Introducere în cariera de știință a datelor

Data Science este o carieră în care problemele complexe trebuie rezolvate prin analizarea datelor. Este un domeniu destul de complex, în care oamenii de știință lucrează cu milioane de puncte de date în domenii precum Afaceri, Sănătate, etc. În lumea de azi, datele joacă un rol esențial ca organizații, persoane fizice, instituții; toată lumea este legată mai mult sau mai puțin de datele din tratarea lor de zi cu zi, iar volumul de date crește ca întotdeauna. Pe măsură ce volumul de date crește în fiecare secundă, cea mai importantă problemă care trebuie abordată este stocarea și procesarea acesteia. Într-un sistem tradițional de gestionare a bazelor de date relaționale, datele au fost structurate și volumul de date a fost mai mic în comparație cu volumul uriaș de date pe care le întâlnim astăzi. În zilele noastre, datele pot fi structurate, semi-structurate și nestructurate, datorită tehnologiei avansate și din diverse surse, cum ar fi rețelele de socializare, etc.

De asemenea, datele structurate au fost analizate folosind instrumente Business Intelligence, dar atunci când datele nestructurate sau semi-structurate apar în imagine, aceeași metodă nu poate fi la fel de flexibilă. Pe măsură ce datele devin complexe, avem nevoie de instrumente complexe pentru a le analiza. Data Science este răspunsul la analizele implicate cu date complexe, cum ar fi datele nestructurate și semi-structurate. De la mașinile care se auto-conduc pentru a înțelege modelul de cumpărare a clienților, Data Science Career oferă soluția de gestionare a unei asemenea complexități în date și ajută organizațiile în îmbunătățirea activității lor.

Educația necesară pentru construirea carierei de știință a datelor

Pentru a avea o carieră în Data Science, este de preferat ca unul să aibă o diplomă de licență sau un master într-un domeniu legat de acesta, cum ar fi Informatică, Matematică, etc. Persoana trebuie să lucreze cu puncte de date în afaceri, asistență medicală etc. ar trebui să fie foarte interesat de învățare, curios să exploreze problemele complexe și să poată vizualiza datele folosind algoritmi extrem de avansați, care vor ajuta organizațiile în determinarea statisticilor și a modelului util pentru afacere.

Abilitățile necesare pentru carierele Data Science sunt SQL, analiza statistică și Microsoft Excel. În plus față de aceste abilități, limbaje de programare precum R și Python împreună cu abilități în instrumente pentru vizualizare precum Tableau pot fi foarte utile.

  • SQL este una dintre componentele esențiale ale colaborării cu Data Science deoarece, fără baza de date, nu putem accesa sau analiza datele. Așadar, a avea un hands-on bun în SQL este o necesitate pentru Data Science.
  • Microsoft Excel este un instrument foarte de bază utilizat în analiza datelor cu ajutorul multor instrumente de programe încorporate, precum un tabel pivot care ajută la rezumarea și reorganizarea datelor.
  • Limbile Python și R din Data Science ajută la analiza și aplicarea tehnicilor statistice. De asemenea, ele ajută la vizualizarea datelor care, la rândul lor, ajută la comunicarea informațiilor în mod clar și mai eficient.

Calea carierei pentru știința datelor

Deoarece am discutat deja despre importanța datelor și creșterea acestora în fiecare secundă, este inutil să spunem că Data Science Career vine cu căi de carieră interesante pentru profesioniști. Data Science este o carieră cu mai multe roluri, deoarece este o combinație de mai multe domenii diferite. Rolurile pentru știința datelor pot fi programatori, analiști și statistiști, etc. Oportunitățile în știința datelor sunt multe în aceste zile datorită volumului masiv de date și necesității de a analiza ceea ce adaugă o valoare deosebită afacerii.

Posturi de muncă

Deoarece Data Science Career este un domeniu cu roluri diverse, diferitele posturi de muncă sunt Analistii Business Intelligence, Analisti Data, Inginer Data Mining, Data Architect și Data Scientist etc.

  • Analistii Business Intelligence trebuie să înțeleagă funcțiile care implică Business, dar, de asemenea, poate fi de așteptat să efectueze analize de date, exploatare de date, etc. date.
  • Analistii de date ajută la examinarea datelor brute pentru a produce rezultate semnificative cu ajutorul limbajului de programare și a instrumentelor analitice. Responsabilitățile de bază implică curățarea și menținerea datelor și apoi analiza datelor pentru prezentarea acestora.
  • Rolul inginerului de minerit de date implică utilizarea unor algoritmi avansați pentru analiza datelor organizațiilor lor împreună cu terții implicați.
  • Arhitecții de date sunt responsabili de proiectarea modelelor pentru integrare, menținerea surselor de date prin colaborarea cu proiectanții, dezvoltatorii și utilizatorii.
  • Oamenii de știință de date observă tendința analizând volumul mare de date pentru a realiza analize suplimentare. Aceasta oferă o perspectivă mai profundă asupra datelor. Oamenii de știință de date lucrează atât cu Business cât și cu IT pentru a analiza seturile de date și pentru a ajuta la înțelegerea datelor și, de asemenea, pentru a rezolva problemele extrem de complexe din business.

Salariu

Volumul de date crește atât de repede, încât rolul căii carierei de știință a datelor va fi foarte important, deoarece cererea de analiză a datelor va crește în viitorul apropiat. La nivel global, cererea pentru Data Science crește și pe an, salariul mediu plătit Data Scientist este de aproximativ 10.000 USD (SUA). Deoarece oamenii de știință de date aduc o valoare deosebită datelor și, de asemenea, organizațiile întâmpină importanța Big Data, iar întrucât cererea pentru profesioniști este mare, salariul preconizat pentru profesioniștii în domeniul științei datelor rămâne mare.

Perspective de carieră

Cu boom-ul Big Data, organizațiile angajează tot mai mulți profesioniști în domeniul datelor. Data oamenilor de știință va avea o carieră strălucitoare și promițătoare, deoarece cererea pentru profesioniști crește în fiecare zi. Multe organizații depind de Big Data pentru a-și îmbunătăți afacerile, precum și pentru a oferi un serviciu mai bun pentru clienți, astfel încât Știința Datelor are mari perspective în carieră.

Concluzie

Cu popularitatea tehnologiei Big Data și ca date este de cea mai mare importanță pentru organizații, depinzând în mare măsură de analiza volumului uriaș de date pe care le primesc pentru a obține informații. Știința datelor este o combinație de abilități de programare, statistici și cunoștințe în modelare și algoritmi, etc. Oportunitățile din acest domeniu sunt numeroase, iar profesioniștii din acest domeniu sunt siguri că vor prospera în cariera lor.

Articole recomandate

Acesta este un ghid pentru carierele științei datelor. Aici am discutat despre o introducere, educație, poziția postului, salariul și perspectivele carierei științei datelor. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -

  1. Cariera în Business Analytics
  2. Întrebări de la Business Intelligence
  3. Cariera în învățarea electronică
  4. Cum să conectați baza de date la PHP?

Categorie:

Date mare