Czym zajmuje się data scientist?

Istnieje wiele sposobów na zdefiniowanie stanowiska data scientist. Niektórzy twierdzą, że jest to "naukowiec zajmujący się danymi”, czyli taki nowy analityk, posiadający dodatkowo umiejętności techniczne pozwalające na rozwiązywanie złożonych problemów. Inne definicje są nieco bardziej techniczne w swoim opisie. Krzysztof Wołk, specjalista ds. rekrutacji talentów z ramienia Experis opowiada, czym zajmuje się taki specjalista i jak przygotować się do rekrutacji.

Data scientist to przede wszystkim osoba, która uzyskała dyplom studiów wyższych z informatyki i wyspecjalizowała się w dziedzinie danych. Pomaga organizacji w podejmowaniu decyzji na podstawie interpretacji zebranych oraz dokładnie przeanalizowanych danych. Rolą data scientist jest nie tylko analiza, gromadzenie informacji. Obejmuje ona także programowanie, obliczenia, a także analizy matematyczne, statystyczne, rozwiązywanie rzeczywistych problemów np. biznesowych poprzez wykorzystanie danych do konstruowania algorytmów i tworzenia programów, które pomagają udowodnić optymalne rozwiązania poszczególnych problemów. Data scientist wykorzystuje w codziennych działaniach swoją wiedzę oraz umiejętności, dostępne narzędzia, a także techniki takie jak sztuczna inteligencja, czy uczenie maszynowe. Wraz ze wzrostem ilości przetwarzanych każdego dnia danych, zapotrzebowanie na naukowców zajmujących się tym obszarem nieustannie wzrasta.

Co zazwyczaj robi data scientist?

Zwykle w ciągu dnia osoby pracujące na tym stanowisku wykonują szereg działań związanych z analizą danych. Mogą to być m.in.:

• Poszukiwanie wzorców i trendów w zbiorach danych – w tym celu specjaliści zbierają duże ilości rozproszonych danych, przekształcają je w format, który będzie bardziej użyteczny oraz czytelny. Następnie uporządkowują je, szukają w nich wzorców, by pomóc organizacji w osiągnięciu zamierzonego wyniku.
• Impleentowanie algorytmów i modeli danych niezbędnych do prognozowania wyników – data scientists posiadają solidną wiedzę na temat statystyk, a także testów statystycznych i dystrybucji.
• otrafią wykorzystać uczenie maszynowe w celu poprawy jakości danych, są na bieżąco z innymi technikami analitycznymi jak np. głębokie uczenie czy analiza tekstu.
• Śledzą innowacje w dziedzinie analityki danych.
• W codziennej pracy bardzo często korzystają z języka programowania Python lub R.
• Rekomendują optymalne rozwiązania innym zespołom i personelowi wyższego szczebla.
• Współpracują zarówno z działem IT jak i z biznesowym, np. wykorzystując modele statystyczne do analizy danych w poszukiwaniu użytecznych informacji, a następnie z uproszczeniem tych informacji (między innymi poprzez wizualizację danych), aby były użyteczne dla osób zajmującymi się danymi ale niebędących naukowcami, np. dla kadry kierowniczej.
• Rozwiązują przeróżne problemy korzystając z technik opartych o dane, dla działów takich jak biznes czy marketing.

W Experis znajdziesz konkurencyjne oferty zatrudnienia oraz ciekawe projekty IT skierowane zarówno do ekspertów z wieloletnim doświadczeniem, jak i osób, które dopiero zaczynają swoją przygodę w branży. Sprawdź oferty pracy u największych, najbardziej cenionych firm – aplikuj i pozwól naszym ekspertom zadbać o rozwój Twojej kariery.

Jaka jest różnica między analitykiem danych, a data scientist?

Bardzo często miesza się rolę analityka danych z data scientist. Różnica polega tutaj na ciążącej odpowiedzialności, którą mają zarówno jedni, jak i drudzy. Analityk danych będzie analizował dane, znajdował w nich trendy i wzorce, oraz wspierał organizację w podejmowaniu decyzji opartych na celach wyznaczonych przez zespół ds. biznesu. Data scientist nie tylko zrealizuje zadania wymienione powyżej, ale będzie miał także własny zestaw pytań, które przyszły mu do głowy podczas działań. Data scientist stawia pytania zespołowi z którym współpracuje, wyznacza cele zarówno teamowi, jak i sobie. Dlatego między innymi ci specjaliści rozpoczynają zwykle swoją karierę zawodową od roli analityka danych.

Jak zostać specjalistą data scientist?

