Описание работы специалиста по данным | Обязанности и ответственность

Если вы ищете работу в качестве Data Scientist, вам необходимо знать описание своей работы, чтобы выделиться в качестве кандидата. Поверьте мне; вы будете казаться своему работодателю более впечатляющим, если вы узнаете свои обязанности и ответственность до того, как получите руководство для сотрудников.

В этой статье я попытаюсь осветить некоторые основные виды деятельности Data Scientist в компании.

Вы собираетесь узнать полное описание работы, навыков, требований к образованию, заработной платы, обязанностей и ответственности Data Scientist.

Так что, пожалуйста, возьмите чашку кофе или чая, и давайте покопаемся.

Что именно делает специалист по данным?

Data Scientist собирает, интерпретирует и публикует данные.

После публикации данных они обнаруживают, что используют их по многим причинам.

Но в деловом мире это часто относится к финансам или производительности.

Например, Data Scientist может посмотреть на показатели продаж по сравнению с маркетинговыми кампаниями, проведенными за определенный период времени, чтобы определить, насколько успешными были эти кампании.

Эти специалисты предоставляют знания по прогнозированию, необходимые бизнесу, чтобы знать, какие маркетинговые усилия принесут наилучшие результаты.

Специалисты по данным работают в самых разных отраслях, предоставляя полезные данные для прогнозирования будущих результатов.

Тем не менее, описание работы специалистов по данным одинаково в разных отраслях.

data-description-of-data-scientist-обязанности-и-ответственность-ежедневная-работа

Обзор должностной инструкции Data Scientist

Специалисты по данным должны поддерживать команды по продуктам, продажам, лидерству и маркетингу, используя информацию, полученную в результате анализа данных компании.

Чтобы быть идеальным кандидатом, вы должны уметь использовать большие наборы данных для поиска возможностей оптимизации продуктов и процессов.

Кроме того, вы должны знать, как использовать модели для проверки эффективности различных действий.

Как Data Scientist, вы должны иметь большой опыт использования различных методов интеллектуального анализа данных/анализа данных.

Кроме того, вы также должны уметь использовать различные инструменты данных для построения и реализации моделей, а также создавать алгоритмы и запускать симуляции.

Data Scientist должен иметь проверенную способность добиваться бизнес-результатов с помощью аналитических данных, основанных на данных.

Кроме того, одной из ваших обязанностей является возможность работать с широким кругом заинтересованных сторон и функциональных групп.

Чтобы быть подходящим кандидатом на эту работу, вам нужно иметь страсть к поиску решений, скрытых в больших наборах данных.

В то же время работайте с заинтересованными сторонами для улучшения бизнес-результатов.

ПРОЧИТАТЬ ТАКЖЕ

Обязанности и ответственность Data Scientist

Работа Data Scientist заключается в том, чтобы использовать данные, чтобы помочь компаниям принимать решения.

Они получают эти данные, анализируя бизнес-результаты или организуя и управляя новыми исследованиями.

Затем они переводят данные в новый формат, чтобы сделать их более подходящими для анализа.

Зная это, вот некоторые общие обязанности и ответственность Data Scientist:

Работайте с заинтересованными сторонами организации, чтобы определить возможности использования данных компании для разработки бизнес-решений.
Создавайте инструменты для автоматизации сбора данных.
Извлекайте и анализируйте большие наборы данных из баз данных компаний, чтобы оптимизировать и улучшать разработку продуктов, методы маркетинга и бизнес-стратегии.
Оцените эффективность и точность новых источников данных и методов сбора данных.
Разработка пользовательских моделей данных и алгоритмов для применения к наборам данных.
Используйте прогнозное моделирование для улучшения и оптимизации клиентского опыта, получения доходов, таргетинга рекламы и других бизнес-результатов.
Разработайте структуру A/B-тестирования компании и протестируйте качество модели.
Координация с различными функциональными группами для реализации моделей и мониторинга результатов.
Разработка процессов и инструментов для мониторинга и анализа производительности модели и точности данных.
Создание отчетов и презентаций для использования в бизнесе.
Сопоставьте похожие данные, чтобы найти действенные результаты.

Навыки и квалификации Data Scientist

Помимо обычных обязанностей и ответственности специалиста по данным, вы должны обладать жесткими и социальными навыками.

Навыки включают свободное владение определенными языками кодирования, сильные навыки общения и работы в команде.

Как правило, отличный Data Scientist должен обладать некоторыми из этих общих навыков и квалификаций:

Сильные навыки решения проблем с акцентом на разработку продукта.
Знание языков программирования, таких как SQL, Python, R и Scala, для управления данными и извлечения информации из больших наборов данных.
Знание инструментов бизнес-аналитики (например, Tableau)
Сильные математические навыки (например, статистика, алгебра)
Знание различных методов машинного обучения (кластеризация, обучение дереву решений, искусственные нейронные сети и т. д.) и их реальных преимуществ/недостатков.
Знание передовых статистических методов и концепций (регрессия, свойства распределений, статистические тесты и правильное использование и т. Д.) И опыт работы с приложениями.
Опыт работы с технологиями больших данных, такими как Hadoop и Spark.
Отличные письменные и устные навыки общения для координации между командами.
Стремление изучать и осваивать новые технологии и методы.
Опыт работы с распространенными наборами инструментов для обработки данных
Исключительные технические навыки письма
Способность передавать сложные данные простым и действенным способом
Способность визуализировать данные наиболее эффективным способом для данного проекта или исследования.
Аналитические навыки и навыки решения проблем
Опыт работы с машинным обучением и ИИ.
Умение работать самостоятельно и с членами команды с разным опытом
Отличное внимание к деталям

Ожидания по зарплате специалиста по данным

Поскольку описание работы Data Scientist требует большого количества технических знаний, зарплата довольно крутая.

По данным Indeed Salaries, Средняя базовая зарплата Data Scientist составляет 121,825 XNUMX долларов в год.

Однако заработная плата может зависеть от уровня опыта, образования, местоположения и типа компании.

Требования к образованию и обучению Data Scientist

В рамках образовательной квалификации Data Scientist должен иметь степень бакалавра или более высокий сертификат.

Необходима степень в области компьютерных наук, математики, разработки программного обеспечения, статистики, науки о данных или смежных технических областях.

Кроме того, хорошим кандидатом является специалист по данным, прошедший ускоренный учебный курс по науке о данных или самоучка (с портфолио проектов, подтверждающих свои навыки).

В некоторых случаях специалисты по данным получают степень бакалавра в интересующей их области, например, в области маркетинга или экономики, а затем получают степень магистра в области статистики или смежной области.

По возможности стажировка в магистратуре – это один из способов получить практическое обучение и опыт.

Если вы хотите стать успешным Data Scientist, вы должны свободно владеть хотя бы одним объектно-ориентированным языком программирования.

Наиболее распространенными языками программирования, которые предпочитают использовать специалисты по данным, являются Python, R, Java или Scala.

Требования к опыту Data Scientist

Опыт работы Data Scientist, который может потребоваться компании, может варьироваться от одной компании к другой.

Например, компании может потребоваться нанять специалиста по данным старшего уровня с более продвинутыми навыками.

В этом случае часть требований к опыту в должностной инструкции специалистов по данным будет включать степень магистра или доктора наук и пяти-семилетний опыт работы.

С другой стороны, если нужен кандидат начального уровня, имеющий степень бакалавра в области количественных вычислений, может подойти сертификация учебного лагеря по науке о данных и/или опыт стажировки.