Εργασία ως Data Scientist: Αρμοδιότητες, Μισθός & Καθημερινότητα

Η καθημερινότητα ενός Data Scientist ακολουθεί τον σαφή κύκλο εργασιών του Data Science Lifecycle, ο οποίος περιλαμβάνει:

• Data Ingestion: Συλλογή δεδομένων από πηγές όπως βάσεις δεδομένων, το διαδίκτυο ή συσκευές IoT, είτε δομημένων (π.χ. αρχεία πελατών) είτε αδόμητων (π.χ. εικόνες, βίντεο).
• Data Storage & Processing: Καθαρισμός, μετασχηματισμός και αποθήκευση των δεδομένων σε βάσεις ή data lakes με τη χρήση ETL εργαλείων, για διασφάλιση της ποιότητας.
• Data Analysis: Διερεύνηση των δεδομένων για να εντοπιστούν μοτίβα και προκαταλήψεις που οδηγούν σε επιχειρηματικές αποφάσεις. Στη συνέχεια, εφαρμογή machine learning για τη δημιουργία μοντέλων πρόβλεψης.
• Data Visualization: Παρουσίαση των ευρημάτων μέσω αναφορών και οπτικοποιήσεων με εργαλεία όπως Python και R, βοηθώντας τις επιχειρήσεις να λαμβάνουν στρατηγικές αποφάσεις.

Οι Data Scientists συνεργάζονται στενά με Data Engineers, IT Architects και επιχειρησιακούς stakeholders για να μετατρέψουν τα δεδομένα σε στρατηγική γνώση που οδηγεί σε καινοτομίες και βελτιστοποίηση των επιχειρηματικών διαδικασιών.

Η ανάλυση δεδομένων είναι μόνο η αρχή. Για να ξεχωρίσεις και να πετύχεις ως Data Scientist, πρέπει να συνδυάσεις τεχνικές δεξιότητες με την ικανότητα να μετατρέπεις τα δεδομένα σε πρακτικά insights. Ο τομέας του data science εξελίσσεται ραγδαία, και η συνεχής μάθηση είναι το κλειδί για την επιτυχία.

• Δημιουργικότητα και Problem-Solving: Η ικανότητα να λύνεις προβλήματα με πρωτοποριακές λύσεις και να σκέφτεσαι δημιουργικά κάνει τη διαφορά. Η επεξεργασία μεγάλων δεδομένων και η ανάπτυξη αλγορίθμων απαιτεί out-of-the-box σκέψη και ευελιξία.
• Τεχνική Επιδεξιότητα: Γνώσεις προγραμματισμού σε γλώσσες όπως Python και R, καθώς και η χρήση εργαλείων όπως TensorFlow, Hadoop, και Spark, είναι απαραίτητα στοιχεία για την επιτυχία.
• Επικοινωνία: Οι κορυφαίοι Data Scientists μπορούν να μεταφράζουν τα ευρήματά τους σε απλή γλώσσα, κάνοντάς τα προσιτά σε μη-τεχνικούς συνεργάτες και διευθυντικά στελέχη.
• Διαρκής Μάθηση: Η κατανόηση της θεωρίας πίσω από τους αλγόριθμους και η απόκτηση πρακτικής εμπειρίας είναι κρίσιμα για να παραμένεις ανταγωνιστικός. Με την ανάπτυξη του AI και την αυτοματοποίηση μέσω AutoML (Automated Machine Learning), είναι σημαντικό να αναβαθμίζεις συνεχώς τις γνώσεις σου και να προσαρμόζεσαι στις νέες τεχνολογίες.

Η επιτυχία ως Data Scientist απαιτεί την ικανότητα να συνδυάζεις αναλυτικές δεξιότητες, κριτική σκέψη, και τη δυνατότητα να χειρίζεσαι μεγάλα σύνολα δεδομένων, χρησιμοποιώντας προηγμένους αλγορίθμους και στατιστικά μοντέλα για την ανάλυση μοτίβων και τάσεων.

Η διαχείριση τεράστιων όγκων δεδομένων δεν αφορά μόνο την αποθήκευση, αλλά και την οργάνωση, τον καθαρισμό και την επεξεργασία τους ώστε να είναι αξιόπιστα και έτοιμα για ανάλυση. Παράλληλα, οι τεχνολογίες στον τομέα εξελίσσονται ραγδαία, απαιτώντας από τους Data Scientists να είναι ευέλικτοι και να ενημερώνονται συνεχώς για τις νέες εξελίξεις, από machine learning frameworks μέχρι αυτοματοποιημένα εργαλεία ανάλυσης (AutoML).

Επιπλέον, οι Data Scientists πρέπει να εξασφαλίζουν υψηλή ποιότητα δεδομένων και να προσαρμόζονται στις αλλαγές, ενώ παράλληλα αντιμετωπίζουν την πρόκληση της επικοινωνίας των ευρημάτων τους σε μη τεχνικούς συνεργάτες. Η ικανότητα να εξηγούν σύνθετες έννοιες με απλότητα και σαφήνεια είναι κρίσιμη για τη λήψη στρατηγικών αποφάσεων που βασίζονται στα δεδομένα.

