De vraag naar datawetenschappers is enorm gestegen als gevolg van de groeiende hoeveelheid gegevens die bedrijven tegenwoordig verzamelen, en het is onwaarschijnlijk dat deze trend snel zal keren. Datawetenschappers worden goed betaald voor hun werk om bedrijven te helpen bij het begrijpen van enorme, complexe datasets. Veel banen op instapniveau betalen jaarlijks meer dan $ 100,000. Data science-graden worden nu aangeboden door een groeiend aantal scholen en universiteiten. Maar wat als je niet de kans krijgt om naar de universiteit te gaan? Maak je geen zorgen. je kunt nog steeds datawetenschapper worden zonder diploma. U kunt een datawetenschapper worden zonder diploma door simpelweg deze stapsgewijze handleiding te volgen. We zullen ook de verschillen onderzoeken tussen een datawetenschapper versus een data-analist en het vereiste salaris.
Wat is een datawetenschapper?
Bedrijven produceren elke dag enorme hoeveelheden data. Alles, van klantinformatie tot voorraadbeheer, is in deze gegevens opgenomen. Datawetenschappers zijn verantwoordelijk voor het beheren en omzetten van deze gegevens in kennis die bedrijven kunnen gebruiken om belangrijke beslissingen te nemen.
Kun je een datawetenschapper worden zonder diploma?
Ja, het is mogelijk om zonder diploma aan de slag te gaan als data scientist. Hoewel in sommige functiebeschrijvingen voor datawetenschappers hogere graden in wiskunde, informatica en statistiek kunnen worden gevraagd, zijn dit meestal geen strikte vereisten.
Hoe je datawetenschapper wordt zonder diploma
Het meest populaire vakgebied is Data Science. De kans dat kandidaten een echte graad in Data Science bezitten, is extreem klein omdat het een relatief nieuw vakgebied is. Hier zijn enkele essentiële acties die u zullen helpen een datawetenschapper te worden zonder een diploma om dat goed te maken. Volgende zijn:
#1. Verkrijg de essentiële achtergrondinformatie
Talrijke takken van wiskunde, informatica en statistiek dragen allemaal bij aan het brede veld van datawetenschap. U kunt meer over deze onderwerpen leren door verschillende boeken te lezen. DataFlair's uitgebreide gids over statistiek voor datawetenschap legt enkele van de belangrijkste statistische ideeën uit die relevant zijn voor datawetenschap.
Daarnaast kun je leren over onderwerpen als calculus, lineaire algebra, waarschijnlijkheid, discrete wiskunde, enz. Je kunt Python en R leren, de twee meest gebruikte programmeertalen op het gebied van datawetenschap, om kennis op te doen van de grondbeginselen van de discipline .
#2. Leer gegevenswetenschap
Nu is het leren van datawetenschap de tweede cruciale stap om een datawetenschapper zonder diploma te worden. Waaruit bestaat Data Science? Gegevensextractie, gegevenstransformatie, opschoning, visualisatie en voorspelling zijn slechts enkele van de elementen waaruit gegevenswetenschap bestaat.
Elk van deze elementen moet afzonderlijk worden beheerst. Storytelling is een cruciaal onderdeel van datawetenschap. Je moet bedreven zijn met een verscheidenheid aan tools om deze vaardigheden te leren. U moet bijvoorbeeld bekend zijn met programma's als ggplot2, seaborn en matplotlib voor visualisatie.
#3. Onderzoek real-time casestudy's
Als je eenmaal een goed begrip hebt van Data Science en de vele tools die betrokken zijn bij het Data Science-proces, zou je talloze casestudy's moeten onderzoeken en bestuderen van hoe grote bedrijven data science gebruiken om hun activiteiten en inkomsten te stimuleren.
#4. Onderhoud lopende projecten
Je moet aan echte projecten werken om echte problemen aan te pakken om een goed begrip te krijgen van het meer praktische onderwerp datawetenschap. Uw Data Science-vaardigheden zullen toenemen als gevolg van het opdoen van praktische ervaring met het oplossen van echte problemen.
Het kan moeilijk zijn om als pas afgestudeerde een baan in datawetenschap te vinden, dus zorg ervoor dat je aan waardevolle echte projecten werkt en je vaardigheden ontwikkelt.
# 5. Word gecertificeerd
Hoewel het behalen van een certificering optioneel is, vergroot het alleen maar je kansen om zonder diploma een datawetenschapper te worden. Uw Data Science-implementatievaardigheden worden benadrukt door een officiële certificering.
