ВСЕ, ЧТО ВЫ МОЖЕТЕ СДЕЛАТЬ С НАУКОЙ О ДАННЫХ
В Интернете так много информации, и куда бы вы ни пошли, вы видите только науку о данных. Кто-то, кто хочет начать свою карьеру в этой области, обязательно запутается во всех технологических требованиях и разных ролях в этой области. Начать карьеру в Data Science может быть сложно и хлопотно, но возможно. Что мы собираемся познакомить вас с одной из самых известных ролей. Это большой «Data Scientist».
В этой статье мы постарались охватить все, что вы могли бы и должны были знать о роли, ее требованиях, графике карьеры, сфере деятельности и некоторых мифах или концепциях, которые сложились за эти годы.
Во-первых, давайте дадим определение науке о данных, если вы забыли или не прочитали об этом в нашем блоге.
Наука о данных — это междисциплинарная отрасль науки, которая не имеет конкретного определения. Он используется для описания всего, что связано с данными и аналитикой, но не всегда ясно, что именно он означает. Это широкий термин для использования данных и статистики для решения бизнес-задач.
Подробнее: Простое объяснение того, что такое наука о данных и почему вас это должно волновать
Угадайте, кто может стать специалистом по данным?! Это легко? Или это очень сложно?
Ответ на этот вопрос: кто угодно! Да, любой может стать Data Scientist, если у вас есть рвение к изучению новых технологий, вам нравится решать проблемы и у вас есть аналитический мозг.
Независимо от того, обширны ли ваши знания в области науки о данных, минимальны или вы абсолютный новичок.
Хорошо, мы установили, что вы можете стать специалистом по данным, если приложите к этому усилия, но знаете ли вы, кто такой специалист по данным? Что они делают? Давайте узнаем.
Data Scientist — профессия, появившаяся в последние годы. Он или она собирает, анализирует и интерпретирует чрезвычайно большие объемы данных. Исследователи данных интерпретируют результаты, чтобы создавать действенные планы для компаний и других организаций. Работа специалиста по данным включает в себя сбор и анализ данных, использование различных типов аналитических инструментов для выявления закономерностей, тенденций и взаимосвязей в наборах данных, а затем отчет о результатах.
Когда многие люди используют термин «ученый данных», часто неясно, что они имеют в виду. Специалисты по данным обычно имеют в виду профессионалов, которые носят много шляп и склонны работать в команде и помогают преодолеть разрыв между ИТ-организациями и другими отделами, часто занимаясь анализом и визуализацией. Data Scientist обычно имеет дело с большими объемами беспорядочных, неструктурированных данных с интеллектуальных устройств, каналов социальных сетей и электронных писем, которые не помещаются в базу данных.
Наука о данных становится все более важной во многих отраслях. Поэтому работодатели ожидают, что кандидаты будут иметь растущую специализацию и сотрудничество в разных секторах.
Один день из жизни специалиста по данным
· Сбор большого количества данных
· Использование инструментов программирования для структурирования данных в полезную информацию
· Используя информацию, полученную из плана или модели, можно построить проект.
· Визуализация данных, чтобы помочь вашим заинтересованным сторонам понять необходимую им информацию
· Ведение и анализ данных и сбор информации
· Использование фреймворков машинного обучения для численных вычислений
· Расширение данных компании сторонними источниками информации при необходимости
· Совершенствование процедур сбора данных для построения аналитических систем
· Создание автоматизированных систем обнаружения аномалий и отслеживание их работы
· Создание панелей данных, графиков и визуальных элементов
· Проведение встреч с командой и разъяснение требований проекта
· Определение инструментов для проекта и создание таймлайнов
· Проектирование, создание и поддержка актуальных и полезных баз данных и систем данных
· Работа в сотрудничестве с ИТ, менеджментом и/или группами анализа данных для определения организационных целей
Звучит неплохо, но если специалист по данным — такая нишевая должность, не должно быть на нее огромного спроса? Что ж, это не может быть далеко не так. Давайте обсудим, что такое шумиха с учеными данных.
Данные растут в геометрической прогрессии. Каждый год мы почти удваиваем данные, которые у нас были за все годы до этого, с начала времен.
Мир переживает эпоху информационного взрыва. Каждый день есть –
· 3,5 миллиарда поисковых запросов Google по всему миру
· 277 777 историй в Instagram
· 694 444 часа видео на Netflix
· 4 500 000 видео на YouTube
· 4 800 000 гифок
· 1 400 000 свайпов в Tinder
С точки зрения пространства это эквивалентно одной маленькой капле в очень большом водоеме. Новое исследование, проведенное GoDataDriven и опубликованное в журнале Forbes, утверждает, что индустрия Data Science, которая уже имеет ежегодный оборот в размере 3,03 миллиарда долларов, , удвоится к 2025 г.
