Data scientist
Osoby pracujące jako data scientist wyszukują i interpretują bogate źródła danych, zarządzają dużymi zbiorami danych, łączą źródła danych, dbają o spójność zbiorów danych oraz tworzą wizualizacje ułatwiające zrozumienie danych. Budują modele matematyczne na podstawie danych, przedstawiają wnioski i ustalenia z analiz specjalistom i naukowcom w swoim zespole, a w razie potrzeby także odbiorcom spoza branży, oraz rekomendują sposoby wykorzystania danych.
Sprawdź się w minutę: data scientist
Oceń 5 z 60 kluczowych umiejętności tego zawodu (europejska baza ESCO). Bez zakładania konta.
normalizować dane
zarządzać danymi badawczymi
stosować techniki przetwarzania danych
interpretować bieżące dane
Prowadzić współpracę ze stronami w środowiskach badawczych i zawodowych.
O zawodzie data scientist
Jako naukowiec zajmujący się danymi, będziesz w sercu podejmowania decyzji opartych na danych w organizacjach, odpowiedzialny za wyodrębnianie znaczących wniosków ze złożonych zbiorów danych i ich tłumaczenie na możliwe do działania rekomendacje. Twoja codzienna praca obejmuje identyfikowanie i pozyskiwanie źródeł danych, czyszczenie i normalizowanie dużych zbiorów danych, budowanie zaawansowanych modeli matematycznych i statystycznych oraz stosowanie zaawansowanych technik analitycznych do odkrywania wzorców i zależności. Będziesz tworzyć uderzające wizualizacje danych i przedstawiać swoje ustalenia zarówno ekspertom technicznym, jak i interesariuszom niebędącym specjalistami, zapewniając, że Twoje wnioski napędzają strategiczne decyzje biznesowe.
Twoja rola jest istotna w dzisiejszej gospodarce skoncentrowanej na danych, ponieważ firmy we wszystkich sektorach polegają na naukowcach zajmujących się danymi w celu optymalizacji operacji, ulepszenia produktów, przewidywania trendów rynkowych i zarządzania ryzykiem. Będziesz pracować z najnowocześniejszymi narzędziami i technologiami, stosując wiedzę z zakresu uczenia maszynowego, statystyki i inżynierii danych do rozwiązywania złożonych problemów z rzeczywistego świata. Praca wymaga mocnej podstawy w matematyce i informatyce, w połączeniu z ciekawością, kreatywnością i zmysłem biznesowym.
Naukowcy zajmujący się danymi należą do najszukańszych profesjonalistów w Polsce i globalnie, z silnymi perspektywami wynagrodzeń i doskonałymi możliwościami awansu zawodowego. Możesz specjalizować się w dziedzinach takich jak uczenie maszynowe, analityka biznesowa lub analityka specyficzna dla domeny i przejść na stanowiska starszych techników lub przywództwa.
Kluczowe funkcje zawodowe
Główne obszary odpowiedzialności na stanowisku data scientist.