Bedrijven zoals Microsoft, Cloudera, SAS en anderen bieden certificeringen in Data Science. Hieronder vindt u een lijst met enkele van deze certificaten:
- SAS gecertificeerd datawetenschapper
- Cloudera Certified Associate: Spark- en Hadoop-ontwikkelaarscertificering
- Microsoft-gecertificeerde Azure Data Scientist-medewerker
- Maak een portfolio.
Het werk dat je hebt gedaan op het gebied van Data Science komt terug in je portfolio. Verschillende Data Science-initiatieven kunnen u helpen uw portfolio te verbeteren. U kunt de aandacht trekken van verschillende jobrecruiters door uw zichtbaarheid te vergroten op platforms zoals Github, Linkedin, Kaggle, Tableau Public, enz.
U kunt uw portefeuille afstemmen op een bepaalde positie. Als uw functie bijvoorbeeld machine learning vereist, moet u projecten in uw portfolio hebben die algoritmen voor machine learning gebruiken.
De data-analyseportfolio is een ander type portfolio waarmee u kunt pronken met datatransformatie, opschoning, visualisatie, enz. De verhalende portfolio is de derde categorie van een portfolio, een volledig initiatief dat een zakelijk probleem omzet in datawetenschap.
#7. Doe mee aan hackathons
Data Science leren door het te doen is de beste methode. Kaggle is slechts een van de vele online locaties die actieve betrokkenheid bij data science-wedstrijden mogelijk maken. U kunt uw portfolio opbouwen en ervaring toevoegen aan uw cv door deel te nemen aan deze wedstrijden.
U kunt een grondig begrip krijgen van hoe u datawetenschap in praktijksituaties kunt toepassen door uitgebreide gegevensopschoning, transformatie, analyse en visualisatie uit te voeren. Door ervaring op te doen door te werken met data science-uitdagingen van verschillende gradaties, kunt u uw competentie ontwikkelen.
We hebben verschillende processen doorlopen, waaronder het verwerven van vereiste kennis, het ontwikkelen van essentiële data science-vaardigheden, het verkrijgen van referenties, het samenstellen van een portfolio en het deelnemen aan verschillende competities. Je kunt desalniettemin een datawetenschapper worden zonder diploma door deze stappen te volgen.
Graad Datawetenschap
Een data science-graad is een studieprogramma dat zich richt op de concepten, methoden en apparatuur die in het veld worden gebruikt. Computerwetenschap, statistiek en domeinkennis worden allemaal gecombineerd in het interdisciplinaire gebied van datawetenschap om conclusies en informatie uit gegevens te trekken.
Wiskunde, statistiek, informatica, datamining, machine learning, datavisualisatie en communicatiecursussen komen vaak voor in data science-opleidingen. Bovendien kunnen specifieke programma's cursussen bieden op bepaalde gebieden, zoals bedrijfskunde, geneeskunde of sociale wetenschappen.
Er zijn zowel niet-gegradueerde als afgestudeerde graden in datawetenschap beschikbaar. Sommige hogescholen bieden gespecialiseerde graden in datawetenschap, terwijl andere graden bieden in vakken met een focus op datawetenschap, zoals statistiek, informatica of informatietechnologie.
Afgestudeerden van opleidingen in datawetenschap kunnen werken als datawetenschappers, analisten, ingenieurs die gespecialiseerd zijn in machine learning, data-ingenieurs, bedrijfsanalisten en vele andere gerelateerde functies. Een diploma in datawetenschap kan een verstandige investering zijn voor mensen die dit werkveld willen betreden, omdat er in alle sectoren steeds meer behoefte is aan datagestuurde inzichten.
Wat zijn sommige universiteiten die Data Science-graden aanbieden?
Zowel niet-gegradueerde als afgestudeerde graden in datawetenschap zijn verkrijgbaar bij tal van hogescholen. Hier zijn een paar voorbeelden van hogescholen die graden in datawetenschap bieden:
- Massachusetts Institute of Technology (MIT) - Bachelor of Science in Computer Science and Engineering met een concentratie in Data Science
- Carnegie Mellon University - Bachelor of Science in statistiek en datawetenschap
- University of California, Berkeley – Bachelor of Science in datawetenschap
- Universiteit van New York - Bachelor of Science in gegevenswetenschap
- Stanford University – Master of Science in de statistiek: datawetenschap
- Columbia University - Master of Science in gegevenswetenschap
- Universiteit van Washington - Master of Science in gegevenswetenschap
- Universiteit van Texas in Austin – Master of Science in Data Science
- Johns Hopkins University - Master of Science in gegevenswetenschap
- Universiteit van Californië, San Diego – Master of Science in Data Science and Engineering
Er zijn veel meer universiteiten die graden in data science aanbieden; dit zijn slechts enkele voorbeelden. Om het programma te kiezen dat het beste bij uw academische en professionele doelstellingen past, is het cruciaal om onderzoek te doen en verschillende opties te vergelijken.
