Data Scientist to ekspert, który łączy umiejętności analityczne, programistyczne i biznesowe w celu wydobywania wartości z danych. W praktyce odpowiada za projektowanie i wdrażanie modeli analitycznych, które dostarczają firmie wiedzy potrzebnej do podejmowania lepszych decyzji. Praca Data Scientistów nie ogranicza się tylko do pisania kodu – równie ważna jest komunikacja wyników i rekomendacji w sposób zrozumiały dla decydentów.
Zdolność do formułowania hipotez, sprawdzania ich poprawności i wyciągania wniosków
Od regresji liniowej po głębokie sieci neuronowe – wachlarz narzędzi jest szeroki.
Najczęściej w językach takich jak Python czy R, ale też znajomość narzędzi big data może być potrzebna.
Data Scientist powinien rozumieć kontekst branżowy i specyfikę celów organizacji.
Umiejętność tworzenia czytelnych prezentacji i raportów.
Szybka wizualizacja danych: Dzięki Qlik można w łatwy sposób tworzyć interaktywne dashboardy, co ułatwia eksplorację danych przed budowaniem modelu.
Analiza kontekstowa: Asocjacyjny silnik Qlik pozwala na szybkie przechodzenie między wymiarami i faktami, co pomaga w odkrywaniu nieoczywistych zależności.
Prezentacja wyników: Po stworzeniu modelu predykcyjnego można w Qlik zobrazować jego rezultaty oraz zestawić je z innymi wskaźnikami biznesowymi.
Bez odpowiednio przygotowanych zbiorów nawet najlepsze algorytmy nie przyniosą wartościowych rezultatów.
Niezrozumienie wymagań biznesowych lub opór przed zmianą w organizacji potrafi spowolnić lub zablokować projekty data science.
Modele działające świetnie na etapie pilota mogą wymagać dodatkowej infrastruktury przy wdrożeniu w pełnej skali.
W przypadku bardziej złożonych algorytmów (np. sieci neuronowe) nie zawsze łatwo wyjaśnić, dlaczego model podjął taką, a nie inną decyzję.
Dziedzina data science dynamicznie się rozwija, co wymaga stałego uaktualniania wiedzy i umiejętności.
Data Scientist to jeden z kluczowych zawodów ery cyfrowej, w którym łączą się kompetencje analityczne, programistyczne oraz miękkie umiejętności komunikacyjne. W dobie ogromnych ilości danych wytwarzanych przez przedsiębiorstwa i konsumentów, rola ekspertów data science nieustannie rośnie. Aby jednak w pełni wykorzystać potencjał modeli predykcyjnych czy zaawansowanej analizy, niezbędne jest solidne zaplecze – tutaj na scenę wkraczają rozwiązania Qlik i Talend. Pierwsze z nich pozwala na intuicyjne i interaktywne prezentowanie danych w celu podejmowania trafnych decyzji, drugie zaś dba o to, by dane były spójne, świeże i wysokiej jakości. Wspólnie stanowią one fundament stabilnej i efektywnej analityki, w której Data Scientist może maksymalizować wartość dostarczaną organizacji.