Apakah Tugas Seorang Saintis Data?

whatdoesadatascientistdo

Sains komputer, pemodelan, matematik, statistik dan analitik semuanya digunakan dalam sains data. Aspek-aspek ini digunakan oleh saintis data untuk menganalisis dan memahami sejumlah besar data untuk mendapatkan pandangan yang bermakna. Cerapan ini kemudiannya boleh digunakan oleh pengurusan korporat untuk membuat keputusan strategik.

Saintis data mesti dapat melakukan perkara berikut untuk mentafsir data yang besar:

  1. Bersihkan dan urut data dengan teliti, alih keluar sebarang maklumat yang tidak diperlukan dan sediakannya untuk prapemprosesan dan pemodelan.
  2. Cipta model statistik untuk mendedahkan arah aliran penting dalam set data besar-besaran.
  3. Pihak berkepentingan harus dimaklumkan tentang ramalan dan penemuan anda.

 

Saintis data adalah kunci untuk membuat pertimbangan berasaskan data yang objektif untuk organisasi yang berusaha menangani masalah rumit.

Netflix, sebagai contoh, mempunyai sistem pengesyoran yang menjejaki sejarah tontonan penonton sebelum ini untuk meramalkan perkara yang mereka mungkin ingin tonton seterusnya. Ini dicapai dengan membandingkan sejarah tontonan penonton dengan "kumpulan rasa" – kumpulan pengguna yang menonton kandungan serupa — dan mencadangkan rancangan yang sering dilihat dalam rancangan yang berkait rapat dengan mereka. Pembelajaran mesin dan algoritma digunakan untuk mengenal pasti kumpulan rasa ini, yang kemungkinan besar dicipta oleh pasukan saintis data.

 

Peranan dan tanggungjawab saintis data

‌Dalam pekerjaan sehari-hari mereka, saintis data bertanggungjawab untuk pelbagai tanggungjawab, termasuk:

  1. Memahami matlamat perniagaan dengan pihak berkepentingan bukan teknikal
  2. Pertimbangkan cara anda boleh menggunakan data untuk membantu anda mencapai objektif anda.
  3. Mendapatkan jumlah data yang besar daripada pelbagai sumber
  4. perlombongan data
  5. Pentadbiran pangkalan data
  6. Untuk memastikan ketepatan dan ketekalan, data dibersihkan dan diproses.
  7. Menganalisis data secara penerokaan
  8. Untuk melombong data, mendedahkan arah aliran dan mengekstrak cerapan yang boleh diambil tindakan, anda perlu mereka bentuk dan melaksanakan algoritma dan model ramalan.
  9. Menganalisis, menilai dan menambah baik hasil
  10. Menyediakan rakan sebaya dan pihak berkepentingan bukan teknikal dengan ramalan dan pandangan
  11. Model sedang diubah suai sebagai tindak balas kepada maklum balas daripada pihak berkepentingan.

 

Seperti yang anda jangkakan, tanggungjawab saintis data memerlukan latar belakang teknikal yang kukuh dan kebolehan komunikasi yang cemerlang untuk menyampaikan penemuan mereka dengan jelas.

 

Apakah kelayakan yang anda perlukan untuk bekerja sebagai saintis data?

Set kemahiran saintis data selalunya termasuk analisis statistik, pembelajaran mesin, matematik, pengaturcaraan dan penceritaan data, antara lain. Kemahiran insaniah juga diperlukan oleh saintis data agar mereka berfikir secara kritis tentang tuntutan perniagaan dan menerangkan keputusan mereka kepada pihak berkepentingan bukan teknikal.

Mari kita lihat setiap bidang ini dengan lebih terperinci untuk menentukan kebolehan yang bercita-cita saintis data harus diperolehi.

  1. Kebolehan matematik yang luar biasa
    Dalam sains data, kebolehan matematik yang kuat diperlukan. Kalkulus, algebra linear dan statistik ialah tiga bidang matematik yang paling umum dianggap penting. Walau bagaimanapun, statistik ialah satu-satunya cabang matematik yang anda benar-benar perlu tahu untuk kebanyakan pekerjaan sains data.
  2. Bahasa untuk pengaturcaraan
    Untuk membersihkan, menganalisis dan membina model berdasarkan set data besar-besaran, saintis data mesti menulis kod. Python, R, dan SQL adalah beberapa bahasa pengaturcaraan yang paling biasa digunakan dalam penyelidikan data. Apache Hadoop, perpustakaan perisian sumber terbuka, dan Apache Spark, enjin analitik, adalah dua lagi teknologi penting.

