Dataanalytiker med inriktning på avancerad analys: karriärguide

Vad en data scientist gör

En data scientist använder data för att förstå problem, hitta mönster och ge stöd åt beslut. Arbetet kan handla om att förutsäga efterfrågan, upptäcka avvikelser eller ta reda på vilka faktorer som påverkar ett resultat.

Vanliga arbetsuppgifter:

• Samla in, rensa och organisera data.
• Utforska data och formulera frågor som går att undersöka.
• Bygga och testa statistiska modeller och maskininlärningsmodeller.
• Förklara resultat för kollegor och beslutsfattare.
• Samarbeta med exempelvis analytiker, ingenjörer och verksamhetsexperter.
• Följa upp modeller och förbättra dem när data eller behov förändras.

Rollen varierar mellan arbetsplatser. Vissa tjänster fokuserar på modellutveckling, medan andra lägger större vikt vid analys, kommunikation eller att få lösningar i drift.

En vanlig arbetsdag

En arbetsdag kan innehålla en blandning av tekniskt arbete och samarbete:

• Gå igenom data och kontrollera om den är användbar.
• Skriva kod för att analysera data eller testa en modell.
• Diskutera mål och resultat med kollegor.
• Skapa diagram, rapporter eller presentationer.
• Undersöka varför en modell ger oväntade resultat.
• Dokumentera arbetet och planera nästa steg.

Arbetet är sällan bara att bygga avancerade modeller. Att förstå problemet, bedöma datakvaliteten och förklara resultaten är ofta minst lika viktigt.

Färdigheter du behöver

Tekniska färdigheter

• Programmering, ofta i Python eller R.
• Statistik och sannolikhetslära.
• SQL och grundläggande databashantering.
• Datavisualisering och utforskande dataanalys.
• Grundläggande kunskaper om maskininlärning.
• Förmåga att testa, dokumentera och kontrollera kod och modeller.

Analytiska och kommunikativa färdigheter

• Kunna omvandla en bred fråga till något som går att undersöka.
• Tänka kritiskt kring datakällor, antaganden och osäkerhet.
• Förklara tekniska resultat på ett begripligt sätt.
• Samarbeta med personer som har andra kompetenser.
• Vara nyfiken och beredd att lära dig nya metoder.

Så blir du data scientist

Utbildning

En utbildning inom exempelvis statistik, datavetenskap, matematik, teknik, ekonomi eller ett naturvetenskapligt ämne kan ge en bra grund. En avancerad examen kan vara meriterande för vissa roller, men kraven varierar.

Det är också viktigt att skaffa praktisk erfarenhet av programmering, statistik och arbete med verkliga datamängder. Projekt från utbildningen eller egna projekt kan hjälpa dig att visa vad du kan.

Certifieringar

Certifieringar kan hjälpa dig att strukturera dina studier eller visa kunskaper inom ett visst verktyg eller område. De ersätter vanligtvis inte praktisk erfarenhet. Välj en certifiering som passar de färdigheter som efterfrågas i de jobb du söker.

Vägar in i yrket

• Sök praktikplatser eller juniora roller inom data och analys.
• Börja som dataanalytiker, BI-analytiker eller i en närliggande roll och bygg vidare mot data science.
• Skapa projekt som visar hur du ställer frågor, analyserar data och kommunicerar slutsatser.
• Bidra till projekt i utbildningen eller på jobbet där data används för att lösa ett konkret problem.
• Lyft fram både dina tekniska färdigheter och din förmåga att förklara resultat.

Karriärväg

En typisk utveckling kan se ut så här:

• Junior data scientist: arbetar med avgränsade analyser och modeller med stöd från mer erfarna kollegor.
• Data scientist: ansvarar för större delar av analys- och modellarbete och samarbetar med andra team.
• Senior data scientist: hanterar mer komplexa problem, vägleder kollegor och hjälper till att välja metod och arbetssätt.
• Specialist eller ledare: går vidare mot en teknisk specialistroll, leder ett team eller tar ansvar för en större analysfunktion.

Vägen varierar. En del fördjupar sig i exempelvis maskininlärning eller statistik, medan andra går mot ledarskap eller produkt- och verksamhetsnära arbete.

Passar yrket dig?

Yrket kan passa dig om du tycker om att:

• Lösa problem med hjälp av data och logiskt tänkande.
• Arbeta både självständigt och tillsammans med andra.
• Lära dig programmering och statistiska metoder.
• Hantera osäkerhet och undersöka varför resultat inte blev som väntat.
• Förklara vad data visar – och vad den inte kan säga.

Det kan vara mindre passande om du främst vill arbeta med färdiga svar eller om du ogillar att lägga tid på datakvalitet, dokumentation och kommunikation.

Aktuell lön finns i löneguiden.