Dla niektórych data scientist może zabrzmieć, jak termin z filmu science-fiction. A jednak to jeden z najbardziej pożądanych zawodów na rynku pracy, w którym specjaliści codziennie zajmują się ogromnymi zbiorami danych, szukając wzorców mogących zmienić oblicze biznesu, medycyny, finansów czy marketingu. Planujesz pracę w branży i ciekawią Cię zadania, jakie wykonuje data scientist? Co robi i czym dokładnie zajmuje się w praktyce? W tym artykule przyjrzymy się codziennym zadaniom fachowców od danych!
Data scientist – czym się zajmuje? Rzut oka na podstawowe zadania
Zanim przejdziemy do szczegółowego opisu zadań, warto przybliżyć ogólny obraz zawodu Data Scientista. To osoba, która stoi na straży danych, analizując ogromne ilości informacji, aby wydobyć z nich ukryte wzorce, zależności i trendy. Ich zadaniem jest nie tylko zbieranie danych, ale także wykorzystywanie zaawansowanych narzędzi analitycznych, by tworzyć modele predykcyjne – na przykład przewidujące, co użytkownik kupi w przyszłości lub jak będą się rozwijać rynki.
W dzisiejszych czasach, w których podejmowanie decyzji opiera się na danych, a nie domysłach czy intuicji, rola Data Scientista staje się kluczowa. To zawód, który łączy programowanie, statystykę, analitykę biznesową oraz umiejętności komunikacyjne – tak, by wyniki analiz mogły być zrozumiałe i wykorzystywane przez różnych interesariuszy.
Data scientist – co robi? Codzienne zadania specjalisty
Praca Data Scientista to złożony proces, który łączy różne etapy, od zbierania danych po ich analizowanie i prezentowanie wyników. W zależności od projektu, dzień pracy może obejmować różne zadania, a kluczowe etapy tego procesu obejmują wiele powtarzalnych kroków. Przyjrzyjmy się każdemu z nich, aby lepiej zrozumieć ten przyszłościowy zawód, jakim bez wątpienia jest data scientist. Co robi na co dzień taki specjalista?
Zbieranie i czyszczenie danych (Data Cleaning)
Pierwszym krokiem w pracy Data Scientista jest zebranie danych z różnych źródeł. Mogą to być dane z baz danych, plików CSV, API lub innych systemów. Jednak dane te często nie są gotowe do analizy – mogą zawierać błędy, brakujące wartości lub niepotrzebne informacje. Dlatego ważnym zadaniem jest czyszczenie danych, czyli przygotowanie ich w taki sposób, by były spójne, kompletne i gotowe do analizy.
Na tym etapie stosuje się różne techniki, takie jak:
- imputacja brakujących danych;
- usuwanie duplikatów;
- zmiana formatu danych.
Data scientist – co robi w kontekście eksploracji danych? Analiza statystyczna i wizualizacja
Po oczyszczeniu danych, data scientist przechodzi do analizy, czyli eksploracji danych (Exploratory Data Analysis – EDA). To etap, na którym zaczynamy odkrywać, co mówią nam nasze dane. Może obejmować proste analizy statystyczne, takie jak obliczanie średnich, median, czy odchyleń standardowych, ale także bardziej zaawansowane techniki, takie jak analiza korelacji między zmiennymi.
Wizualizacja danych jest również kluczowym elementem tego etapu, ponieważ pozwala na lepsze zrozumienie wyników za pomocą wykresów, histogramów, czy diagramów. W tym kroku data scientist wykorzystuje odpowiednie narzędzia, by stworzyć wizualizacje pomagające zrozumieć ukryte wzorce.
Programowanie modeli (np. Machine Learning)
Kiedy dane są już przygotowane, a pierwsze analizy zostały przeprowadzone, czas na budowanie modeli predykcyjnych. Data scientist wykorzystuje algorytmy machine learning, aby stworzyć modele, które potrafią przewidywać przyszłe zdarzenia lub odkrywać ukryte wzorce w danych. W tym etapie korzysta się z narzędzi takich jak Python, R, TensorFlow czy scikit-learn. Modele te mogą obejmować klasyfikację, regresję, grupowanie danych, a także bardziej zaawansowane techniki, takie jak sieci neuronowe czy głębokie uczenie. Programowanie modeli jest kluczowe, ponieważ to właśnie te modele pomagają firmom podejmować decyzje oparte na danych.