 

Python ialah bahasa pengaturcaraan berorientasikan objek yang mesra pengguna dan mesra pembangun. Kebolehbacaan kod yang tinggi dan komuniti pembangunan yang kukuh adalah dua daripada ciri utamanya. Pengumpulan data, analisis, pemodelan dan visualisasi adalah semua perkara yang diutamakan.

 

R

R ialah bahasa pengaturcaraan dan persekitaran perisian sumber terbuka dan bebas untuk aplikasi statistik dan grafik seperti pengelompokan, pemodelan linear dan bukan linear, analisis siri masa dan visualisasi. Ia lebih biasa digunakan dalam tetapan akademik berbanding dalam industri.

SQL

SQL ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan untuk menyambung dan berkomunikasi dengan pangkalan data hubungan. Ia juga menjadikan prapemprosesan data lebih mudah dengan membenarkan pengaturcara mengenal pasti subset data tertentu dan menapis, mengisih dan meringkaskannya mengikut kriteria yang telah ditetapkan.

Hadoop

Apache Hadoop ialah platform perisian sumber terbuka yang membolehkan penyimpanan dan pemprosesan serentak set data besar dalam persekitaran pengkomputeran teragih. Bersempena dengan sistem RDBMS, saintis data kerap menggunakan Hadoop sebagai storan fail. ‌

Mencetuskan

Apache Spark ialah enjin analitik data dalam memori yang terkenal dengan kebolehskalaan, kelajuan pemprosesan sepantas kilat dan keupayaan analitik lanjutan. Memetakan dan mengurangkan fungsi, pertanyaan SQL, penstriman data dan pembelajaran mesin yang kompleks serta algoritma graf semuanya disokong oleh Spark. ‌

Walaupun anda tidak perlu menjadi pakar dalam semua perkara di atas untuk bermula, anda sepatutnya boleh membuat kod dan mempunyai sedikit pengalaman dengan teknologi ini.

pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin ialah kajian algoritma komputer yang belajar daripada jumlah data yang besar untuk memperbaiki diri secara automatik. Algoritma ini menggunakan statistik untuk mencari corak dalam set data besar-besaran. Teknik pembelajaran mesin boleh digunakan oleh saintis data untuk membuat ramalan berdasarkan data.

Penceritaan data

Sebahagian besar daripada tugas saintis data adalah menerangkan penemuan mereka kepada orang bukan teknikal. Saintis data mesti mencapai ini dengan mengekstrak cerapan boleh diambil tindakan yang berkaitan dengan cabaran perniagaan yang mereka bantu.

Kemahiran insaniah

Bakat lembut seperti pengetahuan perniagaan, pemikiran kritis, pemikiran analitikal dan kemahiran interpersonal juga diperlukan oleh saintis data.

 

Adakah sains data laluan kerjaya yang menjanjikan?

Sains data ialah bidang dengan banyak pilihan untuk kemajuan. Sejak 2012, sains data telah mengalami lonjakan 650 peratus dalam pertumbuhan pekerjaan, dengan Biro Statistik Buruh AS meramalkan 11.5 juta pekerjaan baharu dalam bidang itu menjelang 2026.

 

Jawatan pekerjaan untuk saintis data yang biasa digunakan

Saintis data boleh bekerja dalam pelbagai peranan, termasuk:

  1. Saintis data
    Saintis data mencipta model ramalan menggunakan proses data dan algoritma untuk membantu membuat keputusan yang objektif.
  2. Penganalisis data
    Untuk menyokong pilihan korporat, penganalisis data menyiasat, mengubah dan menganalisis volum data yang besar. Berbanding dengan sains data, prosedur biasanya kurang teknikal. Mereka juga mungkin menjejaki analitis web, melakukan ujian A/B dan menjana laporan pengurusan.
  3. Jurutera data
    Jurutera data bertanggungjawab memproses data yang disimpan dalam masa nyata atau dalam kelompok. Membersih, mengagregat dan menyusun data daripada pelbagai sumber, serta memindahkannya ke gudang data, semuanya adalah sebahagian daripada prosedur ini. Jurutera data juga membuat saluran paip data untuk memudahkan saintis data mengakses data.
  4. Pembangun kecerdasan perniagaan (BI)
    Pembangun BI mencipta apl baharu atau menggunakan teknologi untuk membantu pengguna perniagaan mencari dan memahami data yang mereka perlukan untuk membuat pilihan perniagaan berasaskan data yang objektif.

Berapakah gaji saintis data?

Menurut Panduan Pembayaran 2020 Robert Half Technology, saintis data memperoleh gaji tahunan purata $105,750 hingga $180,250. Pampasan, sebaliknya, mungkin sangat berbeza berdasarkan lokasi dan fungsi kerja. ‌

Kekananan mempengaruhi pampasan juga. Untuk peranan sains data yang lebih senior, berikut ialah beberapa anggaran pampasan:

  • ▪ $138,226 untuk saintis data kanan
  • ▪ $154,304 untuk pengurus sains data
  • ▪ Pengarah sains data: $164,716

 

Apakah yang membezakan saintis data daripada penganalisis data?

