Datawetenschap is een onderwerp dat zich voortdurend uitbreidt en verandert, en soms lijkt het alsof er elke dag een nieuw gebruik voor datawetenschap wordt ontdekt. Er is veel vraag naar datawetenschappers in verschillende sectoren, waaronder het bankwezen en de gezondheidszorg, waardoor het een waardevol (en lucratief) vakgebied is om in te werken. Hoewel het duidelijk is dat het gebied van datawetenschap zich uitbreidt, is het niet zo eenvoudig om ermee aan de slag te gaan. Het is moeilijker om datawetenschapper te worden dan om dokter of advocaat te worden, de twee beroepen met instapsalarissen van zes cijfers. Dit is de reden dat we deze gids hebben geschreven. Hieronder bespreken we enkele van de meest typische Data Science-taken op instapniveau op afstand. We zullen ook de basisprincipes doornemen van de cursussen die nodig zijn voor succes in data science-banen bij Amazon.
Wat is een datawetenschapper?
Datawetenschappers gebruiken technologie om conclusies te trekken uit de enorme hoeveelheden gegevens die ze verzamelen. Het is een veld dat vaardigheid in statistiek, numeriek redeneren en computerprogrammering vereist. Bovendien moet u een ervaren communicator zijn om uw onderzoeksbevindingen over te brengen en uit te leggen hoe ze een meer algemene vraag behandelen die u probeert te beantwoorden.
Is het moeilijk om datawetenschapsbanen op instapniveau op afstand binnen te halen?
Als je over de nodige vaardigheden beschikt, is het niet moeilijk om een baan in datawetenschap op instapniveau te krijgen. Met de groei van datawetenschap zijn er tal van opties voor mensen met weinig tot geen ervaring om de sector te betreden. Een data science-bootcamp is ongetwijfeld nuttig.
Data Science banen instapniveau
Er zijn tal van banen beschikbaar voor diegenen die hun carrière in de datawetenschap willen beginnen. Hier is een lijst met zeven banen op instapniveau in datawetenschap om u op weg te helpen.
#1. Stagiair Data Scientist
Een stagiair datawetenschapper is een nieuwe medewerker die samenwerkt met meer ervaren datawetenschappers om de kneepjes van het vak te leren.
Wat U zult doen
Stagiairs op het gebied van datawetenschap werken doorgaans aan statistische analyse of gegevensvoorbereiding. Ze kunnen de creatie van gloednieuwe algoritmen, machine learning-modellen of zelfs visualisaties ondersteunen die laten zien hoe gegevens worden gebruikt. Datawetenschapper-stagiairs krijgen af en toe de kans om te werken aan analyseprojecten die uniek zijn voor de organisatie waar ze stage lopen.
Salaris
Een stagiair datawetenschapper kan een gemiddeld jaarsalaris van $ 93,452 verwachten.
Basisvereisten en vaardigheden
Stagiaire datawetenschappers moeten eerdere ervaring hebben met het gebruik van verschillende programma's, waaronder Excel. Bovendien moeten ze bekend zijn met programmeertalen zoals Python, R of SAS.
#2. Junior datawetenschapper
Een junior datawetenschapper leert gegevens verzamelen, onderzoeken en presenteren zodat anderen deze kunnen gebruiken. Ze zijn nieuw in de discipline data science.
Wat U zult doen
Het analyseren, rapporteren en overbrengen van de bevindingen van de analyse zijn taken die een junior datawetenschapper op dezelfde manier uitvoert als een senior datawetenschapper. Een junior datawetenschapper heeft minder vaak de leiding over projecten, en dat is het verschil. Bovendien hebben ze minder vaak ervaring met geavanceerde machine learning-modellen of enorme datasets.
Salaris
Volgens Glassdoor verdient een junior datawetenschapper gemiddeld $ 100,265 per jaar.
Basisvereisten en vaardigheden
Je hebt fundamentele kennis van statistiek en informatica nodig om te slagen als junior datawetenschapper. Bovendien moet u weten hoe u SQL-databases gebruikt en Python-code schrijft. U kunt ook expertise op het gebied van bedrijfsanalyse nodig hebben, afhankelijk van de organisatie waarvoor u werkt.
