Stanowisko Data Scientist jest jednym z najbardziej pożądanych w dzisiejszym świecie biznesu. Praca na tym stanowisku wymaga od specjalisty ds. danych umiejętności analitycznych, matematycznych, programistycznych oraz wiedzy z dziedziny biznesowej. Jakie są codzienne obowiązki osoby zajmującej się DS i jakich używa w tym celu narzędzi?

Czym jest Data Science w IT?

Data Science to dziedzina informatyki, która koncentruje się na wykorzystaniu technik i narzędzi matematycznych, statystycznych oraz informatycznych do analizy, interpretacji i wyciągania wniosków z dużych zbiorów danych.

Specjaliści ds. danych (data scientists) zajmują się przechowywaniem, przetwarzaniem i analizą danych, aby wyciągnąć z nich najbardziej wartościowe informacje i wskazówki biznesowe dla swojej organizacji lub klientów. Przykładem jest analiza grupy docelowej podczas wprowadzania nowego rozwiązania, usługi lub produktu. Do zadań osób działających w tym zawodzie należy również projektowanie i wdrażanie algorytmów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, które razem umożliwiają automatyzację procesów, a nawet przewidywanie przyszłych trendów oraz zjawisk.

W ramach Data Science wykorzystuje się różne technologie i narzędzia, takie jak języki programowania typu Python lub R, bazy danych, narzędzia do wizualizacji danych (wykresy i okręgi) oraz programy do obsługi AI. Wymaga to od pracownika zdobycia umiejętności programowania, sprawnego posługiwania się działaniami matematycznymi oraz dysponowania dużą wiedzą na temat statystyki i konkretnej dziedziny biznesowej, w której działa firma zatrudniająca go.

Zadania i obowiązki osoby pracującej na stanowisku Data Scientist

Jak wygląda praca na stanowisku Data Scientist? Główne obowiązki specjalisty ds. danych obejmują:

  • zbieranie, porządkowanie i przechowywanie dużych zbiorów danych;
  • analizowanie danych w celu wyciągnięcia konkretnych wniosków;
  • projektowanie i wdrażanie algorytmów uczenia maszynowego i SI;
  • opracowywanie prognoz i modeli predykcyjnych (opartych na zebranych danych);
  • wizualizację danych, ich interpretacja oraz prezentacja dla innych członków zespołu i klientów;
  • stałą aktualizację wiedzy na temat najnowszych trendów;
  • wykorzystywanie narzędzi specjalistycznych.

Do wykonywania tych zadań konieczne jest także zdolne operowanie umiejętnościami komunikacyjnymi – efekty analiz muszą być zrozumiałem nawet dla osób, które nie są wtajemniczone w daną tematykę.

Jednymi z najpopularniejszych narzędzi, które są konieczne do wykonania prawidłowej pracy Data Science są m.in.: Hadoop, Keras, Tableau, NLTK, OpenCV.

Zapotrzebowanie na specjalistów – czy Data Scientist to przyszłościowy zawód?

Wraz z rosnącą ilością danych generowanych przez firmy i organizacje, potrzeba specjalisty ds. danych, który potrafiłby przetwarzać, analizować i wyciągać z nich wartościowe wnioski biznesowe, staje się coraz większa. Według licznych prognoz zatrudnienie w Data Science będzie rosło przez następne dwa lub trzy lata o około 10% rocznie.

Praca na stanowisku Data Scientist jest zajmująca i trudna, ale zapewnia dużo satysfakcji oraz pozwala uzyskać wgląd w zachowanie społeczeństwa jako ogółu – to z pewnością ciekawe zajęcie, które nie bez powodu w ostatnim czasie znalazło wielu fanów.