milyen data scientist-ként dolgozni?

A vállalatok, kormányok és más intézmények minden eddiginél jobban támaszkodnak adatokra döntéseik meghozatalakor. Ezek az adatok mindent nyomon követhetnek a forgalomtól a fogyasztói vásárlási szokásokon át az időjárási jelenségekig. A nyers adatok azonban nem segítik a döntéshozókat a legjobb lehetőségek kiválasztásában; valakinek fel kell dolgoznia és elemeznie kell azokat. Ez a feladat a data scientist-re, az adattudósra hárul, aki szakértő elemző és mélyen ismerik a technológiát és a statisztikákat.

Az adattudós elemzőkészségét az elemzett téma háttérismeretével kombinálva hoz létre modelleket a vizsgált adatokból. Ezekkel a modellekkel megpróbálják megérteni a múlt és a jelen folyamatait, és előrejelezni a jövőbeli trendeket.

mit csinál egy data scientist?

Mint minden tudós, a data scientist is nemcsak elemzéseket készít, hanem eredményeiket másoknak is bemutatja. Függetlenül attól, hogy ez a vállalatvezetéssel, a kormánnyal vagy a nyilvánossággal való kommunikációt jelenti, az adattudósnak világos és hasznos információkat kell nyújtania. Ez azt jelenti, hogy a kommunikációs készség létfontosságú részét képezi a data scientist munkájának.

tekintse meg a legújabb IT állásajánlatainkat

 

megnézem
1

data scientist átlagos fizetése

Bérkalkulátorunk segítségével megismerheti a fizetési sávokat, hogy mennyit keres egy kezdő, vagy tapasztalt data scientist. 

Mivel az adattudósok számos területen és más-más jellegű intézményben dolgoznak, a fizetések is ennek megfelelően munkáltatónként változhatnak. Például a kezdő adattudósok vállalati környezetben többet kereshetnek, mint akadémiai társaik, ahol viszont nincs lehetőségük saját kutatásra.

szeretné tudni, mennyit keres egy adattudós? nézze meg bérkalkulátorunkban!

bérkalkulátor
2

data scientist munkakör típusai

Az adattudományon belül több területre is specializálódhat egy adattudós:

  • data engineering: az adatmérnök több forrásból gyűjtött adatok megtisztításával és strukturálásával építi fel és tartja karban az elemzéshez használt keretrendszereket.
  • adatbázis-kezelés és -architektúra: ő felelős egy adott szervezet digitális keretrendszerének tényleges megtervezéséért.
  • műveleti adatok elemzése: kevésbé technikai munka, mint más adattudósoké, a műveleti adatelemző statisztikai szoftvereket használ az üzletspecifikus problémák értékelésére és megoldására.
  • marketing adatelemzés: az elemző eszközök segítségével a marketingadat-elemző kifejezetten a marketing kampány hatékonyságának mérésével és javításával foglalkozik, különös tekintettel a ROI-ra és a marketing trendek figyelembevételére.
  • gépi tanulás: az adattudomány egyre növekvő területe, a gépi tanulásra szakosodott adattudósok olyan algoritmusokat hoznak létre, amelyek közvetlen emberi részvétel nélkül működnek. Ezek az automatizált rendszerek sokszor gyorsabban működnek, így ideálisak nagy adathalmazok kezelésére.
  • mesterséges intelligencia: A mesterséges intelligencia (AI) egy másik speciális terület az adattudományon belül. Bár a gépi tanuláshoz kapcsolódik, az AI-nak megvannak a maga módszerei és elvei, és sok adattudós specializálódott egyikre vagy másikra.
férfi mosolyogva nézett el
férfi mosolyogva nézett el
3

data scientist-ként dolgozni

Ismerje meg jobban, mivel foglalkozik pontosan egy adattudós, mik a napi feladatai, kikkel dolgozik együtt és milyen környezetben.

4

szükséges tanulmányok és készségek

tanulmányok

Ahhoz, hogy data scientist-ként dolgozhasson, szükséges szakmai ismeretek elsajátítása is. Az alábbi képzések egyikét célszerű választani az induláshoz: 

férfi néz el
férfi néz el

készségek

Az alábbi készségek szükségesek egy data scientist számára a munkavégzéshez: 

5

gyakran ismételt kérdések

Összegyűjtöttük a leggyakrabban ismétlődő kérdéseket a data scientist munkakörrel kapcsolatban: 

Köszönjük, hogy feliratkozott. Hamarosan küldjük a preferenciáinak megfelelő álláslehetőségeket.