Stanowisko Data Scientist

Data Scientist odgrywa coraz większą rolę w korporacjach na całym świecie. Wykorzystuje szereg technik i aplikacji, aby zapewnić swoim pracodawcom kluczowe informacje dotyczące klientów, wzorców zakupowych, rozpoznawalności produktów i ścieżek dotarcia na rynek. Pozyskiwane przez niego dane mogą wpływać na politykę firmy zarówno teraz, jak i w przyszłości.   

Zadania i obowiązki - Co robi Data Scientist?  

Do obowiązków Data Scientisty należą:  

• Badanie organizacji i sektorów przemysłu w celu doskonalenia procesów i systemów  
• Zbieranie danych, które przyniosą korzyść pracodawcy i przekazywanie informacji o tym, które sekcje danych są ważne  
• Filtrowanie niechcianych informacji, przy użyciu technik czyszczenia danych  
• Opracowanie algorytmów wspomagających wyszukiwanie danych i usprawnienie przyszłych wyszukiwań  
• Porządkowanie danych i przekazywanie informacji kierownictwu wyższego szczebla, w tym podkreślanie wzorców istotnych informacji  
• Przedstawianie wniosków i rekomendowanie działań, zarówno kierownictwu wyższego szczebla, jak i potencjalnie działom, których te działania dotyczą  

Cechy, które powinien posiadać Data Scientist  

Rola Data Scientisty jest rolą bardzo techniczną, często wymagająca dobrego wykształcenia akademickiego połączonego z dużym doświadczeniem w określonej dziedzinie. Osoby ubiegające się o pracę na tym stanowisku powinna charakteryzować dociekliwość i zamiłowanie do rozwiązywania problemów. Zaletą jest wysoki poziom wiedzy biznesowej, a także zdolność do osiągania równie dobrych wyników podczas pracy w pojedynkę, jak i w zespole.  

Ważne są także skuteczne umiejętności komunikacyjne, zwłaszcza gdy zachodzi potrzeba przekazania informacji osobom o mniej technicznym zrozumieniu procesów i systemów. Doświadczenie w tej roli jest zawsze mile widziane, tym bardziej, jeśli kandydat ma silne rozeznanie w konkretnym sektorze przemysłu. Dużym atutem kandydata będzie wiedza biznesowa, zwłaszcza w biznesie globalnym.  

Kwalifikacje i umiejętności techniczne - Jak zostać Data Scientist?   

Kwalifikacje formalne są często koniecznością. Większość osób pracujących na stanowisku Data Scientist w świecie korporacyjnym może się poszczycić co najmniej tytułem magistra, a wielu z nich również posiada stopień doktora. Istnieje kilka specjalizacji, których poszukają potencjalni pracodawcy, w tym informatyka, matematyka, nauki fizyczne i społeczne, statystyka, inżynieria, badania operacyjne, uczenie maszynowe i nauka o danych.  

Różne kompetencje techniczne mogą być wymagane przez potencjalnych pracodawców. Niektóre z najbardziej poszukiwanych to solidna znajomość programowania w języku R, kodowania w języku Python, platformy Hadoop, baz danych Apache Spark SQL/noSQL i procesów ETL. Korzystanie z oprogramowania do wizualizacji danych, takiego jak Tableau, Power BI, Looker, D3 i Jupyter, do komunikacji i interpretacji tych informacji może mieć kluczowe znaczenie.   

Perspektywy rozwoju kariery - Jaki jest następny krok w karierze po stanowisku Data Scientist?  

Osoby rozpoczynające pracę w tej roli często trafiają na rynek bezpośrednio z uczelni lub po odbyciu praktyk i staży. Doświadczeni analitycy danych mogą także łatwo przenosić swoje umiejętności i wiedzę z jednego sektora do drugiego, co daje możliwość kształtowania satysfakcjonującej ścieżki kariery. 

Istnieje wiele sektorów przemysłu, w których mogą pracować Data Scientists, takich jak finanse, zdrowie, handel detaliczny, IT, zarządzanie, handel elektroniczny, inżynieria, przemysł morski, lotnictwo, logistyka i inne. Na dalszych etapach kariery mogą pojawić się możliwości objęcia stanowiska Senior Data Scientisty oraz stanowisk w specjalizacjach takich jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, dane nieustrukturyzowane i wizualizacja danych.  

Wynagrodzenie - Ile zarabia Data Scientist?  

Poziomy wynagrodzeń Data Scientists są często rozpatrywane w odniesieniu do wartości dodanej, jaką oferują firmie. Role wyższego szczebla są bardzo opłacalne finansowo i zwykle obejmują imponujący pakiet świadczeń.