Andmeteadlase tüübid



Selles artiklis kirjeldatakse erinevat tüüpi andmeteadlasi. Seega, kui soovite andmeteadlasena silma paista, näete, millisele rollile te ideaalselt sobite. Loe edasi

Viimase aasta jooksul on andmeteadus muutunud igapäevasteks toiminguteks lahutamatuks. Andmeteadust kasutatakse toodete, turunduse, inseneritööstuse ja müügi valdkonnas otsustavate otsuste langetamiseks. Sensatsioonilised väited, et ‘Data Scientist’ on seksikaim töö, on selle nohiku ametinimetuse populaarsuse taevasse tõstnud.

Selle tulemusena näeme inimesi, kes vilgutavad oma ametinimetust ja mõned üritavad selleks saada. Vaadates nende kvalifikatsiooni, haridust, kogemusi, võimekust ja suhtumist, on ilmne, et nad kõik ei kuulu samasse kategooriasse. Miks nad kasutavad sama ametinimetust, hoolimata erinevustest?





Selle põhjuseks võib olla asjaolu, et andmeteadlasi saab üldjoontes jagada kahte kategooriasse:

  • Tootekeskne andmeteadus.
  • Andmeteaduse ärianalüüsi stiil.

Igas kategoorias on umbes 4-5 rühma.



erinevus ülekoormamise ja ületamise vahel c ++

O’Reilly Strata aruandes ‘Analyzers of Analyzers’ klassifitseeritakse andmeteadlased tootekesksete andmeteaduste põhjal järgmiselt.

Tootekeskne andmeteadus

  • Andmete uurija

Selle kategooria spetsialistid pärinevad akadeemilisest maailmast ja neil on põhjalik taust statistika või füüsika- või sotsiaalteaduste alal. Seda tüüpi andmeteadlastel on sageli doktorikraad, kuid nad on nõrgad oskused masinõppes, programmeerimises või äris.



  • Andmete arendaja

Need tüübid keskenduvad pigem tehnilistele probleemidele, mis kaasnevad andmete töötlemisega. Nad on tugevad programmeerimises ja masinõppes, kuid nõrgad äri- ja statistikaoskustes.

  • Andmete loovad

Need on tüübid, kes teevad andmemägedest midagi uuenduslikku. Nad on tugevalt õppinud masinõppes, suurandmetes, programmeerimises ja muudes oskustes massiivsete andmete haldamiseks.

  • Andmeärimehed

Nad esindavad ärivaldkonda ja vastutavad elutähtsate äriotsuste langetamise eest andmeanalüütika meetodite abil. Need on eklektiline segu ettevõtlusest ja tehnilisest oskusest.

Ärianalüüsil põhinev andmeteadus

  • Kvantitatiivsed, uurivad andmeteadlased

Kvantitatiivsed, uurimuslikud andmeteadlased kalduvad omama doktorikraade ja kasutavad teooriat käitumise mõistmiseks. Kombineerides teooriat ja uurimuslikke uuringuid, täiustavad need andmeteadlased tooteid.

  • Operatiivandmete teadlased

Operatiivandmete teadlased töötavad sageli organisatsiooni finants-, müügi- või operatsioonimeeskondades. Tema roll on analüüsida protsessi tulemuslikkust, reageeringuid ja käitumist, parandada organisatsiooni strateegiat ja tõhusust.

  • Tooteandmete teadlased

Tooteandmete teadlased sobivad tootehalduse või inseneritööga. Nende ülesanne on logisid ja analüüsivahendeid sirvida, mõista, kuidas kasutajad toodet kasutavad, ja kasutada neid teadmisi toote viimistlemiseks.

logistilise regressiooni pythoni näidiskood
  • Turundusandmete teadlased

Turundusandmete teadlased keskenduvad kasutajaskonnale, hindavad jõudlust ja tegelevad tõhususe parandamisega, umbes nagu tavaline turunduspoiss.

  • Uurimisandmete teadlased

Uurimisandmete teadlased loovad andmekogumist ülevaate. Alustavatel ettevõtetel töötab harva teadlasi, sest toodang ei ole seotud kasumiga. Kuid suuremad ettevõtted, mõttekojad ja finantsasutused teevad seda.

See klassifikatsioon näitab, et suvalisse kategooriasse võib panna mis tahes kamp inimesi. Õige andmeteadlase tüübi saab valida organisatsiooni nõuete põhjal

Enne kui soovite valida andmeteadlase tüübi, milleks soovite saada, kaaluge vajalikke oskusi või oskusi, mis teil juba on, et jätkata sobivas suunas.

Nii et kes sa siis saad olema ?? Programmeerija, statistik, turundaja, ärijuht või kõigi ametite tungraual ??

Edurekal on spetsiaalselt kureeritud mis aitab teil omandada teadmisi masinõppe algoritmidest, nagu K-Means Cluster, Otsustamispuud, Random Forest, Naive Bayes. Õpite ka statistika, aegridade, tekstikaevanduse mõisted ja sissejuhatuse süvendatud õppesse. Varsti algavad selle kursuse uued partiid !!