13 نقش دانشمند داده و مسئولیت های آنها
هر شرکت مدرن با هر اندازه قابل توجهی در سراسر جهان دارای یک بخش علوم داده است و یک مهندس داده در یک شرکت ممکن است همان مسئولیت هایی را داشته باشد که یک دانشمند بازاریابی در یک شرکت دیگر. مشاغل علم داده به خوبی برچسب گذاری نمی شوند، بنابراین مطمئن شوید که یک شبکه گسترده ایجاد کنید.
از میان تمام نقش‌های دنیای فناوری، دانشمندان داده احتمالاً بیشترین تنوع را در عناوین و مسئولیت‌های شغلی دارند. یک دانشمند داده باید کلاه های مختلف زیادی بپوشد، و کار روزانه یک دانشمند داده در آمازون می تواند به طور قابل توجهی متفاوت از کار یک دانشمند داده در مایکروسافت باشد. از یافتن حوزه‌هایی از کسب‌وکار شرکت که میتوانند از جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و درک داده‌ها بهره ببرند تا تصمیم‌گیری درباره تصمیم‌گیری‌های استراتژیک برای بهبود رضایت مشتری یا نرخ تکمیل خرید، یک شرکت می‌تواند از بسیاری از دانشمندان داده بپرسد.
از یک دانشمند داده انتظار می رود که از مهارت ها و دانش آماری، یادگیری ماشینی و اغلب اقتصادی برخوردار باشد. یک دانشمند داده باید در ریاضیات، آمار، یادگیری ماشینی، تجسم، ارتباطات و پیاده سازی الگوریتم مهارت بالایی داشته باشد.
علاوه بر این، یک دانشمند داده باید کاربردهای تجاری داده های خود را کاملاً درک کند. اگر در حال تجزیه و تحلیل داده های رشد درخت هستید، باید تفاوت بین ارتفاع و ارتفاع تا پایه تاج را درک کنید. این نوع دانش زمینه ای را می توان در حین کار توسعه داد، اما اگر به دنبال تبدیل شدن به یک دانشمند داده هستید، می تواند یک مزیت بزرگ باشد اگر قبلاً تجربه کار در صنعت را داشته باشید. اگر پنج سال است که یک بانکدار بوده اید، شانس شما برای به دست آوردن موقعیت علم داده در فین تک بسیار بهتر از بخش مراقبت های بهداشتی است.
نقش هایی که دانشمندان داده میتوانند داشته باشند:
علم داده یک رشته نسبتاً جدید است و برای افرادی که دانشمند داده نیستند توضیح دادن اینکه دانشمندان داده با افراد عادی چه می کنند می تواند دشوار باشد. این منجر به مسئولیت‌ها و عناوین مختلف گاهی خنده‌دار می‌شود که می‌تواند برای یک دانشمند داده مدرن اعمال شود.
یک دانشمند داده، بسته به شرکت و شغل خاص، می تواند مسئول جمع آوری و تمیز کردن داده ها باشد. همچنین ممکن است از شما خواسته شود که مدل ها و خطوط لوله یادگیری ماشین را توسعه دهید یا به عنوان یک گورو تجسم به شرکت خود خدمت کنید. برخی از دانشمندان داده بیشتر با درونی مواجه هستند در حالی که برخی دیگر با تیم های داخلی، غیر فنی یا حتی مشتریان ارتباط زیادی دارند. اگر با افراد فنی کمتری کار می‌کنید، باید مهارت‌های ارتباطی فوق‌العاده‌ای داشته باشید، هم برای نوشتن گزارش برای خلاصه کردن تحلیل‌هایتان و هم برای ارائه یافته‌ها و ارائه توصیه‌هایی برای اقدامات آینده.
مسئولیت کلیدی یک دانشمند داده (یا هر چیزی که شرکت شما کسی را که داده‌ها را جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل، تجسم یا پیش‌بینی می‌کند می‌نامد) این است که داستان داده‌ها را بیان کند. از کجا آمده است، در مورد گذشته چه چیزی می توانیم از آن بیاموزیم و چگونه می تواند ما را در آینده راهنمایی کند؟ برای انجام موفقیت آمیز این کار، باید یک متخصص در زمینه کسب و کار باشید یا دانش زمینه ای داشته باشید تا تکه های پازل را با هم تطبیق دهید و اهمیت داده ها و بینشی که از آن به دست آورده اید را برای اطرافیان خود توضیح دهید.
