Kariera w Data Science

Dla kompetentnych ekspertów nauka o danych pozostaje jednym z najbardziej obiecujących i poszukiwanych zawodów. Praca w zakresie analityki danych jest zarówno satysfakcjonująca, jak i opłacalna, ale rozpoczęcie pracy w terenie nie jest łatwe. Do pracy w informatyce nie jest wymagany tytuł licencjata lub magistra. Wymagany jest odpowiedni zestaw umiejętności i fachowa wiedza.

Ten blog pomoże Ci zrozumieć wiele ścieżek pracy i podstawowych umiejętności, a także jak rozpocząć obiecującą karierę w data science.

Aby rozpocząć udaną karierę w nauce o danych, potrzebujesz tylko umiejętności technicznych, takich jak analiza, uczenie maszynowe, statystyki i sieci neuronowe, a także umiejętności rozwiązywania problemów, krytycznego myślenia i komunikowania historii.

Jakie są korzyści z kariery w Data Science?

Ze względu na duże ilości danych generowanych w przedsiębiorstwach oraz konieczność efektywnego podejmowania decyzji w oparciu o dane, zapotrzebowanie na możliwości analizy danych gwałtownie wzrosło.

Wysoka pensja:

Doświadczenie zawodowe jest najważniejszym wyznacznikiem wynagrodzenia za naukę danych; jednak średni dochód podstawowego specjalisty zajmującego się analizą danych jest wyższy niż mediana wynagrodzenia w Stanach Zjednoczonych.

Rozwiązuj złożone problemy:

Głównym obowiązkiem analityka danych jest znajdowanie spostrzeżeń poprzez analizowanie i przetwarzanie ogromnych ilości surowych danych. Jak na przykład możesz zwiększyć sprzedaż? Aby znaleźć problemy, które nie są rozwiązywane w dzisiejszych procesach korporacyjnych.

Ponieważ dane są gromadzone w wielu dziedzinach życia, od marketingu po zdrowie, a nawet sport i rozrywkę, możliwość wydobycia wiedzy z danych jest bardzo silną pozycją, w której warto się znaleźć”.

Mniej podatne na automatyzację zadań:

Ogólnie rzecz biorąc, im bardziej wyspecjalizowana jest praca (im mniej osób ją wykonuje), tym mniej prawdopodobne jest, że zostanie zautomatyzowana, ponieważ jest mniej motywacji do inwestowania zasobów wymaganych do skonstruowania maszyny zdolnej do wykonania zadania.

W tym momencie nauka o danych będzie niezbędnym talentem, który nie będzie ograniczony do kilku ekspertów i nie będziemy potrzebować kogoś, kto został specjalnie przeszkolony w zakresie nauki o danych.

Jestem optymistą co do tego czasu, ponieważ wielokrotnie dostrzegałem wartość wiedzy specjalistycznej w dziedzinie domen w tworzeniu wydajnych potoków analizy danych. Nauka o danych może spełnić swoje obietnice dotyczące zwiększenia wydajności i umożliwienia obiektywnych decyzji, jeśli właściwe narzędzia zostaną oddane w ręce osób posiadających kompetencje w danym sektorze. Stanowiska data science raczej nie zostaną zastąpione automatyzacją, ale jeśli zostaną wyprodukowane odpowiednie narzędzia, naukowiec danych może stać się specjalnością niszową.

Osoby posiadające znaczną wiedzę na temat przekształcania danych w użyteczne spostrzeżenia z wykorzystaniem umiejętności analitycznych mają duże szanse na udaną karierę w nauce o danych.

Aby zostać naukowcem danych

Poznaj podstawy

Jako specjalista ds. nauki danych powinieneś dokładnie zrozumieć zasady nauki o danych, takie jak statystyka, prawdopodobieństwo, testowanie hipotez i narzędzia do analizy danych, takie jak Excel, który jest jedną z klasycznych metod nadal używanych do badania małych zestawów danych. Powinieneś także znać języki programowania, takie jak R, Python, SQL, Hadoop, oraz oprogramowanie do wizualizacji danych, takie jak Tableau i Power BI.

