Vad är en datavetare?

Driften av varje organisation bygger på information och data som avgör viktiga beslut. Förutom att samla in och lagra dem, är dessa data föremål för bearbetning och efterföljande analys. Professionalism och kunskap om dataanalys avgör värdet av resultaten. Data scientist är ett yrke med framtid som ger konkreta fördelar för organisationer. Tack vare de unika färdigheterna hos analytikern har företaget en chans att öka sin lönsamhet och stärka sin konkurrensfördel på marknaden. Vad är en data scientist? Läs vidare för att ta reda på mer.

Data scientist – innehållsförteckning:

1. Vad är en data scientist?
2. Data scientist – färdigheter och krav
3. Data scientistens expertisområde
4. Hur blir man en data scientist?
5. Sammanfattning

Vad är en data scientist?

En data scientist är en person som samlar in, bearbetar och analyserar data baserat på maskininlärning och inlärningsalgoritmer. I sitt arbete använder de forskningsmetoder, matematik, ekonomi och statistik för att uppnå det önskade affärsvärdet inom de studerade områdena. Data scientist är ett yrke som möter marknadens förväntningar när det gäller bearbetning av stora datamängder. Det kombinerar samtidigt olika roller från maskininlärning, genom prestations- och planeringsfrågor, till implementering av föreslagna lösningar.

Data scientist är både en fantastisk programmerare, en statistiker som dissekerar algoritmer på en kluster och en person som känner till affärsmekanik med hög kommunikationsförmåga. Det som särskiljer data scientists från dataanalytiker som arbetar med standardkollektioner är att de arbetar i en instabil miljö av data som växer i realtid, vilket är anledningen till att de ofta kallas data masters.

Deras mål är att skapa visualiseringar av dessa analyser, utforska alla data, definiera nya variabler och analysera djupa data. Vad mer är, det är upp till dem att välja forskningsmetoder som kommer att verifiera den uppsatta hypotesen och sedan översätta den till ett affärskoncept som kommer att uppfylla ett förutbestämt mål i företagets utveckling. En effektiv data scientist är en person som har över genomsnittliga programmeringskunskaper (med en hacker-ådra) och över genomsnittlig kunskap om statistik.

Data scientist – färdigheter och krav

Yrket som data scientist kräver många och varierade färdigheter från olika områden och specialiteter. När man arbetar med datavetenskap bör man vara matematiskt och analytiskt skicklig, vara en bra programmerare, kunna presentera de analyserade data och dra tydliga slutsatser. Dessutom bör en person som arbetar inom detta yrke vara noggrann, exakt, tålmodig, ha förmågan att berätta en historia genom data och ha affärsintuition. Nyckelkompetenser:

• Matematik och statistik – statistisk dataanalys, maskininlärning, datamining, distribuerade algoritmer
• Programmering – teknologier för stora datamängder, statistiska paket, bibliotek och verktyg för maskininlärning, Python-språket
• Branschkunskap – förståelse för affärsmålet och kopplingen till relevanta data, förmåga att presentera ett problem baserat på data, förmåga att samarbeta med experter
• Kommunikationsförmåga – förmåga att presentera data, diskutera problemet, föreslå lösningar, förmåga att diskutera och samarbeta med gruppen
• Intuition och nyfikenhet – i förhållande till de bearbetade data och genomförbara undersökningsmetoder, samt i bedömningen av orsaks- och verkanrelationer

Data scientistens expertisområde

Dataanalys är närvarande i praktiskt taget varje område och bransch. De nyckelområden som en data scientist arbetar med är:

• Finans- och banksektor – analysera data om banktransaktioner, stödja kreditbeslut, upptäcka bedrägerier
• Marknadsföring – analysera användarbeteende på webbplatser, skapa rekommendationssystem, spåra varumärkens synlighet och åsikter
• Försäljning – analysera försäljningsdata, förutsäga trender, segmentera kunder, justera produktutbudet för att möta kundernas krav

Hur blir man en data scientist?

Data scientist är ett relativt nytt yrke, som särskilt har utvecklats under de senaste åren. När man tänker på att arbeta inom detta yrke finns det två utbildningsvägar. Den första är för personer som, efter att ha tagit examen från gymnasiet, redan vet att de vill välja detta yrke.

Att studera ett av ämnena relaterade till datavetenskap, stora datamängder eller dataanalys kan visa sig vara den bästa, om än inte den kortaste vägen till yrket. Att studera både grundutbildning, masterprogram, ingenjörsprogram och vidareutbildningar är utan tvekan en bra riktning för att påbörja en karriär som data scientist. De garanterar en helhetssyn, bred och mångsidig ansats till detta tvärvetenskapliga område.

En annan möjlighet för utexaminerade från matematik, datavetenskap, ekonomi eller andra relaterade studier är att genomföra specialiserade kurser. Ett mycket brett utbud av olika typer av utbildningar finns på marknaden, som främst täcker kunskap om programmering och användning av databaser.

Dessa utbildningar är anpassade efter deltagarnas individuella behov. Dessa inkluderar bootcamps, traditionella workshops, onlinekurser, hackathons och utmaningar. Det är viktigt att få ett certifikat som bevisar de förvärvade färdigheterna och kvalifikationerna. Under rekrytering kan ett certifikat vara en stor tillgång.

Att arbeta som data scientist är en idealisk utvecklingsväg för personer som är fascinerade av databaser, statistik och programmering, och för dem som gillar utmaningar och inte är rädda för kreativa lösningar. Enligt data från 2020 var det det tredje bäst betalda yrket på IT-marknaden i USA med en inkomst på 107 000 dollar per år. I Storbritannien kan en data master å sin sida tjäna mer än 80 000 pund per år.

Sammanfattning

Nyckeln till framgång som data scientist är att förstå att datavetenskap främst handlar om att kunna svara på affärsfrågor, snarare än själva verktygen som används. Det är viktigare att lära sig koncepten än att lära sig syntaxen. Att skapa projekt och utveckla nya lösningar är det huvudsakliga målet med en data scientists arbete. Detta är utan tvekan ett yrke för framtiden som kommer att skapa innovativa affärslösningar.

Läs också:Grunderna i data storytelling.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva community av busy bees på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.