فروش لایسنس پاور بی آی
بیشتر بخوانید
بهترین ابزارهای پاکسازی داده برای آماده سازی داده ها
مسئولیت های دقیق در حوزه علم داده بسیار متفاوت است و نقش های مختلفی در حوزه علم داده وجود دارد. چه به دنبال ورود به این رشته باشید و چه می خواهید شغل خود را تغییر دهید، بسیار مهم است که از نظر عنوان شغلی و صنعت ذهنی باز داشته باشید. من به شما شرحی از مسئولیت های کلی سیزده نقش مختلف در زمینه علم داده ارائه می دهم.
شرکت‌ها معمولاً در اعطای عنوان به افراد در علم داده خوب نیستند، بنابراین مهم است که این تفکیک را به عنوان یک قانون سرانگشتی و نه یک تعریف دقیق در نظر بگیرید. اگر یکی از اینها برای شما عالی به نظر می‌رسد، می‌توانید جستجوی خود را به آن عنوان محدود کنید، اما اگر چند تا از آنها خوب به نظر می‌رسند، من با عنوانی که هنگام جستجو استفاده می‌کنید انعطاف‌پذیرتر خواهم بود. (و اگر عنوان واقعاً برای شما مهم است، همیشه می توانید زمانی که پیشنهاد شغلی دریافت می کنید، آن بخشی از مذاکره خود را انجام دهید!)
هر شرکت مدرن با هر اندازه قابل توجهی در سراسر جهان دارای یک بخش علوم داده است و یک مهندس داده در یک شرکت ممکن است همان مسئولیت هایی را داشته باشد که یک دانشمند بازاریابی در یک شرکت دیگر. مشاغل علم داده به خوبی برچسب گذاری نمی شوند، بنابراین مطمئن شوید که یک شبکه گسترده ایجاد کنید.
تفکیک مسئولیت های دانشمند داده بر اساس نقش
1. تحلیلگر داده
یک تحلیلگر داده بیشتر بر جمع آوری، تمیز کردن و جمع آوری داده ها تمرکز می کند. شما باید بتوانید به راحتی در پرس و جوهای پیچیده SQL پیمایش کنید. شما مسئول طراحی و ارائه گزارش به ذینفعان غیر فنی خواهید بود. همچنین این شانس را خواهید داشت که مدل های داده، تجسم ها و مدل های پیش بینی طراحی کنید.
2. مدیر پایگاه داده
مدیران پایگاه داده، نمونه های پایگاه داده، هر دو نمونه داخلی و ابری را مدیریت می کنند. به عنوان یک مدیر پایگاه داده، از شما انتظار می رود که محیط های تولید را بسازید، پیکربندی کنید و نگهداری کنید. شما همچنین مسئول عملکرد، در دسترس بودن و امنیت پایگاه های داده تحت اختیار خود خواهید بود. برای هدایت عملیات داده و ارائه پشتیبانی حین تماس حیاتی برای ماموریت آماده شوید.
3. Data Modeler
یک مدل ساز داده، مدل های داده های مفهومی، فنی، منطقی و گاهی فیزیکی ایجاد می کند. شما باید به طور قاطعانه استانداردهای مدل سازی و طراحی داده را انتخاب و حفظ کنید تا یک چشم انداز منسجم برای داده های شرکت خود ایجاد کنید.
مدل‌سازان داده همچنین باید مدل‌های رابطه موجودیت و پایگاه‌های داده طراحی کنند. ممکن است لازم باشد جمع‌آوری داده‌ها و تجزیه و تحلیل دسته‌های داده‌ای که کمتر ارائه شده‌اند را برای تیم یا شرکت خود بهبود ببخشید تا مطمئن شوید مجموعه داده‌های شما نماینده هستند.
4. مهندس نرم افزار
مهندسان نرم افزار سیستم های نرم افزاری را طراحی و نگهداری می کنند. هنگامی که یک مهندس نرم افزار هستید، برای نوشتن کدهای مقیاس پذیر، قابل اعتماد و کارآمد آماده شوید. شما باید الزامات طراحی را به کدهای کاملاً مستند و آزمایش شده ترجمه کنید که دیدگاه های طراحان محصول را زنده می کند.
5. مهندس داده
شناسایی و حل چالش های کیفیت داده ها برای شما به عنوان یک مهندس داده یک وظیفه مهم خواهد بود. همچنین باید از ورود منابع داده به راهکارهای ذخیره سازی داده پشتیبانی کنید. بخش مهیج کار یک مهندس داده، بدست آوردن فرصتی برای معمار و طراحی راه حل های مهندسی داده است. همچنین باید آماده ساخت خطوط pipelines ETL برای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده ها در انبارهای داده برای گزارش گیری پایین دست باشید. مهندسان داده علاوه بر این مسئولیت تکثیر داده ها، استخراج، بارگذاری، پاکسازی و نظارت را بر عهده دارند.
