Введение в Data Science Career

Data Science - это карьера, в которой сложные проблемы должны решаться путем анализа данных. Это довольно сложная область, в которой ученые работают с миллионами точек данных в таких областях, как бизнес, здравоохранение и т. Д. В современном мире данные играют жизненно важную роль как организации, отдельные лица, учреждения; каждый более или менее связан с данными в их повседневной работе, и объем данных растет как никогда. Поскольку объем данных растет каждую секунду, самая важная проблема, которую необходимо решить, - это сохранить и затем обработать ее. В традиционной системе управления реляционными базами данных данные были структурированы, и объем данных был меньше по сравнению с огромным объемом данных, с которыми мы сталкиваемся сегодня. В настоящее время данные могут быть структурированными, полуструктурированными и неструктурированными благодаря передовой технологии и из различных источников, таких как сайты социальных сетей и т. Д.

Кроме того, структурированные данные были проанализированы с использованием инструментов бизнес-аналитики, но когда в картину попадают неструктурированные или полуструктурированные данные, тот же метод не может быть столь же гибким. Поскольку данные становятся сложными, нам нужны сложные инструменты для их анализа. Data Science - это ответ на аналитику, связанную со сложными данными, такими как неструктурированные и полуструктурированные данные. Data Science Career предлагает решение для обработки таких сложных данных и помогает организациям улучшить свой бизнес, начиная от самостоятельного вождения автомобилей до понимания схемы покупок покупателей.

Образование, необходимое для построения Data Science Career

Чтобы сделать карьеру в науке о данных, желательно, чтобы кто-то имел степень бакалавра или магистра в соответствующей области, такой как компьютерные науки, математика и т. Д. Человек должен работать с точками данных в области бизнеса, здравоохранения и т. Д. И должен быть очень увлечен обучением, любопытно исследовать сложные проблемы и уметь визуализировать данные с помощью высокоразвитых алгоритмов, которые помогут организациям в определении статистики и структуры, полезной для бизнеса.

Навыки, необходимые для карьеры Data Science, - это SQL, статистический анализ и Microsoft Excel. В дополнение к этим навыкам очень полезны языки программирования, такие как R и Python, а также навыки работы с инструментами для визуализации, такими как Tableau.

  • SQL является одним из важнейших компонентов работы с наукой о данных, поскольку без базы данных мы не можем получить доступ к данным или проанализировать их. Таким образом, наличие хороших практических навыков в SQL является обязательным для Data Science.
  • Microsoft Excel - это очень простой инструмент, используемый для анализа данных с помощью многих встроенных программных инструментов, таких как сводная таблица, которая помогает в суммировании и реорганизации данных.
  • Языки Python и R в Data Science помогают анализировать и применять статистические методы. Кроме того, они помогают в визуализации данных, что, в свою очередь, помогает передавать информацию более четко и эффективно.

Карьерный путь для Data Science

Поскольку мы уже обсуждали важность данных и их рост каждую секунду, нет нужды говорить, что карьера в области Data Science Career предлагает увлекательные карьерные возможности для профессионалов. Наука данных - это карьера с несколькими ролями, поскольку она представляет собой комбинацию множества различных областей. Роли для Data Science могут быть программистами, аналитиками и статистиками и т. Д. В наши дни возможностей в Data Science очень много из-за огромного объема данных и необходимости анализа, который добавляет большую ценность для бизнеса.

Должности

Поскольку Data Science Career - это сфера различных ролей, на различных должностях работают аналитики бизнес-аналитики, аналитики данных, инженер по интеллектуальному анализу данных, архитектор данных и специалист по данным и т. Д.

  • Аналитики бизнес-аналитики должны понимать функции, связанные с бизнесом, но также можно ожидать, что они будут выполнять анализ данных, анализ данных и т. Д. Аналитики бизнес-аналитики помогают организации улучшить свое положение, выясняя закономерности в данных путем анализа конкурентов. данные.
  • Аналитики данных помогают в изучении необработанных данных для получения значимых результатов с помощью языка программирования и аналитических инструментов. Основные обязанности включают в себя очистку и ведение данных, а затем анализ данных для их представления.
  • Роль инженера интеллектуального анализа данных заключается в использовании передовых алгоритмов для анализа данных своих организаций вместе с третьими сторонами.
  • Архитекторы данных отвечают за разработку проектов интеграции, поддержки источников данных, работая с дизайнерами, разработчиками и пользователями.
  • Специалисты по данным определяют тенденцию, анализируя большой объем данных для дальнейшего анализа. Это обеспечивает более глубокое понимание данных. Ученые, работающие с данными, работают как с бизнесом, так и с ИТ для анализа наборов данных, помогают понять данные, а также решить очень сложные проблемы в бизнесе.

Оплата труда

Объем данных растет настолько быстро, что роль пути Data Science Career будет очень важной, поскольку в ближайшем будущем спрос на анализ данных возрастет. Во всем мире спрос на Data Science растет, и в год средняя зарплата, выплачиваемая Data Scientist, составляет приблизительно 10 000 долларов США. Поскольку исследователи данных придают большое значение данным, а также организации сталкиваются с важностью больших данных, а спрос на профессионалов высок, ожидаемая зарплата для специалистов Data Science Career остается высокой.

Карьера

С бумом больших данных организации нанимают все больше и больше профессионалов в области данных. Специалисты по данным будут иметь блестящую и многообещающую карьеру, так как спрос на профессионалов растет с каждым днем. Многие организации полагаются на большие данные для улучшения своего бизнеса, а также для обеспечения лучшего обслуживания клиентов, поэтому у Data Science большие карьерные перспективы.

Вывод

С популярностью технологии больших данных и данных очень важно для организаций, в значительной степени зависящих от анализа огромного объема данных, которые они получают, чтобы получить представление. Data Science - это сочетание навыков программирования, статистики и знаний в области моделирования и алгоритмов и т. Д. Возможности в этой области многочисленны, и профессионалы в этой области наверняка преуспеют в своей карьере.

Рекомендуемые статьи

Это руководство по карьере Data Science. Здесь мы обсудим введение, образование, должность, зарплату и карьерный рост в Data Science. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -

  1. Карьера в бизнес-аналитике
  2. Вопросы Интервью Бизнес-аналитики
  3. Карьера в электронном обучении
  4. Как подключить базу данных к PHP?

Категория:

Большое количество данных