Спрос на специалистов по обработке и анализу данных резко вырос в результате растущего объема данных, которые сегодня собирают компании, и эта тенденция вряд ли изменится в ближайшее время. Специалистам по данным хорошо платят за их работу по оказанию помощи предприятиям в понимании огромных и сложных наборов данных. Многие рабочие места начального уровня платят более 100,000 XNUMX долларов в год. Степени по науке о данных в настоящее время предлагаются все большим числом школ и университетов. Но что, если у вас нет возможности поступить в колледж? Не волнуйтесь. вы все еще можете стать специалистом по данным без степени. Вы можете стать специалистом по данным без степени, просто следуя этому пошаговому руководству. Мы также рассмотрим различия между специалистом по данным и аналитиком данных и требуемой заработной платой.
Кто такой Data Scientist?
Предприятия производят огромные объемы данных каждый день. В эти данные включено все, от информации о клиенте до отслеживания запасов. Специалисты по данным несут ответственность за управление этими данными и превращение их в знания, которые предприятия могут использовать для принятия важных решений.
Можете ли вы стать специалистом по данным без степени?
Да, можно работать специалистом по данным без диплома. Хотя в некоторых описаниях вакансий для специалистов по данным могут быть запрошены ученые степени в области математики, информатики и статистики, обычно это не является строгим предварительным условием.
Как стать специалистом по данным без степени
Самая популярная область — Data Science. Вероятность того, что кандидаты имеют реальную степень в области Data Science, крайне мала, потому что это относительно новая область. Вот несколько важных действий, которые помогут вам стать специалистом по данным без какой-либо степени, чтобы компенсировать это. Далее:
№1. Получите основную справочную информацию
Многочисленные разделы математики, информатики и статистики вносят свой вклад в обширную область науки о данных. Вы можете узнать больше об этих темах, прочитав различные книги. Подробное руководство DataFlair по статистике для науки о данных объясняет некоторые ключевые статистические идеи, имеющие отношение к науке о данных.
Кроме того, вы можете узнать о таких темах, как исчисление, линейная алгебра, вероятность, дискретная математика и т. д. Вы можете изучить Python и R, два наиболее широко используемых языка программирования в области науки о данных, чтобы получить знания об основах дисциплины. .
№ 2. Изучите науку о данных
Теперь изучение науки о данных — это второй важный шаг к тому, чтобы стать специалистом по данным без степени. Из чего состоит наука о данных? Извлечение данных, преобразование данных, очистка, визуализация и прогнозирование — это лишь некоторые из элементов, составляющих науку о данных.
Каждый из этих элементов нужно осваивать отдельно. Рассказывание историй является важнейшим компонентом науки о данных. Чтобы овладеть этими навыками, вам нужно владеть различными инструментами. Например, вам нужно быть знакомым с такими программами, как ggplot2, seaborn и matplotlib для визуализации.
№3. Изучите тематические исследования в режиме реального времени
Когда у вас будет четкое представление о науке о данных и множестве инструментов, используемых в процессе науки о данных, вам следует изучить и изучить многочисленные тематические исследования того, как крупные корпорации используют науку о данных для увеличения своей деятельности и доходов.
№ 4. Поддерживать текущие проекты
Вы должны работать над реальными проектами для решения реальных проблем, чтобы получить правильное представление о более практическом предмете науки о данных. Ваши навыки Data Science будут улучшаться в результате получения практического опыта решения реальных проблем.
Новым выпускникам может быть сложно найти работу в области науки о данных, поэтому убедитесь, что вы работаете над достойными реальными проектами и развиваете свои навыки.
№5. Получить сертификат
Хотя получение сертификата не является обязательным, оно только увеличит ваши шансы стать специалистом по данным без степени. Ваши навыки внедрения науки о данных будут отмечены официальной сертификацией.
Такие компании, как Microsoft, Cloudera, SAS и другие, предоставляют сертификаты в области науки о данных. Список некоторых из этих сертификатов приведен ниже:
- Сертифицированный специалист по данным SAS
- Cloudera Certified Associate: Сертификация разработчиков Spark и Hadoop
- Сертифицированный Microsoft Azure Data Scientist Associate
- Создайте портфолио.
