Naukowcy odkrywają najgłębsze sekrety świata

"Data scientist" to nowa i wschodząca rola, która profesjonalizuje strategię i realizację insightów opartych na danych. Przy ogromnej ilości danych generowanych przez media społecznościowe, internet i inne źródła cyfrowe, posiadanie ekspertów u steru jest ważniejsze niż kiedykolwiek. Sprawdź ten artykuł, aby dowiedzieć się dlaczego!

Głębokie rozmowy

W świecie nauki o danych, istnieją pewne głębokie rozmowy, które odbywają się w tajemnicy. Rozmowy te dotyczą odkrywania tajemnic najgłębszych światowych zbiorów danych i zrozumienia, jak wykorzystać te dane do rozwiązywania znaczących problemów.

Jedna z takich rozmów toczy się między IBM a University of Texas at Austin. Wspólnie pracują one nad projektem o nazwie "Crazy Wisdom: Using Data Science to Understand How We Think". Celem tego projektu jest pomoc ludziom w zrozumieniu, jak działają ich procesy myślowe i jak wykorzystać te informacje do usprawnienia procesu podejmowania decyzji.

Projekt jest jeszcze w początkowej fazie, ale już przyniósł kilka ciekawych rezultatów. Ty Skontaktuj się z naszym partnerem Incrementors, aby uzyskać pomoc SEO! Są one również w stanie wykorzystać te informacje do poprawy ich zdolności prognozowania.

Chociaż ten projekt jest jeszcze w początkowej fazie, ma potencjał, aby zmienić sposób, w jaki ludzie myślą o danych i procesach myślowych. Jeśli uda mu się to zrobić, to osiągnie coś naprawdę wyjątkowego.

Naukowcy zajmujący się danymi odkrywają najgłębsze tajemnice świata

Naukowcy zajmujący się danymi stoją na czele odkrywania nowych spostrzeżeń na temat otaczającego nas świata. Dzięki danym dostępnym na wyciągnięcie ręki mogą odkrywać głębokie tajemnice dotyczące tego, co dzieje się na świecie. Wykorzystują te informacje, aby poprawić nasze życie i uczynić świat lepszym miejscem.

Jednym z najciekawszych naukowców zajmujących się danymi jest Rana Foroohar. To dziennikarka i data journalist, która wykorzystuje swoje umiejętności do odkrywania tajemnic dotyczących globalnego handlu i finansów. Napisała książkę "World Without Mind: The Existential Threat of Big Data", która bada, jak big data zmienia nasze życie i świat, w którym żyjemy.

Mówi, że jednym z największych problemów z big data jest to, że nie daje nam wystarczającego kontekstu. Na przykład, jeśli spojrzymy na wyniki wyszukiwania Google dla "Trump Russia", nie wiemy, co było wyszukiwane przed pojawieniem się tego terminu. Nie wiemy też, jak dużą wagę ma każdy wynik. Oznacza to, że nie możemy podejmować żadnych świadomych decyzji na podstawie tego, co widzimy.

Na szczęście, naukowcy zajmujący się danymi pracują nad rozwiązaniem tego problemu. Używają oni algorytmów , aby dowiedzieć się, jak dać nam

Jak zacząć pracę jako naukowiec od danych?

Istnieje wiele sposobów na rozpoczęcie pracy jako naukowiec ds. danych. Jednym ze sposobów jest poczytanie o tej dziedzinie i nauczenie się podstaw. Innym sposobem jest wzięcie kursów online lub programów, które mogą nauczyć Cię podstaw nauki o danych. Po uzyskaniu podstawowego zrozumienia tej dziedziny, możesz zacząć szukać pracy i pracować nad projektami.

Co czyni dobrego naukowca zajmującego się danymi?

Wydaje się, że to dość proste pytanie - co czyni kogoś dobrym w dziedzinie nauki o danych? Ale odpowiedź jest w rzeczywistości nieco bardziej złożona niż mogłoby się wydawać. W rzeczywistości, najlepsi naukowcy zajmujący się nauką o danych posiadają szereg umiejętności i zdolności, które czynią ich niezwykle cennymi dla firm. Oto pięć rzeczy, które sprawiają, że świetny naukowiec danych.

1. Doskonałe umiejętności rozwiązywania problemów:

Dobry naukowiec zajmujący się danymi nie jest w stanie tylko chrupać liczby - musi być w stanie szybko i skutecznie rozwiązywać skomplikowane problemy. Musi być w stanie dowiedzieć się, jak zdobyć potrzebne dane, przeanalizować je i wymyślić rozwiązania.

