Vatandaş Veri Bilimcisi Nasıl Olunur – DATAVERSITY

Vatandaş veri bilimcisinin iş sorumlulukları arasında yeni verilerle uğraşmak, büyük verileri işlemek için otomatik araçlar kullanmak ve ek bilgiler elde etmek için ek modeller oluşturmak yer alır. Onların asıl işi doğrudan büyük veriden tahminlerde bulunmak ya da tahminlerde bulunmak değil. normatif analitik, ancak bu hedefleri gerçekleştirecek modeller oluşturmak ve araçları kullanmak.

Vatandaş veri bilimcileri "doğru" ile "doğru" arasındaki boşluğu dolduruyor veri bilimcileri (eğitimli ve diplomalı) ve kendi self servis analizlerini gerçekleştiren işletme sahipleri. Bu benzetme biraz fikir verebilir: Bir veri bilimcisi saatte on mil koşabilir, ancak vatandaş bir veri bilimcisi daha az parayla oyalanabilir, arabayı ısıtabilir ve bir saatten daha kısa sürede on mil yol kat edebilir. Elbette vatandaş veri bilimcileri yolda çok fazla manzara görmeyecek ancak yine de işi halledecekler. 

Vatandaş veri bilimcisinin konumu, en azından şimdilik yalnızca şirket içi promosyonlar yoluyla erişilebilmesi açısından özellikle sıra dışıdır. Unvan birkaç yıldır mevcut olmasına rağmen, "vatandaş veri bilimci" arayan işverenler için herhangi bir iş ilanı bulunmuyor. Genel olarak konuşursak, pozisyon birinin mevcut iş tanımına sorumluluklar ekler. Terfiyi almak genellikle kuruluşun ihtiyaçlarına uygun belirli Veri Bilimi derslerini almayı ve geçmeyi içerecektir ve bir sertifika da içerebilir.

“Vatandaş veri bilimci” pozisyonunun yaratılması, veri eksikliğine bir çözümdür. veri bilimcileri. Tipik olarak veri bilimcileri tarafından yapılan işlerin çoğu, doğrulama gibi sıradan operasyonel görevlerle ilgilidir. Veri kalitesi, veri kümelerinin birleştirilmesi ve veri kaynaklarının belirlenmesi. Bu görevler sıkıcı ve zaman alıcıdır ve bunları "pahalı" bir veri bilimcinin gerçekleştirmesi çok da uygun maliyetli değildir. Bu görevleri otomasyon yardımıyla gerçekleştirmek için çok daha ucuz birini kullanmak daha iyidir.  

Vatandaş Veri Bilimcisi Pozisyonunun Müzakere Edilmesi

Yönetim karar verdi bir veri bilimcisi işe alın kısa vadeli bir proje için ve internet satış departmanının yeniden düzenlenmesi için. Ayrıca, maliyetleri düşürmenin ve deneyimi korumanın bir yolu olarak, veri bilimcisine yarı zamanlı olarak yardımcı olmak üzere kalıcı bir "ekip üyesinin" atanmasına da karar verildi. Proje sonunda ekip üyesi yeni kurulan analitik programının ve internet satışlarına yönelik tahmin algoritmalarının günlük bakımını üstlenecek. Ayrıca ekip üyesinin yeni sorumluluklara ilişkin temel bilgileri edinebilmesi için dört ders alması gerekecek. (Akıllı, iddialı bir ekip üyesi yönetime yaklaşabilir vatandaş veri bilimciliğine terfi etme fikriyle.)

Yukarıda açıklanan durumda, organizasyon içerisinde çok sayıda değişiklik meydana gelmektedir ve yönetim, personel ile bir bütün olarak kapsamlı bir iletişim kurmadığı sürece, kafa karışıklığı ve beklentilerin kırılması söz konusu olacaktır. İdeal olarak, ekip üyesinin bazı sorumlulukları diğer personele devredilmesi gerekir. "Seçilmiş kişi" ayrıca çalışma haftası içinde ders çalışmak veya çevrimiçi bir derse katılmak için biraz zaman ayırmalıdır. Bazı çevrimiçi dersler belirli bireyler için daha uygun olduğundan, ekip üyesinin de derslerin seçimine dahil olması gerekir. Ve sonra zam alma meselesi var. Son olarak, yeni eğitilen ekip üyesinin eğitim alıp terfi ettikten altı ay sonra yeni bir işe gitmemesini sağlayacak bir tür düzenlemeye varılması gerekecektir.

Kadroda birden fazla vatandaş veri bilimcisinin bulunmasının avantajları olabileceği unutulmamalıdır.

Yönetim İçin: Oluşturma
Vatandaş Veri Bilimcisi

Seçilmesi doğru insan aynı zamanda önemlidir. Okumayı seven insanlara dikkat edin. Çalışma açısından, okumayı sıkıcı bulan insanlara göre önemli bir avantaja sahip olacaklar. Yaş ilginç bir sorun olabilir; çünkü bazı yaşlı insanlar yeni numaralar öğrenmekten hoşlanmazken diğerleri hem öğrenme sürecini sürdürmek hem de daha esnek bir zihniyeti sürdürmek için kendi başlarına ders alıyor olabilir.