#3. Junior data-engineer
Een junior data engineer die op zoek is naar praktijkervaring heeft onlangs een data science programma afgerond. Ze kunnen een stagiair zijn, parttime of fulltime in dienst.
Wat U zult doen
De functie vereist een grondige kennis van datatechnologie, inclusief het verzamelen, opslaan en analyseren van gegevens. In tegenstelling tot senior engineers werken junior data engineers vaak aan kleinere open-sourceprojecten en krijgen ze minder autoriteit.
Salaris
Een junior data-engineer kan een gemiddeld jaarsalaris van $ 88,788 verdienen.
Basisvereisten en vaardigheden
Een junior data-engineer moet begrijpen hoe gegevens worden opgeslagen, verwerkt en weergegeven. Je moet goed thuis zijn in de basisprincipes van Python en SQL, en een solide basis hebben in machine learning, statistiek en wiskunde.
#4. Junior data-analist
De basis van data-analyse wordt goed begrepen door een junior data-analist, die nog aan het leren is hoe hij dergelijke vaardigheden in een professionele omgeving kan gebruiken.
Wat U zult doen
Om verschillende tools te leren interpreteren en toepassen, werken junior data-analisten vaak samen met senior analisten en analysemanagers. Ze beheren en analyseren enorme hoeveelheden data. Bovendien helpen ze andere werknemers bij het prioriteren van projecten en het opschonen van gegevens, zodat ze snel kunnen worden afgerond.
Salaris
Het typische jaarinkomen voor een junior data-analist is $ 57,456.
Basisvereisten en vaardigheden
Als je als junior data-analist aan de slag wilt, moet je nauwgezet zijn, uitstekende communicatieve vaardigheden hebben, graag in teamverband werken en teamprojecten succesvol managen. Bovendien moet u bekend zijn met fundamentele statistische en probabilistische concepten, evenals met verschillende programmeertalen voor datawetenschap, zoals R, Python, SAS/SPSS of SQL.
#5. Junior datamodelleur
De databasestructuur van een bedrijf wordt gemaakt en onderhouden door junior datamodelleurs, dit zijn beginnende datamodelleurs.
Wat U zult doen
Een junior datamodelleur kan ook verantwoordelijk zijn voor andere taken, waaronder het bouwen van triggers en indexen naast het maken van tabellen, kolommen en relaties tussen tabellen.
Salaris
Een datamodelleur op het startniveau kan jaarlijks tot $ 102,851 verdienen.
Basisvereisten en vaardigheden
Je moet een basiskennis hebben van relationele databases, SQL en het schrijven van query's om als junior datamodelleur te worden ingezet. Bovendien zou u op verschillende platforms moeten kunnen werken, waaronder SQL en Microsoft Excel.
#6. Junior Database Beheerder
Een junior databasebeheerder heeft een beperkt aantal administratieve taken, maar helpt bij het beheer van een databasegestuurde website of applicatie.
Wat U zult doen
Een junior databasebeheerder helpt dagelijks bij het runnen van een database. Ze bouwen nieuwe databases en tabellen, houden de prestaties in de gaten en lossen problemen op wanneer hun databases problemen ondervinden.
Salaris
Het jaarsalaris voor een junior databasebeheerder is maximaal $ 71,834.
Basisvereisten en vaardigheden
Junior databasebeheerders moeten queries kunnen maken in verschillende programmeertalen, zoals Python of SQL. Bovendien moeten ze hun databases kunnen beheren met programma's als SQL Management Studio of Toad.
#7. Junior Machine Learning-analist
Junior machine learning-analist heeft een solide achtergrond in wiskunde en informatica, maar ze zijn hun vaardigheden op het gebied van data-analyse nog aan het verbeteren.
