Вакансии в области науки о данных являются одними из самых быстрорастущих и востребованных технологий. С 2012 года число специалистов по данным увеличилось на 650 %, и этот рост не собирается останавливаться.
Бюро статистики труда США прогнозирует, что спрос на навыки работы с данными вырастет еще на 27,9 % к 2026 году. Наука о данных, безусловно, будущее технологий, и она останется. Большинство профессий, связанных с наукой о данных, требуют одинаковых или очень похожих навыков, но начинаются с самых основ.
Любой, кто стремится к успешной карьере в науке о данных, должен иметь формальное образование, которое обычно включает в себя степень в области компьютерных наук, математики, статистики, экономики или любой аналогичной количественной области. Для некоторых должностей, связанных с наукой о данных, также может быть приемлемой степень в области гуманитарных наук, особенно когда работа больше ориентирована на поведение людей. По мере того, как кто-то растет в индустрии науки о данных, от него может потребоваться степень магистра или даже доктора философии. Существует множество навыков работы с данными, которые входят в список предварительных требований, которые необходимо иметь, если вы планируете работать в этой отрасли. Они включают:
· Статистический анализ и вычисления
· Машинное обучение
· Глубокое обучение
· Обработка больших наборов данных
· Визуализация данных
· Обработка данных
· Математика
· Программирование
среди многих других, это поможет вам повысить уровень вашей игры в науке о данных.
Зачем компаниям нужны специалисты по обработке и анализу данных?
Наука о данных позволяет предприятиям измерять, отслеживать и записывать показатели производительности для облегчения принятия расширенных решений в масштабах всего предприятия. Компании могут анализировать тенденции, чтобы принимать важные решения для лучшего взаимодействия с клиентами, повышения эффективности компании и повышения прибыльности.
Наука о данных выявляет тенденции и дает информацию, которую предприятия могут использовать для принятия более эффективных решений и создания инновационных продуктов и услуг. Данные — это основа инноваций, но их ценность исходит из информации, которую ученые-данные могут извлечь из нее, а затем действовать. Богатство данных, собираемых и хранимых с помощью этих технологий, приносит трансформационные преимущества организациям и обществу в целом. Глядя на этот простор науки о данных, ниже перечислены некоторыесодержательные роли, которые вы можете выбрать, решив заняться этой отраслью:
1. УЧЕНЫЙ ПО ДАННЫМ
Сертифицированный специалист по обработке данных управляет очень сложными и объемными наборами данных, используя машинное обучение и прогнозную аналитику. Как специалист по данным, вы должны эффективно разрабатывать алгоритмы, облегчающие сопоставление и очистку наборов данных. Бонусом будет степень в области компьютерных наук, математики или статистики.
2. УЧЕНЫЙ В ОБЛАСТИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Ученые машинного обучения должны исследовать новые подходы к данным и алгоритмы, которые будут использоваться в адаптивных системах, включая методы контролируемого, неконтролируемого и глубокого обучения. Они также определяют и разрабатывают эксперименты с использованием машинного обучения, НЛП и компьютерного зрения для решения проблем.
3. РАЗРАБОТЧИК БИЗНЕС-АНАЛИЗА
Разработчики BI анализируют сложные базы данных, чтобы выяснить последние тенденции рынка, которые могут повлиять на бизнес-решения. Кандидат должен обладать хорошим пониманием интеллектуального анализа данных, проектирования хранилища данных, SQL и других областей.
4. АНАЛИТИК ДАННЫХ
Аналитики данных несут ответственность за проектирование и обслуживание систем данных и баз данных, включая исправление ошибок кодирования и других проблем, связанных с данными. Они используют статистические инструменты для интерпретации данных и обладают сочетанием лидерских и аналитических навыков.
5. СТАТИСТИК
Имея соответствующий сертификат по обработке и анализу данных от лидеров отрасли, в том числе USDSI™, IBM, Google и других; вы можете легко справиться с ролью статистика, который отвечает за сбор, анализ и интерпретацию данных, чтобы помочь в принятии организационных решений. Разработать процессы сбора данных, сообщить результаты заинтересованным сторонам и дать рекомендации по организационным стратегиям.
6. АРХИТЕКТОР БОЛЬШИХ ДАННЫХ
Архитекторы и инженеры больших данных создают и планируют всю среду больших данных, используя системы Spark и Hadoop. Вы должны быть экспертом в области интеллектуального анализа данных, миграции данных и визуализации данных. Знание Python, C++, Java и других языков программирования будет преимуществом для этой роли.
7. ИНЖЕНЕР ПО МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ
Инженерам машинного обучения необходимо адаптироваться к работе с рядом языков программирования и владеть навыками программирования ИИ. Они необходимы для применения прогностических моделей и НЛП для управления огромными наборами данных.
8. МЕНЕДЖЕР ПО ДАННЫМ
Менеджер по науке о данных отвечает за то, чтобы помочь организациям использовать собранные данные и работать с командой ученых и инженеров по данным, чтобы предоставить ценную информацию и указания управленческой команде. Их активно нанимают консалтинговые фирмы, финансовые учреждения, организации здравоохранения и страховые компании.
Компании ищут и будут искать специалистов по данным со специфическими навыками, а также, конечно же, с соответствующей сертификацией. В настоящее время требуется более 150 000 специалистов по данным в США и Европе, а в Азии наблюдается глобальная нехватка навыков в области обработки данных. Изучение и освоение науки о данных стало неотъемлемой частью любой фирмы в современной среде, управляемой данными, что делает ее желанной карьерой в любой области.