Проделанная вами работа в области науки о данных отражена в вашем портфолио. Несколько инициатив в области науки о данных могут помочь вам улучшить свое портфолио. Вы можете привлечь внимание нескольких рекрутеров, увеличив свою видимость на таких платформах, как Github, Linkedin, Kaggle, Tableau Public и т. д.
Вы можете адаптировать свое портфолио к конкретной позиции. Например, если ваша должность требует машинного обучения, в вашем портфолио должны быть проекты, использующие алгоритмы машинного обучения.
Портфолио анализа данных — это еще один тип портфолио, который позволяет вам демонстрировать преобразование данных, очистку, визуализацию и т. д. Описательное портфолио — это третья категория портфолио, представляющая собой полную инициативу, которая превращает бизнес-задачу в науку о данных.
№ 7. Участвуйте в хакатонах
Изучать науку о данных, делая это, — лучший метод. Kaggle — лишь одна из многих онлайн-площадок, где можно активно участвовать в соревнованиях по науке о данных. Вы можете создать свое портфолио и добавить опыт в свое резюме, участвуя в этих конкурсах.
Вы можете получить полное представление о том, как применять науку о данных в реальных жизненных обстоятельствах, участвуя в тщательной очистке, преобразовании, анализе и визуализации данных. Приобретение опыта работы с задачами по науке о данных различной степени поможет вам развить свою компетентность.
Мы прошли несколько процессов, включая получение необходимых знаний, развитие основных навыков работы с данными, получение учетных данных, создание портфолио и участие в различных конкурсах. Тем не менее, можно стать специалистом по данным без степени, выполнив следующие шаги.
Степень науки о данных
Степень науки о данных - это программа обучения, в которой основное внимание уделяется концепциям, методам и оборудованию, используемым в этой области. Информатика, статистика и предметные области объединены в междисциплинарной области науки о данных для получения выводов и информации из данных.
Курсы по математике, статистике, информатике, интеллектуальному анализу данных, машинному обучению, визуализации данных и коммуникации часто встречаются в программах на получение степени по науке о данных. Кроме того, определенные программы могут предоставлять курсы в определенных областях, таких как бизнес, медицина или социальные науки.
Доступны как бакалавриат, так и ученые степени в области науки о данных. Некоторые колледжи предлагают специальные степени в области науки о данных, в то время как другие присуждают степени по предметам с упором на науку о данных, таких как статистика, информатика или информационные технологии.
Выпускники программ на получение степени в области науки о данных могут работать учеными данных, аналитиками, инженерами, специализирующимися на машинном обучении, инженерами данных, бизнес-аналитиками и многими другими соответствующими должностями. Степень в области науки о данных может быть разумным вложением для людей, желающих войти в эту область работы, поскольку в различных отраслях растет потребность в аналитических данных, основанных на данных.
Какие университеты предлагают степени по науке о данных?
Как бакалавриат, так и ученые степени в области науки о данных доступны во многих колледжах. Вот несколько примеров колледжей, которые присуждают степени в области науки о данных:
- Массачусетский технологический институт (MIT) - бакалавр наук в области компьютерных наук и инженерии со специализацией в области науки о данных.
- Университет Карнеги-Меллона - бакалавр наук в области статистики и науки о данных
- Калифорнийский университет в Беркли – бакалавр наук в области науки о данных
- Нью-Йоркский университет – бакалавр наук в области науки о данных
- Стэнфордский университет – магистр статистики: наука о данных
- Колумбийский университет - магистр наук в области науки о данных
- Вашингтонский университет - магистр наук в области науки о данных
- Техасский университет в Остине — магистр наук в области науки о данных
- Университет Джона Хопкинса – магистр наук в области науки о данных
- Калифорнийский университет в Сан-Диего — магистр наук в области науки о данных и инженерии
Есть еще много университетов, предлагающих ученые степени в области науки о данных; это лишь несколько примеров. Чтобы выбрать программу, которая наилучшим образом соответствует вашим академическим и профессиональным целям, крайне важно провести исследование и сравнить несколько вариантов.
