Vad gör en Data Scientist?

Publicerad 1 mars 2024

Data scientists är specialister som kombinerar teknisk expertis och statistisk analys för att extrahera insikter och skapa värde från data. Men vad innebär det egentligen? I den här artikeln bryter vi ned vilka huvudansvar som åligger denna roll.

Vad är Data Science?

Data Science är tvärvetenskaplig gren som integrerar statistik, databehandling, programmering och maskininlärning. Det huvudsakliga syftet med Data Science är att bruka och analysera insamlad data för att bistå organisationer i att fatta välgrundade beslut.

Att hantera stora mängder rådata kan dock vara överväldigande och kan inte ensamt stödja ledare i att fatta informerade beslut. För att göra datan mer begriplig behöver den först bearbetas och processas. Det är precis det som faller in under en Data Scientists roll och ansvar. Nedan finner du mer information om de specifika uppgifter som kan ingå i en Data Scientists arbetsområde.

Vanliga arbetsuppgifter för en Data Scientist:

Datamodellering: Skapandet och implementeringen av maskininlärningsmodeller möjliggör avancerad analys och förutsägelse av data, vilket är avgörande för att dra slutsatser och fatta informerade beslut.
Datarengöring och -hantering: Att identifiera och hantera fel i datamängder säkerställer kvalitet och pålitlighet i analysprocessen. Detta steg är nödvändigt för att undvika felaktiga resultat och felaktiga slutsatser.
Visualisering av data: Användning av datavisualiseringsverktyg gör det möjligt för data scientists att presentera sina resultat på ett begripligt och övertygande sätt, vilket underlättar kommunikationen av komplex information till beslutsfattare och intressenter.
Problemformulering och affärsförståelse: Genom att samarbeta med olika affärsenheter förstår data scientists inte bara tekniska aspekter utan också affärsproblemen. Detta gör det möjligt att formulera datautmaningar som direkt bidrar till organisationens övergripande mål.

Vilka verktyg behöver en Data Scientist ha?

Som Data Scientist finns det mycket du behöver behärska. Förutom kvantitativa kunskaper behöver du även ha en god kommunikativ förmåga. Utöver det använder Data scientists ett brett utbud av verktyg, inklusive programmeringsspråk som Pytons och R, datavisualiseringsverktyg som Tableau, och plattformar för maskininlärning som TensorFlow och scikit-learn. Dessa verktyg möjliggör effektiv datahantering, analys och modellering, och är kärnan i en Data Scientists arbetsverktygslåda.

Måste man kunna programmera för att bli Data Scientist?

För att bli en fullfjädrad Data Scientist är programmeringskunskaper nödvändigt. Även om detta är fallet skulle många företag dra nytta av att fler medarbetare satt på en grundläggande förståelse för principerna av Data Science. För den som är intresserade av att fördjupa sig inom ämnet erbjuder DF Kompetens två kurser som ger en omfattande inblick i de färdigheter och verktyg som krävs för att lyckas i denna roll

Grundkursen Data Science for Business

Saknar du erfarenhet av programmering och vill lära dig principerna inom Data Science? Då kan grundkursen Data Science for Business vara något för dig. Kursen lär dig att översätta data till insikter, visualisera dina resultat på ett trovärdigt sätt, samt applicera Machine-Learning-metoder i praktiken - allt detta utan att behöva skriva en enda rad kod.

Till Data Science for Business

Certifierande kursen Certifierad Data Scientist

Vill du sedan ta nästa steg kan du även certifiera dig som Data Scientist genom den certifierande kursen Certifierad Data Scientist. Under kursen får du tillämpa de teoretiska kunskaper du fått under grundkursen ”Data Science for Business”. Du får även lära dig de programmeringskoncepten du behöver för att bli en fullbordad Data Scientist.