Карьера в науке о данных

Для компетентных специалистов наука о данных остается одной из самых перспективных и востребованных профессий. Работа в области науки о данных приносит удовлетворение и приносит прибыль, но начать работать в этой области непросто. Для работы в области науки о данных не требуется степень бакалавра или магистра. Что требуется, так это соответствующий набор навыков и опыта.

Этот блог поможет вам понять многие пути работы и основные способности, а также то, как начать многообещающую карьеру в науке о данных.

Чтобы начать успешную карьеру в области науки о данных, вам просто нужны технические навыки, такие как анализ, машинное обучение, статистика и нейронные сети, а также способность решать проблемы, критически мыслить и рассказывать истории.

Каковы преимущества карьеры Data Science?

Из-за больших объемов данных, генерируемых предприятиями, и необходимости эффективного принятия решений на основе данных резко возросла потребность в возможностях обработки данных.

Высокая зарплата:

Опыт работы является наиболее важным фактором, определяющим оплату труда в области обработки данных; тем не менее, средний доход специалиста по обработке и анализу данных начального уровня выше средней зарплаты в США.

Решить сложные задачи:

Основная обязанность специалиста по обработке и анализу данных — находить идеи путем анализа и обработки огромных объемов необработанных данных. Например, как увеличить продажи? Чтобы найти проблемы, которые не решаются в сегодняшних корпоративных процессах.

Поскольку данные собираются во многих сферах жизни, от маркетинга до здоровья и даже спорта и развлечений, возможность извлекать знания из данных — очень сильная позиция».

Менее уязвимы для автоматизации работы:

В общем, чем более специализирована работа (чем меньше людей ее выполняет), тем меньше вероятность того, что она будет автоматизирована, потому что меньше мотивации вкладывать ресурсы, необходимые для создания машины, способной выполнять задачу.

В этот момент наука о данных станет необходимым талантом, который не ограничивается несколькими экспертами, и нам не потребуется кто-то, специально обученный науке о данных.

Я с оптимизмом смотрю на этот раз, потому что я снова и снова видел ценность экспертных знаний в области создания эффективных конвейеров обработки данных. Наука о данных может выполнить свои обещания по повышению эффективности и обеспечению объективных решений, если правильные инструменты будут переданы в руки людей, компетентных в отрасли. Позиции в области науки о данных вряд ли будут заменены автоматизацией, но если будут созданы правильные инструменты, специалист по данным может стать нишевой специальностью.

Люди со значительным пониманием того, как преобразовать данные в полезную информацию, используя аналитические навыки, имеют хорошие шансы на успешную карьеру в науке о данных.

Чтобы стать Data Scientist

Изучите основы

Вы должны иметь полное представление о принципах науки о данных, таких как статистика, вероятность, проверка гипотез и инструменты анализа данных, такие как Excel, который является одним из классических методов, до сих пор используемых для изучения небольших наборов данных, как специалист по науке о данных. Вы также должны быть знакомы с языками программирования, такими как R, Python, SQL, Hadoop, и программным обеспечением для визуализации данных, таким как Tableau и Power BI.

Если вы хотите стать специалистом по данным, вы можете записаться на курс и учиться у преданного наставника.

Выберите правильную роль:

В области науки о данных существует множество вакансий. Эксперт по визуализации данных, эксперт по машинному обучению, специалист по данным, инженер данных и т. д. — это лишь некоторые из многочисленных возможностей. Получить одну роль может быть проще, чем другую, в зависимости от вашей истории и опыта работы. Например, если вы разработчик программного обеспечения, перейти на разработку данных не составит труда. Итак, пока вы не поймете, кем хотите быть, вы будете решать, какой путь выбрать и какие способности развивать.

Присоединяйтесь к сообществам специалистов по данным:

Основная обязанность специалиста по работе с данными заключается в том, чтобы в сотрудничестве с внутренними и внешними заинтересованными сторонами создавать важные идеи. Кроме того, многим специалистам по данным нравится поддерживать связь со своими коллегами в аналогичных ролях, чтобы обсуждать новые идеи и подходы. Чтобы быть в курсе темы науки о данных, вы можете общаться со сверстниками в таких группах.

Я расскажу вам о трех самых популярных сообществах, занимающихся наукой о данных.

Каггле:

Это одно из крупнейших в мире сообществ специалистов по данным. В первую очередь он создавался как инструмент для оценки и набора команд для различных турниров. Он помогает вам находить и публиковать наборы данных, исследовать и создавать модели в веб-среде, а также делиться своей работой с другими учеными и инженерами. Лучше всего то, что сегодня у Kaggle более 3 миллионов активных участников, которые могут использовать платформу, чтобы поделиться своими знаниями и опытом.

