Наука о данных — это тема, которая постоянно расширяется и меняется, и иногда кажется, что каждый день открываются новые способы использования науки о данных. Специалисты по данным пользуются большим спросом в разных отраслях, включая банковское дело и здравоохранение, что делает эту область полезной (и прибыльной) для работы. Хотя очевидно, что область науки о данных расширяется, начать работу в ней не так просто. Стать специалистом по данным сложнее, чем стать врачом или юристом — двумя профессиями с шестизначной зарплатой на начальном уровне. Именно поэтому мы написали это руководство. Ниже мы рассмотрим некоторые из наиболее типичных удаленных вакансий начального уровня по науке о данных. Мы также рассмотрим основы курсов, необходимых для успешной работы в сфере обработки данных в Amazon.
Кто такой Data Scientist?
Специалисты по данным используют технологии для обработки огромных объемов данных, которые они собирают. Это область, которая требует навыков в области статистики, числовых рассуждений и компьютерного программирования. Кроме того, вы должны быть опытным коммуникатором, чтобы передавать результаты вашего исследования и объяснять, как они относятся к более общему вопросу, на который вы пытаетесь ответить.
Трудно ли получить удаленную работу начального уровня в области науки о данных?
Если у вас есть необходимые навыки, нетрудно получить работу начального уровня в области науки о данных. С развитием науки о данных у тех, у кого практически нет опыта, появилось множество возможностей войти в этот сектор. Учебный лагерь по науке о данных, несомненно, полезен.
Начальный уровень работы по науке о данных
Есть множество вакансий для тех, кто хочет начать свою карьеру в области науки о данных. Вот список из семи профессий начального уровня в области науки о данных, которые помогут вам начать работу.
№1. Стажер Data Scientist
Стажер специалиста по данным — это новый сотрудник, который работает вместе с более опытными специалистами по данным, чтобы изучить основы этой области.
Что вы будете делать
Стажеры в области науки о данных обычно работают над статистическим анализом или подготовкой данных. Они могут поддерживать создание совершенно новых алгоритмов, моделей машинного обучения или даже визуализаций, демонстрирующих, как используются данные. Стажеры специалистов по данным иногда имеют возможность работать над аналитическими проектами, уникальными для организации, в которой они проходят стажировку.
Заработная плата
Стажер специалиста по данным может рассчитывать на среднюю годовую зарплату в размере 93,452 XNUMX долларов.
Основные требования и навыки
Специалисты по обработке и анализу данных должны иметь предыдущий опыт работы с различными программами, включая Excel. Кроме того, они должны быть знакомы с такими языками программирования, как Python, R или SAS.
№ 2. Младший специалист по данным
Младший специалист по данным учится собирать, исследовать и представлять данные, чтобы другие могли их использовать. Они новички в науке о данных.
Что вы будете делать
Анализ, отчетность и передача результатов анализа — это задачи, которые младший специалист по данным выполняет так же, как и старший специалист по данным. Младший специалист по данным с меньшей вероятностью будет отвечать за проекты, в этом и разница. Кроме того, у них меньше шансов иметь опыт работы со сложными моделями машинного обучения или огромными наборами данных.
Заработная плата
По данным Glassdoor, младший специалист по данным зарабатывает в среднем 100,265 XNUMX долларов в год.
Основные требования и навыки
Вам потребуются фундаментальные знания в области статистики и информатики, чтобы преуспеть в качестве младшего специалиста по данным. Кроме того, вам нужно знать, как использовать базы данных SQL и писать код Python. Вам также могут потребоваться знания в области бизнес-аналитики, в зависимости от организации, в которой вы работаете.
№3. Младший инженер данных
Младший инженер по данным, ищущий практический опыт, недавно завершил программу по науке о данных. Они могут быть стажерами, работать неполный или полный рабочий день.
Что вы будете делать
Позиция требует глубоких знаний технологии данных, включая сбор, хранение и анализ данных. В отличие от старших инженеров, младшие инженеры данных часто работают над небольшими проектами с открытым исходным кодом и имеют меньше полномочий.
Заработная плата
Младший инженер данных может получать среднюю годовую зарплату в размере 88,788 XNUMX долларов США.
Основные требования и навыки
Младший инженер данных должен понимать, как данные сохраняются, обрабатываются и отображаются. Вы должны хорошо разбираться в основах Python и SQL, а также иметь прочную основу в области машинного обучения, статистики и математики.
№ 4. Младший аналитик данных
Основы анализа данных хорошо понимает младший аналитик данных, который все еще учится использовать такие навыки в профессиональной среде.