Οι Data Scientists απολαμβάνουν ανταγωνιστικούς μισθούς, χάρη στη στρατηγική σημασία του ρόλου τους και την αυξανόμενη ζήτηση στον τομέα. Σύμφωνα με την έρευνα της Linq για τους μισθούς στον τεχνολογικό κλάδο στην Ελλάδα, οι ετήσιες απολαβές ξεκινούν από 17.222€ για junior προφίλ και μπορούν να φτάσουν έως και 54.454€ για senior επαγγελματίες. Πέρα από τον μισθό, πολλές εταιρείες προσφέρουν επιπλέον προνόμια, όπως μπόνους, ευέλικτα ωράρια και δυνατότητα απομακρυσμένης εργασίας, κάνοντας τον ρόλο ακόμα πιο ελκυστικό.

Οι Data Scientists έχουν πολλές προοπτικές εξέλιξης, με μερικούς από τους πιο διαδεδομένους ρόλους να περιλαμβάνουν:

• Machine Learning Engineer: Ειδικεύεται στην ανάπτυξη και εφαρμογή μοντέλων μηχανικής μάθησης για την αυτοματοποίηση προβλέψεων και τη βελτιστοποίηση διαδικασιών.
• Data Analyst: Εστιάζει στην ανάλυση και ερμηνεία δεδομένων για τη δημιουργία αναφορών που καθοδηγούν τις επιχειρηματικές αποφάσεις.
• Data Engineer: Δημιουργεί, συντηρεί και βελτιστοποιεί την υποδομή δεδομένων, εξασφαλίζοντας την ποιότητα, ασφάλεια και διαχείριση μεγάλων συνόλων δεδομένων σε cloud ή on-premise περιβάλλοντα.
• Business Intelligence Analyst: Αναλύει δεδομένα και δημιουργεί αναφορές και dashboards που υποστηρίζουν τη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων.
• Data Warehouse Engineer: Διαχειρίζεται και οργανώνει αποθήκες δεδομένων, διασφαλίζοντας ότι τα δεδομένα είναι σωστά δομημένα και προσβάσιμα για ανάλυση.

Ανεξάρτητα από τον ρόλο που θα επιλέξεις, η δυνατότητα να επηρεάσεις στρατηγικές αποφάσεις μέσω των δεδομένων κάνει τον κάθε ρόλο καθοριστικό. Πολλοί επαγγελματίες ξεκινούν από θέσεις όπως Data Analyst και εξελίσσονται σε πιο εξειδικευμένους ρόλους, όπως Machine Learning Engineers, καθώς αποκτούν εμπειρία και γνώση στις νέες τεχνολογίες.

Ο Data Scientist εστιάζει στη δημιουργία μοντέλων μηχανικής μάθησης και στην πρόβλεψη μελλοντικών τάσεων, αξιοποιώντας προηγμένες τεχνικές ανάλυσης δεδομένων. Από την άλλη, ο Data Analyst επικεντρώνεται στην ανάλυση υπαρχόντων δεδομένων, χρησιμοποιώντας πιο απλά εργαλεία, για να δώσει απαντήσεις σε συγκεκριμένα επιχειρηματικά ερωτήματα. Ανάλογα με το αν θέλεις να προβλέπεις το μέλλον ή να ερμηνεύεις το παρόν, διάλεξε τον ρόλο που ταιριάζει στις φιλοδοξίες σου!

Θέλεις να μάθεις περισσότερα για τον ρόλο του Data Analyst και πώς μπορείς να εξελιχθείς σε αυτόν;

Οι Data Scientists χρησιμοποιούν μια ποικιλία από γλώσσες προγραμματισμού, εργαλεία και πλατφόρμες για την ανάλυση δεδομένων και τη δημιουργία μοντέλων πρόβλεψης. Τα πιο συνηθισμένα περιλαμβάνουν:

• Python & R Studio: Οι πιο διαδεδομένες γλώσσες προγραμματισμού για στατιστική ανάλυση και μοντελοποίηση, με βιβλιοθήκες όπως NumPy, Pandas, Matplotlib.
• TensorFlow & PyTorch: Frameworks για deep learning και machine learning.
• SQL: Χρησιμοποιείται για τη διαχείριση και επεξεργασία δεδομένων από βάσεις δεδομένων.
• ETL Εργαλεία: Για τον καθαρισμό, αποθήκευση και προετοιμασία δεδομένων.
• Hadoop & Apache Spark: Πλατφόρμες για επεξεργασία και ανάλυση big data.
• Visualization Tools: Εργαλεία όπως Seaborn, Tableau, D3.js για την οπτικοποίηση των αποτελεσμάτων.

Μια ευκαιρία μπορεί να αλλάξει τα πάντα, και στη linq είμαστε εδώ για να σε συνδέσουμε με τη θέση που θα σε κάνει να ξεχωρίσεις. Μέχρι σήμερα, έχουμε βοηθήσει πάνω από 5.500 υποψηφίους να βρουν την καριέρα που τους ταιριάζει. Εδώ, δεν είσαι απλώς ένα βιογραφικό – είσαι το ταλέντο που θέλουμε να δούμε να εξελίσσεται.

Κάνε το επόμενο βήμα στην καριέρα σου σήμερα και άσε την ομάδα μας να σε καθοδηγήσει. Με την υποστήριξη της εξειδικευμένης μας ομάδας και τα προηγμένα εργαλεία που χρησιμοποιούμε, θα βρεις τη θέση που πραγματικά σου ταιριάζει.

Δες τις διαθέσιμες ευκαιρίες εδώ και ξεκίνησε το επαγγελματικό σου ταξίδι μαζί μας!