Επάγγελμα Data Scientist (Επιστήμονας Δεδομένων)

Τα δεδομένα δεν θα σταματήσουν ποτέ να παράγονται. Τα δεδομένα σου, τα δεδομένα μου, τα δεδομένα όλου του κόσμου δημιουργούνται κάθε δευτερόλεπτο που περνά. Ο Επιστήμονας Δεδομένων ή Data Scientist, ασχολείται με όλα αυτά τα δεδομένα και προσπαθεί να τα μεταφράσει σε χρήσιμες πληροφορίες. Η ερώτηση όμως είναι “Τι ακριβώς κάνει ένας Data Scientist και με τι ασχολείται;”.

Αυτή την ερώτηση και ακόμη περισσότερες που σχετίζονται με το επάγγελμα του Επιστήμονα Δεδομένων θα προσπαθήσουμε να καλύψουμε σε αυτό το άρθρο. Θα μάθεις για τον μισθό του, τις αρμοδιότητες του, για τις απαιτούμενες δεξιότητες του.

Είσαι έτοιμος/η;

Περιγραφή Επαγγέλματος

Τι είναι ο Επιστήμονας Δεδομένων και με τι ασχολείται; Πάμε να αναλύσουμε αυτό το επάγγελμα και να κάνουμε ξεκάθαρο με τι ασχολείται. Αρχικά πρέπει να είναι,

Ο Επιστήμονας Δεδομένων προσπαθεί να εντοπίσει και να επιλύσει τα προβλήματα που αντιμετωπίζει μια επιχείρηση μέσα από μια διεπιστημονική προσέγγιση που περιλαμβάνει πολλά. Συνδιάζει επιστήμες όμως τα μαθηματικά, η στατιστική, την επιστήμη των υπολογιστών, την επιχειρησιακή έρευνα αλλά και το business. Μέσα από όλες αυτές τις επιστήμες και έχοντας ερεθμίσματα από πολλές οπτικές γωνίες προσπαθεί να επιλύσει διάφορα προβλήματα. Σαν τι όμως;

Όταν το πρόβλημα είναι σύνθετο, μπορεί να απαιτεί συνεργασία και με άλλους επιστήμονες.

Ένας Επιστήμονας Δεδομένων εστιάζει στην κατανόηση των δεδομένων, τον εντοπισμό διάφορων patterns, στην δημιουργία αλγορίθμων και προγραμμάτων για να μπορέσουν να επιλύσουν τα προβλήματα της επιχείρησης. Πολλές φορές επειδή είναι δύσκολο να επιλύσει μόνος του τα προβλήματα, συνεργάζεται με ομάδες έτσι ώστε να επιλύσουν το πρόβλημα που του ανατέθηκε να λύσει.

Πως σκέφτεσαι ένας Επιστήμονας Δεδομένων

Ο τρόπος που δουλεύει ένας Data Scientist είναι στρατηγικός. Αυτό σημαίνει πως υπάχουν κάποια στάδια. Πάμε να τα δούμε.

Στάδιο 1: Κατανόηση των διαδικασιών

Το πρώτο πράγματα που κάνει ένας Data Scientist, είναι πρώτα να κατανοήσει τις υπάρχουσες επιχειρηματικές διαδικασίες,. Αυτό απαιτεί ίσως κάποιο χρόνο καθώς κάθε επιχείρηση λειτουργεί διαφορετικά.

Στάδιο 2: ΠΡοσδιορισμό του προβλήματος

Επόμενο βήμα είναι ο προσδιορισμός των υποκειμενικών προβλημάτων.

Στάδιο 3: Επίλυση των προβλημάτων

Τέλος επιχειρεί να δώσει λύση στα προβλήματα μέσω όλων των γνώσεων του.

Ο τρόπος σκέψης δεν είναι μοναδικός. Ανάλογα το ακαδημαϊκό υπόβαθρο, την εμπειρία και άλλους παράγοντες ο κάθε Επιστήμονας Δεδομένων προσεγγίζει το πρόβλημα διαφορετικά.

To πιο σημαντικό στοιχείο που διακρίνει έναν Data Scientist από άλλες ειδικότητες, είναι η ανώτερη ικανότητά του να παραδώσει αλγορίθμους που υπόσχονται να επιλύσουν τα προβλήματα των επιχειρήσεων. Στην πραγματικότητα, το μεγαλύτερο κίνητρό του είναι να επιλύσει προβλήματα με τα δεδομένα και τα εργαλεία που διαθέτει η επιχείρηση, τα οποία τα χρησιμοποιούν και άλλα στελέχη που ασχολούνται με τα προβλήματα της εταιρείας.

Με τι ασχολείται o Data Scientist

Κάποια πράγματα με τα οποία ασχολείται ένας Επιστήμονας Δεδομένων είναι:

  • Virtual ή Δια ζώσης συναντήσεις για κατανόηση και ανάλυση του προβλήματας, αλλά και αναφορά για την πρόοδο.
  • Μιλάνε με επιχειρήσεις και άλλους stakeholders για την ανάπτυξη τους και κατανόηση των διαδικασιών.

