data scientist

A data scientist matematikai, statisztikai ismereteit és elemzői készségét használja az adatkészletek elemzéséhez. Napi munkája a következő tevékenységekből tevődik össze:

• minták azonosítása az adatokon belül és ezek párhuzamba állítása a való világgal
• olyan modellek és algoritmusok felépítése, amelyek adatok segítségével előre jelezhetik a jövőbeli trendeket
• adatok felhasználásával megválaszolandó kutatási kérdések megfogalmazása
• adathalmazok finomítása gépi tanulás és egyéb eszközök segítségével
• eredményeinek bemutatása a vállalati vezetés, a politikai vezetők vagy a nyilvánosság felé

Ahhoz, hogy ezeket a feladatokat elvégezhesse, folyamatosan tanul, hogy lépést tartson az adattudomány területén elért legújabb vívmányokkal. Ez azt is jelenti, hogy naprakésznek kell lennie a használt szoftverek új fejlesztéseivel is. Az adatelemzéstől az adatvizualizációig az adattudomány digitális eszközöket használ. Ezen eszközök készségszintű használata elengedhetetlen része munkájának.

Egy adattudós általában irodai környezetben dolgozik. Az elemzések nagy részét számítógépek és egyéb információs technológia segítségével végzik, ezért egyre több data scientist dolgozik távolról, akár alkalmankénti irodai jelenléttel, akár teljesen online. Munkája magában foglalhat megbeszélésekre vagy konferenciákra való utazást, de a rendszeres utazás ritka.

Munkáltatótól és iparágától függően kollégái lehetnek mérnökök, közgazdászok és köztisztviselők. Előfordulhat, hogy programozókkal és adatbázis-adminisztrátorokkal, valamint más szakemberekkel dolgozik közvetlenül együtt, például kutatókkal, piackutatási vezetőkkel és műszaki írókkal.

Egy adattudós munkabeosztása viszonylag kiszámítható. Az idő nagy részében hétköznap, irodai munkaidőben dolgozik; a késői órák vagy a hétvégi munkavégzés ritka. A munkaidőben némi rugalmasság azonban elvárt része a munkának. A jelentések és publikációk készítése sok adattudós munkájának fontos részét képezi. Amikor közeledik a határidő egy ilyen dokumentum véglegesítéséhez túlórára lehet szükség.

A data scientist karrier kiváló fejlődési lehetőségeket kínál. Amellett, hogy a tapasztalatok és a folyamatos tanulás révén elmélyül az adattudományban, más területekre is áttérhet. Szakosodhat az adattudomány speciális területeire, mint a mesterséges intelligencia vagy a gépi tanulás. Ha szeret nagyobb adattudós-csapatokkal együtt dolgozni, a menedzsment- vagy projektmenedzsment munkakör is egy lehetséges karrierút. Ha inkább a munka tudományos oldalára fókuszálna, kutatóként vagy oktatóként egyetemeken is folytathatja karrierjét, vagy vállalati környezetben az üzleti igények mentén, az adat architektúra kiépítésében, a megvalósítás támogatásában is kiteljesedhet, szakértővé válva a helyi és a felhő megoldások terén.

Több előnye is lehet, ha Randstad tanácsadó közreműködésével keres data scientist állást: 

• egy a munkaerőpiac IT szektorát jól ismerő tanácsadó támogatja a kiválasztási folyamat során
• álláslehetőségek széles skáláját találja honlapunkon
• akár határozott akár határozatlan idejű állást keres, segítünk megtalálni azt az állást, ami Önhöz leginkább passzol.

A legtöbb adattudós úgy lép be a pályára, hogy az egyetemen szerzi az alapokat. A data scientist karrierhez vezető tantárgyak közé tartozik a matematika, a statisztika és az informatika. Egyes egyetemek kifejezetten adattudományi mesterszakokat is kínálnak, akár üzleti specializációval is. Néhány adattudós azután lép a pályára, hogy olyan területeken szerzett egyetemi diplomát, amelyek jelentős adatelemzési munkát igényelnek. Ilyenek például a STEM területek, a fizika vagy a mérnöki tudomány, de más, statisztikát alkalmazó területeket is, mint például a közgazdaságtan.

Bár egy kapcsolódó tárgyból szerzett diploma a leggyakoribb módja az adattudományi karrier megkezdésének, nem ez az egyetlen lehetőség. A tanulószerződéses gyakorlati képzés, amely az osztálytermi tanulást a munkahelyi képzéssel kombinálja, szintén releváns tudást és tapasztalatot ad. 

A legfontosabb eszköze az analitikus gondolkodásmód és az adatok felhasználásával kapcsolatos problémák megoldásához a jó problémamegoldó készség.

Tapasztalattal kell rendelkeznie az adatbázisokkal és adatbázis-elemző eszközökkel.

A szoftverek és programozási nyelvek ismerete fontos tényező; pályafutása során ezen ismeretek bővítése és frissítése elengedhetetlen.

Adattudósnak lenni több, mint egyszerűen csak adatokat elemezni és ezek alapján modelleket építeni. Ahhoz, hogy az eredmények hasznosak legyenek, képesnek kell lennie arra, hogy közölje azokat: akár szóban, találkozókon vagy előadásokon, akár írásban, riportok, cikkek vagy akár könyv formájában, amihez elengedhetetlen a jó kommunikációs készség. Sikeréhez kulcsfontosságú, hogy át tudja adni munkáját, különösen azok számára, akiknek nincs megfelelő háttértudása.

Az adattudósok az adatelemzés és -modellezés terén szerzett szaktudásukat arra használják, hogy segítsék a vállalati vagy kormányzati vezetőket fontos döntések meghozatalában. Kifizetődő karrier, de kitartó és sok munkára van szükség a szükséges szakértelem megszerzéséhez.

Annak, aki analitikus gondolkodású, és élvezi a részletes ismeretek felhasználását trükkös problémák megoldására, adattudósnak lenni nagyszerű karrierút lehet. Fejlődési lehetőséget és magas fizetést is kínál.

Az adattudósok értékes készségekkel rendelkeznek, és fizetésük ezt tükrözi. Bérkalkulátorunk segítségével megismerheti a fizetési sávokat, hogy mennyit keres egy kezdő, vagy tapasztalt data scientist.

Egy adattudósnak erős matematikai és adatelemzési háttérre van szüksége. A különféle szoftverek és programozási nyelvek ismerete szintén hasznos.

Az adatvezérelt döntéshozatal fontos az üzleti életben, a kormányzatban, a tudományos életben és egyre több területen egyaránt. Az egyre inkább adatvezérelt világban folyamatosan nő az igény az adattudósokra is.

Data scientist állásra pályázni könnyű: készítse el Randstad-profilját, és válogasson állásajánlataink közül az Ön közelében. Bejelentkezést követően jelentkezzen egy kattintással az Önnek szimpatikus álláslehetőségre a weboldalunkon keresztül!