Duomenų gavėjo vaidmuo ir misijos
THE Data Miner, arba duomenų žvalgytojas, atlieka itin svarbų vaidmenį duomenų ir dirbtinio intelekto pasaulyje. Tai esminis šešėlinis veikėjas, palengvinantis sprendimų priėmimą ir strateginį valdymą įmonėse. Išsiaiškinsime jos misijas ir vaidmens svarbą.
Kas yra duomenų gavėjas?
THE Data Miner yra duomenų specialistas, atsakingas už įžvalgų gavimą iš didelių duomenų (Big Data) kiekių. Apsiginklavęs statistikos, informatikos ir verslo analizės įgūdžiais, jis daugiausia dėmesio skiria modelių, tendencijų ir koreliacijų, kurios gali būti vertingos verslui, atskleidimui. Jos žinios leidžia neapdorotus duomenis paversti strategine informacija.
Duomenų rinkimas ir paruošimas
Pirmoji misija Data Miner susideda iš duomenų rinkimo iš įvairių šaltinių. Tai gali apimti įmonės vidines duomenų bazes, elgsenos duomenis internete, socialiniuose tinkluose ar net specializuotus išorinius šaltinius. Tada jis turi išvalyti ir paruošti šiuos duomenis, ty juos standartizuoti, susisteminti ir galbūt anonimizuoti, kad būtų galima naudoti tolesnėms analizėms.
Duomenų gavyba
Kai duomenys bus paruošti, Data Miner kreipiasi į reikalo esmę su duomenų gavyba arba Duomenų gavyba. Šį žingsnį sudaro statistinių metodų taikymas, mašininis mokymasis (Mašininis mokymasis) ir duomenų vizualizacija, kad būtų galima aptikti modelius ar paslėptus motyvus dideliuose duomenų rinkiniuose. Šis tyrimas veda prie įžvalgų, kurios gali atskleisti rinkos galimybes, ištaisyti gedimus arba suprasti klientų elgesį.
Modeliavimas ir prognozinė analizė
THE Data Miner taip pat naudoja modeliavimo metodus ateities tendencijoms ar elgesiui numatyti. Tai apima statistinių modelių ar algoritmų kūrimą Mašininis mokymasis kurios, remdamosi istoriniais ir dabartiniais duomenimis, gali patikimai prognozuoti įvairius verslo aspektus: būsimus pardavimus, sukčiavimo riziką, perspektyvių rinkos segmentų nustatymą ir kt.
Rezultatų komunikacija
Be duomenų išgavimo ir analizės, Data Miner taip pat turi misiją aiškiai ir suprantamai pranešti apie savo išvadas. Tai apima ataskaitų, interaktyvių prietaisų skydelių kūrimą ar net rezultatų pateikimą sprendimus priimantiems asmenims. Šis žingsnis yra labai svarbus: jis turi paversti sudėtingą informaciją strateginiais ir operatyviniais sprendimais, kurie būtų lengvai suprantami ne specialistams.
Technologinė ir etinė stebėsena
Profesionalas Duomenų gavyba turi nuolat sekti savo srities technologinius ir metodinius pokyčius. Be to, tvarkydamas asmens duomenis jis turi būti budrus dėl duomenų etikos, gerbti privatumą, saugumo standartus ir taisykles, pvz., GDPR (Bendrąjį duomenų apsaugos reglamentą).
THE Data Miner todėl atlieka pagrindinį vaidmenį naudojant duomenis įmonėje. Dėl techninių įgūdžių, verslo analizės ir komunikacijos derinio jis aktyviai prisideda prie kokybiškais duomenimis pagrįstų strategijų kūrimo ir pagrįstų sprendimų priėmimo. Informacijos pavertimas galimybe yra jos misijos pagrindas.
Pagrindiniai įgūdžiai siekiant tobulėti duomenų gavybos srityje
THE Duomenų gavyba, arba duomenų gavyba, yra pagrindinė duomenų mokslo sritis, apimanti naudingų žinių gavimą iš didelio duomenų kiekio. Nuolat didėjant sugeneruojamų duomenų kiekiui, duomenų gavybos įgūdžiai tampa vis paklausesni.
Štai pagrindiniai įgūdžiai, kuriuos turėtų įvaldyti kiekvienas profesionalas, norintis tobulėti šioje srityje.
Duomenų bazių ir duomenų saugojimo supratimas
Geras duomenų bazių valdymo sistemų išmanymas (DBVS) yra būtinas. Tai apima žinias apie reliacines duomenų bazes, pvz MySQL Arba PostgreSQL, taip pat nesusijusių duomenų bazių, pvz MongoDB. Taip pat labai svarbu mokėti SQL kalbą, kad būtų galima pateikti užklausas ir valdyti duomenis.
Statistikos ir matematikos išmanymas
Statistika ir matematika yra duomenų gavybos pagrindas. Labai svarbu gerai suprasti tikimybę, išvadinę statistiką, diferencialinį ir integralinį skaičiavimą bei tiesinę algebrą. Šios žinios leidžia suprasti ir įgyvendinti skirtingus duomenų gavybos algoritmus.
Mašininio mokymosi algoritmų ir modelių įvaldymas
Duomenų gavyba labai priklauso nuo Mašininis mokymasis nuspėjamai analizei ir klasifikavimui. Žinios apie mašininio mokymosi algoritmus, tokius kaip sprendimų medžiai, neuroniniai tinklai, paramos vektorių mašinos ir grupavimas, yra labai svarbūs. Gilaus mokymosi principų supratimas taip pat yra didelis privalumas.
