Zawód specjalista ds. zarządzania danymi

Specjaliści ds. zarządzania danymi wyszukują i interpretują bogate źródła danych, zarządzają dużymi ilościami danych, łączą źródła danych, zapewniają spójność zestawów danych oraz tworzą wizualizacje pomocne w zrozumieniu danych. Tworzą modele matematyczne na podstawie danych oraz przedstawiają i przekazują wiedzę i ustalenia wynikające z danych specjalistom i naukowcom ze swojego zespołu oraz, w razie potrzeby, odbiorcom niebędących ekspertami, oraz zalecają sposoby zastosowania tych danych.

Chcesz dowiedzieć się, jaki rodzaj kariery i jakie zawody najbardziej Ci odpowiadają? Skorzystaj z naszego bezpłatnego testu kariery w oparciu o kod Hollanda i przekonaj się.

Typ osobowości

• Badawczy / Realistyczny

Wiedza

• Techniki wizualnej prezentacji

  Techniki prezentacji wizualnej i interakcji, takie jak histogramy, wykresy punktowe, wykresy powierzchni, mapy drzewa i wykresy współrzędnych równoległych, które można wykorzystać do przedstawienia danych o charakterze abstrakcyjnym i nieliczbowym, w celu lepszego zrozumienia tych informacji przez ludzi.

• Języki zapytań

  Zakres standardowych języków komputerowych do wyszukiwania informacji z bazy danych i dokumentów zawierających potrzebne informacje.

• Przetwarzanie analityczne online

  Narzędzia internetowe służące do analizowania, agregacji i przedstawiania danych wielowymiarowych, pozwalające użytkownikom na interaktywne i selektywne pozyskiwanie i przeglądanie danych z konkretnych punktów widzenia.

• Modele danych

  Techniki i istniejące systemy stosowane do strukturyzowania elementów danych i pokazujące związki między nimi, a także metody interpretacji struktur i stosunków między danymi.

• Pozyskiwanie informacji

  Techniki i metody stosowane do uzyskiwania i ekstrakcji informacji pochodzących z nieuporządkowanych lub częściowo uporządkowanych dokumentów i źródeł cyfrowych.

• Statystyka

  Badanie teorii statystycznej, metod i praktyk takich jak gromadzenie, organizacja, analiza, interpretacja i prezentacja danych. Obejmuje ona wszystkie aspekty danych, w tym planowanie gromadzenia danych w zakresie badań i eksperymentów w celu prognozowania i planowania działań związanych z pracą.

• Kategoryzacja informacji

  Proces klasyfikowania informacji na kategorie i wykazywania związków między danymi dla ściśle określonych celów.

• Eksploracja danych

  Metody sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, statystyki i baz danych wykorzystywanych do uzyskiwania treści ze zbioru danych.

• Język zapytań RDF

  Języki zapytań, takie jak SPARQL, używane do wyszukiwania danych w formacie Resource Description Framework Format (RDF) i ich wykorzystywania.

Umiejętności

• Przeprowadzać czyszczenie danych

  Wykrywać i korygować uszkodzone zapisy w zbiorach danych, zapewniać, aby dane te stały się i pozostały uporządkowane zgodnie z wytycznymi.

• Wdrażać procesy zapewniania jakości danych

  Stosować techniki analizy, walidacji i weryfikacji jakości danych, aby sprawdzić integralność jakości danych.

• Wykonywać analityczne obliczenia matematyczne

  Stosować metody matematyczne i korzystać z technologii obliczeniowych w celu przeprowadzania analiz i znajdowania rozwiązań konkretnych problemów.

• Budować system rekomendujący

  Tworzyć systemy rekomendacji oparte na dużych zbiorach danych z wykorzystaniem języków programowania lub narzędzi komputerowych w celu stworzenia podklasy systemu filtrowania informacji służącego do przewidywania oceny lub preferencji użytkownika w stosunku do danego elementu.

• Opracowywać procesy przetwarzania danych

  Używać narzędzi ICT, aby stosować matematyczne, algorytmiczne lub inne procesy manipulacji danymi w celu tworzenia informacji.

• Gromadzić dane ICT

  Gromadzić dane poprzez projektowanie i stosowanie metod wyszukiwania i pobierania próbek.

• Gromadzić próbki danych

  Gromadzić i wybierać zbiór danych z populacji za pomocą procedury statystycznej lub innej określonej procedury.

• Zapewniać wizualną prezentację danych

  Tworzyć wizualne prezentacje danych, takie jak wykresy lub schematy, aby ułatwić zrozumienie danych.

• Sporządzać sprawozdanie z wyników analizy

  Opracowywać dokumenty badawcze lub przeprowadzać prezentacje na żywo wyników przeprowadzonych badań i analiz, ze wskazaniem procedur i metod analitycznych, które doprowadziły do konkretnych wyników, jak również potencjalnych interpretacji wyników.

• Projektować układ bazy danych

  Projektować układ bazy danych, postępując zgodnie z regułami Relational Database Management System (RDBMS), aby utworzyć logicznie uporządkowaną grupę obiektów, takich jak tabele, kolumny i procesy.

• Opracowywać aplikacje przetwarzania danych

  Tworzyć oprogramowanie do przetwarzania danych dostosowane do indywidualnych potrzeb poprzez wybór i stosowanie odpowiedniego języka programowania komputerowego w celu uzyskania przez system ICT wymaganego produktu w oparciu o oczekiwany wkład.

• Interpretować bieżące dane

  Analizować dane pochodzące ze źródeł takich jak aktualne i bieżące dane rynkowe, dokumenty naukowe, wymagania klientów i kwestionariusze, aby ocenić rozwój i innowacyjność w dziedzinach wiedzy fachowej.

• Normalizować dane

  Redukowanie danych do ich precyzyjnej formy podstawowej (formy normalne), aby osiągnąć takie wyniki, jak minimalizacja zależności, eliminacja redundancji, zwiększenie spójności.

• Zarządzać systemami gromadzenia danych

  Opracowywanie metod i strategii wykorzystywanych w celu maksymalizacji jakości danych i efektywności statystycznej gromadzenia danych oraz zarządzanie nimi w celu zapewnienia optymalizacji zgromadzonych danych dla ich dalszego przetwarzania.

Source: Sisyphus ODB