Data Scientist — ścieżka kariery w świecie zbiorów dużych danych.

Za sprawą Internetu codziennie przesyłana jest ogromna ilość danych. Firmy z wielu branż zbierają je i analizują, aby lepiej poznać przyzwyczajenia swoich klientów, a dzięki temu poprawić jakości swoich usług, dotrzeć do nowych konsumentów i systematycznie zwiększać swoje zyski oraz minimalizować ryzyko finansowe swoich przedsięwzięć. Dlatego też z roku na rok rośnie zapotrzebowanie na specjalistów od danych, do których należy Data Scientist.

Kim jest Data Scientist?

Wiele firm stawia duży nacisk na zatrudnianie specjalistów, którzy pozyskują dane, analizują je i wykorzystują do konkretnych celów biznesowych. Osoby te powinny znać się na programowaniu, analizie danych i statystyce, a także na ekonomii, marketingu i bankowości. Takim specjalistą jest stosunkowo nowy zawód Data Scientist, czyli mistrz danych.

Do jego głównych zadań należy analiza bardzo dużych zbiorów danych — big data. To, co odróżnia go od analityków danych, którzy analizują standardowe zbiory danych, jest to, że porusza się on w bardzo niestabilnym środowisku, czyli danych przyrastających w czasie rzeczywistym. Jego celem jest nie tylko stworzenie wizualizacji tych analiz, ale eksploracja wszelkich danych i zdefiniowanie w nich nowych zmiennych, analiza danych głębokich czy uczenie maszynowe. Dodatkowo Data Scientist zajmuje się wyborem takich metodologii działań, które dadzą firmie konkretną hipotezę odnoście danych, a następnie przekuwa je na koncepcje biznesowa, które spełnią określony cel w rozwoju firmy.

Jak zostać Data Scientist?

Mistrz danych to stosunkowo nowy zawód, ale coraz bardziej doceniany przez firmy, które dostrzegają możliwości biznesowe płynące z analizy danych zbieranych od konsumentów. Jest osobą, która posiada studia wyższe z matematyki, informatyki, fizyki, ekonomii i pokrewnych. Powinien cechować się analitycznym umysłem, umiejętnością logicznego myślenia, ogromną spostrzegawczością i kreatywnością. Ponadto Data Scientist powinien znać narzędzia i języki programowania służące analizie danych oraz platformy wykorzystywane w uczeniu maszynowym i głębokich sieciach neuronowych m.in.:

• Python;
• R;
• C;
• C++;
• SQL;
• NoSQL;
• Spark;
• SAS;
• Java;
• Tableau;
• Hive;
• Tensorflow;
• Excel;
• Azure.

Tak naprawdę mistrz danych to zawód, który stale się rozwija i stanowi bardzo rozległą dziedzinę, dlatego wielu specjalistów chętnie decyduje się na awans zawodowy, obierając tę przyszłościową ścieżkę kariery. Bardzo istotna jest w niej specjalizacja, która jednak zawsze stawia na podobny zestaw umiejętności technicznych. Profesjonalnym Data Scientist może zostać:

• inżynier danych;
• analityk danych;
• BI developer;
• statystyk;
• architekt aplikacji;
• administrator baz danych;
• machine learning scientist;
• inżynier uczenia maszynowego;
• architekt infrastruktury IT.