Як стати громадянином Data Scientist – DATAVERSITY

Посадові обов’язки спеціаліста з обробки даних громадян включають роботу з новими даними, використання автоматизованих інструментів для обробки великих даних і створення додаткових моделей для отримання додаткової інформації. Їхня основна робота полягає не в тому, щоб робити прогнози безпосередньо на основі великих даних або розробляти приписна аналітика, але створювати моделі та використовувати інструменти для досягнення цих цілей.

Науковці з даних громадян долають розрив між «істинним» дані вчених (підготовлені та зі ступенем) і власники бізнесу, які виконують власну аналітику самообслуговування. Ця аналогія може дати певне розуміння: фахівець із обробки даних може пробігти десять миль за годину, але фахівець з обробки даних може помандрувати, розігріти машину та проїхати десять миль менш ніж за годину за менші гроші. Зрозуміло, спеціаліст із обробки даних громадян не побачить стільки пейзажів у дорозі, але все одно впорається зі своєю роботою. 

Посада спеціаліста з даних громадян особливо незвичайна, оскільки, принаймні на даний момент, отримати доступ до неї можна лише через внутрішні рекламні акції. Хоча ця назва існує вже кілька років, немає списків працевлаштування для роботодавців, які шукають «громадянського спеціаліста з даних». Взагалі кажучи, посада додає обов’язки до чиєїсь поточної посадової інструкції. Отримання підвищення зазвичай передбачає проходження та проходження певних курсів Data Science, які відповідають потребам організації, і може включати сертифікацію.

Створення посади «спеціаліста з даних громадян» є вирішенням проблеми з нестачею дані вчених. Значна частина роботи, яку зазвичай виконують спеціалісти з даних, пов’язана зі звичайними операційними завданнями, такими як перевірка Якість даних, об’єднання наборів даних та визначення джерел даних. Ці завдання є виснажливими та трудомісткими, а залучення «дорогого» спеціаліста з обробки даних не надто рентабельно. Для виконання цих завдань за допомогою автоматизації краще використовувати когось набагато менш дорогого.  

Обговорення посади спеціаліста з даних громадян

Керівництво вирішило найняти спеціаліста з даних для короткострокового проекту та реорганізувати відділ інтернет-продажів. Також було вирішено, що постійний «член команди» буде призначено для допомоги спеціалісту з обробки даних на неповний робочий день, щоб скоротити витрати та зберегти досвід. Наприкінці проекту член команди візьме на себе щоденне обслуговування нововстановленої аналітичної програми та прогнозних алгоритмів для інтернет-продажів. Крім того, член команди повинен буде пройти чотири заняття, щоб отримати базові знання щодо нових обов’язків. (Розумний, напористий член команди може підійти до управління з ідеєю отримати підвищення до спеціаліста з обробки даних.)

У ситуації, описаній вище, велика кількість змін відбувається всередині організації, і якщо керівництво не буде ретельно спілкуватися з персоналом в цілому, виникне плутанина та розбиті очікування. В ідеалі частина обов’язків члена команди буде передана іншим співробітникам. Також «обраниця» повинна отримати час протягом робочого тижня для навчання або відвідування онлайн-класу. Член команди також має брати участь у виборі класів, оскільки деякі онлайн-класи краще підходять для певних осіб. І тут постає питання отримання підвищення. Нарешті, потрібно буде досягти певної домовленості, щоб нещодавно навчений член команди не пішов на нову роботу через шість місяців після навчання та підвищення.

Слід зазначити, що мати в штаті більше ніж одного спеціаліста з обробки даних громадян може мати переваги.

Для менеджменту: Створення
науковець із даних громадян

вибирає потрібна людина також важливо. Слідкуйте за людьми, які люблять читати. У плані навчання вони матимуть значну перевагу перед людьми, які вважають читання нудним. Вік може бути цікавою проблемою, оскільки деякі люди похилого віку не люблять вивчати нові трюки, тоді як інші можуть відвідувати уроки самостійно, щоб продовжити процес навчання та зберегти більш гнучкий спосіб мислення.

Забезпечення правильного навчання та інструментів особливо важливо під час створення ролі спеціаліста з даних громадян. Вирішивши внести зміни в організацію, витрачати гроші на оплату занять тощо, було б безглуздо замикати процес за допомогою поганого навчання та інструментів, які погано працюють. Сьогоднішній бізнес-аналітика Інструменти аналітики в поєднанні з ефективним спеціалістом з обробки даних можуть значно допомогти бізнесу прискорити свою стратегію даних, і збільшити свої прибутки.

Для поточних співробітників:
Стати Citizen Data Scientist

Для людини, яка щиро цікавиться Data Science, але не може повернутися до школи на повний робочий день, щоб отримати вчений ступінь, посада спеціаліста з обробки даних громадян може виявитися ідеальною, а програма сертифікації може забезпечити корисне навчання. Ви можете піти різними шляхами, починаючи від процесу самостійного навчання до внутрішнього навчання та вечірніх занять у місцевому коледжі. Це залежатиме від ваших поточних навичок, потреб організації та підходів до навчання, які вам найкраще підходять.

Загальновизнано, що існують різні стилі та техніки навчання, і що різні люди навчаються швидше та легше за допомогою певного поєднання стилів. Кожен має своє поєднання бажаних стилів навчання. Основні стилі навчання:

• Візуальне навчання: Цей тип студентів використовує зображення, просторове розуміння та малюнки для навчання. Студенти можуть легко візуалізувати інформацію і часто мають дуже добре орієнтування. Використання дошок (або презентацій PowerPoint) може бути досить ефективним для такого типу учнів.
• Вербальне навчання: Цей тип людини добре вчиться, слухаючи та обговорюючи. Аудіокасети працюють добре. Учні часто мають великий словниковий запас і відмінно справляються з ораторською діяльністю, дебатами та журналістикою.
• Фізичне навчання: Ці учні використовують свій дотик для навчання. Вони відмінно справляються з фізичними навантаженнями. Ці учні із задоволенням майструють і навчаються найкраще, коли вони можуть робити щось на практиці, а не дивитися чи слухати.

Друге рішення – вчитися чи ні
поодинці. Деякі люди вважають за краще вчитися поодинці, тоді як інші вважають за краще вчитися з
група.  

Дані громадянина
Наукові дослідження

У багатьох місцях пропонуються онлайн-курси, розроблені для отримання базових навичок, необхідних спеціалісту з обробки даних. Існує велика ймовірність того, що роботодавець студента додасть кілька курсів, що відповідають потребам організації, але проходження курсу з вивчення громадянських даних є гарною основою. Навчання повинно включати наступне як відправну точку:

• Використання SQL для підготовки даних
• Розуміння основних понять моделей класифікації
• Побудова інформаційних панелей клієнтів
• Використання SQL для створення моделі сегментації
• Побудова моделі націлювання за допомогою машинного навчання
• Побудова системи рекомендацій з машинним навчанням

Майбутнє Росії
Citizen Data Scientists

Все більше і більше організацій надають перевагу переходу до розширеної прогнозної та приписної аналітики. Наразі традиційні науковці даних часто дорогі та їх важко знайти. Науковці даних громадян можуть бути дуже ефективним способом боротьби з цією нестачею. Технології є основною причиною зростання вчених, які займаються даними громадян. Технології полегшили досягнення тих самих цілей для неспеціалістів. За останні кілька років працювати з інструментами Analytics та BI стало значно легше та включають розширену аналітику.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.dataversity.net/so-you-want-to-be-a-citizen-data-scientist/