Что вы должны знать о
В этом посте я хотел бы поделиться пятью лучшими профессиями в области науки о данных, которые пользуются большим спросом в наши дни. Область науки о данных растет так быстро, что становится все труднее отслеживать новые обновления и функции. Несмотря на то, что появляются новые инструменты и методы, это не меняет того факта, что Data Science продолжает расти. Все мы знаем, что этот век называется веком Интернета или, другими словами, веком информации. Интернет был впервые открыт в 1983 году компанией ARPANET. Трудно поверить, как мир изменился с тех пор. Мне все еще кажется странным, что тому, что мы называем Интернетом, нет даже 40 лет. Но когда мы смотрим на эффект, который он произвел на нас, безмерно.
Важность и ценность данных выросли с началом информационной эры. И еще одним фактором, увеличившим объем данных, было количество пользователей, которые использовали Интернет. В 2016 году было 3,4 миллиарда активных интернет-пользователей, представьте, сколько в наши дни происходит, когда все происходит через интернет. Вот красивая диаграмма, показывающая количество пользователей по годам.
Data Science
По мере того как важность и ценность данных возрастают, ученые начали работать над ними, и со временем это стало новой областью, названной Data Science. Представьте себе объем данных, которые вы создаете каждый день, когда публикуете новую историю в Instagram, сообщение в блоге на Medium, видео, которое вы загрузили на YouTube, и так далее. Теперь умножьте это число на количество пользователей Интернета. Да, даже думать о количестве данных, которые человечество создает за один день, абсолютно чрезмерно. И похоже, что это не скоро закончится, поэтому вы должны хотя бы знать, что такое Data Science, и если вы думаете, что это соответствует вашему персонажу, вам следует подумать о том, чтобы стать им. Если вы читаете этот пост, я уверен, что вы уже сделали свой первый шаг в Data Science, так что это здорово!
«Специалисты по анализу данных высокообразованы - 88 процентов имеют как минимум степень магистра, а 46 процентов имеют докторскую степень - и, хотя есть заметные исключения, обычно требуется очень сильное образование, чтобы развить глубину знаний, необходимых для того, чтобы стать специалистом по данным» - KDnuggets
Хватит вступления, позвольте мне познакомить вас с пятью основными карьерными путями, о которых вам следует знать.
1 - Специалист по данным
Находите, очищайте и систематизируйте ценную информацию для организаций. Специалисты по обработке данных должны иметь возможность разбивать и анализировать большие сложные и подготовленные данные, чтобы обнаруживать новые закономерности, которые принесут компании прибыль и помогут им принимать более обоснованные бизнес-решения.
На этом карьерном пути у вас будет опыт в различных передовых методах моделирования и машинного обучения: обобщенных линейных моделях, анализе выживаемости, кластеризации, временных рядах, древовидных алгоритмах и нейронных сетях.
2 - Ученый по машинному обучению
Предоставляйте технический вклад в быстро меняющейся командной среде, чтобы ускорить их усилия по созданию новой аналитики. Ученые, занимающиеся машинным обучением, часто называют себя научным сотрудником или инженером-исследователем. Они также используют передовые математические модели, алгоритмы машинного обучения и методы исследования операций для предоставления содержательных рекомендаций.
На этом карьерном пути вы также будете выполнять один или несколько из следующих основных навыков предметной области: машинное обучение (ML), естественный язык (NLP), искусственный интеллект (AI), интеллектуальный анализ текстовых сообщений и методы статистического анализа, такие как классификация, ассоциация. правила, анализ настроений, тематическое моделирование, анализ временных рядов, статистический вывод и методы проверки
3 - Инженер по машинному обучению
Инженеры по машинному обучению создают воронки данных и предоставляют программные решения. Обычно им нужны сильные статистические данные и навыки программирования, а также знания в области разработки программного обеспечения. Кроме того, они несут ответственность за использование теоретических моделей науки о данных и их масштабирование до моделей производственного уровня, которые могут обрабатывать терабайты данных в реальном времени.
На этом карьерном пути вы будете работать напрямую с командами по анализу данных на всех рынках, чтобы помогать им в их проектах и собирать новые требования и идеи для поддержки текущего развития. И реагируйте на изменения, осваивайте новые технологии и приспосабливайтесь к меняющимся требованиям.
4 - Архитектор данных
Убедитесь, что решения для обработки данных созданы для повышения производительности, и разработайте аналитические приложения для нескольких платформ. Архитекторы данных - это технические эксперты, которые адаптируют стратегию управления потоками данных и хранения данных к широкому кругу предприятий и решений. Они несут ответственность за постоянное улучшение способов сбора и хранения данных.
На этом карьерном пути вы будете координировать свои действия с другими отделами для определения будущих потребностей и требований. И вы оптимизируете новые и текущие системы баз данных.
5 - Разработчик бизнес-аналитики
Разработчики бизнес-аналитики разрабатывают и разрабатывают стратегии, чтобы помочь бизнес-пользователям быстро находить информацию, необходимую для принятия более эффективных бизнес-решений. Разработчики бизнес-аналитики используют инструменты запросов, визуализацию данных, интерактивные панели мониторинга и инструменты моделирования данных, чтобы представить свои результаты членам команды.
На этом карьерном пути вы будете проектировать и разрабатывать решения для бизнес-аналитики, хранилищ данных и отчетности для предприятий и подразделений. Кроме того, разрабатывайте и внедряйте отчеты и запросы для управления бизнес-процессами.
Спасибо, за то что прочитали эту статью. Надеюсь, что это дало вам некоторое представление о карьере, о которой вы можете думать. Мы определенно переживаем интересное время, и лучший способ остаться в живых - усыновить. Наука о данных - отличное место для работы. Но также делайте это, если вам это нравится, не делайте этого из-за зарплаты или просто потому, что это популярная область. Ваше счастье важнее всего остального.
Следите за моим блогом, чтобы вдохновляться.
