Az adattudós összetett adatokból nyer ki információkat. Modelleket épít, kísérleteket futtat, és olyan kérdésekre válaszol, amelyek többet igényelnek, mint egy lekérdezés. Vajon ez az ügyfél lemorzsolódást okoz? Milyen ár maximalizálja a bevételt? Mely betegek vannak kitéve az újbóli felvétel kockázatának? A munka ötvözi a statisztikát, a programozást és a szakterületi ismereteket. A legjobb adattudósok értik az üzleti világot és a matematikát is.

A szerepkör sokat változott. A korai adattudósok mindent csináltak: az adattisztítást, a modellezést, a telepítést. A modern csapatok gyakran megosztják a munkát. Az adatmérnökök kezelik a folyamatokat. A gépi tanulási mérnökök modelleket telepítenek. Az adattudósok az elemzésre és a kísérletezésre összpontosítanak. Az eszközök a Python és az R, olyan könyvtárakkal, mint a pandas, a scikit-learn és a TensorFlow. Az SQL továbbra is elengedhetetlen. A kommunikációs készségek ugyanolyan fontosak, mint a technikaiak. Egy olyan modellt, amelyet senki sem ért vagy nem bízik meg benne, nem fognak használni. Az adattudósoknak el kell magyarázniuk az eredményeiket a vezetőknek, a termékmenedzsereknek és a mérnököknek. Őszintének kell lenniük a bizonytalansággal kapcsolatban. A 70 százalékos megbízhatóságú előrejelzés nem garancia. A legnehezebb rész nem a modell felépítése. Az, hogy rávegyük a szervezetet, hogy cselekedjen a modell szerint. Ehhez bizalom kell, a bizalomhoz pedig egyértelmű kommunikáció szükséges.

Adattudósi készségek

• Statisztika – hipotézisvizsgálat, regresszió, valószínűségszámítás
• Programozás — Python, R, SQL
• Gépi tanulás – modellkiválasztás, betanítás, értékelés
• Szakterületi ismeretek – az üzleti probléma megértése
• Kommunikáció – az eredmények világos magyarázata

Az adattudós részben elemző, részben mérnök, részben fordító. A cím tág, mert a munka is széleskörű.