Hvad er en data scientist?

Driften af hver organisation afhænger af information og data, der bestemmer nøglebeslutninger. Udover at indsamle og opbevare dem, er disse data underlagt behandling og efterfølgende analyse. Professionalitet og viden om dataanalyse bestemmer værdien af resultaterne. Data scientist er et erhverv med en fremtid, der bringer håndgribelige fordele til organisationer. Takket være de unikke færdigheder hos analytikeren har virksomheden en chance for at øge sin rentabilitet og styrke sin konkurrencefordel på markedet. Hvad er en data scientist? Læs videre for at finde ud af mere.

Data scientist – indholdsfortegnelse:

1. Hvad er en data scientist?
2. Data scientist – færdigheder og krav
3. Data scientistens ekspertiseområde
4. Hvordan bliver man data scientist?
5. Sammenfatning

Hvad er en data scientist?

En data scientist er en person, der indsamler, behandler og analyserer data baseret på maskinlæring og læringsalgoritmer. I deres arbejde bruger de forskningsmetoder, matematik, økonomi og statistik for at opnå den ønskede forretningsværdi inden for de undersøgte områder. Data scientist er et erhverv, der opfylder markedets forventninger med hensyn til big data-behandling. Det kombinerer samtidig forskellige roller fra maskinlæring, gennem præstations- og planlægningsspørgsmål, til implementering af foreslåede løsninger.

Data scientist er både en dygtig programmør, en statistiker, der dissekerer algoritmer på en klynge, og en person, der kender mekanikken i forretningen med høje kommunikationsevner. Hvad der adskiller data scientists fra dataanalytikere, der arbejder med standardindsamlinger, er, at de arbejder i et ustabilt miljø af data, der vokser i realtid, hvilket er grunden til, at de ofte omtales som datamestre.

Deres mål er at skabe visualiseringer af disse analyser, udforske data, definere nye variable og analysere dybe data. Hvad mere er, er det op til dem at vælge forskningsmetoder, der vil verificere den opstillede hypotese og derefter oversætte den til et forretningskoncept, der vil opfylde et forudbestemt mål i virksomhedens udvikling. En effektiv data scientist er en person, der har over gennemsnittet programmeringsfærdigheder (med en hacker-mentalitet) og over gennemsnittet viden om statistik.

Data scientist – færdigheder og krav

Erhvervet som data scientist kræver mange og varierede færdigheder fra forskellige områder og specialer. Når man beskæftiger sig med datavidenskab, bør man være matematisk og analytisk dygtig, være en god programmør, kunne præsentere de analyserede data og drage klare konklusioner. Derudover bør en person, der arbejder i dette erhverv, være omhyggelig, præcis, tålmodig, have evnen til at fortælle en historie gennem data og have forretningsintuition. Nøglekompetencer:

• Matematik og statistik – statistisk dataanalyse, maskinlæring, data mining, distribuerede algoritmer
• Programmering – big data-teknologier, statistiske pakker, biblioteker og værktøjer vedrørende maskinlæring, Python-sprog
• Branchekendskab – forståelse af forretningsmålet og sammenkædning med relevante data, evne til at præsentere et problem baseret på data, evne til at samarbejde med eksperter
• Kommunikationsevner – evne til at præsentere data, diskutere problemet, foreslå løsninger, evne til at diskutere og samarbejde med gruppen
• Intuition og nysgerrighed – i forhold til de behandlede data og mulige undersøgelsesmetoder, og i vurderingen af årsagssammenhænge

Data scientistens ekspertiseområde

Dataanalyse er til stede i næsten alle felter og industrier. De nøgleområder, som en data scientist beskæftiger sig med, er:

• Finans- og banksektor – analyse af data om banktransaktioner, støtte til kreditbeslutninger, opdage svindel
• Marketing – analyse af brugeradfærd på hjemmesider, oprettelse af anbefalingssystemer, sporing af brandets synlighed og meninger
• Salg – analyse af salgsdata, forudsigelse af tendenser, segmentering af kunder, tilpasning af produktudbud for at imødekomme kundernes krav

Hvordan bliver man data scientist?

Data scientist er et relativt nyt erhverv, som især har udviklet sig i de seneste år. Når man tænker på at arbejde i dette erhverv, er der to uddannelsesveje. Den første er for personer, der efter at have afsluttet gymnasiet allerede ved, at de vil vælge dette erhverv.

At studere et af fagene relateret til datavidenskab, big data eller dataanalyse kan vise sig at være den bedste, omend ikke den korteste vej til erhvervet. At studere både bachelor-, kandidat-, ingeniør- og efteruddannelsesprogrammer er uden tvivl en god retning for at starte en karriere som data scientist. De garanterer en holistisk, bred og forskelligartet tilgang til dette tværfaglige felt.

En anden mulighed for kandidater i matematik, datalogi, økonomi eller andre relaterede studier er at gennemføre specialiserede kurser. Et meget bredt udvalg af forskellige typer træningskurser er tilgængelige på markedet, der primært dækker viden om programmering og brug af databaser.

Disse træningskurser er tilpasset de enkelte deltageres behov. Disse inkluderer bootcamps, traditionelle workshops, online kurser, hackathons og udfordringer. Det er vigtigt at opnå et certifikat, der vil bevise de erhvervede færdigheder og kvalifikationer. Under rekruttering kan et certifikat være en stor fordel.

At arbejde som data scientist er en ideel udviklingsvej for personer, der er fascineret af databaser, statistik og programmering, og for dem, der kan lide udfordringer og ikke er bange for utraditionelle løsninger. Ifølge data fra 2020 var det det tredje bedst betalte erhverv på IT-markedet i USA med en indkomst på $107.000 om året. I Storbritannien kan en datamester derimod tjene mere end £80k om året.

Sammenfatning

Nøglen til succes som data scientist er at forstå, at datavidenskab primært handler om at kunne besvare forretningsspørgsmål, snarere end selve essensen af de anvendte værktøjer. Det er vigtigere at lære koncepterne end at lære syntaksen. At skabe projekter og udvikle nye løsninger er det primære mål for en data scientists arbejde. Dette er bestemt et erhverv for fremtiden, der vil skabe innovative forretningsløsninger.

Læs også:Grundlæggende om data storytelling.

Hvis du kan lide vores indhold, så bliv en del af vores travle bier-fællesskab på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.