Wat U zult doen
Voordat we verder gaan met complexere onderwerpen zoals neurale netwerken en deep learning, zal een junior machine learning-analist eerst vertrouwd raken met de vele soorten machine learning, waaronder gesuperviseerde en niet-gesuperviseerde machine learning. Ze zullen ook methoden als lineaire regressie en k-means clustering bestuderen. Er wordt ook van een junior machine learning-analist verwacht dat hij de waarde van data-analyse begrijpt en hoe dit de zakelijke keuzes beïnvloedt.
Salaris
Een junior machine learning-analist met minder dan een jaar ervaring mag verwachten $ 103,522 per jaar te verdienen.
Basisvereisten en vaardigheden
U moet een goed begrip hebben van statistiek en waarschijnlijkheid om aangenomen te worden als junior machine learning-analist. U moet de gegevens kunnen interpreteren en uitleggen waarom uw analyse significant is. Het is ook cruciaal om de limieten van lineaire regressie goed te begrijpen.
Data Science-opdrachten op afstand
Er zijn veel mogelijkheden voor remote jobs op het gebied van data science, die daar perfect bij passen. Hier zijn enkele voorbeelden van externe data science-taken:
- Gegevenswetenschapper op afstand: Veel bedrijven gebruiken datawetenschappers op afstand voor een breed scala aan initiatieven, waaronder data-analyse, machine learning en datavisualisatie.
- Data analist op afstand: Gegevensanalisten op afstand zijn verantwoordelijk voor het verzamelen, analyseren en ontcijferen van gegevens om zakelijke belanghebbenden inzichten te bieden. Ze kunnen ook verantwoordelijk zijn voor het maken van dashboards en rapporten om gegevensinzichten te delen.
- Ingenieur machine learning op afstand: Ingenieurs voor machine learning op afstand zijn verantwoordelijk voor het ontwikkelen en in de praktijk brengen van algoritmen voor machine learning voor gegevensanalyse en -interpretatie. Bovendien kunnen ze verantwoordelijk zijn voor het maken van voorspellingsmodellen of het plannen van proeven om aannames te verifiëren.
- Business Intelligence analist op afstand: Business intelligence-analisten op afstand zijn verantwoordelijk voor het verkrijgen en evalueren van bedrijfsgegevens om besluitvormers inzichten en suggesties te bieden. Ze kunnen ook verantwoordelijk zijn voor het maken van data-inzichtenrapporten en -visualisaties.
- Big Data Engineer op afstand: Big data-engineers op afstand zijn verantwoordelijk voor het onderhouden en analyseren van enorme hoeveelheden gegevens met behulp van gedistribueerde computerframeworks zoals Hadoop en Spark.
- Specialist in gegevensvisualisatie op afstand: Expert in Remote Data Visualization is verantwoordelijk voor het ontwikkelen van dashboards en visuals die data-inzichten begrijpelijk maken voor niet-technische belanghebbenden.
- Productmanager gegevens op afstand: Dataproductmanagers op afstand zijn verantwoordelijk voor het aansturen van de creatie en introductie van datagestuurde goederen en diensten.
Over het algemeen zijn er tal van kansen op externe banen op het gebied van datawetenschap, en het past goed. Als u op zoek bent naar banen in de datawetenschap op afstand, zoek dan naar vacatures waarin telewerken of werken op afstand expliciet wordt genoemd. U moet ook zorgvuldig de kwalificaties en vereisten van de functie analyseren om er zeker van te zijn dat u hieraan voldoet.
Data Science-banen Amazon
Amazon is een van de grootste en snelstgroeiende bedrijven ter wereld en biedt een breed scala aan mogelijkheden voor banen in de datawetenschap. Voorbeelden van banen in de datawetenschap bij Amazon zijn:
#1. Data scientist
Datawetenschappers zijn in dienst van Amazon om aan een reeks projecten te werken, waaronder prognoses, productaanbevelingssystemen en analyse van klantgedrag. De meeste datawetenschappers bij Amazon zijn bedreven in programmeren, machine learning en statistiek.