Теперь компании осознали важность данных, но что делать с таким их количеством? Им нужен кто-то, кто может извлечь полезную информацию из этой огромной коллекции необработанных данных, разобраться в ней и, наконец, сказать, что делать дальше, чтобы увеличить доход на основе этих данных. И поскольку это нишевый навык, и большинство людей считает, что его невозможно освоить, спрос на него продолжает расти.
Данные никогда не перестают поступать, поэтому потребность в специалистах по данным также никогда не прекращается, и ожидается, что в следующие 3 года они вырастут в 1000 раз. У каждой компании разные требования, и Data Scientist может адаптироваться и помочь компании в соответствии с их потребностями. По оценкам, в ближайшие несколько лет в различных отраслях потребуется более 3 000 000 специалистов по данным.
Наши консультанты в Excelsior утвердили учебную программу, основанную на навыках, которые работодатели хотят, чтобы их сотрудники имели. Вы получите представление о том, как работают компании, что сделает вас более привлекательным для работодателей.
Итак, чем она отличается от аналитика данных или других ролей, связанных с данными?
Хороший вопрос, теперь вы его понимаете.
Что ж, аналитик данных только интерпретирует данные, он может получить представление о них, но он не может использовать эти данные для построения стратегии компании по увеличению продаж, доходов или любого другого фактора роста. Компании предпочитают Data Scientist, а не Data Analyst, потому что первый может выполнять роль второго, а наоборот — неверно.
Точно так же другие роли также имеют свои собственные навыки и преимущества, но никакая другая роль в этой области не играет роли в формировании будущего.
С обширными курируемыми курсами наставники Excelsior должным образом проведут вас через разницу между ними и подготовят вас к проблемам, с которыми вы можете столкнуться в ораторской жизни.
Думаю, вы уже догадались, насколько важен специалист по данным для организации. Но что в этом для вас?
Роль хороша, но сколько зарабатывает специалист по данным?
Data Scientist — это сливки сливок в любой компании. Вот почему эти роли наиболее востребованы профессионалами в наши дни. Очевидно, что с такой большой зависимостью и ценностью специалистам по обработке и анализу данных много платят. Это самая высокооплачиваемая работа за последние 5 лет, и зарплаты, которые они получают, также огромны. В эту эпоху covid-19, когда компании увольняют своих сотрудников, спрос на Data Scientist даже не упал.
Средняя национальная зарплата специалистов по данным после изучения глубокого обучения составляет 10 000 000 фунтов стерлингов в год в Индии.
Судя по данным, собранным за последние 3 года из отчетов Excelsior о размещении, средняя зарплата наших студентов, прошедших полный курс Data Science для новичков, увеличилась с 8,7 LPA до 11,3 за последние 3 года. На повышение зарплат даже Covid-19 не повлиял.
К настоящему моменту вы должны быть уверены, что хотите это сделать. Итак, давайте прикинем, что ждет вас в будущем. И на какую диаграмму карьеры вы смотрите, если станете специалистом по данным.
Большинство первокурсников начинают с позиции Associate/Junior Data Scientist: уровень 1.0.
Ожидается, что как младший / младший специалист по данным вы будете разрабатывать новые модели и тестировать их. Это может потребовать отладки кода и рефакторинга. Вы также предлагаете новые идеи, управляете качеством кода и влияете на итоговую прибыль организации.
Большинство младших/младших специалистов по данным повышаются до уровня специалистов по данным среднего уровня I: уровень 2.0 в течение 1–3 лет.
Получив некоторый опыт работы в области науки о данных, вы можете стать специалистом по данным или инженером ML/AI. На этом уровне организации, как правило, предпочитают сертифицированных специалистов по данным, которые продемонстрировали свои навыки, получив хороший проектный и рабочий опыт.
Следующий шаг в вашем развитии. Как старшему специалисту по данным, вам нужно будет создавать продукты с хорошей архитектурой. Как старшему специалисту по данным, вы должны избегать ошибок новичка, избегать логических ошибок в разрабатываемых вами моделях, пересматривать высокопроизводительные системы, создавать устойчивые конвейеры данных в облачной среде и подготовьте безупречные данные.
Главный специалист по данным
Главный специалист по данным — самый опытный специалист по данным с более чем 5-летним опытом и хорошо разбирается в моделях науки о данных. Они будут тесно сотрудничать с деловыми партнерами от начала проекта до разработки и развертывания.
Менеджер по науке о данных/архитектор
Обычно это должность уровня старшего менеджера или вице-президента. Это одна из высших должностей в области науки о данных, где требуется широкое понимание как систем управления базами данных, так и компьютерного программирования. языки. Нужно уметь руководить командой, устанавливать приоритеты для группы и сообщать результаты менеджеру.