Jeśli chcesz zostać naukowcem zajmującym się danymi, możesz zapisać się na kurs i uczyć od zaangażowanego mentora.

Wybierz odpowiednią rolę:

W dziedzinie data science istnieje wiele możliwości zatrudnienia. Ekspert od wizualizacji danych, ekspert od uczenia maszynowego, naukowiec danych, inżynier danych itd. to tylko garść z wielu możliwości. Objęcie jednej roli może być łatwiejsze niż innej, w zależności od Twojej historii i doświadczenia zawodowego. Na przykład, jeśli jesteś programistą, przejście na inżynierię danych nie będzie trudne. Tak więc, dopóki nie zrozumiesz, kim chcesz być, utkniesz w decydowaniu, którą ścieżkę wybrać i jakie umiejętności rozwijać.

Dołącz do społeczności badaczy danych:

Podstawowym obowiązkiem specjalisty ds. danych jest uzyskanie kluczowych informacji we współpracy z interesariuszami wewnętrznymi i zewnętrznymi. Poza tym wielu analityków danych lubi utrzymywać kontakt ze swoimi rówieśnikami w podobnych rolach, aby omawiać nowe pomysły i podejścia. Aby być na bieżąco w temacie data science, możesz wchodzić w interakcje z rówieśnikami w takich grupach.

Omówię z tobą trzy najpopularniejsze społeczności zajmujące się nauką o danych.

Kaggle:

Jest to jedna z największych na świecie społeczności zajmujących się nauką o danych. Został stworzony przede wszystkim jako narzędzie do oceny i łączenia drużyn na różne turnieje. Pomaga w znajdowaniu i publikowaniu zbiorów danych, eksplorowaniu i budowaniu modeli w środowisku internetowym oraz dzieleniu się swoją pracą z innymi naukowcami i inżynierami. Co najlepsze, Kaggle ma dziś ponad 3 miliony aktywnych członków, którzy mogą korzystać z platformy, aby wnieść swoją wiedzę i doświadczenie.

Społeczność IBM Data Science:

Strony internetowe IBM poświęcone nauce danych są dobrze znane, ponieważ zawierają blogi i podcasty niektórych luminarzy branży. Jeśli potrzebujesz konkretnej porady eksperta z branży, społeczność IBM Data Science Community to doskonałe miejsce. Nie jest tak przyjazny dla nowo przybyłych, jak niektóre inne społeczności tutaj, ale nie zawsze jest to negatywna rzecz.

Reddit:

To dziwna grupa zajmująca się badaniem danych, znana bardziej z wymiany memów niż z odpowiadania na poważne problemy naukowe. Istnieje mnóstwo subreddits poświęconych dogłębnej debacie na temat artykułów. Niektóre z najpopularniejszych subredditów to r/datascience, r/dataisbeautiful i r/MachineLearning.

Wybierz język/narzędzie

Początkujący najczęściej zadają to pytanie. Jakiego języka/narzędzia powinienem użyć, aby odnieść sukces w karierze naukowca? Zanim odpowiem na to pytanie, chciałbym zaznaczyć, że narzędzia służą wyłącznie do implementacji; ważniejsze jest zrozumienie koncepcji. Python jest najczęściej używanym i najprostszym językiem w branży data science; jest to przyjazny dla użytkownika język, z którego mogą korzystać nawet osoby nietechniczne. Pozwól, że przedstawię Ci teraz krótkie zestawienie najpopularniejszych języków i narzędzi.

Chociaż Microsoft Excel może być używany do analizy danych, znajomość narzędzi do analizy danych wysokiego poziomu jest wymagana, aby zostać naukowcem danych.

Te narzędzia omówimy bardziej szczegółowo później.

Pyton:

Python jest najpopularniejszym językiem programowania do nauki danych i uczenia maszynowego, a także ogólnie jednym z najpopularniejszych języków komputerowych.

