Въведение в кариерата на научните данни
Data Science е кариера, при която сложните проблеми трябва да бъдат решени чрез анализ на данните. Това е доста сложна област, в която учените работят с милиони точки от данни в области като бизнес, здравеопазване и др. В днешния свят данните играят жизненоважна роля като организации, индивиди, институции; всички са повече или по-малко свързани с данните в ежедневната си работа и обемът на данни се увеличава както винаги. Тъй като обемът на данни нараства всяка секунда, най-важният проблем, който трябва да се реши, е да се съхраняват и след това да се обработват. В традиционната система за управление на релационни бази данни данните бяха структурирани и обемът на данните беше по-малък в сравнение с огромния обем от данни, който срещаме днес. В днешно време данните могат да бъдат структурирани, полуструктурирани и неструктурирани благодарение на модерната технология и от различни източници като Сайтове за социални мрежи и др.
Освен това структурираните данни бяха анализирани с помощта на инструментите за бизнес анализ, но когато неструктурираните или полуструктурирани данни влязат в картината, същият метод не може да бъде толкова гъвкав. Тъй като данните стават сложни, имаме нужда от сложни инструменти, за да ги анализираме. Data Science е отговорът на анализите, свързани със сложни данни като неструктурирани и полуструктурирани данни. От самостоятелно шофиране на автомобили до разбиране на модела на купуване на клиентите, Data Science Career предлага решението да се справят с такава сложност в данните и да помогне на организациите за подобряване на бизнеса им.
Образование, необходимо за изграждане на кариера за научни данни
За да има кариера в Data Science, за предпочитане е човек да има бакалавърска или магистърска степен в област, свързана с нея, като компютърни науки, математика и др. Човекът трябва да работи с точки от данни в бизнеса, здравеопазването и т.н. и трябва да бъде много запален за ученето, любопитен да изследва сложните проблеми и да може да визуализира данните, като използва високо усъвършенствани алгоритми, които ще помогнат на организациите да определят статистическите данни и модела, полезни за бизнеса.
Уменията, необходими за кариерата на Data Science са SQL, статистически анализ и Microsoft Excel. В допълнение към тези умения, езиците за програмиране като R и Python заедно с уменията в инструменти за визуализация като Tableau могат да бъдат много полезни.
- SQL е един от основните компоненти на работата с Data Science, тъй като без база данни не можем да имаме достъп или да анализираме данните. Следователно наличието на добри ръце в SQL е задължително за Data Science.
- Microsoft Excel е много основен инструмент, използван при анализиране на данните с помощта на много вградени програмни инструменти като въртяща се таблица, която помага при обобщаването и преорганизирането на данните.
- Езиците на Python и R в Data Science помагат при анализа и прилагането на статистическите техники. Освен това те помагат във визуализацията на данни, което от своя страна помага за комуникацията на информацията ясно и по-ефективно.
Кариерен път за науката за данни
Тъй като вече обсъждахме значението на данните и растежа на тях всяка секунда, няма нужда да казваме, че Data Science Career идва с вълнуващи кариерни пътеки за професионалисти. Data Science е кариера с множество роли, тъй като е комбинация от много различни области. Ролите за Data Science могат да бъдат програмисти, анализатори и статистици и др. Възможностите в Data Science са много в наши дни поради огромния обем данни и необходимостта от анализиране, което добавя голяма полза за бизнеса.
Длъжности
Тъй като кариерата на научните данни е поле от различни роли, различните работни позиции са анализатори за бизнес анализ, анализатори на данни, инженер за обработка на данни, архитект на данни и Data Scientist и др.
- Анализаторите за бизнес разузнаване трябва да разберат функциите, свързани с бизнеса, но също така може да се очаква да извършват анализ на данни, извличане на данни и др. Анализаторите за бизнес анализи помагат на организацията да подобри позицията си, като измисля моделите в данните, анализирайки конкурентите. данни.
- Анализаторите на данни помагат при изследването на суровите данни за получаване на смислени резултати с помощта на език за програмиране и аналитични инструменти. Основните отговорности включват почистване и поддържане на данни и след това анализ на данните за представянето им.
- Ролята на Data Mining Engineer включва използването на усъвършенствани алгоритми за анализ на данните на техните организации, заедно с участващите трети страни.
- Архитектите на данни са отговорни за проектирането на чертежите за интегриране, поддържане на източниците на данни, като работят с дизайнерите, разработчиците и потребителите.
- Учените за данни забелязват тенденцията, като анализират големия обем данни, за да извършат допълнителен анализ. Това осигурява по-задълбочен поглед върху данните. Учените по данни работят както с бизнеса, така и с ИТ, за да анализират наборите от данни и да помогнат при разбирането на данните, а също така да разрешат изключително сложните проблеми в бизнеса.
Заплата
Обемът на данни нараства толкова бързо, че ролята на пътя на Data Science Career ще бъде много важна, тъй като търсенето за анализ на данните ще се увеличи в близко бъдеще. В световен мащаб търсенето на Data Science се увеличава и годишно, средната заплата, изплащана на Data Scientist, е приблизително 10 000 щатски долара (САЩ). Тъй като учените по данни носят голяма стойност на данните, а също така и организациите срещат важността на Big Data и тъй като търсенето на професионалисти е голямо, очакваната заплата за специалистите в Data Science Career остава висока.
Професионална перспектива
С бума на Big Data организациите наемат все повече специалисти по данни. Учените по данни ще имат ярка и обещаваща кариера, тъй като търсенето на професионалисти се увеличава с всеки изминал ден. Много организации зависят от Big Data за подобряване на бизнеса си, както и за осигуряване на по-добро обслужване на клиентите, така че Data Science има големи перспективи за кариера.
заключение
С популярността на технологията Big Data и тъй като Data е от изключително значение за организациите, в голяма степен зависи от анализа на огромния обем от данни, които получават, за да добият представа. Data Science е комбинация от умения за програмиране, статистика и знания за моделиране и алгоритми и др. Възможностите в тази област са многобройни и професионалистите в тази област със сигурност просперират в кариерата си.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за кариерата на Data Science. Тук сме обсъдили въведение, образование, длъжност, заплата и перспективи за кариера на Data Science. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Кариера в Business Analytics
- Въпроси за интервю за бизнес интелигентност
- Кариера в електронното обучение
- Как да свържете базата данни с PHP?