Tipuri de Data Scientist



Acest articol descrie diferite tipuri de cercetători în domeniul datelor. Deci, dacă vrei să excelezi ca cercetător în date, poți vedea în ce rol te încadrezi perfect. Citește mai departe

În ultimul an, știința datelor a devenit inextricabilă de la operațiile de zi cu zi. Știința datelor este utilizată în produse, marketing, inginerie și vânzări pentru a lua decizii cruciale. Afirmațiile senzaționale despre faptul că „Data Scientist” este cea mai sexy meserie a urcat popularitatea acestui titlu nerd.

Drept urmare, putem vedea oameni care își schimbă titlul de post și unii se străduiesc să devină unul. Privind calificările, educația, experiența, aptitudinea și atitudinea lor, este evident că nu se încadrează toți în aceeași categorie. Deci, de ce folosesc același titlu de post, indiferent de diferențe ??





Acest lucru s-ar putea datora faptului că oamenii de știință ai datelor pot fi clasificați în două categorii:

  • Știința datelor axată pe produs.
  • Stilul de Business Intelligence al științei datelor.

Există aproximativ 4 până la 5 grupuri în fiecare categorie.



În raportul O’Reilly Strata „Analyzing the Analyzers”, oamenii de știință de date sunt clasificați pe baza științei datelor axate pe produs, după cum urmează.

Știința datelor bazată pe produs

  • Cercetător de date

Profesioniștii din această categorie provin din lumea academică și au fonduri aprofundate în statistici sau în științele fizice sau sociale. Acest tip de cercetător de date deține adesea un doctorat, dar este slab calificat în învățarea automată, programare sau afaceri.



  • Dezvoltator de date

Acești tipi tind să se concentreze asupra problemelor tehnice care vin cu manipularea datelor. Ei sunt puternici în programare și învățare automată, dar slabi în afaceri și abilități statistice.

  • Reclame de date

Aceștia sunt băieții care fac ceva inovator din munții de date. Ei sunt puternic calificați în învățarea automată, Big Data, programare și alte abilități pentru a gestiona date masive.

  • Oameni de afaceri de date

Ele reprezintă partea de afaceri și sunt responsabile de luarea deciziilor vitale de afaceri prin tehnici de analiză a datelor. Sunt un amestec eclectic de competențe tehnice și de afaceri.

Știința datelor bazată pe Business Intelligence

  • Oameni de știință a datelor cantitative și exploratorii

Oamenii de știință cu date cantitative și exploratorii sunt înclinați să aibă doctorat și să folosească teoria pentru a înțelege comportamentul. Combinând teoria și cercetarea exploratorie, acești oameni de știință de date îmbunătățesc produsele.

ce este pojo în java
  • Oamenii de știință a datelor operaționale

Oamenii de știință ai datelor operaționale lucrează frecvent în echipe de finanțe, vânzări sau operațiuni dintr-o organizație. Rolul său este de a analiza performanța, răspunsurile și comportamentul unui proces, de a îmbunătăți strategia și eficiența organizației.

  • Oamenii de știință despre produs

Oamenii de știință ai datelor despre produse se încadrează în managementul sau ingineria produselor. Sarcina lor este de a trece prin jurnale și instrumente de analiză, să înțeleagă modul în care utilizatorii folosesc un produs și să folosească aceste cunoștințe pentru a regla fin produsul.

  • Oamenii de știință a datelor de marketing

Oamenii de știință din domeniul marketingului se concentrează pe baza de utilizatori, evaluează performanța și lucrează la îmbunătățirea eficienței, la fel ca tipul de marketing standard.

  • Cercetători de date

Oamenii de știință din cercetare creează informații dintr-un set de date. Este rar ca companiile nou-înființate să angajeze cercetători, deoarece producția nu este legată de profituri. Dar companiile mai mari, grupurile de reflecție și instituțiile financiare o fac.

Această clasificare arată că orice grup de oameni pot fi încadrați în oricare dintre categorii. Tipul potrivit de cercetător în date poate fi ales pe baza cerințelor organizației

Înainte de a alege tipul de om de știință în care doriți să deveniți, luați în considerare abilitățile necesare sau abilitățile pe care le dețineți deja pentru a continua în direcția corespunzătoare.

Deci cine vei fi ?? Un programator, un statistician, un agent de marketing, un lider de afaceri sau un jack de toate meseriile ??

Edureka are un special specializat care vă ajută să obțineți expertiză în algoritmi de învățare automată, cum ar fi K-Means Clustering, arbori de decizie, Random Forest, Naive Bayes. Veți învăța și conceptele de statistici, serii temporale, extragere de text și o introducere în învățarea profundă. Noile loturi pentru acest curs încep în curând !!