Fungsi saintis data sering dikelirukan dengan fungsi penganalisis data. Saintis data bertanggungjawab mencipta teknik dan algoritma pemodelan data untuk mencipta model ramalan. Berbanding dengan penganalisis data, kerja mereka lebih teknikal dan memerlukan tahap kekananan yang lebih tinggi.

Penganalisis data, sebaliknya, mengumpul, menyusun dan menganalisis data untuk mendedahkan pandangan penting dan membuat kesimpulan. Mereka mungkin menggunakan teknologi risikan statistik atau perniagaan (seperti Microstrategy) untuk membantu dalam tafsiran data dan penyediaan laporan untuk pihak berkepentingan.

 

Mendapat pekerjaan dalam sains data

Kebolehan sains data selalunya dibina berdasarkan asas matematik dan sains komputer yang kukuh. Jika anda belum mempunyai kepakaran teknikal yang diperlukan untuk kedudukan sains data peringkat permulaan, anda boleh mengambil salah satu daripada tiga laluan:

  1. Pengajaran kendiri
  2. Bootcamps
  3. Pendidikan tinggi

 

Pada akhirnya, setiap jalan mempunyai kelebihan dan kekurangannya sendiri. Pertimbangkan gaya pembelajaran peribadi anda. Anda boleh memilih jalan yang hendak dipilih dengan menjawab beberapa soalan penting tentang gaya pembelajaran anda. Adakah anda, sebagai contoh, belajar dengan lebih baik jika anda:

  1. Bekerja dalam kumpulan atau bersendirian?
  2. Bertemu secara peribadi atau menjalankan perniagaan melalui internet?
  3. Cepat atau lambat?
  4. Baca atau buat sendiri?

‌‌

Laluan 1: Pengajaran kendiri

Pendidikan kendiri memerlukan banyak kawalan diri. Untuk menjamin bahawa anda memfokuskan pada kebolehan yang betul, anda juga harus menjalankan kajian dan penilaian yang menyeluruh. Jika anda mengambil jalan ini, terdapat banyak buku dan alatan dalam talian yang tersedia untuk membantu anda.

Buku dan bahan lain

Pengenalan kepada Sains Data daripada Alison

Teknik sains data, pembelajaran mesin permulaan dan model data untuk struktur data diliputi dalam kursus dalam talian percuma selama tiga jam ini.

Belajar R, Python dan SQL untuk Sains Data dengan Dataquest

"Python untuk Sains Data," "Penggambaran Data Penerokaan," "Pembersihan dan Analisis Data," "Asas SQL," dan alatan pembelajaran sains data percuma lain tersedia di tapak latihan dalam talian ini.

Johns Hopkins & Coursera: Pengkhususan Sains Data

Melalui Coursera, fakulti Universiti Johns Hopkins membangun dan mengajar kepakaran permulaan sepuluh kursus dalam sains data. Kelas seperti "Pengaturcaraan R," "Analisis Data Penerokaan," "Model Regresi" dan "Pembelajaran Mesin Praktikal" adalah sebahagian daripada pengkhususan.

Sijil Profesional Sains Data IBM

Python, SQL, pangkalan data, visualisasi data, analisis statistik, teknik pembelajaran mesin dan pemodelan ramalan semuanya diliputi dalam program sains data sembilan kursus ini. Program ini juga membolehkan anda membangunkan portfolio sains data dengan memasukkan projek yang menggunakan IBM Cloud, alatan sains data dan set data dunia sebenar.

Percubaan Percuma dalam Sains Data

Percubaan pengenalan dan percuma dalam kursus sains data di Singapore Coding Club meliputi Python dan pembelajaran mesin dan terdiri daripada modul pertama program sains data sepenuh masa kami.

 

Kelebihan dan kekurangan pengajaran kendiri

Kelebihan

  1. Pengajaran kendiri sama ada percuma atau berpatutan.
  2. Anda mempunyai pilihan untuk belajar mengikut kadar anda sendiri.
  3. Anda boleh menumpukan masa tambahan kepada subjek yang anda mengalami kesukaran.
  4. Anda bebas untuk menggunakan pelbagai bahan daripada pelbagai sumber.
  5. Anda mempunyai pilihan untuk belajar melalui medium yang paling memenuhi keperluan dan pilihan anda.

keburukan

  1. Sukar untuk mengekalkan kawalan diri.
  2. Sukar untuk memastikan anda mempelajari kemahiran yang betul.
  3. Selepas tamat persekolahan, tiada bimbingan kerjaya.
  4. Tiada penasihat pendidikan tersedia untuk anda.
  5. Pengajaran kendiri mungkin tidak dianggap sebagai pendidikan yang sah dengan mengambil pengurus.
  6. Majoriti laman web pengajaran kendiri tidak membenarkan anda membuat portfolio.