#2. Ingenieur Business Intelligence
Business intelligence-engineers worden door Amazon ingehuurd om datapijplijnen te creëren en te onderhouden, analysetools te bieden en zakelijke teams inzichten te bieden. Kennis van SQL, datamodellering en datavisualisatie zijn vaak vereisten voor deze functies.
#3. Toegepaste wetenschapper
Bij Amazon werken toegepaste wetenschappers aan een reeks initiatieven, zoals machine learning, computervisie en natuurlijke taalverwerking. Voor deze functies zijn vaak geavanceerde graden in informatica, statistiek of een verwante discipline vereist.
#4. Data-engineer
Amazon heeft data-engineers in dienst om data-infrastructuur te creëren en te onderhouden, ETL-pijplijnen te creëren en het opslaan en ophalen van data te verbeteren. Deze functies vragen vaak om kennis van gedistribueerde computerframeworks zoals Spark en Hadoop.
#5. Gegevens analist
Amazon heeft data-analisten in dienst om bedrijfsteams te helpen, dashboards en rapporten te maken en ad-hocanalyses uit te voeren. Sterke SQL-, Excel- en datavisualisatietoolvaardigheden zijn vaak nodig voor deze functies.
#6. Business Intelligence Analist
Business intelligence-analisten worden door Amazon ingehuurd om datapijplijnen te creëren en te onderhouden, analysetools te bieden en zakelijke teams inzichten te bieden. Kennis van SQL, datamodellering en datavisualisatie zijn vaak vereisten voor deze functies.
#7. Ingenieur machine learning
Amazon heeft machine learning-engineers in dienst om machine learning-modellen te maken en te implementeren voor een reeks initiatieven, waaronder aanbevelingssystemen, computervisie en natuurlijke taalverwerking. Meestal moeten kandidaten voor deze functies kennis hebben van Python en machine learning-frameworks zoals TensorFlow of PyTorch.
Over het algemeen heeft Amazon een verscheidenheid aan banen in de datawetenschap beschikbaar voor mensen met verschillende niveaus van opleiding en ervaring. Als je geïnteresseerd bent in werken in datawetenschap bij Amazon, evalueer dan grondig de functiebeschrijvingen en vereisten om de functie te vinden die het beste aansluit bij je kwalificaties en expertise.
Data Science-cursus
Er zijn een heleboel online tools en cursussen waarmee je aan de slag kunt als je geïnteresseerd bent in het leren van datawetenschap. Hier zijn een paar populaire keuzes:
- Coursera: Coursera biedt een brede selectie van data science-cursussen van gerenommeerde academische instellingen en bedrijfsleiders. Populaire cursussen zijn 'Applied Data Science with Python' van de University of Michigan en 'Data Science Specialization' van Johns Hopkins University.
- EDX: Data science-cursussen zijn beschikbaar op edX van verschillende prestigieuze hogescholen en organisaties. De University of Michigan's "Introduction to Data Science in Python" en Microsoft's "Data Science Essentials" zijn twee populaire cursussen.
- DataCamp: DataCamp is een online leeromgeving met een sterke nadruk op data science en analytics. Python, R, SQL en andere datagerelateerde technologieën behoren tot de cursussen die het aanbiedt.
- Udemy: Data science-cursussen zijn beschikbaar op Udemy op verschillende niveaus, van inleidend tot gevorderd. Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp en Complete Data Science Training with Python for Data Analysis zijn twee populaire cursussen.
- Codecademy: Data Science-cursussen zijn beschikbaar bij Codecademy, zoals 'Data-analyse met panda's' en 'Datavisualisatie met Python'.
Naast deze online cursussen kunt u datawetenschap leren met behulp van verschillende boeken, blogs en tutorials. Wes McKinney's "Python for Data Analysis" en Joel Grus' "Data Science from Scratch" zijn twee populaire boeken.
Bij het kiezen van een data science-cursus is het belangrijk om rekening te houden met uw vaardigheidsniveau, leerstijl en doelen. Terwijl andere cursussen misschien meer gericht zijn op bedrijfsanalyse en besluitvorming, zijn sommige misschien meer gericht op programmeren en technische vaardigheden. Zorg ervoor dat u beoordelingen en cursusbeschrijvingen zorgvuldig leest om de data science-cursus te vinden die bij u past.