Что вы будете делать
Чтобы научиться интерпретировать и применять различные инструменты, младшие аналитики данных часто сотрудничают со старшими аналитиками и менеджерами по аналитике. Они управляют и анализируют огромные данные. Кроме того, они помогают другим сотрудникам расставлять приоритеты в проектах и очищать данные, чтобы их можно было быстро завершить.
Заработная плата
Типичный годовой доход младшего аналитика данных составляет 57,456 XNUMX долларов.
Основные требования и навыки
Вы должны быть дотошными, обладать отличными коммуникативными навыками, любить работать в команде и успешно управлять командными проектами, если хотите получить работу младшего аналитика данных. Кроме того, вы должны быть знакомы с фундаментальными статистическими и вероятностными концепциями, а также с несколькими языками программирования для обработки данных, такими как R, Python, SAS/SPSS или SQL.
№ 5. Младший специалист по моделированию данных
Структура базы данных компании создается и поддерживается младшими специалистами по моделированию данных, которые являются начинающими специалистами по моделированию данных.
Что вы будете делать
Младший разработчик моделей данных может также отвечать за другие обязанности, включая создание триггеров и индексов в дополнение к созданию таблиц, столбцов и связей между таблицами.
Заработная плата
Разработчик моделей данных на начальном уровне может зарабатывать до 102,851 XNUMX долларов в год.
Основные требования и навыки
Вы должны иметь базовые знания о реляционных базах данных, SQL и создании запросов, чтобы работать младшим специалистом по моделированию данных. Кроме того, вы должны уметь работать на различных платформах, включая SQL и Microsoft Excel.
№ 6. Младший администратор базы данных
Младший администратор базы данных имеет ограниченный объем административных обязанностей, но помогает управлять веб-сайтом или приложением, управляемым базой данных.
Что вы будете делать
Младший администратор базы данных ежедневно помогает управлять базой данных. Они создают новые базы данных и таблицы, следят за производительностью и устраняют неполадки, когда в их базах данных возникают проблемы.
Заработная плата
Годовая зарплата младшего администратора базы данных составляет до 71,834 XNUMX долларов США.
Основные требования и навыки
Младшие администраторы баз данных должны уметь создавать запросы на нескольких языках программирования, таких как Python или SQL. Кроме того, они должны иметь возможность управлять своими базами данных с помощью таких программ, как SQL Management Studio или Toad.
№ 7. Младший аналитик по машинному обучению
Младший аналитик по машинному обучению имеет солидный опыт в области математики и информатики, но все еще оттачивает свои навыки анализа данных.
Что вы будете делать
Прежде чем перейти к более сложным темам, таким как нейронные сети и глубокое обучение, младший аналитик по машинному обучению сначала познакомится со многими типами машинного обучения, включая контролируемое и неконтролируемое машинное обучение. Они также изучат такие методы, как линейная регрессия и кластеризация k-средних. Также ожидается, что младший аналитик по машинному обучению будет понимать ценность анализа данных и то, как он влияет на выбор бизнеса.
Заработная плата
Младший аналитик по машинному обучению с опытом работы менее года может рассчитывать на 103,522 XNUMX доллара в год.
Основные требования и навыки
Вы должны иметь четкое представление о статистике и вероятности, чтобы вас наняли в качестве младшего аналитика по машинному обучению. Вам нужно будет уметь интерпретировать данные и объяснить, почему ваш анализ важен. Также очень важно иметь четкое представление об ограничениях линейной регрессии.
Удаленная работа по науке о данных
Есть много вариантов удаленной работы в сфере науки о данных, которая идеально ей подходит. Вот несколько примеров удаленных вакансий по науке о данных:
- Удаленный специалист по данным: Многие компании используют удаленных специалистов по данным для широкого спектра инициатив, включая анализ данных, машинное обучение и визуализацию данных.
- Удаленный аналитик данных: Удаленные аналитики данных отвечают за сбор, анализ и расшифровку данных, чтобы предложить информацию заинтересованным сторонам. Они также могут отвечать за создание информационных панелей и отчетов для обмена данными.
- Инженер по удаленному машинному обучению: инженеры по удаленному машинному обучению отвечают за разработку и внедрение на практике алгоритмов машинного обучения для анализа и интерпретации данных. Кроме того, они могут отвечать за создание моделей прогнозирования или планирование испытаний для проверки предположений.
- Аналитик удаленной бизнес-аналитики: Удаленные аналитики бизнес-аналитики отвечают за получение и оценку корпоративных данных, чтобы предлагать идеи и предложения лицам, принимающим решения. Они также могут отвечать за создание отчетов и визуализаций анализа данных.