W tym przypadku najważniejsze jest wykształcenie. Oto kilka podstawowych kroków do rozważenia w swojej drodze zawodowej do tego stanowiska:

• Krok 1: zdobądź odpowiednie wykształcenie – najlepiej w dziedzinie informatyki, aczkolwiek statystyka, czy nauka o danych też zapewnia odpowiedni poziom opanowania podstaw.
• Krok 2: umiejętności – przede wszystkim programowanie w języku Python, R, SQL lub SAS. Pomagają one w analizie i zarządzaniu dużymi ilościami danych, ułatwiają również tworzenie modeli predykcyjnych czy trendów w danych. Dobrymi narzędziami do wizualizacji danych będą Tableau, PowerBI i Excel. Pomagają w tworzeniu wykresów oraz diagramów, będących podstawą analizy danych. Data scientist musi rozumieć i doskonalić umiejętności związane z uczeniem maszynowym. Bardzo ważne jest również głębokie uczenie, czyli tzw. deep learning. Oczekuje się, że data scientist będzie stale poprawiał jakość zebranych danych, przewidzi potencjalne wyniki przyszłych analiz. W dzisiejszych czasach w zatrważającym tempie rośnie ilość danych. Sprawne posługiwanie się dużymi ich zbiorami jest więc niezwykle istotne, dlatego na tym stanowisku przyda się także znajomość frameworków takich jak Hadoop, Apache czy Spark. Kolejna umiejętność niezbędna podczas pracy data scientist to odpowiednia komunikacja. Należy bowiem w jasny sposób przekazać wnioski innym członkom zespołu, zarówno w pisemnie, jak i podczas spotkań.
• Krok 3: poszukiwanie pracy. Najlepiej rozpocząć od stanowiska na bardzo podstawowym poziomie, np. jako analityk danych, analityk biznesowy, statystyk lub inżynier danych. Awansując po szczeblach kariery można dotrzeć do stanowiska data scientist.
• Krok 4: przygotowanie do działań. Na pewno warto przypomnieć sobie doświadczenia akademickie oraz wszystkie poznane wówczas koncepcje nauki o danych. Ważna będzie koncentracja na tematach takich jak modele liniowe, random forest, uczenie maszynowe czy SQL.

Rozmowa rekrutacyjna na stanowisko data scientist

Zwykle odbywają się trzy etapy procesu rekrutacyjnego na stanowisko Data Scientist. Zdarza się oczywiście, że w zależności od wymagań pracodawcy i preferencji firmy tych etapów jest mniej lub więcej.

• Etap 1: wstępna selekcja przed rozmową techniczną w celu sprawdzenia dopasowania kandydata do roli.

• Etap 2: rozmowa techniczna z analitykami z ramienia potencjalnego pracodawcy na temat umiejętności rozwiązywania problemów przez kandydata.
• Etap 3: rozmowa z kierownictwem, aby ocenić umiejętności i dopasowanie kulturowe kandydata do organizacji.

Oto niektóre oczekiwania wobec kandydatów związane z rolą data scientist:

• Ocena dokładności i skuteczności nowych źródeł danych, technik gromadzenia danych i ich prognozowania.
• Współpraca z ekspertami, specjalistami w różnych dziedzinach w celu identyfikacji możliwości wykorzystania danych i formułowania wniosków oraz możliwych do wykorzystania prognoz.
• Opracowywanie niestandardowych algorytmów i modeli danych w celu zastosowania ich do zbiorów danych, przeprowadzenia badań typu proof of concept.
• Współpraca z inżynierami oprogramowania w celu testowania, a także wdrażania kodu o jakości produkcyjnej dla modeli prognozowania i analizy danych.
• Projektowanie oraz implementacja narzędzi oraz procesów do monitorowania, analizowania dokładności danych oraz wydajności modeli.

Dobre rady na czas rekrutacji

Pamiętaj, że w każdym procesie rekrutacyjnym szczerość w kwestii posiadanych umiejętności. Twój nowy pracodawca prędzej czy później na pewno to sprawdzi, a więc nie warto informować rekrutera o kompetencjach, które warto mieć na danym stanowisku, ale niekoniecznie masz o nich dostateczną wiedzę czy doświadczenie.

Rekruterzy chcą usłyszeć o Twojej przeszłości, a także o tym, co możesz wnieść do firmy, jeśli zostaniesz zatrudniony. Przygotowując się do spotkania rekrutacyjnego pomyśl także o stanowisku w ten właśnie sposób. Firmy szukają osób mających aspiracje, by wyjść poza ustalone ramy oraz takich, które myślą nieszablonowo. Ważne jest więc wykazanie umiejętności rozwiązywania problemów.

Postępująca digitalizacja niemalże wszystkich dziedzin sprawia, że data scientists to jedni z najbardziej pożądanych ekspertów na rynku. Korzyści płynące z analizy danych dostrzegają już nie tylko korporacje, ale coraz częściej zainteresowane są tym mniejsze organizacje. To zawód, który ma przed sobą świetlaną przyszłość i jest pełen ciekawych wyzwań.