Ведущий специалист по аналитике
Это одна из самых высоких ролей в любой организации. Эта роль потребует, чтобы вы возглавили всю команду специалистов по данным и других специалистов по аналитике. Вы также будете неотъемлемой частью процесса принятия решений в организации.
CSO (директор по стратегии) или директор по аналитике
Эта роль появилась в последние несколько лет. Часть руководящей группы организации, обычно эквивалентная всем другим CXO. Этот человек возглавляет стратегическую команду любой организации. Регулярно советует генеральному директору принимать более обоснованные решения.
Теперь, что вам нужно, чтобы стать Data Scientist. Навыки, необходимые для Data Scientist
Основные навыки
Возможность подготовки данных для эффективного анализа
Этот навык поможет вам -
· Предоставление, сбор, организация, обработка и моделирование данных
· Анализировать большие объемы структурированных или неструктурированных данных
· Подготавливать и представлять данные наилучшим образом для принятия решений и решения проблем
Возможность использовать аналитические платформы самообслуживания
Благодаря этому навыку вы сможете:
· Понимать преимущества и проблемы использования визуализации данных
· Иметь базовое понимание рыночных решений
· Знать и применять лучшие практики и методы при создании аналитики
· Иметь возможность делиться результатами через информационные панели или приложения самообслуживания
Умение писать эффективный и удобный код
С этим навыком вы можете -
· Иметь дело непосредственно с программами, которые анализируют, обрабатывают и визуализируют данные
· Создавать программы или алгоритмы для анализа данных
· Собирать и подготавливать данные через API
Способность правильно применять математику и статистику
Благодаря этому навыку вы сможете:
· Выполните исследовательский анализ данных и определите важные закономерности и взаимосвязи
· Применять строгое статистическое мышление для извлечения сигналов из шума
· Понимать сильные и слабые стороны различных моделей тестирования и почему они подходят для данной задачи.
Возможность использовать машинное обучение и искусственный интеллект
С этим навыком вы можете -
· Понять, как и когда машинное обучение и искусственный интеллект подходят для бизнеса
· Обучайте и внедряйте модели для реализации продуктивных решений искусственного интеллекта
· Объяснять модели и прогнозы в полезных для бизнеса терминах
Подводя итог этой статье в нескольких пунктах.
1. Растущий спрос
Ожидается, что растущий спрос на специалистов по данным создаст более 10 миллионов рабочих мест к 2026 году. Индия является вторым по величине источником рабочих мест для специалистов по данным после США.
2. Дефицит предложения
Не хватает специалистов по данным и много вакансий. По мере того, как спрос на специалистов по данным увеличивается, предложение рабочих остается на прежнем уровне. Есть также много вакансий, и это возможность войти в этот сектор. Высокий спрос и дефицит предложения означают больше денег.
3. Изменение рабочей среды
Развитие технологий обработки и анализа данных будет продолжать преобразовывать рабочие места, заменяя некоторые рутинные и ручные работы. По мере того, как люди берут на себя более критическое мышление и решения проблем, технологии искусственного интеллекта облегчают обучение роботов выполнению повторяющихся задач.
4. Повышение качества продукции
Благодаря методам машинного обучения и искусственного интеллекта компании изменили способ взаимодействия с клиентами. Теперь они могут персонализировать свои предложения, улучшать качество обслуживания клиентов и принимать стратегические решения на основе предыдущего поведения клиентов. В результате компании в каждом секторе процветают. Они ищут информацию, которая может помочь им (1) определить свой целевой рынок, (2) выявить любые возможности для бизнеса и (3) спланировать будущие стратегии роста.
5. Вклад в общее дело
Инструменты прогнозной аналитики и машинного обучения изменили медицинскую отрасль, позволив проводить раннюю диагностику рака, дефектов органов и многих других заболеваний, которые раньше невозможно было обнаружить.
6. Развивающееся поле
Спрос на данные и информацию постоянно растет во всем мире, и наука о данных развивается соответственно. Специалисты по данным обладают рядом навыков и работают с данными, чтобы находить решения проблем, с которыми сталкиваются организации. Некоторые новые технологии, такие как большие данные, искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и блокчейн, также используют различные практики и методы в отрасли науки о данных.
7. Интересная должность
Как специалист по данным, вы будете проводить большую часть своего времени, анализируя поведение людей. В результате вы будете вовлечены в одно из самых важных дел века.
8. Большой опыт работы
Как специалист по данным, вы будете пользоваться большим спросом. У вас будет свобода выбора проектов в самых разных областях, так что вы сможете оставаться в интересной и интересной области.
Резюме в 1 строку. Любой может стать специалистом по данным, существует огромный спрос, отличная оплата, а рабочие места постоянно растут и безопасны.
Надеюсь, это помогло вам избавиться от страха перед «УЧЕНЫМ ДАННЫМИ». Они тоже люди.