Μια αναφορά της Glassdoor το 2016, που αναφερόταν στο ποσοστό ανέλιξης των επαγγελμάτων με βάση των μισθό τους, την προοπτική ανέλιξης και την επαγγελματική κατάσταση, το επάγγελμα του Data Scientist βρισκόταν στην πρώτη θέση. Το μεγαλύτερο ποσοστό των Data Scientist στην συγκεκριμένη έρευνα, απάντησαν ότι αυτό που τους ωθεί να βελτιώνονται, είναι η αντιμετώπιση πραγματικών προβλημάτων. Επίσης, στην συνέχεια σχολίασαν ότι το 80% του χρόνου που δαπανούν, αφιερώνεται στον καθαρισμό των δεδομένων και την προετοιμασία τους για ανάλυση. Ο υπόλοιπος χρόνος δαπανάται στις στατιστικές αναλύσεις.

Μεταπτυχιακές Σπουδές

Όσον αφορά τις μεταπτυχιακές σπουδές, αν σε ενδιαφέρει αυτό το επάγγελμα μάθε περισσότερα για τους ακόλουθους τίτλους σπουδών.

  • MSc in Data Science
  • MSc in Business Analytics
  • MSc in Data Science και Analytics
  • MSc in Big Data

Αρμοδιότητες

  • Εργαστείτε με άλλα τμήματα του οργανισμού σας για να εντοπίσετε ζητήματα και χρησιμοποιήστε τα δεδομένα για να προτείνετε αποτελεσματικές λύσεις
  • Συγχώνευση, διαχείριση και εξαγωγή δεδομένων για τη δημιουργία αναλυτικών αναφορών για συναδέλφους, πελάτες ή την ευρύτερη οργάνωση
  • Διατηρήστε διαρκώς την επικοινωνία με τον οργανισμό για να διασφαλίσετε ότι οι ανάγκες σε δεδομένα είναι κατανοητές και ικανοποιημένες
  • Χρησιμοποιήστε εργαλεία εκμάθησης μηχανών και στατιστικές τεχνικές για την παροχή λύσεων όπως απαιτείται
  • Δημιουργήστε σαφείς και συνοπτικές αναφορές που προσφέρουν αξία στους πελάτες ή την επιχείρηση
  • Μείνετε ενημερωμένοι με τις τελευταίες τεχνολογίες, τεχνικές και μεθόδους
  • Διεξαγωγή έρευνας σε πρωτότυπα και απόδειξη των εννοιών
  • Αναζητήστε ευκαιρίες για χρήση γνώσεων, κωδικών ή μοντέλων που θα μπορούσαν να ωφελήσουν άλλες λειτουργίες του οργανισμού (π.χ. HR ή μάρκετινγκ)
  • Προωθήστε την εκπαίδευση της επιστήμης των δεδομένων και ενθαρρύνετε τους άλλους μέσα στον οργανισμό να δουν τα οφέλη της εργασίας σας

Μισθός

Σύμφωνα με το Glassdoor, ο μισθός βρίσκετται σε καλά επίπεδα. Προφανώς στην Ελλάδα ο μισθός είναι κατώτερος από αυτόν που φαίνεται στην παρακάτω φωτογραφία αλλά σίγουρα πάνω από τον ΜΟ των υπολοίπων σχετικών επαγγελμάτων.

Δεξιότητες

  • Πολύ ισχυρές επικοινωνιακές δεξιότητες, για να εξηγήσουν πολύπλοκες έννοιες σε ανθρώπους που δεν έχουν πρακτική γνώση των μηχανικών της ανάλυσης δεδομένων
  • Η σχολαστική προσοχή στη λεπτομέρεια και η ικανότητα επίλυσης του προβλήματος αποτελεσματικά
  • Εμπειρία με εργαλεία ανάγνωσης και ανάλυσης της βάσης δεδομένων (ή με προθυμία να τα καταλάβετε), όπως SQL
  • Αυτοκίνηση και η δυνατότητα εργασίας χωρίς επιτήρηση
  • Καλές δεξιότητες διοργάνωσης και προγραμματισμού
  • Μια συνεργατική προσέγγιση για την ανταλλαγή ιδεών και την εξεύρεση λύσεων, καθώς θα πρέπει να συνεργαστείτε με άλλα τμήματα

Επαγγελματική Αποκατάσταση

Μερικές από τις σημαντικότερες βιομηχανίες στις οποίες θα μπορούσατε να εργαστείτε είναι:

  • Χρηματοδότηση
  • Ακαδημία
  • Επιστημονική έρευνα
  • Λιανεμποριο
  • ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ της ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ
  • ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΟ ΕΜΠΟΡΙΟ

Ο κατάλογος αυτός δεν είναι εξαντλητικός. Τα τελευταία χρόνια, οι επιστήμονες δεδομένων έχουν γίνει ένα πολύτιμο περιουσιακό στοιχείο στις επιχειρήσεις τηλεπικοινωνιών, μεταφορών και ενέργειας – κυρίως σε κάθε βιομηχανία όπου οι επιχειρήσεις παράγουν δεδομένα.

Συναφή Επαγγέλματα

Τι άλλα επαγγέλματα υπάρχουν που σχετίζονται με τον Επιστήμονας Δεδομένων; Στην παρακάτω λίστα θα βρεις συναφή επαγγέλματα που έχουν αρκετές ομοιότητες τόσο στην φύση της δουλειάς όσο και στις απαιτούμενες αρμοδιότητες.

error: Το περιεχόμενο προστατεύεται.