Przygotowywanie raportów i dashboardów
Po zbudowaniu modelu, kolejny krok to przygotowanie wyników, które będą przekonujące i łatwe do zrozumienia dla osób, które nie są specjalistami w zakresie analizy danych. Data scientist tworzy raporty lub dashboardy, które przedstawiają wyniki w przystępny sposób. Takie raporty często zawierają wizualizacje, które pomagają zrozumieć wyniki analizy, a także wyciągnięte wnioski. Używa się tu narzędzi takich jak Power BI, Tableau, Excel czy Jupyter Notebooks. Celem jest dostarczenie zespołom biznesowym jasnych rekomendacji, które mogą wspierać decyzje.
Współpraca z innymi zespołami
Jeśli interesuje Cię praca jako Data Scientist, czym się zajmuje na co dzień taki specjalista i w jakim środowisku realizuje swoje zadania, musisz wiedzieć, że codziennością jest współpraca z innymi zespołami. W szczególności kluczowa jest komunikacja z:
- analitykami danych;
- menedżerami;
- programistami;
- przedstawicielami działu IT.
Data scientist nie tylko dzieli się swoimi wnioskami i raportami, ale także pomagają w implementacji rozwiązań i wdrażaniu modeli w codziennych procesach firmy. Dobra współpraca z zespołem to kluczowy element, by wyniki analiz mogły zostać efektywnie zastosowane do podejmowania decyzji i rozwiązywania problemów.
Wiele ścieżek rozwoju kariery – w tych branżach znajdziesz pracę
Data scientist to zawód, który wkrótce stanie się fundamentem wielu branż, ponieważ zdolność do analizy dużych zbiorów danych staje się kluczowa w podejmowaniu decyzji biznesowych. Specjaliści z tej dziedziny znajdą zatrudnienie w wielu sektorach, które wykorzystują dane do przewidywania, optymalizacji i poprawy efektywności.
Oto przykłady branż, w których data scientist jest coraz bardziej poszukiwany:
- E-commerce – rekomendowanie produktów na podstawie danych o użytkownikach, personalizacja ofert;
- bankowość i ubezpieczenia – wykrywanie oszustw (fraud detection) i optymalizacja procesów ryzyka;
- zdrowie – prognozowanie chorób, analiza wyników medycznych, opracowanie modeli diagnostycznych;
- przemysł – analiza błędów produkcyjnych, optymalizacja procesów produkcyjnych;
- sport – analiza danych meczowych, predykcja wyników, optymalizacja treningów;
- transport – analiza danych o ruchu drogowym, prognozowanie zapotrzebowania na transport;
- edukacja – analiza danych edukacyjnych, personalizacja ścieżek kształcenia;
- rozrywka – analiza preferencji użytkowników, rekomendacje filmów, muzyki, gier.
Praktycznie w każdej branży rośnie zapotrzebowanie na Data Scientistów, ponieważ prawidłowa analiza danych i trafnie podjęte decyzje pozwalają zwiększyć efektywność i konkurencyjność.
Data Science od podstaw – jak studia informatyczne przygotują Cię do wyzwań tej branży?
Jeśli zastanawiasz się, jak zacząć swoją przygodę z tą dynamiczną dziedziną, warto zacząć od podstaw – takich jak Python, Excel, statystyka. Choć samodzielna nauka pozwala wejść w świat analizy danych, wielu aspirujących specjalistów wybiera studia informatyczne, które zapewniają uporządkowaną wiedzę, od fundamentów aż po zaawansowane zagadnienia. Dostrzegając rosnące zapotrzebowanie, stworzyliśmy studia inżynierskie Bazy danych, data science i analityka biznesowa, dzięki którym zdobędziesz teoretyczną wiedzę, ale także praktyczne umiejętności, które pozwalają na efektywną pracę w obszarze analizy danych.
W trakcie nauki poznasz m.in.:
- języki programowania wykorzystywane w analizie danych, m.in. Python i jego biblioteki;
- projektowanie, optymalizowanie i zarządzanie bazami danych oraz systemami Big Data;
- kompetencje w zakresie analizy predykcyjnej, preskrypcyjnej i modelowania procesów biznesowych;
- statystykę, probabilistykę i wizualizację danych, niezbędne w pracy analityka;
- zasady działania systemów rekomendacyjnych, sieci neuronowych, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
Chciałbyś pracować w zawodzie, który daje Ci dostęp do najnowszych technologii i pozwala kształtować przyszłość biznesu? Data science to ścieżka pełna możliwości, gdzie każdy projekt to nowe wyzwanie, a wyniki mają realny wpływ na decyzje w różnych branżach. Podejmując studia, zyskujesz nie tylko tytuł inżyniera, ale także umiejętności, które pozwalają na wykorzystanie pełnego potencjału danych. Jeśli chcesz wejść w świat analizy i rozwijać swój talent do rozwiązywania problemów – zacznij swoją drogę już teraz!