De beste plaatsen om datawetenschapsbanen op instapniveau op afstand te vinden
Dit zijn enkele uitstekende strategieën om uw ideale data science-banen te krijgen:
- Vacaturesites: De meest voor de hand liggende plaatsen om te beginnen zijn online vacaturesites zoals Monster.com en Indeed.com.
- Netwerken: Contacten leggen met mensen die u advies kunnen geven of u zelfs kunnen helpen bij het vinden van een baan, is een geweldige manier om nieuwe kansen in uw vakgebied te vinden.
- LinkedIn: LinkedIn is een fantastische bron voor netwerken en het zoeken naar werk.
- Online communities: Op sites zoals Reddit of Indie Hackers kunt u in contact komen met anderen die uw interesse in datawetenschap delen, zonder dat u ooit uw huis hoeft te verlaten.
- Conferenties: Als u niet weet waar u anders moet zoeken, zijn conferenties een uitstekende manier om datawetenschappelijke banen op instapniveau te vinden.
Wat voor soort carrière is datawetenschap?
Met andere woorden, datawetenschap in technologie verwijst naar infrastructuur, testen, machine learning voor het nemen van beslissingen en dataproducten.
Wat doet een datawetenschapper?
Een analyse-expert die bekend staat als een datawetenschapper, is verantwoordelijk voor het verzamelen, analyseren en interpreteren van gegevens om de besluitvorming binnen een bedrijf te ondersteunen.
Hoe moeilijk is datawetenschap?
Een solide achtergrond in programmeren, machine learning, statistiek en wiskunde is noodzakelijk voor succes in het moeilijke onderwerp datawetenschap. De moeilijkheidsgraad van de taak hangt echter af van uw achtergrond, uw ervaringsniveau en de specifieke projecten waaraan u werkt.
Is datawetenschap een dood veld?
Nee, het is geen uitstervend veld; het evolueert eerder. De functie blijft bestaan zolang een datawetenschapper de kloof tussen technische en zakelijke vaardigheden kan overbruggen en data kan gebruiken om problemen op te lossen.
Welke graad is nodig voor datawetenschapper?
Bachelor diploma
Je hebt meestal minimaal een bachelordiploma in datawetenschap of een veld dat is gekoppeld aan computers nodig om je voet tussen de deur te krijgen als datawetenschapper op instapniveau. Een master- of doctoraatsdiploma is echter noodzakelijk voor sommige banen in de datawetenschap.
Vereist datawetenschap codering?
Ja, het vereist codering. Datawetenschap gebruikt programmeertalen zoals Python en R om machine learning-modellen te bouwen en met enorme datasets te werken.
Is data science een it-job?
Ja. Data science is een baan die gebruik maakt van IT. Datawetenschappers zijn gespecialiseerd in het helpen van hun organisatie bij het gebruik van gegevens, terwijl de meeste banen in de IT hun bedrijf helpen een specifieke technologie te gebruiken.
Conclusie
De vaardigheden die je nodig hebt om datawetenschapper te worden, kun je leren via verschillende online cursussen, boeken en andere bronnen. Om een functie te vinden die het beste bij uw vaardigheden en expertise past, is het van cruciaal belang om functiebeschrijvingen en vereisten zorgvuldig te onderzoeken voordat u solliciteert naar banen in de datawetenschap.
Gerelateerde artikelen
- DATA SCIENTIST: definitie, taken, salaris, kwalificatie en verschil
- DATA SCIENTIST VS DATA ANALISTEN: volledige vergelijking 2023
- SOFTWARE ONTWIKKELAAR SALARIS: wat ze verdienen in 2023
- WAT IS DATA SCIENCE: Gids voor Data Science en Analytics
- KLINISCHE LABORATORIUMWETENSCHAPPER: definitie, vereisten, programma en banen
Referenties
