Data scientist – osoba zajmująca się data science, w szczególności analizą big data.

Został spopularyzowany przez Harvard Business Review w roku 2012. Jako polski odpowiednik niekiedy stosuje się określenie „mistrz danych”[1].

Krytycy wskazują na jego bliskie pokrewieństwo do innego od dawna istniejącego zawodu, jakim jest analityk danych. Jako kontrargumentację wskazuje się, że Data Scientist musi:

  • wykazać wszechstronne umiejętności poruszania się w niespójnych, różnorodnych zbiorach danych, związane z technologiami, które obecnie bardzo dynamicznie ewoluują
  • odnosi się do jego cech osobowości: jest zaangażowany w zrozumienie biznesu - potrafi dostrzec szeroki kontekst swoich analiz, wyjść poza schematyczne rozwiązania, przenieść rozwiązanie z innej gałęzi biznesowej, myśli innowacyjnie i strategicznie, jest ciekawy świata i patrzy na niego przez pryzmat danych z różnorodnych źródeł, rozwiązuje problemy, ma zacięcie hackerskie
  • odnosi się do jego miękkich umiejętności: zdolność do komunikacji - także z wyższą kadrą zarządzającą, zdolność do komunikacji poprzez wysokiej jakości wizualizacje, umiejętność wyjaśnienia wykonanych złożonych analiz
  • często posiada kompetencje analityka lub administratora baz danych służących do przetwarzania dużych zbiorów danych (ang. Big Data) - porusza się w środowiskach takich jak Hadoop czy Spark.

Natomiast praca tradycyjnego analityka danych ogranicza się do stosowania metod analizy statystycznej do danych pochodzących z hurtowni, charakteryzujących się spójną strukturą, a zatem stosunkowo łatwych do obróbki. Wyciąga podstawowe wnioski.

Przypisy

edytuj

Bibliografia

edytuj