Dataviter (data scientist)

Om yrket

Innen datadrevne yrker finnes det fire roller som utfyller hverandre: dataviter (data scientist), dataanalytiker (data analyst), dataingeniør, og maskinlærings- og kunstig intelligens-ingeniør (ML/KI-ingeniør).

Arbeidsoppgaver

• •Disse rollene samarbeider for å samle, behandle, analysere og bruke data til å ta bedre valg og skape nye løsninger. Datavitere skaper avanserte løsninger ved å bygge modeller og verktøy for beslutningsstøtte. Dataanalytikere bruker data for å avdekke trender og lage rapporter. Dataingeniører bygger en grunnmur ved å lage datastrukturer og infrastruktur. ML/KI
• •ingeniører tar modellene som dataanalytikerne har utviklet og optimaliserer dem for produksjon. Videre sikrer de at modellene integreres med applikasjoner, og håndterer sanntidsdata. Dataviter (data scientist) En dataviter utforsker data og utvikler datamodeller. Videre skaper de datadrevne løsninger ved hjelp av avanserte teknikker som maskinlæring og kunstig intelligens. Datavitere fungerer som brobygger mellom rådata og ML/KI
• •løsninger, som er bygget og implementert av ML/KI
• •ingeniører. Vanlige arbeidsoppgaver inkluderer: utvikle algoritmer og maskinlæringsmodeller som kan forutsi og automatisere analysere komplekse datasett for å få innsikt som kan bidra til innovasjon eksperimentere med datadrevne hypoteser og prototyper kommunisere innsikt og anbefalinger gjennom visuelle rapporter samarbeide med ingeniører for å integrere modeller i produksjonssystemer Dataanalytiker (data analyst) En dataanalytiker skal tolke og presentere data for å støtte beslutninger. De tar i bruk eksisterende datasett for å avdekke mønstre og trender. Vanlige arbeidsoppgaver inkluderer: analysere data for å finne mønstre utvikle dashboard for å presentere funn bidra i beslutningsprosesser ved å levere innsikt basert på data samarbeide med forretningsavdelinger for å definere hva som skal analyseres Dataingeniør En dataingeniør skal bygge og vedlikeholde infrastruktur for datainnsamling, lagring og tilgjengelighet. Det innebærer å sikre dataflyt fra ulike kilder til analytiske plattformer på en sikker og effektiv måte. Vanlige arbeidsoppgaver inkluderer: utforme databaser og datastrømmer for effektiv lagring og behandling bearbeide rådata og overføre til passende format sikre at systemene fungerer bra sørge for god datasikkerhet og tilgangskontroller rense data og sikre god kvalitet innføre god praksis for data governance (datakatalog, datakontrakter for skjemaer, verifisere at personvern og andre lovlige krav er ivaretatt når data flyttes) Maskinlærings
• •ingeniør En ML/KI
• •ingeniør utvikler, implementerer og optimaliserer modeller og løsninger basert på maskinlæring (ML) og kunstig intelligens (KI). Datavitere utvikler maskinlæringsmodeller som ML/KI
• •ingeniører klargjør disse for produksjon. Da kan modellene brukes i virkelige applikasjoner. Videre lager ML/KI
• •ingeniører robuste systemer som kan kjøre, overvåke og oppdatere modellene. Vanlige arbeidsoppgaver: sette opp, utvikle, vedlikeholde overvåke ML

Hvordan blir man dataviter (data scientist)?

Karrierestigen

Hva tjener en dataviter (data scientist)?