Jak zacząć swoją karierę w data science w 2023 roku?

Działalność każdej organizacji opiera się na informacjach i danych, które determinują podejmowanie kluczowych decyzji. Poza gromadzeniem ich i przechowywaniem, dane te podlegają przetworzeniu, a następnie analizie. O wartości uzyskanych wyników decyduje w głównej mierze profesjonalizm działania i znajomość analizy danych. Data scientist jest to zawód z przyszłością, który przynosi organizacjom wymierne korzyści. Dzięki unikalnym umiejętnościom analityka przedsiębiorstwo ma szansę na zwiększenie rentowności swojej działalności i umocnienie pozycji konkurencyjnej na rynku. Jak więc zacząć swoją karierę w data science w 2023 roku?

Jak zacząć swoją karierę w data science w 2023 roku? – omówione zagadnienia:

1. Kim jest data scientist?
2. Data scientist – umiejętności i wymagania
3. Obszar działalności data scientist
4. Jak zostać data scientist?
5. Podsumowanie

Kim jest data scientist?

Data scientist jest to osoba, która zajmuje się gromadzeniem, przetwarzaniem i analizą danych w oparciu o uczenie maszynowe i algorytmy uczące się. W swojej pracy wykorzystuje metody badawcze, matematykę, ekonomię i statystykę, w celu osiągnięcia pożądanej wartości biznesowej w badanych obszarach. Data scientist jest zawodem, który odpowiada oczekiwaniom rynku w zakresie przetwarzania dużych ilości danych (big data). Łączy jednocześnie różne role począwszy od uczenia maszynowego, poprzez kwestie wydajnościowe i planistyczne, aż do wdrożenia zaproponowanych rozwiązań.

Data scientist to zarówno świetny programista, statystyk rozpraszający algorytmy na klastrze oraz osoba znająca mechanizmy działania biznesu o wysokich kompetencjach komunikacyjnych. To co odróżnia go od analityka danych pracującego na standardowych zbiorach jest to, że pracuje w niestabilnym środowisku danych przyrastających w czasie rzeczywistym, dlatego określany jest często mianem mistrza danych.

Jego celem jest tworzenie wizualizacji tych analiz, eksploracja wszelkich danych, zdefiniowanie w nich nowych zmiennych, a także analiza danych głębokich. Ponadto należy do niego wybór metodologii badań, które zweryfikują postawiona hipotezę, a następnie przekują na koncepcję biznesową, która spełni wcześniej określony cel w rozwoju przedsiębiorstwa. Efektywny data scientist to osoba, która dysponuje ponadprzeciętnymi umiejętnościami programistycznymi (z żyłką hakera) i ponadprzeciętną wiedzą o statystyce.

Data scientist – umiejętności i wymagania

Zawód data scientist wymaga licznych i różnorodnych umiejętności z różnych dziedzin i specjalności. Zajmując się data science należy odznaczać się zdolnościami matematycznymi i analitycznymi, być dobrym programistą, umieć zaprezentować analizowane dane i wyciągać konkretne wnioski. Ponadto osoba pracująca w tym zawodzie powinna cechować się skrupulatnością, dokładnością, cierpliwością, umiejętnością opowiadania historii przez dane, a także posiadać intuicję biznesową. Kluczowe kompetencje:

• Matematyka i statystyka– statystyczna analiza danych, uczenie maszynowe, eksploracja danych, algorytmy rozproszone.
• Programowanie– technologie big data, pakiety statystyczne, biblioteki i narzędzia w zakresie uczenia maszynowego, język Python.
• Znajomość branży– zrozumienie celu biznesowego i powiązanie go z odpowiednimi danymi, umiejętność przedstawienia problemu w oparciu o dane, umiejętność współpracy z ekspertami.
• Umiejętności komunikacyjne– umiejętność prezentacji danych, omówienia problemu, zaproponowanie rozwiązań, umiejętność dyskusji i współpracy z grupą.
• Intuicja i dociekliwość– w stosunku do przetwarzanych danych i możliwych do zastosowania metod badania oraz w ocenie korelacji przyczyn i skutków.

Obszar działalności data scientist

Analiza danych występuje praktycznie w każdej dziedzinie i branży. Najbardziej kluczowe obszary, którymi zajmuje się data scientist to:

• Sektor finansowo-bankowy– analiza danych o transakcjach bankowych, wspomaganie decyzji kredytowych, wykrywanie nadużyć finansowych.
• Marketing – analiza zachowań użytkowników na stronach internetowych, tworzenie systemów rekomendacyjnych, śledzenie widoczności i opinii o marce.
• Sprzedaż – analiza danych sprzedażowych, przewidywanie trendów, segmentacja klientów, dostosowanie oferty produktowej do wymagań klientów.

Jak zostać data scientist?

Data scientist to stosunkowo nowy zawód, który szczególnie ewoluował w ostatnich latach. Myśląc o pracy w tym zawodzie można wybrać dwie ścieżki edukacji. Pierwsza dotyczy osób, które po ukończeniu szkoły średniej już wiedzą, że chcą wybrać ten zawód. Studia na jednym z kierunków związanych z Data Science, Big Data czy analizą danych mogą się okazać najlepszą, choć nie najkrótszą drogą do zawodu. Studia zarówno licencjackie, magisterskie, inżynierskie i podyplomowe to niewątpliwie dobry kierunek w rozpoczęciu kariery data scientist. Gwarantują holistyczne, szerokie i zróżnicowane podejście do tej multidyscyplinarnej dziedziny.

Innym rozwiązaniem dla absolwentów studiów matematycznych, informatycznych, ekonomicznych lub innych pokrewnych jest ukończenie specjalistycznych kursów. Na rynku dostępna jest bardzo szeroka gama różnego rodzaju szkoleń obejmujących przede wszystkim wiedzę z zakresu programowania i wykorzystywania baz danych. Formy tych szkoleń są dostosowane do indywidualnych potrzeb uczestników. Są to między innymi bootcampy, warsztaty tradycyjne, kursy online, hackathony i challenge. Ważne jest zdobycie certyfikatu, który będzie świadectwem zdobytych umiejętności i kwalifikacji. Podczas rekrutacji certyfikat może być dobrym wyróżnikiem.

Praca, jako data scientist jest idealną ścieżką rozwoju dla osób, które fascynuje praca z bazami danych, statystyką i programowaniem. Ponadto dla tych, które lubią wyzwania i nie boją się nieszablonowych rozwiązań. Według danych z 2020 roku był to trzeci najlepiej opłacany zawód na rynku IT w Stanach Zjednoczonych z zarobkami na poziomie 107 tys. dolarów rocznie. Natomiast w Wielkiej Brytanii mistrz danych może zarobić już powyżej 80 tys. funtów rocznie.

Podsumowanie

Kluczem do sukcesu w pracy data scientist jest zrozumienie, że w nauce o danych chodzi przede wszystkim o możliwość udzielenia odpowiedzi na pytania biznesowe, a nie o samą istotę stosowanych narzędzi. Ważniejsza jest nauka pojęć niż nauka składni. Tworzenie projektów i opracowywanie nowych rozwiązań jest głównym celem pracy analityka danych Big Data. Jest to z całą pewnością zawód przyszłości, który będzie kreował innowacyjne rozwiązania biznesowe.

Sprawdź również: Czym jest data storytelling?

Jeśli podobają Ci się treści, które tworzymy, sprawdź również: Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.