Datový vědec: Porovnání verzí

Z WikiKnihovna
 
Řádek 3: Řádek 3:
  
 
==Náplň práce==
 
==Náplň práce==
Náplň práce datového vědce je těžké zobecněně popsat, protože se liší v závislosti na momentálních požadavcích a potřebách zaměstnavatele a může se tedy různit nejen v rámci různých zaměstnavatelů ale i u stejného zaměstnavatele v různých časových obdobích. Řekněme, že datový vědec je jakýmsi odborníkem na analýzu dat, který je vybaven jednak schopností rozklíčovat, co je k vyřešení komplexních problémů třeba, ale i praktickými technickými schopnostmi k jejich řešení.
+
Náplň práce datového vědce je těžké zobecněně popsat, protože se liší v závislosti na momentálních požadavcích a potřebách zaměstnavatele a může se tedy různit nejen v rámci různých zaměstnavatelů, ale i u stejného zaměstnavatele v různých časových obdobích. Řekněme, že datový vědec je jakýmsi odborníkem na analýzu dat, který je vybaven jednak schopností rozklíčovat, co je k vyřešení komplexních problémů třeba, ale i praktickými technickými schopnostmi k jejich řešení.
  
 
==Povinnosti==
 
==Povinnosti==

Aktuální verze z 20. 5. 2016, 11:58

Popis práce

Datový vědec je poměrně mladé a neustále se formující povolání, které reflektuje současný vývoj společnosti jakožto společnosti informační a plné nezměrného množství různých dat. Pro takovouto společnost jsou orientování se v datech a práce s nimi naprosto klíčové dovednosti. Mnoho datových vědců začínalo jako statistik nebo datový analytik, ale s příchodem velkých dat (big data) bylo potřeba značně rošířit dosavadní přísup k práci s daty a v reakci na tuto potřebu se objevil na trhu práce prostor pro datové vědce. Práce datového vědce (data scientist) má velmi blízko k práci datového analytika (data analyst) a datového inženýra (data engineer) a v některých společnostech pro něj může být nápň práce velmi podobná těmto dvěma jmenovaným profesím. Vždy záleží na dané společnosti, která datového vědce zaměstnává a na jejích konkrétních potřebách. [1]

Náplň práce

Náplň práce datového vědce je těžké zobecněně popsat, protože se liší v závislosti na momentálních požadavcích a potřebách zaměstnavatele a může se tedy různit nejen v rámci různých zaměstnavatelů, ale i u stejného zaměstnavatele v různých časových obdobích. Řekněme, že datový vědec je jakýmsi odborníkem na analýzu dat, který je vybaven jednak schopností rozklíčovat, co je k vyřešení komplexních problémů třeba, ale i praktickými technickými schopnostmi k jejich řešení.

Povinnosti

  • extrahování obrovských objemů dat z různých interních i externích zdrojů
  • provoz sofistikovaných analytických programů strojového učení a statistických metod
  • příprava dat pro použití v modelování
  • důkladné třídění dat a informací, vybrání relevantních a vyřazování irelevantních informací
  • zkoumání dat z různých úhlů a určování skrytých slabin, trendů a příležitostí
  • navrhování řešení řízených daty pro různé nové obchodní příležitosti
  • výzkum otevřených otázek pro průmysl
  • vytváření nových algoritmů pro řešení problémů a budování nových nástrojů pro automatizaci práce
  • komunikace s předpověďmi a poznatky v oblasti řízení a oddělení IT prostřednictvím účinných vizualizací dat a zpráv
  • doporučování nákladově efektivních změn stávajících postupů a strategií [2]
  • komunikace a spolupráce s IT i byznys oddělením [3]

Vzdělání

Zatímco v zahraničí (např. USA, UK, Německo je již možné získat titul v oboru data science, tuzemští datový vědci získávají vzdělání povětšinou v příbuzných oborech, kde si osvojí matematické, statistické, programátorské a analytické dovednosti. Další logickou možností je pro ně studium v zahraničí či využití možnosti stáže. Mimo to je možné účastnit se různých online kurzů a The UC Berkeley School of Information dokonce nabízí online získání titulu. [4]

Kompetence

technické:

  • matematické dovednosti jako například ovládání lineární algebry, matematické analýzy a pravděpodobnosti
  • statistické dovednosti jako například testování statistických hypotéz
  • nástroje a techniky strojového učení (machine learning) jako například algoritmus k-nejbližších sousedů nebo rozhodovací stromy
  • znalost softwarového inženýrství a dovednosti jako například distribuovaný výpočet či algoritmy a datová struktura
  • data mining
  • uspořádávání a tzv. čištění dat
  • vizualizace dat a techniky jejich podávání
  • techniky nestrukturovaných dat (unstructured data)
  • ovládání buď programovacího jazyka R nebo SAS nebo obou
  • SQL databáze a dotazovací databázové jazyky
  • obecné programátorské dovednosti
  • ovládání programovacího jazyka – nejčastěji Python, dále pak třeba C/C++ Java nebo Perl
  • big data platformy jako je Hadoop nebo Hive & Pig
  • cloudové nástroje – například Amazon S3

podnikatelské:

  • řešení analytických problémů
  • efektivní komunikace
  • intelektuální zvídavost
  • znalost průmyslu, ve kterém se pohybuje

[5]

Kariéra

Kariéra datových vědců leckdy začíná na jiné IT pozici a teprve postupně se s novými zkušenostmi dostávají do své role. Ostatně v České republice je toto povolání stále ještě ne příliš zavedené a leckdy někdo s kompetencemi datového vědce provádí práci datového vědce ačkoliv jeho pozice v dané společnosti nese oficiálně jiný název. Platy takovýchto IT pracovníku se u nás standardně pohybují kolem 50 000 Kč měsíční hrubé mzdy. [6] Zatímco například v USA je průměrný roční plat datového vědce 93 991 dolarů. [7] Platové ohodnocení se také někdy odvíjí v závislosti na počtu let zkušeností v oboru.

Profesní sdružení

• celosvětová:

• v ČR pouze neformální setkávání:

Použité zdrojre

  1. VOULGARIS, Zacharias Data Scientist : The Definitive Guide to Becoming a Data Scientist. Basking Ridge, NJ : Technics Publications, 2014. ISBN: 9781935504696
  2. The Life of a Data Scientist. In: MastersInDataScience.org [online].[vid. 2016-05-17]. Dostupné z: http://www.mastersindatascience.org/careers/data-scientist/
  3. What is a Data Scientist? Who they are, what they do and why you want to be one. In: sas.com [online]. [vid. 2016-04-07]. Dostupné z: http://www.sas.com/en_us/insights/analytics/what-is-a-data-scientist.html
  4. UC BERKELEY SCHOOL OF INFORMATION. datascience. Berkeley.edu [online]. Berkeley: UC Berkeley School of Information, ©2016 [vid. 2016-05-20]. Dostupné z: https://datascience.berkeley.edu/
  5. The Life of a Data Scientist. In: MastersInDataScience.org [online].[vid. 2016-05-17]. Dostupné z: http://www.mastersindatascience.org/careers/data-scientist/
  6. Grafton Recruitment. PRŮZKUM PLATŮ: PŘEHLED PLATŮ DLE REGIONŮ V ČR. In: Grafton.cz [online]. [vid. 2016-05-20]. Dostupné z: file:///C:/Users/447926/Downloads/Salary%20Survey%202013_14%20(1).pdf
  7. The Life of a Data Scientist. In: MastersInDataScience.org [online].[vid. 2016-05-17]. Dostupné z: http://www.mastersindatascience.org/careers/data-scientist/