 

Laluan 2: Bootcamps

"Bagaimanakah saya menjadi saintis data dari bawah?" anda mungkin tertanya-tanya. Bootcamp sains data adalah alternatif jika anda tidak mempunyai pengalaman sebelumnya dengan analisis data.

Bootcamp sains data ialah program latihan jangka pendek tertumpu yang mengajar kemahiran yang diperlukan untuk menjadi saintis data yang berjaya.

Berbanding dengan program ijazah standard, bootcamp selalunya lebih praktikal, membolehkan anda bekerja pada projek. Dengan cara itu, anda akan mempunyai portfolio lengkap untuk menunjukkan kebolehan anda semasa temu duga pekerjaan.

 

Kelebihan dan kekurangan bootcamp

Kelebihan

  1. Bootcamps menyediakan pengalaman pembelajaran secara langsung.
  2. Anda boleh yakin bahawa anda menumpukan pada kemahiran dan bahan yang sesuai.
  3. Kebanyakan ijazah universiti lebih mahal, dan bootcamp boleh diselesaikan secara sambilan.
  4. Selepas tamat pengajian, beberapa bootcamp menyediakan bimbingan kerjaya satu-satu.
  5. Anda boleh membuat rangkaian dengan saintis data lain yang berminat untuk meneruskan kerjaya dalam bidang tersebut.
  6. Pengajar di bootcamps adalah terkini mengenai permintaan pasaran dan majikan.
  7. Graduan Bootcamp lebih disukai dengan mengupah pengurus berbanding saintis data yang diajar sendiri.

Kekurangan

  1. Bootcamp terkenal dengan harga pendahuluan yang terlalu tinggi.
  2. Bootcamp, walaupun lebih pendek daripada ijazah universiti, boleh memerlukan banyak kerja keras dan masa yang panjang.
  3. Kandungan bootcamp biasanya kurang mendalam berbanding program ijazah sains komputer.
  4. Bootcamp mungkin merupakan aktiviti yang berpusing.
  5. Pengurus yang lebih suka ijazah sains komputer daripada program bootcamp masih wujud.

 

Laluan 3: Pendidikan tinggi

Alternatif terakhir ialah mencari pendidikan sains data formal. Sarjana Sains dalam Sains Data, Analitis Data, Analitis Perniagaan, atau disiplin yang setanding ialah ijazah sains data biasa.

Faedah dan kelemahan mengejar ijazah:

Kelebihan

  1. Anda boleh yakin bahawa anda menumpukan pada kemahiran dan bahan yang sesuai.
  2. Program ijazah mungkin kurang ketat dan pantas berbanding bootcamp.
  3. Berbanding dengan bootcamp, program ijazah sering memberikan kandungan yang lebih mendalam.
  4. Pameran kerjaya, perkhidmatan kerjaya dan bentuk sokongan mencari pekerjaan lain tersedia di universiti.
  5. Anda boleh memohon bantuan kewangan daripada kerajaan persekutuan.
  6. Daripada pengekodan bootcamp, banyak majikan pekerjaan lebih suka ijazah sains komputer atau sains data formal.

Kekurangan

  1. Ijazah jauh lebih mahal daripada bootcamp atau pengajaran kendiri.
  2. Program ijazah mengambil masa yang jauh lebih lama daripada bootcamp.
  3. Banyak program ijazah memerlukan dua tahun pengajian sepenuh masa.
  4. Institusi akademik formal mungkin tidak sesuai dengan trend industri semasa dan permintaan pasaran.
  5. Program ijazah selalunya lebih teori daripada praktikal.

 

Kesimpulan

Sains data ialah disiplin yang berkembang pesat dan berkembang pesat dengan banyak ruang untuk pengembangan. Dan bootcamp sains data ialah cara terbaik untuk mempelajari kemahiran yang anda perlukan.

Anda boleh mengukir jalan ke kerjaya sains data pertama anda jika anda bersedia untuk berusaha dan mengembangkan kemahiran yang diperlukan. Singapore Coding Club boleh membantu anda mengembangkan kebolehan yang anda perlukan untuk bekerja sebagai saintis data. Kami menawarkan program sepenuh masa dan separuh masa agar sesuai dengan gaya pembelajaran, gaya hidup dan jadual anda.

Nikmati perjalanan pembelajaran anda!