Salaris Data Scientist
Het salaris van een datawetenschapper kan veranderen afhankelijk van verschillende factoren, waaronder locatie, branche, jarenlange ervaring, opleidingsniveau en bepaalde functieverantwoordelijkheden. Omdat er echter zo'n grote vraag is naar datawetenschappers, worden ze doorgaans goed betaald.
Het typische basissalaris voor een datawetenschapper in de VS is volgens Glassdoor ongeveer $ 113,000 per jaar. Desalniettemin kan dit cijfer, afhankelijk van de bovengenoemde factoren, variëren van ongeveer $ 76,000 tot meer dan $ 180,000 per jaar.
Veel datawetenschappers kunnen naast hun normale salaris bonussen, aandelenopties en andere soorten beloningen ontvangen. In sommige sectoren, zoals technologie en financiën, kunnen datawetenschappers mogelijk meer geld verdienen en lucratievere beloningspakketten ontvangen.
Het is belangrijk om te onthouden dat de beloning van datawetenschappers per land en gebied kan verschillen. Payscale schat bijvoorbeeld dat het gemiddelde jaarsalaris voor een datawetenschapper in het Verenigd Koninkrijk ongeveer £ 47,000 is.
Over het algemeen heeft het onderwerp datawetenschap een groot verdienpotentieel en is er een grote vraag naar datawetenschappers in verschillende bedrijven.
Gegevenswetenschapper versus gegevensanalist
Volgens het World Economic Forum Future of Positions Report 2023 vertegenwoordigt een data-analist versus datawetenschapper twee van de meest gevraagde, goedbetaalde functies, samen met specialisten op het gebied van AI en machine learning en specialisten op het gebied van digitale transformatie.
Hoewel er ongetwijfeld veel belangstelling is voor dataprofessionals, is het niet altijd duidelijk wat een dataanalist onderscheidt van een datawetenschapper. Hoewel ze dat op verschillende manieren doen, omvatten beide rollen het werken met gegevens.
Data-analisten vs. Datawetenschappers: wat doen ze?
Een van de grootste verschillen tussen een datawetenschapper en een analist is wat ze met gegevens doen.
Gegevensanalisten gebruiken vaak tools zoals SQL-, R- of Python-programmeertalen, software voor gegevensvisualisatie en statistische analyse om met gestructureerde gegevens te werken om echte zakelijke problemen aan te pakken. Typische taken voor een data-analist kunnen zijn:
- Identificatie van informatiebehoeften in samenwerking met organisatieleiders
- Primaire en secundaire bronnen gebruiken om informatie te verzamelen
- Gegevens herschikken en opschonen voor analyse
- Datasets onderzoeken om patronen en trends te vinden die kunnen worden omgezet in kennis die kan worden gebruikt
- Eenvoudig te begrijpen presentatie van bevindingen om gegevensgestuurde beslissingen te begeleiden
Bij het omgaan met het onbekende gebruiken datawetenschappers vaak meer geavanceerde databenaderingen om toekomstige voorspellingen te genereren. Ze kunnen technieken ontwikkelen voor voorspellende modellering die zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens kunnen verwerken, of ze kunnen hun algoritmen voor machine learning automatiseren. Deze functie wordt doorgaans gezien als een verbeterde versie van een data-analist. Typische dagelijkse taken kunnen zijn:
- Verzamelen, zuiveren en verwerken van onverwerkte gegevens
- Algoritmen voor machine learning en voorspellende modellen gebruiken om grote datasets te verzamelen
- Instrumenten en procedures creëren om de nauwkeurigheid van gegevens bij te houden en te evalueren
- Dashboards, rapporten en tools voor datavisualisatie maken
- Programmeren van het verzamelen en verwerken van gegevens op een geautomatiseerde manier
Verschillen en overeenkomsten tussen een data-analist versus een datawetenschapper
Voor beide professionele opties is een bachelordiploma in een kwantitatief vakgebied, zoals wiskunde, informatica of statistiek, vereist.
Een data-analist kan meer tijd besteden aan routinematige analyses terwijl hij consistent rapporten levert. De methoden die worden gebruikt om gegevens te wijzigen, op te slaan en te analyseren, kunnen zijn gemaakt door een datawetenschapper. Simpel gezegd, een datawetenschapper ontwikkelt nieuwe manieren om gegevens te verzamelen en te analyseren voor gebruik door analisten, terwijl een data-analist betekenis geeft aan reeds verzamelde gegevens.
