Data scientist, inaczej badacz danych to dość nowa profesja na rynku pracy. Pojawiła się dopiero w ostatnich latach i jest coraz bardziej doceniana przez sektor IT, handlowy, produkcyjny czy naukowy. Na ogół praca badacza danych polega na poszukiwaniu informacji cyfrowych pochodzących z sieci lub archiwów. Następnie na ich przetwarzaniu, segmentowaniu, a także monitorowaniu aktualizacji. Dane tego służa do analizy, której efekty przekładają się na zyski biznesowe, lepszą optymalizację pracy w firmie, dostrzeganie tendencji rynkowych, preferencji klientów. Praca taka wymaga znajomości technik informatycznych, zdolności analitycznych, kreatywności, nastawianie na wypełnianie wyzwań oraz pewnych cech osobowościowych. Jak zostać data scientist i gdzie można się tego nauczyć?
Spis Treści
Data scientist – potrzebne umiejętności
Optymalny specjalista od data science to połączenie programisty i analityka danych. Musisz znać języki programowania zarówno aplikacji jak i witryn internetowych – wskazana jest znajomość Pythona, uzupełnionego o biblioteki Numpy i Pandas a także R czy SAS. Przy naprawdę dużej ilości danych posłużyć musisz się sztuczną inteligencją, stąd dochodzi znajomość machine learningu czy pracy w systemie Git. Analityka danych z kolei wymaga biegłej znajomości systemów do tworzenia baz danych – SQL, noSQL, MongoDB czy Cassandra. Wiele oczywiście zależy od branży i konkretnych oczekiwań pracodawcy/klienta.
Data scientist – wykształcenie i kursy
Czy można się tego nauczyć na studiach? I tak i nie. Kierunkowe studia należą do rzadkości – przykładowo Szkoła Główna Handlowa, Uniwersytet Jagielloński czy niektóre uczelnie techniczne i ekonomiczne prowadzą zajęcia z big data i analityki. Pomóc mogą studia lub technikum informatyczne oraz własne doświadczenie. Wiele nauczyć możesz też się na płatnych lub bezpłatnych kursach. Mogą być one mniej lub bardziej o wąskim zakresie – praca ze zbiorami danych, analityka przetwarzania danych, praktyka wizualizacji danych czy nauka SQL. Dobrze jest wybierać kursy, które zwieńczone są egzaminem i wydaniem certyfikatów. Najlepiej te związane z Business Intelligence, platformami w chmurze czy sztuczną inteligencją. Ostatnimi laty popularną formą kształcenia w data science jest uczestnictwo w bootcampach.
Data scientist – wykształcony czy samouk?
Z racji tego, że nie ma zbyt wiele możliwości szkolenia kierunkowego, dobry data scientist jest sumą swoich doświadczeń i nabytych kompetencji. Nie jest to praca, do której możesz wskoczyć tuż po technikum. Potrzebne jest przynajmniej kilka lat pracy z obsługą chmury, sieci, baz danych oraz nabywanie zdolności analitycznych. Istotną kompetencją jest też orientacja w branży swojego pracodawcy. Po to, aby pozyskane cyfrowo dane mogły być użyteczne do jego działalności.
Be First to Comment