Duomenų mokslininko tipai

Šiame straipsnyje aprašomi įvairūs duomenų mokslininkų tipai. Taigi, jei norite tobulėti kaip duomenų mokslininkas, galite pamatyti, kuriam vaidmeniui jūs puikiai tinka. Skaityk

Pastaraisiais metais duomenų mokslas tapo neatsiejamas nuo kasdienių operacijų. Duomenų mokslas dirba gaminiuose, rinkodaroje, inžinerijoje ir pardavimuose, kad priimtų esminius sprendimus. Sensacingi teiginiai, kad „Data Scientist“ yra seksualiausias darbas, išaugo šio nerangaus darbo populiarumo populiarumu.

Todėl galime pamatyti, kaip žmonės mirga savo pareigomis, o kai kurie siekia tapti tuo. Žvelgiant į jų kvalifikaciją, išsilavinimą, patirtį, gabumus ir požiūrį akivaizdu, kad jie visi nepriskiriami tai pačiai kategorijai. Tai kodėl jie naudojasi tuo pačiu pareigos pavadinimu, neatsižvelgdami į skirtumus?



Taip gali nutikti dėl to, kad duomenų mokslininkus galima suskirstyti į dvi kategorijas:

kas yra deimono gija
  • Duomenų mokslas, orientuotas į produktus.
  • Verslo intelekto duomenų duomenų stilius.

Kiekvienoje kategorijoje yra maždaug 4–5 grupės.

O’Reilly Strata pranešime „Analyzing the Analyzers“ duomenų mokslininkai, remiantis į produktus orientuotu duomenų mokslu, klasifikuojami taip.

Duomenų mokslas, orientuotas į produktus

  • Duomenų tyrėjas

Šios kategorijos profesionalai kilę iš akademinio pasaulio ir turi gilų statistikos, fizinių ar socialinių mokslų išsilavinimą. Šio tipo duomenų mokslininkai dažnai turi daktaro laipsnį, tačiau turi silpną mašininio mokymosi, programavimo ar verslo kvalifikaciją.

  • Duomenų kūrėjas

Šie vaikinai dažniausiai koncentruojasi į techninius klausimus, susijusius su duomenų tvarkymu. Jie yra stiprūs programavimo ir mašininio mokymosi srityse, bet silpni verslo ir statistikos įgūdžių srityje.

„Oracle pl sql“ klaidų tvarkymo geriausia praktika
  • Duomenų skelbimai

Tai vaikinai, kurie iš duomenų kalnų sukuria kažką novatoriško. Jie yra kvalifikuoti mašininio mokymosi, „Big Data“, programavimo ir kitų įgūdžių, reikalingų tvarkant didžiulius duomenis.

  • Duomenų verslo žmonės

Jie atstovauja verslo pusei ir yra atsakingi už gyvybiškai svarbių verslo sprendimų priėmimą naudojant duomenų analizės metodus. Jie yra eklektiškas verslo ir techninių žinių derinys.

Verslo žvalgyba pagrįstas duomenų mokslas

  • Kiekybiniai, tiriamieji duomenų mokslininkai

Kiekybiniai, tiriamieji duomenys mokslininkai linkę turėti daktaro laipsnį ir teoriją naudoti suvokdami elgesį. Derindami teoriją ir tiriamuosius tyrimus, šie duomenų mokslininkai tobulina produktus.

  • Operatyvinių duomenų mokslininkai

Operatyvinių duomenų mokslininkai dažnai dirba finansų, pardavimų ar operacijų komandose organizacijoje. Jo vaidmuo yra analizuoti proceso rezultatus, atsakymus ir elgesį, pagerinti organizacijos strategiją ir efektyvumą.

  • Produkto duomenų mokslininkai

Produktų duomenų mokslininkai prisitaiko prie produkto valdymo ar inžinerijos. Jų užduotis yra persiųsti žurnalus ir analizės įrankius, suprasti, kaip vartotojai naudoja produktą, ir pasinaudoti šiomis žiniomis, kad tiksliai sureguliuotų produktą.

  • Rinkodaros duomenų mokslininkai

Rinkodaros duomenų mokslininkai sutelkia dėmesį į vartotojų bazę, įvertina našumą ir stengiasi pagerinti efektyvumą, panašiai kaip įprastas rinkodaros vaikinas.

  • Tyrimo duomenų mokslininkai

Tyrimo duomenų mokslininkai sukuria įžvalgas iš duomenų rinkinio. Retai pradedančios įmonės įdarbina mokslininkus, nes produkcija nėra susieta su pelnu. Tačiau tai daro didesnės įmonės, mokslinių tyrimų centrai ir finansinės institucijos.

qtp vs selenas, kuris yra geresnis

Ši klasifikacija rodo, kad bet kurią žmonių grupę galima priskirti bet kuriai kategorijai. Tinkamą duomenų mokslininkų tipą galima pasirinkti atsižvelgiant į organizacijos reikalavimus

Prieš pasirinkdami duomenų mokslininko tipą, kuriuo norite tapti, apsvarstykite reikalingus įgūdžius arba įgūdžius, kuriuos jau turite, kad galėtumėte judėti tinkama linkme.

Taigi, kas tu būsi ?? Programuotojas, statistikas, rinkodaros specialistas, verslo lyderis ar visų tipų domkratas ??

„Edureka“ turi specialiai kuruotą Tai padeda įgyti mašininio mokymosi algoritmų, tokių kaip „K-Means Clustering“, „Sprendimų medžiai“, „Random Forest“, „Naive Bayes“, patirtį. Sužinosite ir statistikos, laiko eilučių, teksto gavybos ir įvado į giluminį mokymąsi sąvokas. Netrukus prasidės naujos šio kurso partijos !!