Umiejętności Data Scientistów

Nauka zajmująca się wykorzystywaniem danych do tworzenia modeli predykcyjnych i rozwiązywania problemów biznesowych.

Osoba specjalizująca się w analizie danych i tworzeniu modeli predykcyjnych, aby rozwiązywać problemy biznesowe.

Zbiór narzędzi i technik wykorzystywanych do tworzenia modeli predykcyjnych i rozwiązywania problemów biznesowych.

Analiza dużego zbioru danych w celu odkrycia wzorców i trendów.

Wspólnota narzędzi wykorzystywanych do analizy danych.

Wprowadzanie informacji do narzędzi, aby przeprowadzić analizę.

Wyniki analizy danych.

Tworzenie modelu predykcyjnego z wykorzystaniem statystycznych reguł decyzyjnych.

Potrzeba specjalistów z połączeniem wiedzy naukowej, umiejętności obliczeniowych i analitycznych.

Do 2018 roku w USA przewidywano brak 140 000 - 190 000 osób z zaawansowanymi umiejętnościami analitycznymi.

Potrzeba 1,5 miliona menedżerów i analityków z umiejętnościami wykorzystywania analizy dużych danych do efektywnego podejmowania decyzji.

Statystyka jest uważana za najbardziej pożądany zawód w przyszłości.

Spodziewany jest wzrost zatrudnienia w dziedzinie Data Science, znacznie wyższy niż w innych branżach.

Średnia pensja doświadczonego data scientista w Kalifornii zbliża się do 200 000 dolarów.

Rozwój programów edukacyjnych, platform e-learningowych i certyfikatów zawodowych.

Nowe trendy technologiczne, takie jak AutoML, MLOps, XAI i Fairness in AI, zmieniają krajobraz Data Science.

Specjaliści, którzy łączą wiedzę techniczną z praktycznymi doświadczeniami biznesowymi, tworząc pomost zrozumienia między działami technicznymi (np. inżynierowie danych) a działami biznesowymi (np. marketing, sprzedaż).

Dyskutuje o rosnącym znaczeniu ról w obszarze Data Science i AI, które wykraczają poza tradycyjne stanowisko data scientist.

Wykorzystanie danych, analizy i sztucznej inteligencji w biznesie i społeczeństwie stale rośnie.

Sukces w AI i analizie danych wymaga zespołów złożonych z różnych specjalistów, którzy potrafią współpracować i dzielić się wiedzą.

Firmy mogą szkolić własnych pracowników, którzy mają niezbędne doświadczenie i wiedzę o organizacji, aby pełnić rolę „tłumacza danych”.

Prawdopodobnie najlepszym rozwiązaniem do obsadzenia roli „tłumacza danych” jest szkolenie obecnych pracowników.

Wewnętrzne szkolenie jest często najlepszym rozwiązaniem do obsadzenia roli „tłumacza danych”, ponieważ nowi pracownicy mogą nie posiadać wystarczającej wiedzy o firmie.

Osoby, które tłumaczą problemy biznesowe na pytania analityczne, aby wykorzystując dane, stworzyć rozwiązania poprawiające wyniki firmy.

Polega na wykorzystaniu danych do podejmowania świadomych decyzji w firmie.

Dezycje podejmowane przez pojedynczą osobę, w których skutki są pewne.

Dezycje podejmowane przez pojedynczą osobę, w których skutki są niepewne.

Dezycje podejmowane przez pojedynczą osobę, w których skutki są prawdopodobne.

Sytuacje, w których decyzje kilku osób wpływają na siebie wzajemnie, prowadząc do strategicznych interakcji.

Przykłady decyzji, które z perspektywy czasu okazały się błędne.

Zarządzanie oparte na analizie danych, które polega na wykorzystywaniu danych historycznych do prognozowania przyszłości.

Proces polegający na założeniu, że przeszłe wzorce danych mogą służyć do przewidywania przyszłych zdarzeń. Zakłada się podobieństwo między historycznymi trendami a przyszłymi wydarzeniami.

Proces tworzenia sztucznego zbioru danych, który imituje rzeczywisty proces.

Losowy element, który wprowadza niepewność i zmienność do procesu prognostycznego.

Zmienna, która jest predyktorem, czyli zmienną niezależną, w procesie prognostycznym.

Zmienna, która jest przewidywana, czyli zmienną zależną, w procesie prognostycznym.

Proces dzielenia danych na dwie części: zbiór treningowy używany do trenowania modelu i zbiór walidacyjny używany do oceny jego wydajności.

Model, którego specyfikacja obejmuje wszystkie zmienne predyktorów.

Model, którego specyfikacja zawiera tylko niektóre zmienne predyktorów.

Miara dokładności modelu, która wskazuje średnie kwadraty błędów prognozowania.