Co to jest wiedza? Naukowiec?

Nauka o danych może być złożoną i niekiedy mylącą dziedziną, a ponadto wymaga dziesiątek różnych umiejętności, które sprawiają, że definiowanie zawodu jest nieustanną walką.

Zasadniczo, naukowiec wiedzy to ktoś, kto gromadzi i analizuje informacje w celu osiągnięcia konkluzji. Robi to za pomocą wielu różnych technik. Prezentuje informacje w kontekście wizualnym, który zwykle nazywany jest “wizualizacją informacji”, pozwalając użytkownikowi na poznanie wyraźnych wzorców, które nie byłyby zauważalne, gdyby wiedza była przedstawiona w postaci twardych liczb na arkuszu kalkulacyjnym. Często tworzą one wysoce zaawansowane algorytmy, które nie są w stanie określić wzorców i przenieść informacji z zestawienia liczb i statystyk do czegoś, co będzie przydatne dla firmy lub organizacji. U podstaw nauki o danych leży praktyka poszukiwania sensu w masowych ilościach wiedzy.

Sprawdźmy dość typowy przykład naukowca wiedzy w działaniu. Być może poważny biznes, mówi firma telefoniczna, chce zrozumieć, co obecni klienci są bardziej prawdopodobne, aby zmodyfikować usługi dla swojego konkurenta. Zatrudnią one analityka wiedzy, który może sprawdzić wiele różnych punktów danych (lub bardziej szczegółowo, stworzyć algorytm, który wydaje się w wielu punktach danych) związanych z byłych klientów. Odkryją, że klienci korzystający z określonej przepustowości są bardziej skłonni do rezygnacji z usług, lub że klienci będący w związku małżeńskim i w wieku od 35 do 45 lat są najbardziej skłonni do zmiany przewoźników. Firma telefoniczna może wtedy zmienić swój biznesplan lub działania marketingowe w celu interakcji i utrzymania tych klientów.

Użytkownicy Netflix widzą rzeczywisty przykład zarządzania wiedzą w działaniu, gdy tylko uzyskają dostęp do swojego konta. Usługa strumieniowej transmisji wideo zawiera program, który ma na celu zaoferowanie Ci sugestii, które najlepiej odpowiadają Twoim preferencjom. Korzystając z informacji z Twojej historii oglądania, algorytm daje Ci rekomendacje do pokazów, które będą Ci się podobać. Jest to również często widoczne w serwisach takich jak Pandora z kciukami w górę i w dół oraz Amazon z rekomendacjami dotyczącymi zakupów.

Data Science vs Statistics

Nauka o danych nie powinna być mylona ze statystyką. Chociaż te dwa obszary łączą w sobie podobne umiejętności i mają wspólne cele (np. wykorzystanie dużej ilości wiedzy do wyciągnięcia wniosków), są one unikalne w jednym jasnym aspekcie. Data science, która może być nowszą dziedziną, jest silnie wspierana przez wykorzystanie komputerów i technologii. Uzyskuje ona dostęp do informacji z dużych baz danych, wykorzystuje kod do kontroli danych oraz wizualizuje liczby w formacie cyfrowym.

Statystyka, z drugiej strony, na ogół wykorzystuje ustalone teorie i skupia się bardziej na testowaniu hipotez. Jest to bardziej tradycyjna dyscyplina, która z szerokiej perspektywy niewiele zmieniła się w ciągu ostatnich 100 lat lub więcej, podczas gdy nauka o danych zasadniczo ewoluowała wraz z rosnącym wykorzystaniem komputerów.

Kto może być dobrym kandydatem?

Jakie są więc najwyższe cechy naukowca wiedzy? W jaki sposób możesz określić, czy masz zszywkę potrzebną do dalszej kariery w dziedzinie nauki o wiedzy? Istnieje wiele unikalnych cech, które odnoszą się do nauki o danych, więc jest prawdopodobne, że masz jedną lub więcej z tych umiejętności.

Po pierwsze, chcesz mieć ciekawą naturę, która popycha do ciągłego dążenia do nauki. Istnieje wiele obszarów, a następnie wiele punktów danych do badań, że naukowiec wiedzy musi mieć nieodłączną ciekawość, która napędza ich znaleźć odpowiedzi.

Będziesz również potrzebował solidnej zdolności do organizacji. Jak powiedzieliśmy wcześniej, istnieje wiele potencjalnych punktów danych, więc ważne jest, aby trzymać wszystkie wygodnie schowane w swoim małym kącie i zapewnić, że informacje są organizowane w użyteczny sposób. Dobra organizacja pomoże Ci dojść do właściwych wniosków na samym szczycie Twojej pracy.

Prawdopodobnie okaże się, że ta ścieżka kariery może być czasami pełna frustracji, więc obfita dawka uporu może być dobrą rzeczą. Kiedy sprawy przybierają trudny obrót i wygląda na to, że nie ma możliwości rozwiązania problemu, uczciwy badacz danych będzie reorganizował, reanalizował i zajmował się informacjami w nadziei, że perspektywa zastąpienia spowoduje moment “Eureka!