Analiza danych, wizualizacja danych, sztuczna inteligencja, przetwarzanie języka naturalnego i zautomatyzowana automatyzacja procesów są możliwe dzięki językowi programowania Python. Python może być używany do konstruowania aplikacji internetowych, mobilnych i desktopowych. Umożliwia proceduralne, funkcjonalne i inne style programowania, a także rozszerzenia napisane w C lub C++, oprócz programowania obiektowego.

Jest używany nie tylko przez analityków danych, programistów i inżynierów sieci, ale także przez personel nietechniczny, taki jak księgowi, matematycy i naukowcy, których pociąga jego przyjazny dla użytkownika charakter.

R:

Język programowania R to bezpłatne i otwarte środowisko do obliczeń statystycznych, grafiki oraz przetwarzania, analizy i wizualizacji danych. R jest jednym z najpopularniejszych języków do nauki o danych i zaawansowanej analityki, ponieważ jest używany przez większość naukowców zajmujących się danymi, badaczy uniwersyteckich i statystyków do pobierania, czyszczenia, analizowania i prezentowania danych.
Narzędzia do wizualizacji danych:
Ekspert ds. nauki o danych powinien być w stanie opowiedzieć silną kondygnację i skutecznie wykorzystać narzędzia wizualizacji, aby przekazać swoje pomysły odbiorcom. Rzućmy okiem na niektóre z najpopularniejszych w branży narzędzi do wizualizacji danych.

Żywy obraz:

Tableau to narzędzie do analizy biznesowej i wizualizacji danych. Sposób, w jaki ludzie wykorzystują dane do rozwiązywania problemów, zmienia się dzięki temu narzędziu do analizy wizualnej. Tableau sprawia, że ​​dane są łatwiejsze do zobaczenia i zrozumienia, dzięki czemu firmy stają się bardziej oparte na danych. Jest prosty w użyciu i szybko stał się popularnym wyborem dla nowoczesnej analizy biznesowej. Pomaga w eksploracji, zarządzaniu i odkrywaniu spostrzeżeń opartych na danych, które mogą przekształcić przedsiębiorstwa. Jest to bardziej wydajna, bezpieczna i elastyczna platforma analityczna.

Tableau oferuje różnorodne narzędzia, w tym komputer stacjonarny, serwer, CRM i inne, które możesz wykorzystać do zaspokojenia potrzeb biznesowych.

Power BI:

Usługa Power BI to zestaw usług oprogramowania, aplikacji i łączników, które współpracują ze sobą, aby przekształcić nieprzetworzone dane w reprezentację wizualną. Do przechowywania informacji można użyć arkusza kalkulacyjnego Excel lub zbioru opartych na chmurze i lokalnych hybrydowych hurtowni danych. Usługa Power BI ułatwia łączenie się ze źródłami danych, wizualizowanie i odkrywanie tego, co najważniejsze, oraz udostępnianie wyników wyszukiwania wybranym osobom. Jest to jedno z najczęściej wykorzystywanych w branży narzędzi Business Intelligence.

Efektywne umiejętności komunikacji

Ludzie myślą, że jeśli są biegli technicznie, mogą zwyciężyć w rozmowie kwalifikacyjnej w karierze data science, jeśli są świetnym komunikatorem. To jest fabrykacja. Aby przekazać swoje pomysły odbiorcom, powinieneś mieć skuteczne umiejętności komunikacyjne.

Postaraj się, aby twój przyjaciel był dobrym komunikatorem. Wysłuchaj swojego wstępu i zabiegaj o szczerą krytykę. Zaprowadzi cię do lustra!

Możesz omówić swoje przemyślenia ze współpracownikiem lub udowodnić swoją sprawę na spotkaniu, jeśli masz dobre umiejętności komunikacyjne. Każdy zainteresowany karierą w data science powinien posiadać tę kompetencję.

Wniosek

Pracodawcy inwestują dużo czasu i pieniędzy w dziedzinę nauki o danych, ponieważ jest ona bardzo potrzebna. Możesz rozpocząć obiecującą karierę w data science, podejmując niezbędne kroki. Mam nadzieję, że ten blog był pomocny w zrozumieniu, jak rozpocząć obiecującą karierę w dziedzinie data science.