Vatandaş veri bilimci rolünü oluştururken doğru eğitim ve araçları sağlamak özellikle önemlidir. Organizasyonda değişiklik yapmaya ve dersler için para harcamaya vb. karar verdikten sonra, süreci yetersiz eğitim ve iyi çalışmayan araçlarla kısa devre yapmak aptallık olacaktır. Bugünün iş zekası Verimli bir vatandaş veri bilimcisi ile birleştirilen analitik araçları, işletmelere önemli ölçüde yardımcı olabilir Veri Stratejilerini hızlandırınve karlarını artırın.

Mevcut Çalışanlar İçin:
Vatandaş Veri Bilimcisi Olmak

Veri Bilimine gerçekten ilgi duyan ancak ileri düzey bir derece almak için tam zamanlı olarak okula dönemeyen bir kişi için vatandaş veri bilimci pozisyonu ideal olabilir ve bir sertifika programı yararlı bir eğitim sağlayabilir. Bireysel çalışma sürecinden kurum içi eğitime ve yerel topluluk kolejindeki gece derslerine kadar çeşitli yolları kullanabilirsiniz. Bu, mevcut becerilerinize, kuruluşun ihtiyaçlarına ve sizin için en uygun öğrenme yaklaşımlarına bağlı olacaktır.

Genel olarak farklı öğrenme stilleri ve teknikleri olduğu ve farklı insanların belirli bir stil karışımıyla daha hızlı ve kolay öğrendikleri kabul edilmektedir. Herkesin tercih ettiği öğrenme stilleri farklı bir karışıma sahiptir. En temel öğrenme stilleri şunlardır:

• Görsel öğrenme: Bu tür bir öğrenci öğrenmek için görselleri, mekansal anlayışı ve resimleri kullanır. Öğrenciler bilgileri kolayca görselleştirebilirler ve genellikle çok iyi bir yön duygusuna sahiptirler. Beyaz tahtaların (veya PowerPoint sunumlarının) kullanımı bu tür öğrenciler için oldukça etkili olabilir.
• Sözlü öğrenme: Bu tür bir kişi dinleyerek ve tartışarak iyi öğrenir. Ses bantları iyi çalışıyor. Sözlü öğrenenler genellikle geniş kelime dağarcığına sahiptirler ve konuşma, tartışma ve gazetecilik içeren etkinliklerde başarılı olurlar.
• Fiziksel öğrenme: Bu öğrenciler öğrenmek için dokunma duyularını kullanırlar. Fiziksel aktivitelerde üstündürler. Bu öğrenciler kurcalamaktan hoşlanırlar ve işleri izlemek veya dinlemek yerine uygulamalı olarak yapabildikleri zaman en iyi şekilde öğrenirler.

İkinci karar ise çalışıp çalışmama meselesi
yalnız. Bazıları tek başına çalışmayı tercih ederken bazıları da bir arkadaşla çalışmayı tercih ediyor.
grup.  

Vatandaş Verileri
Bilim Çalışmaları

Pek çok yer, vatandaş veri bilimcisinin ihtiyaç duyduğu temel becerileri sağlamak için tasarlanmış çevrimiçi kurslar sunmaktadır. Bir öğrencinin işvereninin kuruluşun ihtiyaçlarına özel olarak birkaç ders eklemesi ihtimali çok güçlüdür, ancak vatandaş veri bilimi dersi almak iyi bir temel sağlar. Eğitim başlangıç ​​noktası olarak aşağıdakileri içermelidir:

• Veri hazırlamak için SQL kullanma
• Sınıflandırma modellerinin temel kavramlarını anlama
• Müşteri kontrol panellerinin oluşturulması
• Segmentasyon modeli oluşturmak için SQL kullanma
• Makine öğrenimi ile hedefleme modeli oluşturma
• Makine öğrenimi ile öneri sistemi oluşturma

Geleceği
Vatandaş Veri Bilimcileri

Kuruluşlar, gelişmiş tahmine dayalı ve kuralcı analitiklere geçişe giderek daha fazla öncelik veriyor. Şu anda geleneksel veri bilimcileri genellikle pahalıdır ve bulunması zordur. Vatandaş veri bilimcileri bu eksiklikle baş etmenin çok etkili bir yolu olabilir. Teknoloji, vatandaş veri bilimcilerinin yükselişini destekleyen temel nedendir. Teknoloji, uzman olmayanların da aynı hedeflere ulaşmasını kolaylaştırdı. Son birkaç yılda Analitik ve BI araçlarıyla çalışmak önemli ölçüde kolaylaştı ve artırılmış analitiği içeriyor.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/so-you-want-to-be-a-citizen-data-scientist/