Jobba som data scientist

Vad gör en data scientist?

När du jobbar som data scientist är du en expert på dataanalys och använder statistik, programmering och avancerade analysmetoder för att utvinna insikter och kunskap från data. Din huvudsakliga uppgift är att använda data och analytiska verktyg för att generera insikter och fatta informerade beslut inom organisationen. Du analyserar och utvärderar olika aspekter av verksamheten för att förstå och uppfylla olika affärsbehov. Det innebär bland annat att samla in, hantera och analysera data för att identifiera trender, mönster och samband som kan ge värdefull information till beslutsfattare.

En viktig del av din roll som data scientist är att arbeta nära intressenter och användare för att förstå deras behov och krav. Du måste kunna översätta affärsbehov till konkreta analytiska frågor och mål. Du ansvarar för att utforma och implementera analytiska lösningar och modeller för att möta dessa behov. Dataanalys är kärnan i ditt arbete. Du använder avancerade statistiska metoder, maskininlärning och andra tekniker för att extrahera insikter från komplexa och stora datamängder. Genom att visualisera data och kommunicera dina analyser kan du bidra till bättre affärsbeslut och effektivitet inom företaget.

Arbetsuppgifter

Datainsamling och hantering: Som data scientist är du ofta involverad i att samla in data från olika källor. Det kan exempelvis vara från företagsdatabaser, externa datakällor och webbplatser. Du behöver förstå vilken typ av data som behövs för att lösa ett specifikt problem och hur man på ett säkert och effektivt sätt kan hantera stora och komplexa datamängder.
Förberedelse av data: Innan en analys kan genomföras så måste data rensas och förberedas. Detta kan innebära att hantera och ta bort duplicerade eller felaktiga data, fylla i saknade värden, normalisera data för jämförbarhet och konvertera data till lämpliga format för analysverktyg och algoritmer.
Dataanalys och modellering: Du använder avancerade analysmetoder och algoritmer för att utvinna insikter och mönster från data. Dataanalysen kan exempelvis inkludera prediktiv analys för att förutsäga framtida händelser, klusteranalys för att gruppera liknande data och textanalys för att utvinna information från textdata.
Maskininlärning och AI-applikationer: En viktig del av en data scientists arbete är att utveckla maskininlärningsmodeller och tillämpningar för att automatisera processer och förbättra beslutsfattande. AI och ML är en naturlig del av vardagen för att effektivisera arbetsflöden.
Visualisering och kommunikation: Efter att data har analyserats behöver du presentera dina insikter på ett lättförståeligt sätt för beslutsfattare och andra stakeholders. Genom att använda visualiseringstekniker som grafer, diagram och interaktiva dashboards kan du tydligt kommunicera komplexa analyser och insikter.
Framtidsprognoser och optimering: Som data scientist använder du dina analytiska färdigheter för att göra framtidsscenarier och förutse trender inom olika branscher. Du kan också optimera affärsprocesser genom att identifiera flaskhalsar och ineffektiva arbetssätt och föreslå förbättringar för att öka produktiviteten och minska kostnaderna.
A/B-testning och experimentdesign: Du kan vara involverad i att planera och genomföra A/B-testning och experiment för att utvärdera olika strategier och lösningar. Genom att jämföra resultat och dra statistiska slutsatser kan du bidra till att fatta informerade beslut om vilka åtgärder som ska vidtas.
Datasäkerhet: I arbetet som data scientist är det också viktigt att ta hänsyn till etiska frågor och datasäkerhet. Du måste säkerställa att data hanteras på ett ansvarsfullt sätt och följer gällande lagar och regler för att skydda användarnas integritet och företagskonfidentialitet.

Arbetsmiljö

En data scientist kan jobba på många olika typer av företag och inom alla branscher – finans, hälsovård, e-handel och mycket mer. Du kan jobba i stora team med andra dataexperter eller enskilt beroende på företagets storlek och behov. Det är också vanligt att jobba som konsult där du får jobba ute på uppdrag hos många olika kunder.

IT-säkerhetsspecialist söker jobb online

Öka dina chanser att få jobb!

När du registrerar dig hos Experis och laddar upp ditt CV, blir du direkt sökbar för alla våra rekryterare som letar efter vass IT-kompetens.

Viktiga egenskaper som data scientist

För att bli en framgångsrik data scientist krävs det framför allt tekniska färdigheter men också ett antal andra viktiga personliga egenskaper:

Analytiskt tänkande: Du behöver kunna tänka analytiskt och ha en skarp problemlösningsförmåga. Att kunna bryta ner komplexa problem i mindre delar och använda dataanalys för att dra slutsatser och identifiera mönster är centrala aspekter av arbetet.
Programmeringskunskaper: Som data scientist använder du ofta programmeringsspråk som Python, R eller SQL för att hantera och analysera data samt utveckla modeller. Goda programmeringsfärdigheter är avgörande för att effektivt kunna arbeta med stora datamängder och implementera algoritmer för maskininlärning.
Statistisk kompetens: En solid förståelse för statistik är viktig för att kunna välja och använda rätt analysmetoder och tolka resultaten korrekt. Du måste kunna hantera statistiska metoder för prediktion, klassificering, klustring med mera.
Kreativitet och nyfikenhet: Att vara kreativ och nyfiken är viktigt för att kunna tänka utanför boxen och hitta innovativa lösningar på problem. Du behöver ständigt utmana dig själv för att förbättra dina analytiska metoder och leverera insiktsfulla resultat.
Kommunikationsförmåga: Som data scientist arbetar du ofta med intressenter och beslutsfattare som inte nödvändigtvis har teknisk bakgrund. Att kunna kommunicera komplexa analyser och resultat på ett tydligt och begripligt sätt är avgörande för att få företagsledningen och andra intressenter att förstå och använda datadrivna insikter.
Teamarbete: Du arbetar ofta som en del av ett team och samarbetar med olika experter som dataingenjörer, affärsanalytiker och projektledare. Att kunna samarbeta effektivt och bidra till en öppen och inkluderande arbetsmiljö är viktigt för att uppnå framgångsrika projekt.

Utbildning för att arbeta som data scientist

Vanligtvis krävs en högre examen för att jobba som data scientist. Många har en master- eller doktorsexamen i ämnen som datavetenskap, statistik eller tillämpad matematik. Dock kan en stark bakgrund inom ett tekniskt område på kandidatnivå kombinerat med relevant arbetslivserfarenhet också vara en ingång till yrket.

Ta ditt nästa steg inom IT med Experis

Här på Experis erbjuder vi ett brett utbud av konsultuppdrag, bland annat som data scientist, på några av Sveriges mest populära företag. Hitta din roll hos oss och ta ett nytt steg i din IT-karriär. Du kan läsa mer om hur det är att jobba på Experis här.