Сообщество специалистов по данным IBM:

Веб-страницы IBM по науке о данных хорошо известны, поскольку на них размещаются блоги и подкасты некоторых светил отрасли. Если вам нужен конкретный совет от отраслевого эксперта, IBM Data Science Community — прекрасное место, куда можно обратиться. Здесь не так приветливы к новичкам, как в некоторых других сообществах, но это не всегда плохо.

Реддит:

Это странная группа по науке о данных, известная больше тем, что обменивается мемами, чем тем, что отвечает на серьезные научные вопросы. Есть множество сабреддитов, посвященных подробным обсуждениям статей. Некоторые из самых популярных сабреддитов — это r/datascience, r/dataisbeautiful и r/MachineLearning.

Выберите язык/инструмент

Новички чаще всего задают этот вопрос. Какой язык/инструмент мне следует использовать, чтобы преуспеть в карьере специалиста по данным? Прежде чем я отвечу на этот вопрос, я хотел бы указать, что инструменты предназначены только для использования в реализации; важнее понять концепцию. Python — наиболее широко используемый и самый простой язык в индустрии обработки данных; это удобный язык, который могут использовать даже люди, не являющиеся техническими специалистами. Позвольте мне дать вам краткий обзор самых популярных языков и инструментов прямо сейчас.

Хотя Microsoft Excel можно использовать для анализа данных, для того, чтобы стать специалистом по данным, необходимо знание высокоуровневых инструментов анализа данных.

Мы рассмотрим эти инструменты более подробно позже.

Питон:

Python — самый популярный язык программирования для науки о данных и машинного обучения, а также один из самых популярных компьютерных языков в целом.

Анализ данных, визуализация данных, искусственный интеллект, обработка естественного языка и роботизированная автоматизация процессов — все это возможно с языком программирования Python. Python можно использовать для создания веб-приложений, мобильных и настольных приложений. Он допускает процедурный, функциональный и другие стили программирования, а также расширения, написанные на C или C++, в дополнение к объектно-ориентированному программированию.

Его используют не только специалисты по данным, программисты и сетевые инженеры, но и нетехнический персонал, такой как бухгалтеры, математики и ученые, которых привлекает его удобный для пользователя характер.

Р:

Язык программирования R — это бесплатная среда с открытым исходным кодом для статистических вычислений, графики, обработки, анализа и визуализации данных. R — один из самых популярных языков для науки о данных и расширенной аналитики, поскольку он используется большинством специалистов по данным, университетских исследователей и статистиков для извлечения, очистки, анализа и представления данных.
Инструменты визуализации данных:
Эксперт по науке о данных должен быть в состоянии рассказать убедительную историю и эффективно использовать инструменты визуализации, чтобы донести свои идеи до аудитории. Давайте рассмотрим некоторые из самых популярных в отрасли инструментов визуализации данных.

Таблица:

Tableau — это инструмент бизнес-аналитики и визуализации данных. То, как люди используют данные для решения проблем, меняется благодаря этому инструменту визуальной аналитики. Tableau упрощает просмотр и понимание данных, позволяя компаниям в большей степени ориентироваться на данные. Он прост в использовании и быстро стал популярным выбором для современной бизнес-аналитики. Это помогает в исследовании, управлении и обнаружении идей, основанных на данных, которые могут преобразовать предприятия. Это более мощная, безопасная и адаптируемая аналитическая платформа.

Tableau предлагает множество инструментов, включая настольные, серверные, CRM и другие, которые вы можете использовать для удовлетворения потребностей бизнеса.

PowerBI:

Power BI — это набор программных служб, приложений и коннекторов, которые вместе превращают необработанные данные в визуальное представление. Для хранения информации можно использовать электронную таблицу Excel или набор облачных и локальных гибридных хранилищ данных. Power BI позволяет легко подключаться к вашим источникам данных, визуализировать и раскрывать то, что важно, и делиться своими выводами с кем угодно. Это один из наиболее широко используемых в отрасли инструментов бизнес-аналитики.

Эффективные коммуникативные навыки

Люди думают, что если они технически подкованы, они успешно пройдут собеседование на карьеру в науке о данных, если они отлично умеют общаться. Это выдумка. Чтобы донести свои идеи до аудитории, вы должны обладать эффективными коммуникативными навыками.

Приложите усилия, чтобы ваш друг стал хорошим собеседником. Послушайте свое введение и запросите откровенную критику. Он отведет тебя к зеркалу!

Вы можете обсудить свои мысли с коллегой или доказать свою правоту на собрании, если у вас хорошие навыки общения. Любой, кто заинтересован в карьере в области науки о данных, должен обладать этой компетенцией.

Вывод

Работодатели вкладывают значительные средства и время в область науки о данных, поскольку она пользуется большим спросом. Вы можете начать многообещающую карьеру в области науки о данных, предприняв необходимые шаги. Я надеюсь, что этот блог помог вам понять, как начать многообещающую карьеру в науке о данных.