

 
A аналітик даних більше зосереджується на зборі, очищенні та агрегації даних. Ви повинні вміти зручно орієнтуватися у складних запитах SQL. Ви будете відповідати за розробку та надання звітів нетехнічним зацікавленим сторонам. Ви також отримаєте можливість розробляти моделі даних, візуалізації та прогнозні моделі.

2. Адміністратор бази даних

 
Адміністратори баз даних керують екземплярами бази даних, як локальними, так і хмарними. Як адміністратор бази даних, очікується, що ви будете створювати, налаштовувати та підтримувати виробничі середовища. Ви також несете відповідальність за продуктивність, доступність та безпеку баз даних, які належать вам. Будьте готові очолити операції з даними та надати важливу підтримку за викликом.

3. Моделювання даних

 
Розробник моделей даних створює концептуальні, технічні, логічні, а іноді й фізичні моделі даних. Вам доведеться рішуче вибирати та підтримувати стандарти моделювання та проектування даних, щоб створити цілісне бачення даних вашої компанії.

Моделі даних повинні також розробляти моделі взаємовідносин сутності та проектувати бази даних. Можливо, вам знадобиться покращити збір даних і аналіз недостатньо представлених класів даних для вашої команди або компанії, щоб переконатися, що ваші набори даних є репрезентативними.

4. Інженер-програміст

 
Інженери програмного забезпечення проектувати та підтримувати програмні системи. Коли ви інженер-програміст, будьте готові писати масштабований, надійний і продуктивний код. Вам доведеться перевести вимоги до дизайну в добре задокументований, добре перевірений код, який втілює в життя бачення дизайнерів продуктів.

5. Інженер з даних

 
Виявлення та вирішення проблем з якістю даних буде важливим завданням для вас, як інженера даних. Вам також потрібно буде підтримувати введення джерел даних у рішення для зберігання даних. Захоплююча частина a робота інженера даних отримує можливість розробляти та проектувати рішення для інженерії даних. Ви також повинні бути готові побудувати конвеєри ETL для вилучення, перетворення та завантаження даних у сховища даних для подальшої звітності. Інженери з обробки даних додатково відповідають за реплікацію, вилучення, завантаження, очищення та зберігання даних.

6. Архітектор даних

 
Архітектори даних в основному відповідають за проектування та підтримку конвеєрів даних. Іншою важливою частиною роботи архітектора даних є управління базами даних. Як архітектор даних, ви будете писати ефективні запити та оптимізувати існуючі, щоб максимізувати масштабованість та економічну ефективність. Ви також перетворите дані на ефективні звіти, автоматизацію та статистичні дані.

7. Статистик

 
Статистик розуміє потреби бізнесу, розробляє гіпотези та конструює статистично обґрунтовані експерименти. Як статистик, ви підтвердите статистичну достовірність експериментальних планів інших бізнес-груп. Також очікується, що ви будете тренувати та навчати керівників проектів чи досліджень для розробки статистично обґрунтованих експериментів та стратегій перевірки чи показників.

Крім експериментів, статистик розробляє та виконує стратегії аналітичної звітності. Можливо, вам доведеться діяти як статистичний чирлідер тому що деякі компанії з датазнавства щоб їхні статистики активно пропагували статистичні методи та відкривали нові сфери бізнесу, які могли б отримати користь від статистично обґрунтованого аналізу.

8. Аналітик бізнес -аналітики

 
A аналітик бізнес-аналітики є трохи м’якшою стороною науки про дані. Як аналітик бізнес-аналітики, вам потрібно буде збирати бізнес- та функціональні вимоги та працювати над узгодженням технічних рішень із бізнес-стратегіями. Ви також будете працювати над створенням або виявленням стратегій отримання та обробки даних.

Ви будете відповідати за вилучення та маніпулювання великими обсягами даних для створення з них аналітичних звітів. Аналітики бізнес-аналітики також звітують, представляють та передають аналітичні результати ключовим зацікавленим сторонам.

9. Вчений з маркетингу

 
Маркетологи представити ідеї та висновки поточним і потенційним клієнтам. Вони також застосовують стратегії інтелекту та аналізу даних до даних, таких як демографічні чи маркетингові дані. Відповідно до Stone Alliance Group's опису вченого-маркетолога, ви повинні «відстежувати й оцінювати зусилля щодо залучення клієнтів, ринкові тенденції та поведінку клієнтів». Вчений з маркетингу — це науковець з даних, який спеціально працює над рекламою, маркетингом або демографічними даними користувачів/клієнтів.

10. Бізнес-аналітик

 
Бізнес-аналітик «аналізує потреби бізнесу та користувачів, документує вимоги та розробляє функціональні специфікації для систем і звітів», відповідно до MaxisIT Inc вимоги. Якщо ви а бізнес-аналітик або ви хочете ним стати, вам потрібно розуміти вимоги бізнесу та галузі та використовувати їх для формулювання масштабу системи та технічних цілей. Ви також будете відповідати за визначення взаємодії даних між різними системами та базами даних.

