V posledním roce se věda o datech stala neoddělitelnou ze každodenního provozu. Věda o datech se používá v produktech, marketingu, inženýrství a prodeji, aby mohla činit zásadní rozhodnutí. Senzační výroky o tom, že „Data Scientist“ je nejsexi práce, vzrostly na popularitě této nerdy pracovní pozice.
Ve výsledku můžeme vidět, jak lidé blikají nadpisem své pracovní pozice a někteří usilují o to, aby se jím stali. Při pohledu na jejich kvalifikaci, vzdělání, zkušenosti, talent a přístup je zřejmé, že nespadají všichni do stejné kategorie. Proč tedy používají stejný název pracovní pozice bez ohledu na rozdíly ??
Může to být způsobeno skutečností, že vědce v oblasti údajů lze obecně rozdělit do dvou kategorií:
- Věda o datech zaměřená na produkty.
- Business Intelligence styl datové vědy.
V každé kategorii je zhruba 4 až 5 skupin.
Ve zprávě O’Reilly Straty „Analýza analyzátorů“ jsou vědci v oblasti dat klasifikováni na základě produktové datové vědy následujícím způsobem.
Data Science zaměřená na produkty
program násobení matic v Javě
- Data Researcher
Profesionálové v této kategorii pocházejí z akademického světa a mají hluboké znalosti ve statistice nebo fyzikálních nebo sociálních vědách. Tento typ datového vědce je často držitelem titulu PhD, ale má slabé znalosti strojového učení, programování nebo podnikání.
- Vývojář dat
Tito muži mají tendenci soustředit se na technické problémy, které přicházejí se zpracováním dat. Jsou silní v programování a strojovém učení, ale slabí v obchodních a statistických dovednostech.
je magisterský a postgraduální titul
- Datové kreativy
To jsou lidé, kteří z hromady dat dělají něco inovativního. Mají silné dovednosti v oblasti strojového učení, velkých dat, programování a dalších dovedností pro zpracování obrovských dat.
- Datoví podnikatelé
Představují obchodní stránku a jsou zodpovědní za přijímání důležitých obchodních rozhodnutí prostřednictvím technik analýzy dat. Představují eklektickou směsici obchodních a technických znalostí.
Datová věda založená na Business Intelligence
- Kvantitativní průzkumní datoví vědci
Vědci z oblasti kvantitativních průzkumných dat mají sklon mít PhD a používat teorii k pochopení chování. Spojením teorie a průzkumného výzkumu tito vědci vylepšují produkty.
- Vědci o provozních datech
Vědci o provozních datech často pracují v týmech financí, prodeje nebo operací v organizaci. Jeho rolí je analyzovat výkon, reakce a chování procesu, zlepšovat strategii a efektivitu organizace.
abstrakce dat v jazyce C ++
- Vědci o produktových datech
Vědci o produktových datech zapadají do správy produktů nebo inženýrství. Jejich úkolem je procházet protokoly a analytickými nástroji, porozumět způsobu, jakým uživatelé používají produkt, a využít tyto znalosti k doladění produktu.
- Vědci z oblasti marketingových dat
Vědci v oblasti marketingových dat se zaměřují na uživatelskou základnu, hodnotí výkon a pracují na zvyšování efektivity, podobně jako standardní marketingový pracovník.
- Vědci pro výzkum dat
Vědci z oblasti výzkumných dat vytvářejí poznatky ze sady dat. Pro začínající společnosti je vzácné zaměstnávat výzkumné pracovníky, protože výstup není vázán na zisky. Ale větší společnosti, think tanky a finanční instituce ano.
Tato klasifikace ukazuje, že do kterékoli z této kategorie lze zařadit kteroukoli skupinu lidí. Správný typ datového vědce lze vybrat na základě požadavku organizace
Před výběrem typu datového vědce, kterým se chcete stát, zvažte požadované dovednosti nebo dovednosti, které již máte, abyste mohli postupovat správným směrem.
Kdo tedy budeš ?? Programátor, statistik, obchodník, obchodní vedoucí nebo zvedák všech obchodů ??
Edureka má speciálně upravený který vám pomůže získat odborné znalosti v oblasti algoritmů strojového učení, jako je shlukování K-Means, rozhodovací stromy, náhodný les, naivní Bayes. Naučíte se také pojmy Statistika, Časové řady, Těžba textu a úvod do Deep Learning. Nové dávky pro tento kurz brzy začnou !!