Заработная плата специалиста по данным
Зарплата специалиста по данным может меняться в зависимости от нескольких факторов, включая местоположение, отрасль, многолетний опыт, уровень образования и конкретные должностные обязанности. Однако из-за большого спроса на специалистов по обработке и анализу данных им, как правило, хорошо платят.
По данным Glassdoor, типичная базовая зарплата специалиста по данным в США составляет примерно 113,000 76,000 долларов в год. Тем не менее, в зависимости от вышеупомянутых факторов, эта цифра может варьироваться от 180,000 XNUMX до более XNUMX XNUMX долларов в год.
Многие специалисты по данным могут получать бонусы, опционы на акции и другие виды оплаты в дополнение к своей обычной зарплате. Специалисты по данным могут зарабатывать больше денег и получать более выгодные пакеты оплаты в некоторых секторах, таких как технологии и финансы.
Важно помнить, что оплата труда специалистов по данным может различаться в зависимости от страны и региона. Например, по оценкам Payscale, средняя годовая зарплата специалиста по данным в Соединенном Королевстве составляет примерно 47,000 XNUMX фунтов стерлингов.
В целом, наука о данных имеет большой потенциал для заработка, и существует большой спрос на специалистов по данным в различных сферах бизнеса.
Специалист по данным против аналитика данных
Согласно отчету о будущем должностей Всемирного экономического форума за 2023 год, аналитик данных и специалист по данным представляют собой две наиболее востребованные и высокооплачиваемые должности, наряду со специалистами по искусственному интеллекту и машинному обучению и специалистами по цифровой трансформации.
Хотя профессионалы в области данных, несомненно, вызывают большой интерес, не всегда очевидно, что отличает аналитика данных от специалиста по данным. Хотя они делают это по-разному, обе роли включают работу с данными.
Аналитики данных против. Специалисты по данным: чем они занимаются?
Одно из самых больших различий между специалистом по данным и аналитиком заключается в том, что они делают с данными.
Аналитики данных часто используют такие инструменты, как языки программирования SQL, R или Python, программное обеспечение для визуализации данных и статистический анализ, чтобы работать со структурированными данными для решения реальных бизнес-задач. Типичными задачами для аналитика данных могут быть:
- Выявление информационных потребностей в сотрудничестве с руководителями организаций
- Использование первичных и вторичных источников для сбора информации
- Переупорядочивание и очистка данных для анализа
- Изучение наборов данных, чтобы найти закономерности и тенденции, которые можно превратить в знания, которые можно использовать.
- Простая для понимания презентация результатов для принятия решений на основе данных
Имея дело с неизвестным, специалисты по данным часто используют более сложные подходы к данным для прогнозирования будущего. Они могут разрабатывать методы прогнозного моделирования, которые могут обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные, или автоматизировать свои алгоритмы машинного обучения. Эта должность обычно рассматривается как улучшенная версия аналитика данных. Типичные ежедневные обязанности могут включать:
- Сбор, очистка и обработка необработанных данных
- Использование алгоритмов машинного обучения и моделей прогнозирования для сбора больших наборов данных
- Создание инструментов и процедур для отслеживания и оценки точности данных
- Создание дашбордов, отчетов и инструментов для визуализации данных
- Программирование сбора и обработки данных в автоматическом режиме
Различия и сходства между аналитиком данных и специалистом по данным
Для обоих профессиональных вариантов необходима степень бакалавра в количественной области, такой как математика, информатика или статистика.
Аналитик данных может уделять больше времени рутинному анализу, постоянно предоставляя отчеты. Методы, используемые для изменения, хранения и анализа данных, могут быть созданы специалистом по данным. Проще говоря, ученый данных разрабатывает новые способы сбора и анализа данных, которые будут использоваться аналитиками, тогда как аналитик данных осмысливает уже собранные данные.