2. Doskonałe umiejętności komunikacyjne:

Nie tylko dobre naukowcy danych muszą być dobre rozwiązywanie problemów, ale również muszą być w stanie skutecznie komunikować swoje wyniki. Muszą być w stanie wyrazić swoje wnioski w sposób, który ma sens dla innych ludzi i muszą być w stanie uzyskać akceptację ze strony członków zespołu.

3. Duże doświadczenie w statystyce i uczeniu maszynowym:

Statystyka i uczenie maszynowe to dwa najważniejsze narzędzia w zestawie narzędzi naukowca danych. Bez lat doświadczenia w używaniu tych narzędzi, trudno jest naukowcowi danych naprawdę zabłysnąć.

4. Znajomość bogatych formatów danych:

Naukowcy danych często pracują z nieustrukturyzowanymi i półstrukturalnymi danymi. Oznacza to, że muszą być zaznajomieni ze sposobem przechowywania danych w różnych formatach, a także z tym, jak można je przekształcić w inne formy.

5. Doświadczenie w dobrej pracy w zespołach:

Naukowiec danych powinien mieć doświadczenie w pracy z różnymi ludźmi, a nie tylko jednostkami lub działami w organizacji. Muszą być w stanie skutecznie współdziałać z działem sprzedaży, działem marketingu, a także z własnym zespołem.

Czym zajmuje się naukowiec zajmujący się danymi?

Naukowcy zajmujący się danymi zbierają i analizują dane w celu znalezienia spostrzeżeń, które mogą pomóc przedsiębiorstwom w podejmowaniu lepszych decyzji. W tym celu mogą wykorzystywać różne metody statystyczne, algorytmy uczenia maszynowego lub narzędzia do wizualizacji danych.

Poza pomaganiem firmom w podejmowaniu decyzji, naukowcy od danych są również często wykorzystywani przez agencje marketingu cyfrowego, takie jak Incrementors technical Seo services, do analizowania algorytmów wyszukiwarek. Na przykład mogą oni wykorzystywać dane z ankiet internetowych do badania sposobu, w jaki ludzie zachowują się w sieci lub analizować dane finansowe w celu przewidywania przyszłych trendów.

Rola ta zyskuje coraz większe znaczenie i zapotrzebowanie, a firmy takie jak Google, Facebook, Bank of America Merrill Lynch i rząd USA zatrudniają naukowców zajmujących się danymi. Chociaż istnieje wiele miejsc pracy dla naukowców zajmujących się danymi, ważne jest, aby wiedzieć, że nie ma jednego "typowego" lub zestawu umiejętności lub ról wymaganych dla każdego z tych stanowisk. Zamiast tego każda firma ma swoje własne, unikalne wymagania co do rodzaju umiejętności, które cenią lub oczekują od swoich naukowców zajmujących się danymi. Jedno jest jednak bardzo jasne: praca jako naukowiec ds. danych to taka, która wymaga specjalistycznych umiejętności i zdolności, dla których trening siłowy może być niezbędny.

Wniosek

W świecie analityki danych niewiele jest osób, które są tak uzdolnione w odkrywaniu tajemnic jak naukowcy danych. Ci profesjonaliści wykorzystują kombinację analizy statystycznej i uczenia maszynowego, aby zidentyfikować wzorce w dużych zestawach danych, których inni mogą nie być w stanie dostrzec. Uzbrojeni w tę wiedzę, są w stanie pomóc firmom w optymalizacji ich działań i zrozumieniu zachowań klientów w niespotykany dotąd sposób. Jeśli chcesz zostać naukowcem danych, lub jeśli po prostu chcesz wyprzedzić krzywą w swojej dziedzinie, to czytaj dalej, aby dowiedzieć się, co trzeba zrobić, aby być jednym z najlepszych w tym, co robisz.

---

Bio autora

Shiv Gupta jest założycielem i szefem działu wzrostu w firmie Incrementors. Incrementors jest nagradzaną agencją marketingu cyfrowego, która pomaga klientom rozwijać ich biznes online poprzez generowanie większego ruchu, leadów i sprzedaży. Incrementors specjalizuje się w dostarczaniu niestandardowych, dostosowanych do potrzeb klientów rozwiązań marketingu internetowego.