Programavimo įgūdžiai
Programavimo kalbos kaip Python Ir R yra plačiai naudojami duomenų gavybos srityje. Python, jo paprastumo ir plačių bibliotekų, tokių kaip Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn ir Tensorflow, įgūdžiai yra ypač svarbūs.
Duomenų apdorojimo ir valymo patirtis
Duomenų kokybė yra būtina norint gauti patikimus duomenų gavybos rezultatus. Todėl duomenų apdorojimo įgūdžiai, tokie kaip valymas, normalizavimas, sodrinimas ir transformavimas, yra būtini. Tai apima trūkstamų reikšmių tvarkymą, klaidų aptikimą ir taisymą bei duomenų transformavimą, kad būtų galima geriau panaudoti analitiniuose modeliuose.
Duomenų vizualizavimo įrankių išmanymas
Duomenų vizualizacija yra esminis elementas norint suprasti ir pateikti duomenų gavybos rezultatus. Turite įvaldyti tokius įrankius kaip Tapyba, PowerBI, arba Python bibliotekos, tokios kaip Matplotlib ir Seaborn, yra geidžiamas įgūdis efektyviai iliustruoti duomenų aptiktus modelius.
Mokymas tapti duomenų gavikliu
Universitetinis mokymas
Universitetai dažnai siūlo specializuotus kursus tiems, kurie siekia duomenų gavėjo karjeros. Štai keletas treniruočių pavyzdžių:
- duomenų mokslų magistras (Duomenų mokslas)
- Taikomosios matematikos, statistikos magistras
- Verslo žvalgybos magistras
Baigęs šias magistrantūros studijas, studentas paprastai yra gerai pasirengęs pradėti duomenų gavybos srityje.
Inžinerijos mokykla
Inžinerijos mokyklos taip pat siūlo pritaikytus kursus, dažnai bendradarbiaudamos su įmonėmis, siekdamos suderinti teoriją ir praktiką. Šie mokymo kursai paprastai apima stažuotes ir konkrečius projektus, leidžiančius įgyti reikšmingos profesinės patirties. Jie leidžia įgyti inžinieriaus diplomą, kurio specializacija yra duomenų mokslas arba dideli duomenys.
Profesionalūs mokymai ir sertifikatai
Tiems, kurie jau dirba ir nori persikvalifikuoti arba patobulinti savo įgūdžius, yra trumpi profesinio mokymo kursai, skirti duomenų gavybai. Kelios organizacijos siūlo pripažintus sertifikatus:
- Sertifikuotas „Analytics“ profesionalas (BŽŪP)
- EMC duomenų mokslų bendradarbis (EMCDSA)
- SAS sertifikatas sistemoje „Analytics“.
Šie sertifikatai gali būti geras akademinio mokymo papildymas arba būdas patvirtinti specialistų įgūdžius.
Internetiniai kursai ir MOOC
Mokymasis internetu yra lanksti alternatyva tiems, kurie negali įsipareigoti baigti viso universiteto studijų kurso. Tokios platformos kaip Coursera, edX Arba Udacity siūlome galimybę lankyti duomenų gavybos ir duomenų mokslo kursus iš žinomų universitetų ir įmonių, su galimybe gauti baigimo pažymėjimus.
Praktinės patirties svarba
Be teorinio mokymo, būsimam Data Miner labai svarbu kaupti praktinę patirtį. Dalyvaukite realiuose projektuose, atlikite stažuotes arba dirbkite su duomenimis dalyvaudami konkursuose, pvz Kaggle varžybos gali būti tokios pat naudingos kaip formalūs mokymai.
Atlyginimai ir karjeros perspektyvos duomenų gavybos srityje
Karjeros galimybės duomenų gavybos srityje
Karjera duomenų gavybos srityje yra įvairi ir pritaikoma skirtingoms pramonės šakoms. Štai keletas karjeros profilių pavyzdžių:
- Duomenų analitikas
- Duomenų mokslininkas
- Mašininio mokymosi inžinierius
- Duomenų gavybos specialistas
- Verslo žvalgybos analitikas
- Didžiųjų duomenų inžinierius
Duomenų gavybos atlyginimai
Atlyginimai duomenų gavybos srityje skiriasi priklausomai nuo kelių veiksnių, įskaitant patirtį, vietą, išsilavinimą ir specialius įgūdžius. Remiantis rinkos tyrimais, čia yra vidutinių metinių atlyginimų diapazonas, pastebėtas šioje srityje:
| Karjeros profilis | Vidutinis metinis atlyginimas |
| Duomenų analitikas | 45 000–65 000 € |
| Duomenų mokslininkas | 55 000–80 000 € |
| Mašininio mokymosi inžinierius | 50 000–75 000 € |
| Duomenų gavybos specialistas | 50 000–70 000 € |
| Verslo žvalgybos analitikas | 45 000–68 000 € |
| Didžiųjų duomenų inžinierius | 55 000–85 000 € |
Duomenų gavyba yra perspektyvi karjera su patraukliais atlyginimais ir didelėmis augimo perspektyvomis. Kvalifikuotų specialistų paklausa ir toliau auga, todėl ši sritis yra viena dinamiškiausių ir naudingiausių profesinių galimybių požiūriu.
Asmenys, besidomintys karjera duomenų gavybos srityje, turėtų sutelkti dėmesį į nuolatinį savo analitinių ir techninių įgūdžių tobulinimą, kad galėtų pasinaudoti šios skaitmeninės evoliucijos teikiamomis galimybėmis.
