Спрос на специалистов по обработке данных продолжает расти, поскольку предприятия все больше используют технологии, ориентированные на данные, такие как искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение. Однако, к сожалению, не хватает людей, обладающих необходимыми навыками для заполнения этих должностей.

Как консультанта в области науки о данных, а также преподавателя и журналиста меня часто спрашивают, какие направления работы могут помочь проложить путь к тому, чтобы стать специалистом по данным. В этой статье я изложу свои мысли по этому важному вопросу с точки зрения того, какие должности лучше всего могут привести к карьере в области науки о данных.

Лучшие вакансии, которые могут привести к науке о данных

Давайте рассмотрим некоторые конкретные должности, которые можно считать прямым путем к карьере в области науки о данных. Все эти профессии (и, конечно, многие другие) обладают навыками работы с данными, необходимыми для перехода в науку о данных. Вот список в произвольном порядке:

  • Исследователь рынка - тот, кто работает с данными для изучения симпатий, желаний и поведения потребителей.
  • Количественный аналитик - «кванты» - это люди, которые работают с данными в финансовом секторе и прогнозируют изменения в оценке акций, облигаций и других финансовых инструментов.
  • Экономист - тот, кто работает с данными с точки зрения своего влияния в банковской и других отраслях, а также в правительстве и академических кругах.
  • Аналитик по исследованию операций - тот, кто использует данные наряду с математическими методами, такими как моделирование и оптимизация, чтобы максимально повысить эффективность бизнес-процессов.
  • Актуарий. Актуарии, играющие центральную роль в страховой отрасли, используют данные и анализ для управления рисками.
  • Судебный бухгалтер - тот, кто объединяет навыки в области данных, бухгалтерского учета, расследования и аналитики в поддержку уголовного расследования и / или судебного разбирательства.
  • Инженер по обеспечению качества - тот, кто использует статистический контроль процессов и другие методы для улучшения бизнес-процессов и производственных процессов на производстве и в других отраслях.
  • Метеоролог - тот, кто использует данные, научные методы и математику для анализа и прогнозирования погодных условий и климатических условий.
  • Эпидемиолог - специалист в области общественного здравоохранения, который использует данные для исследования закономерностей и причин заболеваний и травм у людей.
  • Медсестра - эти профессионалы делают гораздо больше, чем вы думаете. На медсестер возложена ответственность за сбор, анализ и отчетность о качестве данных в медицинских учреждениях.

Врожденные навыки

Врожденные навыки, общие для всех вышеперечисленных должностей, можно охарактеризовать следующим образом:

  • Критическое мышление. Специалисты по обработке данных - это специалисты в области критического мышления, применяющие объективный анализ фактов в определенной проблемной области, прежде чем формулировать мнения или выносить суждения.
  • Решение проблем - специалисты по обработке данных смотрят на мир с разных точек зрения. Они стараются понять суть проблемы, чтобы выбрать правильные инструменты из своего набора инструментов. Они работают строго и всесторонне, чтобы эффективно объяснять результаты решения своих проблем.
  • Математика, статистика, теория вероятностей - эффективный специалист по обработке данных преуспевает в математике, статистике и теории вероятностей, имея при этом возможность тесно сотрудничать с лидерами мнений предприятий, чтобы сообщить, что на самом деле происходит в «черном ящике». сложных алгоритмов таким образом, чтобы гарантировать, что бизнес может доверять результатам и рекомендациям.
  • Кодирование - специалисты по обработке данных понимают, как писать код, и легко справляются с разнообразными задачами программирования. Эти навыки не следует путать с навыками программирования для инженера по данным.
  • Коммуникативные навыки - хороший специалист по данным должен обладать деловой смекалкой и любопытством, чтобы провести адекватное интервью с заинтересованными сторонами, чтобы понять проблему и определить соответствующие источники данных. Кроме того, способность специалиста по обработке данных сообщить, как алгоритм пришел к прогнозированию, является критически важным навыком для завоевания доверия менеджера к прогнозным моделям, являющимся частью их бизнес-процессов.
  • Анализ рисков - опытный специалист по обработке данных понимает концепции анализа бизнес-рисков и внесения улучшений в процессы.

Заключение

Возможно, сейчас самое время подумать о повороте в ваших карьерных устремлениях, воспользовавшись растущим спросом на специалистов по данным. Фактически, вы можете использовать принципы науки о данных для анализа поля с использованием данных. Рассмотрим массовый опрос более 16000 специалистов по обработке данных, проведенный Kaggle, чтобы погрузиться в вопросы об их уровне образования, специальностях бакалавриата, названиях должностей, заработной плате и многом другом. Ознакомьтесь с анализом, проведенным одним специалистом по данным с использованием набора данных опроса Kaggle, вместе с кодом Python и сводкой результатов, включая несколько визуализаций данных.

Если ваша работа связана с данными в любом виде, в любой форме, значит, вы уже на полпути к тому, чтобы стать специалистом по данным! Получите навыки, необходимые для преодоления разрыва, обучаясь у ведущих специалистов по данным на ODSC East 2019 с 30 апреля по 3 мая в Бостоне! Подробнее здесь!

Прочтите больше статей по науке о данных на OpenDataScience.com, включая учебные пособия и руководства от новичка до продвинутого уровня! Подпишитесь на нашу еженедельную рассылку здесь и получайте последние новости каждый четверг.