Als je zowel computerprogrammering als wiskunde en statistiek leuk vindt, kan elke carrièreroute geschikt zijn voor je professionele ambities. Een analist concentreert zich vaak op het geven van gedetailleerde antwoorden met betrekking tot de activiteiten van het bedrijf. Om innovatieve benaderingen te creëren voor het stellen van en reageren op significante problemen, kan een datawetenschapper op een meer macroniveau werken.
Rollen worden soms gekenmerkt door de tools die ze gebruiken, hoewel elke functie zich bezighoudt met het gebruik van data-analyse om inzichten te verschaffen die door het bedrijf kunnen worden gebruikt. Vaardig zijn met relationele databasesoftware, business intelligence-applicaties en statistische tools is gunstig voor data-analisten. Python, Java en machine learning worden vaak gebruikt door datawetenschappers om data aan te passen en te analyseren.
Data Scientist versus Analytic: educatieve vereisten
Een bachelordiploma in een vak als wiskunde, statistiek, informatica of financiën is meestal nodig voor functies als data-analist. Datawetenschappers hebben vaak een master- of doctoraat in datawetenschap, informatietechnologie, wiskunde of statistiek, net als veel geavanceerde data-analisten.
Hoewel een diploma altijd de belangrijkste route naar een carrière in data is geweest, ontstaan er nu nieuwe alternatieven voor mensen zonder diploma of eerdere ervaring. U kunt de kennis en vaardigheden verwerven die nodig zijn voor een instapfunctie als data-analist in minder dan zes maanden studie door een Professional Certificate in data-analyse te behalen bij Google of IBM, die beide toegankelijk zijn op Coursera. Met het Google-certificaat in de hand heeft u toegang tot een wervingsnetwerk van meer dan 130 bedrijven.
Eerst werken als data-analist kan een fantastische methode zijn om een carrière als datawetenschapper te beginnen als je net begint.
Welke kwalificaties heb je nodig om datawetenschapper te worden?
Voor datawetenschappers is vaak een bachelordiploma in informatica, datawetenschap of een nauw verwante discipline vereist. Een masterdiploma in datawetenschap of een nauw verwant onderwerp heeft echter de voorkeur van veel banen in deze branche.
Hoe lang duurt het om datawetenschapper te worden?
Een datawetenschapper besteedt normaal gesproken ten minste vier jaar voltijdstudie aan het behalen van een bachelordiploma in datawetenschap, informatica of een nauw verwante discipline.
Hoe moeilijk is het om datawetenschapper te worden?
Vereist over het algemeen een zeer sterke achtergrond in wiskunde en informatica, evenals eerdere expertise in het werken met enorme hoeveelheden gegevens.
Kan ik in 1 jaar Data Scientist worden?
Ja. In slechts 12 weken leer je de vaardigheden die nodig zijn om datawetenschapper te worden.
Is datawetenschapper een stressvolle baan?
Ja. Veel data-experts hebben het gebied van data-analyse beschreven als veeleisend.
Wat is een datawetenschapper op instapniveau?
Een datawetenschapper op instapniveau onderzoekt, ontcijfert en verzamelt enorme hoeveelheden gegevens.
Conclusie
Een datawetenschapper is een specialist die gegevens verzamelt voor informatie en inzichten met behulp van statistische, coderings- en analytische vaardigheden. Veel verschillende industrieën, waaronder het bankwezen, de gezondheidszorg, technologie en andere, hebben een grote vraag naar datawetenschappers.
Normaal gesproken moet je een solide basis hebben in wiskunde, statistiek, informatica en domeinervaring op een bepaald gebied om datawetenschapper te worden. Naast aanverwante disciplines zoals informatica en statistiek, bieden verschillende hogescholen ook bachelor- en masteropleidingen in datawetenschap aan.
Een carrière in datawetenschap biedt een aanzienlijk verdienpotentieel, waarbij datawetenschappers vaak bovengemiddelde lonen verdienen. Bovendien, aangezien datagestuurde besluitvorming steeds belangrijker wordt in alle bedrijven, biedt dit veld vooruitzichten op groei en vooruitgang.
Voor degenen die een passie hebben voor data-analyse, probleemoplossing en innovatie, is datawetenschap een snelgroeiende industrie die opwindende kansen biedt.
- DATA SCIENTIST: definitie, taken, salaris, kwalificatie en verschil
- DATA SCIENCE-VACATURES: Beste Data Science-banen in 2023
- WAT IS DATA SCIENCE: Gids voor Data Science en Analytics
- https://businessyield.com/careers/sports-psychologist/
- https://businessyield.com/information/promotion-announcement/
- https://businessyield.com/careers/business-analysis/
- https://businessyield.com/bs-markets/talent-marketplace/
Referenties