Если вам нравится как компьютерное программирование, так и математика и статистика, любой карьерный путь может соответствовать вашим профессиональным устремлениям. Аналитик часто сосредотачивается на предоставлении подробных ответов о деятельности компании. Чтобы создать инновационные подходы к постановке серьезных проблем и реагированию на них, специалист по данным может работать на более макроуровне.
Роли иногда характеризуются инструментами, которые они используют, хотя каждая функция связана с использованием анализа данных для получения информации, которая может быть использована компанией. Для аналитиков данных полезно иметь опыт работы с программным обеспечением реляционных баз данных, приложениями бизнес-аналитики и статистическими инструментами. Специалисты по данным часто используют Python, Java и машинное обучение для изменения и анализа данных.
Data Scientist vs. Analytical: образовательные требования
Для должности аналитика данных обычно требуется степень бакалавра в таких предметах, как математика, статистика, информатика или финансы. Специалисты по данным часто имеют степень магистра или доктора в области науки о данных, информационных технологий, математики или статистики, как и многие продвинутые аналитики данных.
Хотя степень всегда была основным путем к карьере в области данных, теперь открываются новые альтернативы для тех, у кого нет степени или предыдущего опыта. Вы можете приобрести знания и способности, необходимые для должности аналитика данных начального уровня менее чем за шесть месяцев обучения, получив профессиональный сертификат в области анализа данных от Google или IBM, оба из которых доступны на Coursera. Имея на руках сертификат Google, вы получите доступ к сети найма из более чем 130 компаний.
Работа в качестве аналитика данных может быть отличным способом начать карьеру специалиста по данным, если вы только начинаете.
Какая квалификация вам нужна, чтобы стать специалистом по данным?
Для ученых, занимающихся данными, часто требуется степень бакалавра в области компьютерных наук, науки о данных или тесно связанной с ними дисциплины. Тем не менее, многие рабочие места в этой отрасли предпочитают степень магистра в области науки о данных или тесно связанной с ней теме.
Сколько времени нужно, чтобы стать специалистом по данным?
Специалист по данным обычно тратит не менее четырех лет на очное обучение, чтобы получить степень бакалавра в области науки о данных, информатики или тесно связанной дисциплины.
Насколько сложно стать специалистом по данным?
Как правило, требуется очень сильный опыт в области математики и информатики, а также предварительный опыт работы с огромными объемами данных.
Могу ли я стать Data Scientist за 1 год?
Да. Всего за 12 недель вы можете освоить навыки, необходимые для того, чтобы стать специалистом по данным.
Является ли Data Scientist стрессовой работой?
Да. Многие эксперты по данным описывают область анализа данных как требовательную.
Кто такой ученый данных начального уровня?
Специалист по данным начального уровня изучает, расшифровывает и собирает огромные объемы данных.
Заключение
Ученый по данным — это специалист, который извлекает данные для получения информации и идей, используя статистические, программные и аналитические навыки. Во многих различных отраслях, включая банковское дело, здравоохранение, технологии и другие, существует большой спрос на специалистов по данным.
Обычно для того, чтобы стать специалистом по данным, необходимо иметь прочную основу в математике, статистике, информатике и опыт работы в определенной области. В дополнение к смежным дисциплинам, таким как информатика и статистика, несколько колледжей также предлагают программы бакалавриата и магистратуры в области науки о данных.
Карьера в науке о данных предлагает значительный потенциал заработка, при этом специалисты по данным часто получают заработную плату выше средней. Кроме того, поскольку принятие решений на основе данных становится все более важным для бизнеса, эта область открывает перспективы для роста и прогресса.
Для тех, кто увлекается анализом данных, решением проблем и инновациями, наука о данных — это быстрорастущая отрасль, открывающая захватывающие возможности.
- УЧЕНЫЙ ПО ДАННЫМ: определение, обязанности, зарплата, квалификация и отличия
- РАБОТА В ОБЛАСТИ НАУКИ ДАННЫХ: лучшие вакансии в области науки о данных в 2023 году
- ЧТО ТАКОЕ НАУКА ДАННЫХ: Руководство по науке о данных и аналитике
- 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/
Рекомендации