Pozyskiwanie i przygotowanie danych
- Identyfikować i lokalizować odpowiednie źródła danych z systemów wewnętrznych i zewnętrznych baz danych
- Wyodrębniać, czyszczać i normalizować duże zestawy danych w celu zapewnienia jakości i spójności danych
- Zarządzać danymi badawczymi i wdrażać procedury zarządzania danymi
- Łączyć wiele źródeł danych i rozwiązywać niezgodności w zbiorach danych
Analiza statystyczna i modelowanie
- Stosować techniki modelowania statystycznego w celu zrozumienia rozkładów danych i zależności
- Budować modele matematyczne i algorytmy w celu rozwiązania problemów analitycznych
- Przeprowadzać analizę ilościową i empiryczną na zbiorach danych
- Przeprowadzać testy statystyczne i weryfikować założenia modelu
- Używać technik przetwarzania danych i stosować odpowiednie metody statystyczne
Wizualizacja danych i komunikacja
- Tworzyć uderzające wizualizacje danych przy użyciu specjalistycznych narzędzi i technik
- Prezentować ustalenia i wnioski odbiorcom technicznym i niebędącym specjalistami
- Stosować techniki wizualnej prezentacji, aby uczynić złożone dane zrozumiałymi
- Redagować artykuły naukowe lub akademickie i dokumentację techniczną
- Komunikować wnioski z danych i rekomendacje interesariuszom
Uczenie maszynowe i zaawansowana analityka
- Budować i szkolić modele uczenia maszynowego do zadań predykcji i klasyfikacji
- Wykonywać eksplorację danych i wyodrębniać znaczące wzorce z dużych zbiorów danych
- Stosować techniki inżynierii danych w celu efektywnego przetwarzania i transformacji danych
- Wdrażać przetwarzanie analityczne online (OLAP) dla analityki biznesowej
Etyka danych i strategia nauki o danych
- Zapewniać zgodność z zasadami etyki danych i przepisami dotyczącymi prywatności
- Opracowywać modele danych i definiować struktury danych do celów analitycznych
- Rekomendować rozwiązania oparte na danych i strategiczne zastosowania wniosków z danych
- Przeglądać literaturę naukową i być na bieżąco z metodologiami nauki o danych
Czy masz umiejętności do tej roli?
Wymagania kompetencyjne wywnioskowane z profilu umiejętności zawodu. Wykonaj darmowy test, aby sprawdzić swoje dopasowanie.
Kluczowe umiejętności (zaawansowane)
Umiejętności wspierające
Europejskie ramy umiejętności
Umiejętności i obszary wiedzy wymagane dla tego zawodu na podstawie europejskiej klasyfikacji.
Niezbędne (60)
Opcjonalne (33) — pokaż
Czego wymagają pracodawcy
Szacunki modelu AI, a nie dane policzone z ofert pracy. Procent przy narzędziu to szacowany odsetek ofert, które o nim wspominają; wykształcenie i lata doświadczenia to typowe wartości dla tego zawodu.
Doświadczenie
Wykształcenie
Typowe wymaganie: Magister
Języki
Narzędzia i technologie
Powiązane zawody
Zawody, które wymagają wielu tych samych kluczowych umiejętności, więc przejście do nich jest najkrótsze.
Najczęstsze pytania
Czym zajmuje się data scientist?
Osoby pracujące jako data scientist wyszukują i interpretują bogate źródła danych, zarządzają dużymi zbiorami danych, łączą źródła danych, dbają o spójność zbiorów danych oraz tworzą wizualizacje ułatwiające zrozumienie danych. Budują modele matematyczne na podstawie danych, przedstawiają wnioski i ustalenia z analiz specjalistom i naukowcom w swoim zespole, a w razie potrzeby także odbiorcom spoza branży, oraz rekomendują sposoby wykorzystania danych.
Jakich umiejętności wymaga zawód data scientist?
Zawód data scientist wymaga 60 kluczowych umiejętności, m.in.: modelowanie matematyczne, eksploracja danych, techniki wizualnej prezentacji, inżynieria danych, analiza ilościowa.
Czy AI zastąpi zawód data scientist?
Wskaźnik zagrożenia AI dla zawodu data scientist wynosi 81/100 (bardzo wysokie ryzyko). Najbardziej narażone na automatyzację umiejętności: kategoryzacja informacji, normalizować dane, rozpoznawanie obrazu. Najbardziej odporne: pełnić funkcję indywidualnego mentora, Prowadzić współpracę ze stronami w środowiskach badawczych i zawodowych., tworzyć sieć specjalistów z badaczami i naukowcami.
Ryzyko zastąpienia przez AI
Umiejętności najbardziej zagrożone przez AI
Umiejętności odporne na automatyzację
To średnia dla całego zawodu. Test AI Career Shield (ok. 10 minut) pokaże, jak wygląda ryzyko w Twojej pracy i co możesz zrobić.
Sprawdź swoje ryzyko AIInformacje w skrócie
Dane rynkowe — Polska
Czego Ci brakuje do zawodu data scientist?
Darmowa analiza luk kompetencji porówna Twoje umiejętności z wymaganiami tego zawodu i pokaże, od czego zacząć.
Sprawdź swoje luki