數據科學家是收集、預處理和分析數據以幫助組織做出數據驅動型決策的人員。一段時間以來，數據科學一直是就業市場的流行語，但今天，它是 增長最快的職位。此外，根據 Glassdoor 的數據，數據科學家的年薪中位數為 125,891 美元。
但什麼是數據科學?觀察和實驗是科學。觀察數據中的隱藏模式並試驗不同的機器學習和統計技術以製定數據驅動策略稱為數據科學。
在本博客中，我們將了解數據科學家的角色和職責，成為一體的路線圖，以及數據科學家和數據分析師之間的顯著差異。
數據科學家的職責
數據科學家的職責可能因組織而異，具體取決於其目標、數據策略和規模組織。日常職責如下:
收集和預處理數據分析數據以發現隱藏模式構建算法和數據模型使用機器學習預測趨勢與團隊和利益相關者溝通結果與軟件工程師合作在生產中部署模型留下了解數據科學生態系統中的最新技術和方法
如何成為數據科學家?
學士學位
計算機科學學士學位是一個很好的支撐成為一名數據科學家。您將熟悉編程和軟件工程原理。統計學或物理學學士學位也可以打下良好的基礎。
學習技能
編程
根據對 15,000 個數據科學職位發布的分析，77% 的數據科學職位發布提到了 Python，並且59% 的人提到 SQL 是申請該職位所需的技能。因此，學習 Python 和 SQL 是絕對必要的。學習編程 101 後，您需要獲得以下機器學習庫和框架的專業知識:
NumpyPandasSciPyScikit LearnTensorflow/PyTorch
數據可視化
我們的大腦過程視覺信息比書面信息快 60,000 倍。使用儀表板展示從數據分析中獲得的見解稱為數據可視化。在數據可視化中，數據科學家使用合適的圖表將信息傳達給利益相關者和團隊。熟練掌握以下任何工具即可實現數據可視化:
TableauPowerBILooker
機器學習
此步驟與編程相鄰。需要了解機器學習才能預測未見數據集的未來趨勢。每個數據科學家必須知道的基本 ML 概念如下:
監督學習、無監督學習、異常檢測、降維和聚類特徵工程模型評估和選擇集成方法深度學習
許多 EdTech 平台和課程教授上述技術成為數據科學家所需的技能。
大數據
大數據，大企業。五分之一的職位發布期望求職者俱備大數據處理技能。處理大數據需要了解 Spark 和 Hadoop 框架。
構建投資組合項目
完成數據科學家課程路線圖後，就可以通過以下方式將知識付諸實踐了建設數據科學項目。通過解決問題來做價值驅動的項目。通過 Kaggle 或其他可靠來源查找真實世界的數據是最好的開始方式。
接下來，應用整個數據科學生命週期，包括:預處理、分析、建模、評估，最後是部署到你的項目。通過撰寫有關您取得的成果的博客來講述您的項目故事。如果您剛開始，此活動可以替代工作經驗。
軟技能
要成為數據科學家，軟技能與技術技能一樣重要。數據科學家應該能夠有效地將技術概念傳達給利益相關者。解決問題和創造力是製定創新數據解決方案所必需的。數據科學家與數據分析師、數據工程師和軟件工程師一起工作；因此協作和團隊合作是必要的。
入門級工作
獲得數據分析方面的入門級工作可能是成為數據科學家的絕佳一步。為此，在簡歷中提及投資組合項目可以幫助你在雇主面前脫穎而出。隨著您獲得經驗和技能，您可以轉換為數據科學角色。
數據科學家與數據分析師:有何區別?
數據科學家和數據分析師可能看起來很相似。儘管如此，這兩個角色之間仍然存在顯著差異，如下所示:
在 2020，預計到 2025 年將達到 181 澤字節。要發揮如此海量數據的潛力，我們需要數據科學家。數據科學家分析數據並提供數據驅動的解決方案。數據科學家應不斷更新最前沿的研究方法和工具，以帶來最大價值。