Cariera în știința datelor

Pentru experții competenți, știința datelor rămâne una dintre cele mai promițătoare și mai solicitate locuri de muncă. Un job de știință a datelor este atât împlinitor, cât și profitabil, dar a începe în domeniu nu este ușor. O diplomă de licență sau o diplomă de master nu este necesară pentru a lucra în știința datelor. Ceea ce este necesar este setul de abilități și expertiză adecvate.

Acest blog vă va ajuta să înțelegeți numeroasele căi de muncă și abilitățile esențiale, precum și cum să începeți o carieră promițătoare în știința datelor.

Pentru a începe o carieră de succes în știința datelor, aveți nevoie doar de abilități tehnice, cum ar fi analiză, învățare automată, statistici și rețele neuronale, precum și capacitatea de a rezolva probleme, de a gândi critic și de a comunica povești.

Care sunt beneficiile unei cariere în știința datelor?

Din cauza cantităților mari de date generate în cadrul întreprinderilor și a necesității de luare a deciziilor eficiente bazate pe date, nevoia de capabilități de știință a datelor a crescut.

Salariu mare:

Experiența de muncă este cel mai important factor determinant în salarizarea științei datelor; totuși, venitul mediu al unui profesionist în știința datelor la nivel de intrare este mai mare decât salariul mediu din Statele Unite.

Rezolva probleme complexe:

Datoria principală a unui cercetător de date este să găsească perspective prin analizarea și procesarea unor cantități masive de date brute. Cum poți spori vânzările, de exemplu? Pentru a găsi problemele care nu sunt abordate în procesele corporative de astăzi.

Cu datele colectate în multe părți ale vieții, de la marketing la sănătate și chiar sport și divertisment, posibilitatea de a extrage cunoștințe din date este o poziție foarte puternică în care să fii.”

Mai puțin vulnerabil la automatizarea jobului:

În general, cu cât un loc de muncă este mai specializat (cu cât o fac mai puține persoane), cu atât este mai puțin probabil ca acesta să fie automatizat, deoarece există mai puțină motivație pentru a investi resursele necesare pentru a construi o mașină capabilă să îndeplinească sarcina.

În acel moment, știința datelor va fi un talent necesar, care nu se limitează la câțiva experți și nu vom avea nevoie de cineva care a fost special instruit în știința datelor.

Sunt optimist cu privire la acest moment, deoarece am văzut valoarea expertizei de domeniu în stabilirea unor conducte eficiente de știință a datelor din nou și din nou. Știința datelor își poate îndeplini promisiunile de îmbunătățire a eficienței și de a permite decizii obiective dacă instrumentele corecte sunt puse în mâinile persoanelor cu competență într-un sector. Este puțin probabil ca pozițiile în știința datelor să fie înlocuite de automatizare, dar dacă sunt produse instrumentele corecte, un cercetător de date ar putea deveni o specialitate de nișă.

Persoanele cu o înțelegere semnificativă a modului de transformare a datelor în informații utilizabile utilizând abilități analitice au șanse mari de a avea o carieră de succes în știința datelor.

Pentru a deveni un Data Scientist

Învață elementele de bază

Ar trebui să aveți o înțelegere aprofundată a principiilor științei datelor, cum ar fi statistica, probabilitatea, testarea ipotezelor și instrumentele de analiză a datelor precum Excel, care este una dintre metodele clasice încă folosite pentru a examina seturile de date mici, ca profesionist în știința datelor. De asemenea, ar trebui să fiți familiarizat cu limbaje de programare precum R, Python, SQL, Hadoop și cu software-ul de vizualizare a datelor, cum ar fi Tableau și Power BI.

Dacă sunteți interesat să deveniți un cercetător de date, vă puteți înscrie la curs și puteți învăța de la un mentor dedicat.

Alege rolul potrivit:

În domeniul științei datelor, există numeroase oportunități de angajare. Un expert în vizualizarea datelor, un expert în învățare automată, un om de știință de date, un inginer de date și așa mai departe sunt doar o mână dintre numeroasele posibilități. A intra într-un rol poate fi mai ușor decât altul, în funcție de istoricul și experiența ta de lucru. De exemplu, dacă sunteți un dezvoltator de software, trecerea la ingineria datelor nu ar fi dificilă. Așadar, până când vei înțelege ce vrei să fii, vei rămâne blocat să decizi ce cale să urmezi și ce abilități să dezvolți.

Alăturați-vă comunităților de știință a datelor:

Responsabilitatea principală a unui profesionist de date este de a produce perspective cruciale în colaborare cu părțile interesate interne și externe. În afară de asta, mulți cercetători de date le place să păstreze legătura cu colegii lor în roluri similare pentru a dezbate idei și abordări noi. Pentru a fi la curent cu subiectul științei datelor, puteți interacționa cu colegii din astfel de grupuri.

Voi trece peste primele trei cele mai populare comunități de știință a datelor cu tine.

Kaggle:

Este una dintre cele mai mari comunități de știință a datelor din lume. A fost creat în primul rând ca un instrument pentru evaluarea și asamblarea echipelor pentru diverse turnee. Vă ajută să găsiți și să publicați seturi de date, să explorați și să construiți modele într-un mediu bazat pe web și să vă împărtășiți munca cu alți oameni de știință și ingineri. Cel mai bine, Kaggle are astăzi peste 3 milioane de membri activi care pot folosi platforma pentru a-și contribui cu cunoștințele și experiența.

