Wprowadzenie do kariery Data Science
Data Science to kariera, w której złożone problemy należy rozwiązać, analizując dane. Jest to dość złożona dziedzina, w której naukowcy pracują z milionami punktów danych w różnych dziedzinach, takich jak biznes, opieka zdrowotna itp. W dzisiejszym świecie dane odgrywają istotną rolę jako organizacje, osoby indywidualne, instytucje; każdy jest mniej lub bardziej związany z danymi w codziennych transakcjach, a ilość danych rośnie jak zawsze. Ponieważ ilość danych rośnie z każdą sekundą, najważniejszym problemem, którym należy się zająć, jest przechowywanie, a następnie przetwarzanie. W tradycyjnym systemie zarządzania relacyjnymi bazami danych dane były ustrukturyzowane, a ich objętość była mniejsza w porównaniu z ogromną ilością danych, które napotykamy dzisiaj. Obecnie dane mogą być uporządkowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dzięki zaawansowanej technologii i z różnych źródeł, takich jak serwisy społecznościowe itp.
Dane strukturalne zostały ponadto przeanalizowane przy użyciu narzędzi Business Intelligence, ale gdy na obrazie pojawiają się dane nieustrukturyzowane lub częściowo ustrukturyzowane, ta sama metoda nie może być tak elastyczna. Ponieważ dane stają się złożone, potrzebujemy złożonych narzędzi do ich analizy. Analiza danych jest odpowiedzią na analizy związane ze złożonymi danymi, takimi jak dane nieustrukturyzowane i częściowo ustrukturyzowane. Od nauki jazdy samochodem po zrozumienie schematu kupowania klientów - Data Science Career oferuje rozwiązanie w zakresie obsługi złożoności danych i pomaga organizacjom w poprawie ich działalności.
Edukacja wymagana do budowania kariery w dziedzinie nauki o danych
Aby rozpocząć karierę w dziedzinie nauki o danych, najlepiej jest mieć tytuł licencjata lub magistra w dziedzinie z tym związanej, takiej jak informatyka, matematyka itp. Osoba musi pracować z punktami danych w biznesie, opiece zdrowotnej itp. powinien bardzo chętnie się uczyć, ciekawy zgłębiać złożone problemy i być w stanie wizualizować dane przy użyciu wysoce zaawansowanych algorytmów, które pomogą organizacjom w określeniu statystyk i wzorców przydatnych dla firmy.
Umiejętności wymagane do kariery w Data Science to SQL, analiza statystyczna i Microsoft Excel. Oprócz tych umiejętności bardzo przydatne mogą być języki programowania, takie jak R i Python, oraz umiejętności w zakresie wizualizacji, takie jak Tableau.
- SQL jest jednym z podstawowych elementów pracy z Data Science, ponieważ bez bazy danych nie możemy uzyskać dostępu ani analizować danych. Tak więc dobra znajomość SQL jest niezbędna dla Data Science.
- Microsoft Excel jest bardzo podstawowym narzędziem służącym do analizy danych za pomocą wielu wbudowanych narzędzi programowych, takich jak tabela przestawna, która pomaga w podsumowaniu i reorganizacji danych.
- Języki Python i R w Data Science pomagają w analizie i zastosowaniu technik statystycznych. Pomagają również w wizualizacji danych, co z kolei pomaga w jasnym i bardziej wydajnym przekazywaniu informacji.
Ścieżka kariery dla Data Science
Ponieważ już omawialiśmy znaczenie danych i ich wzrost w każdej sekundzie, nie trzeba dodawać, że kariera w Data Science ma ekscytujące ścieżki kariery dla profesjonalistów. Data Science to kariera z wieloma rolami, ponieważ jest kombinacją wielu różnych dziedzin. Rolą Data Science mogą być programiści, analitycy, statystycy itp. Możliwości w Data Science są obecnie bardzo duże ze względu na ogromną ilość danych i potrzebę analizy, która stanowi wielką wartość dla biznesu.
Stanowiska pracy
Ponieważ Data Science Career to dziedzina o różnych rolach, na różnych stanowiskach pracują analitycy Business Intelligence, Data Analysts, Data Mining Engineer, Data Architect i Data Scientist itp.
- Analitycy Business Intelligence muszą zrozumieć funkcje związane z biznesem, ale można również oczekiwać, że przeprowadzą analizę danych, eksplorację danych itp. Analitycy Business Intelligence pomagają organizacji poprawić jej pozycję poprzez ustalenie wzorców danych poprzez analizę danych konkurencji dane.
- Analitycy danych pomagają badać surowe dane w celu uzyskania znaczących wyników za pomocą języka programowania i narzędzi analitycznych. Podstawowe obowiązki obejmują czyszczenie i utrzymywanie danych, a następnie analizowanie danych w celu ich przedstawienia.
- Rola inżyniera Data Mining polega na wykorzystaniu zaawansowanych algorytmów do analizy danych ich organizacji wraz z zaangażowanymi stronami trzecimi.
- Architekci danych są odpowiedzialni za projektowanie planów integracji, utrzymywanie źródeł danych poprzez współpracę z projektantami, programistami i użytkownikami.
- Naukowcy zajmujący się danymi zauważają ten trend, analizując dużą ilość danych w celu przeprowadzenia dalszej analizy. Zapewnia to głębszy wgląd w dane. Naukowcy zajmujący się danymi współpracują zarówno z biznesem, jak i IT, aby analizować zestawy danych i pomagać w zrozumieniu danych, a także rozwiązać bardzo złożone problemy w biznesie.
Wynagrodzenie
Ilość danych rośnie tak szybko, że rola ścieżki Data Science Career będzie bardzo ważna, ponieważ zapotrzebowanie na analizę danych wzrośnie w najbliższej przyszłości. Globalnie zapotrzebowanie na Data Science rośnie i rocznie, średnia pensja wypłacana na rzecz Data Scientist wynosi około 10 000 $ (US). Ponieważ naukowcy zajmujący się danymi wnoszą dużą wartość do danych, a także organizacje zwracają uwagę na znaczenie Big Data, a ponieważ zapotrzebowanie na specjalistów jest wysokie, oczekiwane wynagrodzenie dla specjalistów Data Science Career pozostaje wysokie.
Perspektywy kariery
Wraz z rozwojem Big Data organizacje zatrudniają coraz więcej specjalistów od danych. Naukowcy zajmujący się danymi będą mieli jasną i obiecującą karierę, ponieważ zapotrzebowanie na specjalistów rośnie z każdym dniem. Wiele organizacji polega na Big Data w zakresie usprawnienia działalności, a także zapewnienia lepszej obsługi klienta, dlatego Data Science ma wielkie perspektywy kariery.
Wniosek
Wraz z popularnością technologii Big Data oraz tym, że Dane mają ogromne znaczenie dla organizacji, zależą one w dużej mierze od analizy ogromnej ilości danych, które otrzymują, aby uzyskać wgląd. Data Science to połączenie umiejętności programowania, statystyki oraz wiedzy w zakresie modelowania i algorytmów itp. Możliwości w tej dziedzinie są liczne, a specjaliści w tej dziedzinie z pewnością osiągną sukces w swojej karierze.
Polecane artykuły
To jest przewodnik po karierach Data Science. Omówiliśmy wprowadzenie, wykształcenie, stanowisko, wynagrodzenie i perspektywy kariery w Data Science. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Kariera w Business Analytics
- Pytania wywiadu biznesowego
- Kariera w e-learningu
- Jak podłączyć bazę danych do PHP?