Inne cechy, takie jak kreatywność, silna zdolność do skupienia się i dbałość o szczegóły, pomogą Ci w zostaniu naukowcem wiedzy.

Dane Naukowiec Wymagania edukacyjne

Istnieje wiele sposobów na zrobienie kariery w dziedzinie data science, za wyjątkiem wszystkich zamierzeń i celów, jest całkowicie niemożliwe, aby rozpocząć karierę w tej dziedzinie bez wykształcenia uniwersyteckiego. Potrzebny jest co najmniej czteroletni tytuł licencjata. Należy jednak pamiętać, że 73% specjalistów pracujących w tej branży ma wykształcenie wyższe, a 38% stopień doktora. Jeśli Twoim celem jest zajęcie skomplikowanego stanowiska kierowniczego, będziesz musiał uzyskać tytuł magistra lub stopień doktora.

Niektóre szkoły oferują stopnie naukowe z zakresu nauk o danych, co jest oczywistym wyborem. Stopień ten zaoferuje Ci wymagane umiejętności do przetwarzania i analizowania ekskluzywnego zestawu wiedzy i może obejmować wiele informacji technicznych związanych ze statystyką, komputerami, technikami analizy i innymi. Większość programów nauk o danych osobowych będzie również zawierać pomysłowy i analityczny element, który pozwoli Ci na formułowanie decyzji osądzających poparte Twoje ustalenia.

Podczas gdy stopień naukowy wiedzy jest to, że najbardziej rażącą ścieżkę kariery, istnieją również techniczne i komputerowe stopnie, które pomogą uruchomić swoją karierę naukową danych. Wspólne stopnie naukowe, które pomogą Ci nauczyć się danych naukowych obejmują:

Informatyka

Statystyki

Fizyka

Nauki społeczne

Matematyka

Zastosowana matematyka

Ekonomia

Na górze 1 lub więcej z tych stopni, prawdopodobnie będziesz mieć dobry zakres umiejętności, które odnoszą się do nauki o danych. Umiejętności te obejmują eksperymentowanie, kodowanie, rozwiązywanie problemów ilościowych, obsługę dużych zbiorów wiedzy i wiele innych.

Umiejętność poznania ludzi, przedsiębiorstw i marketingu jest dodatkowo silnym narzędziem podczas kariery w dziedzinie data science. Uzdolnienia te są często podkreślane w biznesie, psychologii, polityce i różnych dyscyplinach humanistycznych. Często są to doskonałe, niewielkie, uzupełniające stopień naukowy w zakresie wiedzy lub stopień techniczny.

Specjalizacje w zakresie nauk o danych

Data science jest wymagana przez prawie każdą firmę, organizację i agencję w kraju i na całym świecie, więc z pewnością istnieje perspektywa specjalizacji. Wielu badaczy danych będzie mocno wyspecjalizowanych w biznesie, często w konkretnych segmentach gospodarki (takich jak motoryzacja czy ubezpieczenia) lub dziedzinach związanych z biznesem, takich jak marketing czy polityka cenowa. Na przykład, specjalista ds. wiedzy może skoncentrować się na pomocy dealerom samochodowym w analizie informacji o klientach i prowadzeniu skutecznych kampanii marketingowych. Inny badacz danych może pomóc dużym sieciom handlowym w określeniu właściwego przedziału cenowego dla swoich produktów.

Niektórzy z nich pracują dla Departamentu Obrony, specjalizując się w analizie poziomów zagrożeń, inni koncentrują się na pomocy małym firmom rozpoczynającym działalność w znalezieniu i utrzymaniu klientów.

Data Scientist Career Pather

Podczas gdy talenty potrzebne do tego, by zostać naukowcem od razu po ukończeniu szkoły, nierzadko zdarza się, że ludzie życzą sobie szkolenia zawodowego przed wyjazdem i rozpoczęciem kariery zawodowej. Szkolenie to jest zazwyczaj skoncentrowane na konkretnych programach i systemie wewnętrznym firmy, ale będzie obejmować zaawansowane techniki analityczne, które nie są nauczane na studiach.

Świat nauki o wiedzy jest ciągle zmieniającą się dziedziną, dlatego osoby pracujące na tym polu muszą stale aktualizować swoje umiejętności. Nieustannie szkolą się, aby pozostać w awangardzie danych i technologii.

Praca naukowca zajmującego się danymi

Badacze danych dodają wiele różnych ustawień, ale większość z nich doda ustawienia biurowe, które pozwalają ludziom pracować razem w zespołach, współpracować przy projektach i komunikować się efektywnie. Duża część pracy może obejmować wgrywanie numerów i danych do systemu lub pisanie kodu dla programu, który będzie analizował wiedzę.

Tempo, atmosfera i ogólne tempo środowiska pracy będą w dużej mierze zależały od firmy, a co za tym idzie od branży, w której jesteś zatrudniony. dodasz szybkie środowisko pracy, które kładzie nacisk na szybkie wyniki, w przeciwnym razie możesz pracować dla korporacji, która ceni sobie powolny, metodyczny, szczegółowy postęp.