6. معمار داده
معماران داده عمدتاً مسئول طراحی و نگهداری خطوط لوله داده هستند. یکی دیگر از بخش های مهم کار یک معمار داده، مدیریت پایگاه های داده است. به عنوان یک معمار داده، پرس و جوهای کارآمد را می نویسید و موارد موجود را برای به حداکثر رساندن مقیاس پذیری و کارایی هزینه بهینه می کنید. همچنین داده‌ها را به گزارش‌گیری، اتوماسیون و بینش عملی تبدیل خواهید کرد.
7. آمارگیر
یک آماردان نیازهای کسب و کار را درک می کند، فرضیه هایی را ایجاد می کند و آزمایش های آماری درستی می سازد. به عنوان یک آمارگیر، اعتبار آماری طرح های آزمایشی گروه های تجاری دیگر را تأیید می کنید. همچنین از شما انتظار می‌رود که مدیران پروژه یا مطالعه را برای توسعه آزمایش‌ها و استراتژی‌ها یا معیارهای اعتبارسنجی از نظر آماری معقول، مربی و آموزش دهید.
فراتر از آزمایش ها، یک آماردان استراتژی های گزارش تحلیلی را توسعه داده و اجرا می کند. ممکن است لازم باشد مانند یک تشویق کننده آماری عمل کنید زیرا برخی از شرکت های علم داده آماردانان خود را فعالانه روش های آماری را ترویج می کنند و حوزه های تجاری جدیدی را کشف می کنند که می توانند از تجزیه و تحلیل آماری صحیح بهره مند شوند.
8. تحلیلگر هوش تجاری
یک تحلیلگر هوش تجاری کمی طرفدار علم داده است. به عنوان یک تحلیلگر هوش تجاری، باید الزامات تجاری و عملکردی را جمع آوری کنید و برای هماهنگ کردن راه حل های فنی با استراتژی های تجاری کار کنید. شما همچنین روی ایجاد یا کشف استراتژی های تهیه و پردازش داده ها کار خواهید کرد.
شما مسئول استخراج و دستکاری حجم زیادی از داده ها برای ایجاد گزارش های تحلیلی از آن خواهید بود. تحلیلگران هوش تجاری نیز نتایج تحلیلی را گزارش، ارائه و به ذینفعان کلیدی ارسال می کنند.
9. دانشمند بازاریابی
دانشمندان بازاریابی ایده ها و یافته ها را به مشتریان فعلی و بالقوه ارائه می کنند. آنها همچنین استراتژی های داده کاوی و تجزیه و تحلیل را برای داده ها مانند داده های جمعیتی یا بازاریابی اعمال می کنند. با توجه به توصیف گروه Stone Alliance از یک دانشمند بازاریابی، شما باید «تلاش‌های جذب مشتری، روند بازار و رفتار مشتری را پیگیری و ارزیابی کنید». دانشمند بازاریابی یک دانشمند داده است که به طور خاص روی تبلیغات، بازاریابی یا داده های جمعیت شناختی کاربر/مشتری کار می کند.
10. تحلیلگر کسب و کار
طبق الزامات MaxisIT Inc، یک تحلیلگر تجاری «نیازهای کسب و کار و کاربر، اسناد مورد نیاز، و طراحی مشخصات عملکردی سیستم ها و گزارش ها را تجزیه و تحلیل می کند». اگر شما یک تحلیلگر کسب و کار هستید یا می خواهید به آن تبدیل شوید، باید الزامات کسب و کار و صنعت را درک کنید و از آنها برای تدوین محدوده سیستم و اهداف فنی استفاده کنید. شما همچنین مسئول تعریف تعامل داده ها بین سیستم ها و پایگاه های مختلف خواهید بود.
11. تحلیلگر Quantitative
تحلیلگران Quantitative با استفاده از مجموعه داده های بزرگ برای تغذیه گزارش های داخلی و تولید بینش تجاری، مدل های پیچیده ای را توسعه می دهند. Resource Development Associates تحلیلگران Quantitative خود را دارند که “طرح های تحلیلی را توسعه داده و رهبری می کنند، روش تحقیق، سوالات، نمونه گیری و طرح های تکراری را تشریح می کنند”. تحلیلگران Quantitative نیز گردش کار را خودکار می کنند و برای تایید یکپارچگی داده ها کار می کنند.
12. دانشمند داده
به عنوان یک دانشمند داده، از شما انتظار می رود که داده ها را از چندین منبع استخراج، تجمیع، پاکسازی و تبدیل کنید. شما باید عوامل زمینه ای مهم برای مشکل را شناسایی کنید. دانشمندان داده، داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا بینش‌های عملی کلیدی برای کسب‌وکار برای بهبود عملکرد تولید کنند. بسته به شرکت، ممکن است لازم باشد روندهای بازار را پیش بینی کنید تا به شرکت در توسعه استراتژیک شعب خود کمک کنید.
