Artykuł sponsorowany
Redakcja nie ponosi odpowiedzialności za treść artykułu i osobiste poglądy autora.
Data Scientist to kreatywna i samodzielna osoba, która nie tylko przygotowuje dane, ale również przeprowadza dogłębne analizy, by wyciągnąć cenne wnioski z ukrytych wzorców. Często wykorzystuje zaawansowane narzędzia i algorytmy, aby dostarczyć wiedzy, która może stać się wartościowym wsparciem dla różnych branż i dziedzin życia. Podążając za rosnącym zapotrzebowaniem na tę specjalizację, zawód ten zdaje się mieć obiecującą przyszłość. Kim tak naprawdę jest Data Scientist i jakie umiejętności można nabyć podczas data science bootcamp? Podpowiadamy!
Data Scientist to profesjonalista, który specjalizuje się w analizie danych i ich interpretacji. Głównym zadaniem takiej osoby jest eksploracja zbiorów danych, dzięki czemu może wyciągnąć z nich wartościowe informacje i wnioski. To nie tylko matematyk i statystyk, ale również kreatywny myśliciel, który potrafi dobrać odpowiednie metody i narzędzia, aby osiągnąć zamierzony cel.
W zakres jego obowiązków wchodzi szereg różnorodnych zadań, takich jak analizy kosztowe, tworzenie silników rekomendacyjnych, projekty geolokalizacji czy symulacyjne optymalizacje sieci logistycznej. Oprócz tego musi opracowywać i przygotowywać zbiory danych oraz wykorzystywać różnego rodzaju narzędzia techniczne, aby przeprowadzać analizy.
Praca Data Scientist różni się od pracy programisty, gdzie zazwyczaj na początku projektu są określone konkretne wymagania. Ten specjalista ma do czynienia z nieco bardziej elastycznymi i zmiennymi wymaganiami, a zakres jego działań może się znacznie różnić, w zależności od branży, w której działa firma. Może to być sektor handlu, marketingu, bankowości, ale także wiele innych.
Podstawowymi zdolnościami w tej branży są logiczne myślenie, zdolność do przeprowadzania skomplikowanych analiz dużych zbiorów danych, a także kreatywne podejście do rozwiązywania problemów. Oprócz tego niezwykle istotna jest dobra komunikacja, ponieważ Data Scientist musi być w stanie zasygnalizować potrzeby biznesowe na konkretne rozwiązania w dziedzinie technologii informacyjnych.
Wymagane umiejętności techniczne obejmują m.in. dobrą znajomość języka SQL, programowania w Pythonie z wykorzystaniem biblioteki Pandas, umiejętność pracy z danymi w ekosystemie Big Data, a także znajomość narzędzi w chmurze, takich jak Google Cloud, BigQuery czy AWS. Data Scientist powinien również mieć doświadczenie związane z relacyjnymi bazami danych oraz umiejętność korzystania z narzędzi klasy Power BI i metod uczenia maszynowego. Na nabycie wielu z tych umiejętności pozwala data science bootcamp, który kompleksowo przygotowuje do zawodu Data Scientist.
Grafika: freepik.com
