W zasadzie to po co mi Data Scientist ? – część I

Ostatnio dość dużo i bardzo intensywnie mówi się o rozwoju obszaru Data Science oraz roli naukowców od danych 🙂 (chyba jednak Data Scientist brzmi lepiej). Warto zastanowić się przez chwilę, jaką rolę w organizacji odgrywa taka osoba, jaka wartość płynie z jej codziennej pracy oraz jak bardzo może przydać się  dla rozwoju naszego biznesu. Zanim jednak praca Data Scientist poddana zostanie ocenie warto określić kto to taki oraz czym zajmuje się lub powinna się taka osoba w firmie.

Data Scientist – najseksowniejszy zawód XXI wieku

W 2012 roku Harvard Business Review ogłosiło, że Data Scientist to najseksowniejszy zawód XXI wieku. Co prawda zarówno 4 lata temu, jak i dzisiaj dość ciężko jest podać jednoznaczną definicję roli jaką jest Data Scientist, większość zgodzi się, że są to osoby, które:

  • doskonale rozumieją różnorodne dane
  • potrafią efektywnie analizować i wyciągać wnioski z danych ( duża cześć osób wcześniej pracowała w roli analityków danych i/lub statystyków)
  • potrafią posługiwać się różnorodnymi metodami statystycznymi i analitycznymi na potrzeby opracowania modeli i ich wykorzystania
  • mają wiedzę i potrafią programować (najczęściej korzystając z takich języków jak R czy Python)
  • potrafią wizualizować dane, tak aby ich analizy były czytelne i wartościowe

Tak w postaci TOP 5 można by scharakteryzować Data Scientist – przynajmniej w mojej subiektywnej ocenie. Oczywiście każdy może dopisać tutaj kilka dodatkowych umiejętności – (jeśli znasz takie umiejętności – podeślij – z chęcią zaktualizuję tę listę).

Co zatem robi Data Scientist na co dzień? 

Podobnie jak trudno wskazać jednoznacznie zakres niezbędnych umiejętności dla Data Scientist, podobnie trudno definiuje się zakres odpowiedzialności i samej roli w organizacji. Gdyby jednak trzeba byłoby wskazać główne obowiązki związane z tą rolą

  • Przygotowanie danych do analizy ( w tym pozyskiwanie odpowiednich danych, przekształcenie formatu danych, oczyszczanie)
  • Wyszukiwanie w danych pewnych reguł i zależności oraz analiza trendów
  • Opracowanie technik analitycznych z wykorzystaniem m.in uczenia maszynowego
  • Wykorzystanie statystyki w tym testów i rozkładów statystycznych do opracowania analiz i wniosków

Jednak tym jak praca Data Scientist wpływa na organizację i jakie daje korzyści napiszę już w kolejnej części. Tymczasem dla wszystkich, którzy chcieliby lub myślą o zatrudnieniu Data Scientist mała podpowiedź co ich może czekać:

 

humor_hiring_datascientist

Big Data Humor: Hiring a Data Scientist

 

4 Replies to “W zasadzie to po co mi Data Scientist ? – część I”

Comments are closed.