علم داده در مورد یافتن تعادل بین راهنمایی تحلیلی کوتاه مدت و پیش بینی و آزمایش های بلند مدت است. باید چیزهای مهم را در زمان مناسب به اشتراک بگذارید، بنابراین بسیار مهم است که بتوانید یافته ها را در رسانه های قابل هضم ارائه دهید – تجسم داده ها و ارائه های جذاب و متفکرانه.
شما، به عنوان یک دانشمند داده، ارزش و بینش داده ها را برای ذینفعان غیر فنی به ارمغان خواهید آورد. این فرصت را خواهید داشت که به طور فعال حوزه هایی را در شرکت پیدا کنید که می توانند از تصمیمات مبتنی بر داده ها بهره مند شوند و با سایر تیم ها برای انجام این کار همکاری کنید.
13. مهندس یادگیری ماشین
ساختن مدل‌های یادگیری ماشین برای تولید، تمرکز اصلی یک مهندس یادگیری ماشین است. آنها data pipelines و خدمات مقیاس پذیر، قابل اعتماد و کارآمد را طراحی و اجرا می کنند. بسته به شرکت و حوزه‌های تمرکز آن، می‌توانید شخصی‌سازی محصولات را بهبود ببخشید یا با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشینی در داده‌های تاریخی و زنده، روندهای بازار را در صنعت پیش‌بینی کنید.
نقش ها و مسئولیت ها متقاطع می شوند، تمایزات هنوز مهم هستند
بین همه این نقش ها تقابل زیادی وجود دارد. برخی بیشتر بر روی اعداد و ارقام خالص متمرکز هستند در حالی که برخی دیگر بیشتر بر روی استفاده از بینش تولید شده از تجزیه و تحلیل داده ها برای تصمیم گیری های تجاری تمرکز می کنند. صرف نظر از عنوان شغلی دقیق شما، اگر در زمینه علم داده فعالیت می کنید، از شما انتظار می رود که در بسیاری از مراحل مختلف در چرخه توسعه محصول مبتنی بر داده شرکت داشته باشید. شما باید آماده کشف مناطق جدید برای بهینه‌سازی، کشف معیارهای مهم، یافتن داده‌ها برای اطلاع از این معیارها، طراحی و اجرای آزمایش‌ها و ارائه نتایج آزمایش‌ها/مدل‌ها به روش‌های مختصر، دقیق و قانع‌کننده باشید.
حوزه علم داده جوان است و به طور ضعیف تعریف شده است. در بسیاری از مواقع، توضیحات شغلی را تحت عناوین شغلی مختلف خواهید یافت که به طرز شگفت آوری در چتر علم داده مشابه به نظر می رسند. شرکت ها اغلب متوجه می شوند که داده دارند یا می توانند داده ها را جمع آوری کنند و سپس از آن برای بهبود مدل کسب و کار خود استفاده کنند. با این حال، این شرح وظایف و عنوان شغلی که برای تعیین به آنها انتخاب می کنند اغلب توسط افراد غیر فنی نوشته می شود، به این معنی که همپوشانی زیادی وجود دارد.
لایسنس Power BI
برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.
یک مهندس داده در یک شرکت ممکن است همان کار را انجام دهد که یک تحلیلگر داده در شرکتی دیگر. همه این موقعیت‌ها به جمع‌آوری یا اعتبارسنجی داده‌ها، اعمال نوعی تجزیه و تحلیل، و سپس توضیح نتایج برای همکاران غیر فنی، از طریق گزارش‌ها، پیش‌بینی‌ها یا تجسم‌ها، مربوط می‌شوند.
اگر یکی از این مشاغل برای شما عالی به نظر می‌رسد، می‌توانید جستجوی خود را به آن عنوان محدود کنید، اما اگر چند تا از آنها خوب به نظر می‌رسند، من با عنوانی که هنگام جستجو استفاده می‌کنید انعطاف‌پذیرتر خواهم بود. اگر عنوان چیزی است که واقعا برای شما مهم است، همیشه می توانید زمانی که پیشنهاد شغلی دریافت می کنید، آن بخشی از مذاکره خود را انجام دهید. اجازه ندهید این لیست از مسئولیت ها شما را از شغلی که جالب به نظر می رسد بترساند. اگر واقعاً می‌خواهید یک مدل‌ساز داده شوید، اما در سازماندهی اطلاعات مربوط به اصل و نسب راحت نیستید، می‌توانید به موقعیت‌های مدل‌ساز داده در شرکت‌های مختلف یا موقعیت‌های معمار داده نگاه کنید.
برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.