Możesz znaleźć środowisko pracy stworzone z myślą o pobudzaniu kreatywności, w przeciwnym razie możesz dodać biuro zaprojektowane z myślą o wydajności i efektywności; to naprawdę zależy od rodzaju wiedzy, którą prowadzisz, a więc od charakteru biznesu, w którym jesteś zatrudniony.

Plusy i minusy

Stać się naukowcem wiedzy przynosi wiele korzyści, a nie wszystko skupia się na wynagrodzeniu. Praca ta może być wyjątkowa, ale jednocześnie pełna wyzwań, co daje dobry rodzaj codziennych zadań, a ta różnorodność jest zwykle wymieniana razem jako jedna z najbardziej korzystnych. Jako naukowiec będziesz pracował dla dobrego rodzaju firm, które powstają z rozwiązań i wiedzy związanej z utrzymaniem klientów, marketingiem, nowymi produktami lub ogólnymi rozwiązaniami biznesowymi. Sugeruje to możliwość interakcji w unikalnych i interesujących tematach i tematach, które oferują dobre spojrzenie na gospodarkę i świat w ogóle.

Tak jak w przypadku każdej kariery zawodowej, istnieją pewne wyraźne wady. Podczas gdy ostry rodzaj tematów daje Ci nowe wyzwania, może to również oznaczać, że po prostu nigdy nie będziesz w stanie całkowicie zanurzyć się w wybranym temacie. Technologie, których po prostu używasz, będą stale ewoluować, więc przekonasz się, że systemy i oprogramowanie, które po prostu opanowałeś, są nagle przestarzałe. Zanim to rozpoznasz, chciałbyś dowiedzieć się o zupełnie nowym systemie. Spowoduje to również wiele zamieszania, ponieważ określenie, które systemy są najprostsze do konkretnych zadań jest niezwykle trudne.

Data Scientist Salary

Bez względu na to, z jakiego źródła pochodzisz, jedno jest pewne: ci profesjonaliści zarabiają znaczne dochody. Najprostszym źródłem zarobków zawodowych jest Biuro Statystyki Pracy, ale niestety nie gromadzi ono informacji specjalnie dla naukowców zajmujących się danymi. Mają jednak informacje o “informatykach i naukowcach zajmujących się badaniami nad wiedzą”, które zawierają w sobie to, co nazywają “eksploracją danych”, czyli umiejętność, która w pewien sposób odzwierciedla naukę o danych. Zgodnie z BLS, ludzie pracujący jako informatycy i badacze wiedzy zarabiają średnio 108.360 dolarów rocznie, a każdy zawód związany z komputerem generuje średnio 79.390 dolarów. Sprawdź raport BLS na temat dużych danych tutaj.

Liczby te wydają się być skorelowane z liczbami płac z innych źródeł również. Glassdoor podaje średnią pensję w wysokości 113.436 dolarów, podczas gdy PayScale ma swoje zarobki na poziomie 93.146 dolarów. Wiedza naukowiec z 9 lub więcej latami doświadczenia może spodziewać się wynagrodzenia około 150.000 dolarów, a ludzie zarządzający dziesięcioma lub więcej zespołami mogą spodziewać się zarobić na granicy 232.000 dolarów.

Niezależnie od źródła, z którego pochodzisz, zobaczysz, że na te zaawansowane umiejętności jest duże zapotrzebowanie. Jeśli masz talenty, szkolenia i know-how, które są potrzebne, aby stać się naukowcem wiedzy, prawdopodobnie będziesz zarabiać znaczne dochody przez cały okres swojej kariery. Jest też więcej doskonałych wiadomości, ponieważ na tych specjalistów będzie duże zapotrzebowanie w przewidywalnej przyszłości.

Każdy, kto pracuje w dziedzinie nauki o wiedzy, może spodziewać się jednego do dwóch ciosów bezpieczeństwa pracy. Nie tylko będą oni zarabiać znacznie powyżej średniej krajowej, ale również będą oczekiwać, że ich dziedzina będzie nadal rosnąć w ciągu nadchodzącej dekady. Zapotrzebowanie na naukowców zajmujących się danymi jest znacznie wyższe od średniej krajowej i o 50% wyższe od zapotrzebowania na inżynierów oprogramowania (17%) i analityków danych (21%). liczba naukowców zajmujących się wiedzą podwoiła się w ciągu ostatnich czterech lat, a kilku z nich podaje nawet wzrost na poziomie 300%.

Ponieważ coraz więcej firm wierzy w twarde informacje dla swoich decyzji, tym bardziej istotna będzie potrzeba ludzi, którzy nie tylko mogą gromadzić wiedzę, ale mogą ją porządkować, przechowywać, interpretować i poznawać trendy. Gromadzenie danych przez firmy będzie nadal rosło, a analitycy danych powinni spodziewać się dużego zapotrzebowania na nie przez lata.