Trách nhiệm công việc của nhà khoa học dữ liệu công dân bao gồm xử lý dữ liệu mới, sử dụng các công cụ tự động để xử lý dữ liệu lớn và tạo các mô hình bổ sung để có thêm thông tin chi tiết. Công việc chính của họ không phải là đưa ra dự đoán trực tiếp từ dữ liệu lớn hoặc phát triển phân tích mô tảmà là xây dựng các mô hình và sử dụng các công cụ để hoàn thành các mục tiêu đó.

Các nhà khoa học dữ liệu công dân thu hẹp khoảng cách giữa “sự thật” nhà khoa học dữ liệu (được đào tạo và có bằng cấp) và chủ doanh nghiệp thực hiện phân tích tự phục vụ của riêng họ. Sự tương tự này có thể cung cấp một số hiểu biết sâu sắc: Một nhà khoa học dữ liệu có thể chạy mười dặm trong một giờ, nhưng một nhà khoa học dữ liệu công dân có thể chạy vòng quanh, khởi động xe và lái xe mười dặm trong vòng chưa đầy một giờ với ít tiền hơn. Đúng là nhà khoa học dữ liệu công dân sẽ không nhìn thấy nhiều cảnh quan trên đường đi nhưng họ vẫn hoàn thành công việc. 

Vị trí của nhà khoa học dữ liệu công dân đặc biệt bất thường, ít nhất là ở thời điểm hiện tại, nó chỉ có thể được tiếp cận thông qua các chương trình khuyến mãi nội bộ. Mặc dù chức danh này đã tồn tại được vài năm nhưng không có danh sách việc làm nào cho các nhà tuyển dụng đang tìm kiếm “nhà khoa học dữ liệu công dân”. Nói chung, vị trí này bổ sung thêm trách nhiệm cho bản mô tả công việc hiện tại của ai đó. Để được thăng chức thường sẽ bao gồm việc tham gia và vượt qua một số lớp Khoa học dữ liệu nhất định phù hợp với nhu cầu của tổ chức và có thể bao gồm chứng chỉ.

Việc tạo ra vị trí “nhà khoa học dữ liệu công dân” là giải pháp cho tình trạng thiếu hụt nhân lực nhà khoa học dữ liệu. Phần lớn công việc thường được thực hiện bởi các nhà khoa học dữ liệu liên quan đến các nhiệm vụ vận hành thông thường, chẳng hạn như xác thực Chất lượng dữ liệu, hợp nhất các bộ dữ liệu và xác định nguồn dữ liệu. Những nhiệm vụ này tẻ nhạt và tốn thời gian, và việc thuê một nhà khoa học dữ liệu “đắt tiền” thực hiện chúng cũng không mang lại hiệu quả về mặt chi phí. Tốt hơn là nên sử dụng ai đó ít tốn kém hơn nhiều để hoàn thành những nhiệm vụ này với sự trợ giúp của tự động hóa.  

Đàm phán vị trí nhà khoa học dữ liệu công dân

Ban quản lý đã quyết định thuê một nhà khoa học dữ liệu cho một dự án ngắn hạn và tổ chức lại bộ phận bán hàng qua internet. Người ta cũng đã quyết định rằng một “thành viên nhóm” thường trực sẽ được chỉ định để hỗ trợ nhà khoa học dữ liệu bán thời gian, như một cách để cắt giảm chi phí và duy trì kinh nghiệm. Khi kết thúc dự án, thành viên trong nhóm sẽ đảm nhận việc bảo trì hàng ngày chương trình phân tích mới được cài đặt và các thuật toán dự đoán cho hoạt động bán hàng qua internet. Ngoài ra, thành viên trong nhóm sẽ phải tham gia bốn lớp học để có kiến ​​thức cơ bản về trách nhiệm mới. (Một thành viên nhóm thông minh, quyết đoán có thể tiếp cận quản lý với ý tưởng được thăng chức thành nhà khoa học dữ liệu công dân.)

Trong tình huống được mô tả ở trên, một số lượng lớn các thay đổi đang diễn ra trong tổ chức và trừ khi ban quản lý trao đổi kỹ lưỡng với toàn thể nhân viên, nếu không sẽ có sự nhầm lẫn và phá vỡ những kỳ vọng. Lý tưởng nhất là thành viên trong nhóm sẽ được chuyển giao một số trách nhiệm cho các nhân viên khác. “Người được chọn” cũng phải dành một chút thời gian trong tuần làm việc để học hoặc tham gia một lớp học trực tuyến. Thành viên trong nhóm cũng nên tham gia vào việc lựa chọn lớp học, vì một số lớp học trực tuyến phù hợp hơn với một số cá nhân nhất định. Và sau đó là vấn đề tăng lương. Cuối cùng, sẽ phải đạt được một số thỏa thuận nào đó để thành viên mới được đào tạo trong nhóm không rời đi làm công việc mới sáu tháng sau khi được đào tạo và thăng chức.

Cần lưu ý rằng có thể có lợi ích khi có nhiều hơn một nhà khoa học dữ liệu công dân trong đội ngũ nhân viên.

