Quais são as principais diferenças entre cientistas de dados juniores e seniores?

Ei! Os cientistas juniores de dados são na maioria posições mais recentes e estão relacionados ao manuseio, gerenciamento, modelagem preditiva e implementação de código bruto. Cientistas de dados júnior trabalham de maneira abrangente para processar e aumentar bancos de dados. Os cargos seniores, por outro lado, valorizam habilidades e experiência. Isso requer um conhecimento abrangente de técnicas e algoritmos e está principalmente relacionado ao gerenciamento de front-end e ao desenvolvimento de aplicativos de banco de dados.

Os cargos seniores valorizam experiência, habilidades e certificação de institutos de renome. Existem vários institutos de renome que oferecem programas de ciência de dados online e offline. Eles têm um currículo abrangente e fornecem treinamento prático prático usando ferramentas e testes. Eles geralmente oferecem certificação que é valorizada no setor. A 'Praxis Business School' fornece este programa PGP em Data Science, que é classificado como o programa mais alto. Não requer experiência de trabalho anterior ou pré-requisitos em ciência de dados.

Existe um site chamado 'EdAuthority' que fornece informações e análises sobre todos os cursos de ciência de dados. Pode-se comparar entre eles e selecionar o melhor de acordo com sua escolha.

Espero que isto ajude :)

Em termos de popularidade, a ciência de dados está se mostrando uma carreira em constante crescimento. Os cientistas de dados são necessários em todo o mundo, para várias tarefas diferentes e em várias empresas distintas. Profissionais dessa especialidade são frequentemente considerados membros essenciais da equipe. O insight fornecido ajuda a empresa a entender suas vantagens e suas deficiências e a fornecer um serviço melhor e mais otimizado para sua base de clientes.

Cientistas Júnior de Dados

Cientistas de dados juniores são o grupo de pessoas que podem ser consideradas as “padrão” das quais as pessoas falam sempre que surge o tópico do salário. Eles são o tipo mais comum de cientistas de dados que você pode encontrar.

O fato é que a categoria "júnior" de cientistas de dados abrange um grupo muito amplo de pessoas. Você poderia ter "acabado de entrar" neste grupo e ainda está aprendendo os tropos, ou já pode "ser um veterano" e "a caminho" de se tornar um cientista sênior de dados.

Cientistas de dados sênior

Cientistas seniores de dados são pessoas que dedicaram suas vidas a essa profissão. Eles geralmente trabalham na mesma empresa por muitos anos e são parte do pessoal essencial da equipe.

Como você deve estar se perguntando o que os cientistas seniores de dados sabem que os cientistas juniores não sabem?

  • Gerenciando pessoas, contratando as pessoas certas, gerenciando gerentes que se reportam a você.
  • Treinar colegas que talvez não sejam especialistas em tecnologia. Seja um consultor para gerentes seniores.
  • Identificar as ferramentas certas e avaliar os benefícios e desvantagens do software e das plataformas dos fornecedores, para um projeto específico em larga escala (construção de uma enorme taxonomia, etc.)
  • Identificando os algoritmos corretos e técnicas estatísticas para um projeto específico. Combine essas técnicas conforme necessário para obter o desempenho ideal.
  • Não confiando em dados; identificar fontes de dados externas ou internas úteis, misturando várias fontes de dados enquanto limpa redundâncias de dados e outros problemas de dados.
  • Identificando os melhores recursos, talvez usando proporções ou transformando, combinando recursos brutos para transformá-los em melhores preditores. Geralmente, requer uma boa compreensão dos negócios em que você atua.
  • Compreender a conversa executiva e traduzir solicitações, perguntas, preocupações ou idéias de executivos em implementações bem-sucedidas de ciência de dados.
  • Medir o ROI que você traz para sua empresa; ser capaz de convencer os executivos sobre seu valor agregado (ou fornecer explicações sólidas se o ROI for negativo ou não percebido como positivo e oferecer um caminho corretivo).
  • Interagindo com sucesso com gerentes / colegas / executivos / cl

Em empresas de pequeno e médio porte, os cientistas seniores de dados consultam grupos como Marketing e Produto para descobrir maneiras de gerar novas receitas; descubra independentemente novas oportunidades de receita e demonstre casos de negócios por meio de protótipos; trabalhar proativamente para garantir que os ativos de dados estejam disponíveis no futuro quando forem necessários para iniciativas antecipadas; são capazes de obter todos os seus próprios dados de várias fontes; e saber quais algoritmos são adequados, considerando todas as considerações e restrições. Parte do tempo - talvez 10% - envolve realmente a construção de modelos.

