Вступ до кар'єри наукових даних
Data Science - це кар'єра, в якій складні проблеми потрібно вирішити шляхом аналізу даних. Це досить складна сфера, де вчені працюють з мільйонами точок даних у таких сферах, як Бізнес, Охорона здоров'я та ін. У сучасному світі дані відіграють важливу роль як Організації, Особи, Інституції; кожен більш-менш пов’язаний з даними щоденно, і об'єм даних збільшується як ніколи. Оскільки обсяг даних щороку збільшується, найважливішим питанням, яке слід вирішити, є зберігання та обробка його. У традиційній системі управління реляційними базами даних дані були структуровані і обсяг даних був меншим порівняно з величезним обсягом даних, з яким ми стикаємось сьогодні. На сьогодні дані можуть бути структурованими, напівструктурованими та неструктурованими завдяки передовій технології та з різних джерел, таких як Сайти соціальних мереж тощо.
Крім того, структуровані дані аналізувались за допомогою інструментів Business Intelligence, але коли на малюнок потрапляють неструктуровані або напівструктуровані дані, той самий метод не може бути настільки гнучким. Оскільки дані стають складними, нам потрібні складні інструменти для їх аналізу. Data Science - це відповідь на аналітику, що займається складними даними, такими як неструктуровані та напівструктуровані дані. Від «Автомобільного керування автомобілями» до розуміння структури покупців, Data Science кар’єра пропонує рішення щодо управління такою складністю даних та допомагає організаціям покращити свій бізнес.
Освіта, необхідна для побудови кар'єри наукових даних
Щоб мати кар'єру в галузі наукових даних, бажано, щоб людина отримала ступінь бакалавра або магістра в галузі, що пов'язана з нею, наприклад, комп'ютерні науки, математика та ін. Людині потрібно працювати з точками даних у бізнесі, охороні здоров'я тощо. Та слід дуже захоплюватися навчанням, цікаво досліджувати складні питання та вміти візуалізувати дані, використовуючи високорозвинені алгоритми, які допоможуть організаціям визначити статистику та шаблон, корисний для бізнесу.
Навички, необхідні для кар'єри Data Science, - це SQL, статистичний аналіз та Microsoft Excel. На додаток до цих навичок, дуже корисними можуть бути такі мови програмування, як R та Python, та вміння використовувати засоби для візуалізації, як Tableau
- SQL є одним із найважливіших компонентів роботи з Data Science, оскільки без бази даних ми не можемо отримати доступ або проаналізувати дані. Отже, щоб мати гарну практичну практику в SQL, це обов'язково для Data Science.
- Microsoft Excel - це дуже базовий інструмент, що використовується при аналізі даних за допомогою багатьох вбудованих програмних інструментів, таких як зведена таблиця, яка допомагає в узагальненні та переорганізації даних.
- Мови Python та R в Data Science допомагають аналізувати та застосовувати статистичні методи. Крім того, вони допомагають у візуалізації даних, що, в свою чергу, допомагає чітко та ефективніше передавати інформацію.
Кар'єрний шлях для наукових даних
Оскільки ми вже обговорювали важливість даних та зростання їх щосекунди, не потрібно говорити, що кар'єра Data Science пропонує професіоналам захоплюючі кар’єрні шляхи. Data Science - це кар'єра з різними ролями, оскільки це поєднання багатьох різних сфер. Ролі в науці даних можуть бути програмістами, аналітиками, статистиками і т. Д. Можливості в галузі наукових даних в ці дні є безліччю через великий обсяг даних та необхідність аналізу, що додає великої цінності бізнесу.
Вакансії
Оскільки Кар'єра наукових даних - це сфера різноманітних ролей, на різних посадах працюють аналітики бізнес-аналітики, аналітики даних, інженер з видобутку даних, архітектор даних та науковець даних тощо.
- Аналітики бізнес-аналітики повинні розуміти функції, пов’язані з бізнесом, але також можна очікувати, що вони здійснюватимуть аналіз даних, видобуток даних тощо. Аналітики бізнес-аналітики допомагають організації покращити свою позицію шляхом з'ясування шаблонів даних шляхом аналізу конкурентів дані.
- Аналітики даних допомагають вивчити необроблені дані для отримання значущих результатів за допомогою мови програмування та аналітичних інструментів. Основні обов'язки включають очищення та підтримку даних, а потім аналіз даних для їх представлення.
- Роль Інженера з інтеграції даних передбачає використання сучасних алгоритмів для аналізу даних своїх організацій разом із залученими третіми сторонами.
- Архітектори даних відповідають за розробку креслення для інтеграції, підтримки джерел даних, працюючи з дизайнерами, розробниками та користувачами.
- Дані Вчені помічають тенденцію, аналізуючи великий обсяг даних для подальшого аналізу. Це забезпечує більш глибоке розуміння даних. Вчені з даних працюють разом із бізнесом та ІТ, щоб проаналізувати набори даних та допомогти зрозуміти дані, а також вирішити дуже складні проблеми в бізнесі.
Зарплата
Обсяг даних зростає настільки швидко, що роль шляху кар'єри даних буде дуже важливою, оскільки попит на аналіз даних зросте в найближчому майбутньому. У всьому світі попит на Data Science зростає та щороку, середня зарплата, яку виплачує Data Scientist, становить приблизно 10 000 доларів США (США). Оскільки вчені дають велику цінність даним, а також організації стикаються з важливістю Big Data, а оскільки попит на професіоналів високий, очікувана зарплата для професіоналів Data Science Career залишається високою.
Прогноз кар'єри
З бумом Big Data організації наймають все більше професіоналів даних. Учені Дані матимуть яскраву та перспективну кар’єру, оскільки попит на професіоналів зростає з кожним днем. Багато організацій залежать від Big Data для вдосконалення свого бізнесу, а також надання кращого обслуговування клієнтів, тому Data Science має великі перспективи в кар’єрі.
Висновок
Оскільки популярність технології Big Data і даних є надзвичайно важливими для організацій, що значною мірою залежать від аналізу величезного обсягу даних, які вони отримують для отримання розуміння. Data Science - це поєднання навичок програмування, статистики та знань з моделювання та алгоритмів тощо. Можливості в цій галузі численні, і професіонали в цій галузі впевнено процвітають у своїй кар'єрі.
Рекомендовані статті
Це посібник з кар’єри Science Data. Тут ми обговорили вступ, освіту, посаду, заробітну плату та перспективи кар'єри в галузі наукових даних. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Кар'єра в бізнес-аналітиці
- Питання для інтерв'ю Business Intelligence
- Кар'єра в галузі електронного навчання
- Як підключити базу даних до PHP?