Dành cho quản lý: Tạo
một nhà khoa học dữ liệu công dân

Chọn đúng người cũng quan trọng. Hãy để mắt tới những người thích đọc sách. Về mặt học tập, họ sẽ có lợi thế đáng kể so với những người thấy việc đọc sách nhàm chán. Tuổi tác có thể là một vấn đề thú vị, trong đó một số người lớn tuổi không thích học các thủ thuật mới, trong khi những người khác có thể tự mình tham gia các lớp học, để vừa tiếp tục quá trình học tập vừa duy trì tư duy linh hoạt hơn.

Việc cung cấp các công cụ và đào tạo phù hợp đặc biệt quan trọng khi tạo ra vai trò nhà khoa học dữ liệu công dân. Sau khi đã quyết định thực hiện những thay đổi trong tổ chức và chi tiền cho các lớp học, v.v., sẽ thật ngu ngốc nếu rút ngắn quy trình bằng việc đào tạo kém và các công cụ không hoạt động tốt. hôm nay kinh doanh thông minh và các công cụ phân tích kết hợp với nhà khoa học dữ liệu công dân hiệu quả có thể giúp ích đáng kể cho doanh nghiệp tăng tốc Chiến lược dữ liệu của họvà cải thiện lợi nhuận của họ.

Đối với nhân viên hiện tại:
Trở thành nhà khoa học dữ liệu công dân

Đối với một người thực sự quan tâm đến Khoa học dữ liệu nhưng không thể quay lại trường học toàn thời gian để lấy bằng cấp cao, vị trí nhà khoa học dữ liệu công dân có thể trở nên lý tưởng và chương trình chứng nhận có thể cung cấp chương trình đào tạo hữu ích. Bạn có thể đi theo nhiều con đường khác nhau, từ quá trình tự học đến đào tạo nội bộ cho đến các lớp học ban đêm tại trường cao đẳng cộng đồng địa phương. Nó sẽ phụ thuộc vào kỹ năng hiện tại của bạn, nhu cầu của tổ chức và phương pháp học tập phù hợp nhất với bạn.

Người ta thường thừa nhận rằng có nhiều phong cách và kỹ thuật học tập khác nhau và những người khác nhau học nhanh hơn và dễ dàng hơn với sự kết hợp các phong cách cụ thể. Mọi người đều có sự kết hợp khác nhau giữa các phong cách học tập ưa thích. Các phong cách học tập cơ bản nhất là:

• Học trực quan: Loại học sinh này sử dụng hình ảnh, hiểu biết về không gian và hình ảnh để học. Học sinh có thể hình dung thông tin một cách dễ dàng và thường có khả năng định hướng rất tốt. Việc sử dụng bảng trắng (hoặc bài thuyết trình PowerPoint) có thể khá hiệu quả đối với kiểu người học này.
• Học bằng lời nói: Kiểu người này học tốt thông qua việc lắng nghe và thảo luận. Băng âm thanh hoạt động tốt. Những người học bằng lời nói thường có vốn từ vựng lớn và xuất sắc trong các hoạt động liên quan đến diễn thuyết, tranh luận và báo chí.
• Học thể chất: Những học sinh này sử dụng xúc giác để học. Họ nổi trội trong các hoạt động thể chất. Những người học này thích mày mò và học tốt nhất khi họ có thể thực hành mọi việc thay vì xem hoặc nghe.

Quyết định thứ hai là có học hay không
một mình. Một số người thích học một mình, trong khi những người khác thích học cùng
nhóm.  

Dữ liệu công dân
Nghiên cứu khoa học

Nhiều nơi cung cấp các khóa học trực tuyến được thiết kế để cung cấp các kỹ năng cơ bản mà một nhà khoa học dữ liệu công dân cần có. Có khả năng rất cao là người sử dụng lao động của sinh viên sẽ bổ sung một số lớp học cụ thể theo nhu cầu của tổ chức, nhưng việc tham gia khóa học về khoa học dữ liệu công dân sẽ mang lại nền tảng tốt. Việc đào tạo nên bao gồm những điều sau đây như là điểm khởi đầu:

• Sử dụng SQL để chuẩn bị dữ liệu
• Hiểu các khái niệm cơ bản của mô hình phân loại
• Xây dựng bảng thông tin khách hàng
• Sử dụng SQL để tạo mô hình phân đoạn
• Xây dựng mô hình nhắm mục tiêu bằng máy học
• Xây dựng hệ thống đề xuất bằng máy học

Tương lai của
Nhà khoa học dữ liệu công dân

Ngày càng có nhiều tổ chức ưu tiên chuyển sang phân tích dự đoán và phân tích theo quy định nâng cao. Hiện nay, các nhà khoa học dữ liệu truyền thống thường đắt đỏ và khó tìm. Các nhà khoa học dữ liệu công dân có thể là một cách rất hiệu quả để giải quyết sự thiếu hụt này. Công nghệ là lý do chính hỗ trợ sự phát triển của các nhà khoa học dữ liệu công dân. Công nghệ đã giúp những người không chuyên hoàn thành được các mục tiêu tương tự dễ dàng hơn. Trong vài năm qua, các công cụ Analytics và BI đã trở nên dễ sử dụng hơn đáng kể và bao gồm các phân tích tăng cường.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/so-you-want-to-be-a-citizen-data-scientist/