Essa não será a resposta favorita de todos, mas os cientistas de dados júnior são essencialmente estagiários altamente remunerados. Geralmente, eles não têm experiência suficiente para fazer as coisas acima por conta própria; portanto, os idosos passam anos ajudando-os a desenvolver suas habilidades.

No entanto, a ciência de dados é um mundo diferente em empresas muito grandes ou especializadas. Esse será um plano de carreira muito diferente para a ciência de dados, onde a maior parte de sua responsabilidade poderá ser treinar e manter continuamente os modelos existentes. Exemplos seriam grandes empresas de serviços financeiros como o CitiBank / Capital One e muitos empregos em grandes empresas de otimização como a FANG.

Meu conselho: se você é iniciante em ciência de dados e tem uma oportunidade de emprego em algum lugar que não tenha pelo menos um sênior com mais de 10 anos no campo, aceite o emprego - mas continue procurando emprego até encontrar uma organização que tem alguém que pode ajudar a treiná-lo.

E apenas um lembrete: se você acha que a ciência de dados é NOVA, precisa realmente ler um pouco sobre a história do marketing direto.

Como outro pôster mencionado, a principal diferença é a experiência. Eu pensei em entrar em um pouco mais de detalhes.

Um cientista de dados de nível mais sênior terá uma idéia melhor de quais tipos de problemas de dados procurar e como encontrá-los. Ele ou ela terá uma melhor compreensão prática de como aplicar algoritmos específicos aos dados e como esperar que funcionem assim que o projeto for concluído. (Isso não significa que ele ou ela será capaz de prever realmente os resultados, a menos que o problema seja muito, muito fácil. A razão pela qual somos contratados em primeiro lugar é que esses problemas são extremamente complicados e geralmente não podemos saber até que ponto a solução será boa até que funcione, mas um cientista de dados de nível sênior provavelmente poderá fazer uma estimativa decente um pouco mais cedo no processo e levará menos tempo para chegar lá.)

Além disso, depende realmente do tipo de experiência que o cientista de dados de nível sênior teve. Alguns estão fortemente envolvidos na criação original de modelos, mas nunca estiveram realmente envolvidos na sua implementação; alguns criaram menos modelos, mas os viram durante todo o processo de implementação; alguns se concentraram na apresentação à alta gerência. Qualquer que seja a experiência de um cientista de dados de nível mais sênior, é nisso que eles serão melhores.

Por outro lado, temos educação específica para a ciência de dados. As pessoas que eram cientistas de dados há cinco anos eram quase exclusivamente pessoas com pós-graduação em estatística, física etc. que decidiram entrar no setor privado e perceberam que suas habilidades se encaixavam bem no que era necessário para a ciência de dados. Nós tendemos a ser um grupo eclético com habilidades altamente não uniformes, o que é bom e ruim. As pessoas de nível júnior que começam há mais ou menos três anos e, principalmente agora, tendem a vir de programas de pós-graduação que se destinam explicitamente a produzir cientistas de dados; isso provavelmente significa um conjunto mais padronizado de competências. (Isso não é suportado por dados; acho que é razoável).

Você está assumindo que há uma carreira definida. Na ciência dos dados, não existe. Muito disso depende de como uma organização vê o papel do cientista de dados. Em muitas organizações, o cientista de dados é, por si só, um papel muito secundário. Em outros, é um papel muito sênior.

Se removermos os títulos e focarmos no caminho da aprendizagem, as competências dos cientistas juniores de dados serão focadas em um determinado conjunto de habilidades. Estes são engenheiros de dados, analistas, modeladores e, às vezes, especialistas em visualização de dados. . Esses cientistas de dados aprimoram suas habilidades em uma determinada área - seja limpeza de dados, um certo tipo de modelo de aprendizado de máquina, uma certa maneira de contar uma história com dados. Muitos desses cientistas de dados estão altamente confiantes em sua capacidade de executar todo o processo. Ainda assim, os clientes percebem uma lacuna clara quando muita responsabilidade é dada a um cientista júnior de dados. Freqüentemente, o problema não era efetivamente estruturado no início do processo - algo que um cientista de dados sênior não sentiria falta.

A antiguidade em ciência de dados representa alguém que entende todas as competências essenciais de ciência de dados. São tipicamente: engenharia de dados, definição de problemas funcionais, modelagem de dados / aprendizado de máquina / desenvolvimento de IA e visualização / narração de dados.

É raro haver uma única pessoa que seja especialista em todas as áreas, mas uma função no nível de gerente poderá delegar em todo o espaço.