V zadnjem letu je znanost o podatkih postala vsak dan neločljiva. Podatkovna znanost je zaposlena v izdelkih, trženju, inženiringu in prodaji, da sprejema ključne odločitve. Senzacionalne izjave, da je 'Data Scientist' najbolj seksi delovno mesto, so močno povečale priljubljenost tega štreberskega naslova.
Kot rezultat lahko vidimo, da ljudje utripajo svoje delovno mesto in nekateri si prizadevajo, da bi to postali. Glede na njihove kvalifikacije, izobrazbo, izkušnje, sposobnost in odnos je očitno, da ne spadajo vsi v isto kategorijo. Zakaj torej uporabljajo isti naziv delovnega mesta ne glede na razlike ??
To je lahko posledica dejstva, da lahko znanstvenike za obdelavo podatkov na splošno razvrstimo v dve kategoriji:
- Znanost o izdelkih usmerjena na izdelke.
- Slog poslovne inteligence v znanosti o podatkih.
V vsaki kategoriji je približno 4 do 5 skupin.
V poročilu O'Reilly Strata 'Analiziranje analizatorjev' so znanstveniki za podatke razvrščeni na podlagi podatkovne usmerjenosti, usmerjene v izdelke, na naslednji način.
javascript preveri dolžino polja
Podatkovna znanost, usmerjena v izdelke
- Raziskovalec podatkov
Strokovnjaki v tej kategoriji prihajajo iz akademskega sveta in imajo poglobljeno znanje iz statistike ali fizičnih ali družbenih ved. Ta vrsta podatkovnih znanstvenikov je pogosto doktor znanosti, vendar je slabo usposobljena za strojno učenje, programiranje ali poslovanje.
- Razvijalec podatkov
Ti fantje se navadno osredotočajo na tehnična vprašanja, ki jih prinaša obdelava podatkov. Močni so v programiranju in strojnem učenju, šibki pa v poslovnih in statističnih veščinah.
- Ustvarjalci podatkov
To so fantje, ki iz gora podatkov naredijo nekaj inovativnega. Izjemno so usposobljeni za strojno učenje, velike podatke, programiranje in druge veščine za obdelavo ogromnih podatkov.
- Podatkovni poslovneži
Predstavljajo poslovno plat in so s tehnikami analitike podatkov odgovorni za sprejemanje vitalnih poslovnih odločitev. So eklektična mešanica poslovne in tehnične usposobljenosti.
Podatkovna znanost na podlagi poslovne inteligence
- Kvantitativni raziskovalni podatkovni znanstveniki
Znanstveniki kvantitativnih raziskovalnih podatkov so nagnjeni k doktoratom znanosti in za razumevanje vedenja uporabljajo teorijo. Z združevanjem teorije in raziskovalnih raziskav ti znanstveniki izboljšujejo izdelke.
- Znanstveniki za operativne podatke
Znanstveniki za operativne podatke pogosto delajo v finančnih, prodajnih ali operativnih skupinah v organizaciji. Njegova vloga je analizirati uspešnost, odzive in vedenje procesa, izboljšati organizacijsko strategijo in učinkovitost.
- Znanstveniki o podatkih o izdelkih
Znanstveniki za podatke o izdelkih se prilegajo upravljanju izdelkov ali inženiringu. Njihova naloga je prebrati dnevnike in orodja za analizo, razumeti način, kako uporabniki uporabljajo izdelek, in to znanje uporabiti za natančno prilagajanje izdelka.
- Trženjski podatkovni znanstveniki
Znanstveniki tržnih podatkov se osredotočajo na bazo uporabnikov, ocenjujejo uspešnost in si prizadevajo za izboljšanje učinkovitosti, podobno kot običajni trženjski moški.
- Znanstveniki raziskovalnih podatkov
Znanstveniki za raziskave podatkov ustvarijo vpogled iz nabora podatkov. Redko se zgodi, da zagonska podjetja zaposlijo raziskovalce, ker proizvodnja ni vezana na dobiček. Toda večja podjetja, možganski trusti in finančne institucije to počnejo.
Ta razvrstitev kaže, da se lahko kateri koli kup ljudi uvrsti v katero koli kategorijo. Na podlagi zahteve organizacije je mogoče izbrati pravi tip podatkovnega znanstvenika
Preden izberete vrsto znanstvenika za podatke, ki ga želite postati, razmislite o zahtevanih veščinah ali veščinah, ki jih že imate, da nadaljujete v ustrezni smeri.
html oznaka za vstavljanje preloma vrstice
Torej, kdo boš ?? Programer, statistik, tržnik, poslovni vodja ali jack vseh poslov ??
Edureka ima posebej kurirano ki vam pomaga pridobiti strokovno znanje o algoritmih strojnega učenja, kot so grozdenje K-Means, drevesa odločanja, naključni gozd, naivni Bayes. Spoznali boste koncepte statistike, časovnih vrst, rudarjenja besedil in uvod v globoko učenje. Kmalu se začenjajo nove serije za ta tečaj !!