11. Кількісний аналітик

 
Кількісні аналітики розробляти складні моделі з використанням великих наборів даних для подачі внутрішніх звітів і отримання бізнес-інсайтів. Партнери з розвитку ресурсів має своїх кількісних аналітиків, які «розробляють та керують реалізацією аналітичних планів, окреслюючи методологію дослідження, питання, вибірку та ітераційні плани». Кількісні аналітики також автоматизують робочі процеси та роботу з перевірки цілісності даних.

12. Вчений даних

 
Від вас, як від спеціаліста з даних, очікують витяг, агрегувати, очищати та перетворювати дані з кількох джерел. Вам потрібно буде визначити важливі контекстуальні фактори проблеми. Дослідники даних аналізують дані, щоб отримати ключові корисні відомості для бізнесу, щоб підвищити ефективність. Залежно від компанії, вам може знадобитися передбачити ринкові тенденції, щоб допомогти компанії стратегічно розвивати свої філії.

Наука про дані полягає в пошуку a баланс між короткостроковим аналітичним керівництвом і довгостроковим прогнозуванням і експериментами. Вам потрібно повідомити важливі речі в потрібний момент, тому це дуже важливо представити знахідки в легкозасвоюваних медіа – візуалізації даних та захоплюючі, продумані презентації.

Ви, як науковець даних, принесете цінність і розуміння даних нетехнічним зацікавленим сторонам. Ви матимете можливість активно знаходити сфери в компанії, які могли б отримати вигоду від рішень на основі даних, і працювати з іншими командами для досягнення цього.

13. Інженер машинного навчання

 
Побудова моделей машинного навчання для виробництва є основним напрямком а інженер машинного навчання. Вони розробляють і впроваджують масштабовані, надійні та продуктивні конвеєри даних і сервіси. Залежно від компанії та її напрямків, ви можете покращити персоналізацію продуктів або краще передбачити ринкові тенденції в галузі, застосувавши моделі машинного навчання до історичних і реальних даних.

Ролі та обов’язки дослідників даних перетинаються, але відмінності все одно мають значення

 
Між усіма цими ролями дуже багато перетинань. Деякі більше зосереджені на чистому аналізі чисел, тоді як інші більше зосереджені на застосуванні ідей, отриманих в результаті аналізу даних, до бізнес-рішень. Незалежно від вашої точної посади, якщо ви працюєте в галузі науки про дані, очікується, що ви будете брати участь у багатьох різних етапах циклу розробки продукту на основі даних. Ви повинні бути готові відкривати нові області для оптимізації, з’ясовувати важливі показники, знаходити дані для інформування цих показників, розробляти та проводити експерименти та представляти результати експериментів/моделей стислим, точним і переконливим способом.

Сфера науки про дані молода і слабо визначена. Багато разів ви знайдете описи посад під різними назвами посад, які звучать напрочуд схожими в рамках науки про дані. Компанії часто розуміють, що вони мають дані або можуть збирати дані, а потім використовувати їх для покращення своєї бізнес-моделі. Однак ці посадові інструкції та назва посади, яку вони вирішили призначити їм, часто пишуть нетехнічні люди, що означає, що є багато збігів.

Інженер з даних в одній компанії може виконувати ту ж роботу, що й аналітик даних в іншій компанії. Усі ці позиції стосуються збору або перевірки даних, застосування певної форми аналізу, а потім пояснення результатів нетехнічним колегам за допомогою звітів, прогнозів або візуалізацій.

Якщо одна з цих вакансій звучить вам ідеально, ви можете звузити свій пошук до однієї назви, але якщо кілька з них звучать добре, тоді я буду гнучкішим із назвою, яку ви використовуєте під час пошуку. Якщо титул дійсно важливий для вас, ви завжди можете зробити це частиною ваших переговорів, коли отримаєте пропозицію роботи. Не дозволяйте цьому списку обов’язків відлякати вас від роботи, яка звучить цікаво. Якщо ви дійсно хочете стати розробником моделювання даних, але вам незручно впорядковувати інформацію про походження, ви можете подивитися на посади розробника даних в різних компаніях або на посадах архітектора даних.

Нехай ця розбивка тринадцяти найпоширеніших ролей науки про дані стане трампліном у ваших пошуках роботи в галузі науки про дані.

 
 
Нейт Розіді є фахівцем із даних та стратегією продукту. Він також є ад’юнкт-професором, який викладає аналітику, і є засновником StrataScratch, платформа, яка допомагає науковцям з даних готуватися до інтерв’ю з реальними запитаннями для інтерв’ю від провідних компаній. Зв'яжіться з ним Twitter: StrataScratch or LinkedIn.

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