Comunitatea științei datelor IBM:

Paginile web IBM pentru știința datelor sunt binecunoscute pentru că găzduiesc blogurile și podcasturile unora dintre luminați ai industriei. Dacă aveți nevoie de un sfat special de la un expert în industrie, IBM Data Science Community este un loc minunat în care să mergeți. Nu este la fel de primitor pentru noii veniți ca unele dintre celelalte comunități de aici, dar acesta nu este întotdeauna un lucru negativ.

Reddit:

Este un grup ciudat de știință a datelor, cunoscut mai mult pentru schimbul de meme decât pentru răspunsul la preocupările științifice serioase. Există o mulțime de subreddit-uri dedicate dezbaterii aprofundate pe lucrări. Unele dintre cele mai populare subreddite sunt r/datascience, r/dataisbeautiful și r/MachineLearning.

Alegeți o limbă/un instrument

Începătorii vor pune cel mai mult această întrebare. Ce limbă/instrument ar trebui să folosesc pentru a reuși într-o carieră în știința datelor? Înainte de a răspunde la această întrebare, aș dori să subliniez că instrumentele sunt menite doar pentru a fi utilizate pentru implementare; este mai important să înțelegeți conceptul. Python este cel mai răspândit și cel mai simplu limbaj din industria științei datelor; este un limbaj ușor de utilizat, care poate fi utilizat chiar și de persoane netehnice. Permiteți-mi să vă ofer o scurtă descriere a celor mai populare limbi și instrumente chiar acum.

Deși Microsoft Excel poate fi utilizat pentru analiza datelor, este necesară cunoașterea instrumentelor de analiză a datelor la nivel înalt pentru a deveni un om de știință a datelor.

Vom analiza aceste instrumente în detaliu mai târziu.

Piton:

Python este cel mai popular limbaj de programare pentru știința datelor și învățarea automată, precum și unul dintre cele mai populare limbaje de calculator în general.

Analiza datelor, vizualizarea datelor, AI, procesarea limbajului natural și automatizarea proceselor robotizate sunt toate posibile cu limbajul de programare Python. Python poate fi folosit pentru a construi aplicații web, mobile și desktop. Permite stiluri procedurale, funcționale și alte stiluri de programare, precum și extensii scrise în C sau C++, în plus față de programarea orientată pe obiecte.

Este utilizat nu numai de oamenii de știință de date, programatori și inginerii de rețea, ci și de personalul non-tehnic, cum ar fi contabilii, matematicienii și oamenii de știință, care sunt atrași de caracterul său ușor de utilizat.

R:

Limbajul de programare R este un mediu gratuit și open-source pentru calcul statistic, grafică și procesare, analiză și vizualizare a datelor. R este unul dintre cele mai populare limbaje pentru știința datelor și analiza avansată, deoarece este folosit de majoritatea oamenilor de știință ai datelor, cercetătorilor universitari și statisticienilor pentru a prelua, curăța, analiza și prezenta date.
Instrumente de vizualizare a datelor:
Un expert în știința datelor ar trebui să fie capabil să spună o poveste puternică și să folosească instrumentele de vizualizare în mod eficient pentru a-și comunica ideile publicului. Să aruncăm o privire la unele dintre cele mai populare instrumente de vizualizare a datelor din industrie.

Tablou:

Tableau este un instrument de business intelligence și de vizualizare a datelor. Modul în care indivizii folosesc datele pentru a rezolva probleme se schimbă datorită acestui instrument de analiză vizuală. Tableau face datele mai ușor de văzut și de înțeles, permițând companiilor să devină mai bazate pe date. Este simplu de utilizat și a devenit rapid o alegere populară pentru business intelligence modernă. Ajută la explorarea, gestionarea și descoperirea de informații bazate pe date care pot transforma întreprinderile. Este o platformă de analiză mai capabilă, mai sigură și mai adaptabilă.

Tableau oferă o varietate de instrumente, inclusiv desktop, server, CRM și multe altele, pe care le puteți utiliza pentru a satisface nevoile afacerii.

Power BI:

Power BI este un set de servicii software, aplicații și conectori care lucrează împreună pentru a vă transforma datele brute într-o reprezentare vizuală. O foaie de calcul Excel sau o colecție de depozite de date hibride bazate pe cloud și on-premise pot fi folosite pentru a stoca informațiile. Power BI simplifică conectarea la sursele de date, vizualizarea și descoperirea elementelor esențiale și împărtășirea constatărilor cu oricine alegeți. Este unul dintre cele mai utilizate instrumente de business intelligence din industrie.

Abilități de comunicare eficientă

Oamenii cred că, dacă sunt competenți din punct de vedere tehnic, vor primi interviul pentru o carieră în știința datelor dacă sunt un mare comunicator. Aceasta este o fabricație. Pentru a comunica ideile tale publicului, ar trebui să ai abilități eficiente de comunicare.

Fă un efort pentru a-ți face prietenul un bun comunicator. Ascultați introducerea și solicitați critici sincere. Te va duce la oglindă!

Vă puteți discuta gândurile cu un coleg sau vă puteți demonstra cazul într-o întâlnire dacă aveți bune abilități de comunicare. Oricine este interesat să urmeze o carieră în știința datelor ar trebui să aibă această competență.

Concluzie

Angajatorii investesc timp și bani substanțiali în domeniul științei datelor, deoarece este foarte solicitat. Puteți începe o carieră promițătoare în știința datelor făcând pașii necesari. Sper că acest blog a fost util pentru a vă ajuta să înțelegeți cum să începeți o carieră promițătoare în știința datelor.