- Удаленный инженер по большим данным: Удаленные инженеры по работе с большими данными отвечают за обслуживание и анализ огромных объемов данных с использованием распределенных вычислительных сред, таких как Hadoop и Spark.
- Специалист по удаленной визуализации данных: Эксперт по удаленной визуализации данных отвечает за разработку информационных панелей и визуальных элементов, которые делают анализ данных понятным для нетехнических заинтересованных сторон.
- Удаленный менеджер данных: Менеджеры продуктов удаленных данных отвечают за создание и внедрение товаров и услуг на основе данных.
В целом, есть много возможностей для удаленной работы в области науки о данных, и это хорошо подходит. Если вы ищете удаленную работу в области обработки данных, обязательно ищите объявления о вакансиях, в которых прямо упоминается удаленная работа или удаленная работа. Вы также должны тщательно проанализировать квалификацию и требования должности, чтобы убедиться, что вы им соответствуете.
Вакансии в области науки о данных Amazon
Amazon — одна из крупнейших и быстрорастущих компаний в мире, предлагающая широкий спектр возможностей для работы в сфере обработки данных. Примеры вакансий по науке о данных в Amazon включают:
№1. Специалист по данным
Специалисты по данным наняты Amazon для работы над рядом проектов, включая прогнозирование, системы рекомендаций по продуктам и анализ поведения клиентов. Большинство специалистов по данным в Amazon хорошо разбираются в программировании, машинном обучении и статистике.
№ 2. Инженер бизнес-аналитики
Amazon нанимает инженеров по бизнес-аналитике для создания и обслуживания конвейеров данных, предоставления инструментов аналитики и предоставления информации бизнес-группам. Знание SQL, моделирования данных и визуализации данных часто является необходимым условием для этих должностей.
№3. Прикладной ученый
В Amazon ученые-прикладники работают над рядом инициатив, таких как машинное обучение, компьютерное зрение и обработка естественного языка. Для этих должностей часто требуются ученые степени в области компьютерных наук, статистики или смежных дисциплин.
№4. Инженер данных
Amazon нанимает инженеров по данным для создания и обслуживания инфраструктуры данных, создания конвейеров ETL и улучшения хранения и извлечения данных. На этих должностях часто требуется знание сред распределенных вычислений, таких как Spark и Hadoop.
№5. Аналитик данных
Amazon нанимает аналитиков данных для помощи бизнес-группам, создания информационных панелей и отчетов, а также проведения специального анализа. Для этих должностей часто необходимы сильные навыки работы с SQL, Excel и инструментами визуализации данных.
№6. Аналитик бизнес-аналитики
Аналитики бизнес-аналитики нанимаются Amazon для создания и обслуживания конвейеров данных, предоставления инструментов аналитики и предложений бизнес-группам. Знание SQL, моделирования данных и визуализации данных часто является необходимым условием для этих должностей.
№7. Инженер по машинному обучению
Amazon нанимает инженеров по машинному обучению для создания и внедрения моделей машинного обучения для ряда инициатив, включая системы рекомендаций, компьютерное зрение и обработку естественного языка. Как правило, кандидаты на эти должности должны иметь знание Python и сред машинного обучения, таких как TensorFlow или PyTorch.
В целом, в Amazon есть множество вакансий в области науки о данных, доступных для людей с разной степенью подготовки и опыта. Если вы заинтересованы в работе в области обработки данных в Amazon, тщательно изучите описания вакансий и требования, чтобы найти должность, которая лучше всего соответствует вашей квалификации и опыту.
Курс науки о данных
Существует множество онлайн-инструментов и курсов, которые помогут вам начать работу, если вы заинтересованы в изучении науки о данных. Вот несколько популярных вариантов:
- Coursera: Coursera предлагает широкий выбор курсов по науке о данных от известных академических учреждений и бизнес-лидеров. Популярные курсы включают «Прикладная наука о данных с Python» от Мичиганского университета и «Специализация по науке о данных» от Университета Джона Хопкинса.
- EDX: Курсы по науке о данных доступны на edX в нескольких престижных колледжах и организациях. «Введение в науку о данных в Python» Мичиганского университета и «Основы науки о данных» от Microsoft — два популярных курса.
- DataCamp: DataCamp — это среда онлайн-обучения с упором на науку о данных и аналитику. Python, R, SQL и другие технологии, связанные с данными, входят в число курсов, которые он предлагает.
- Udemy: Курсы по науке о данных доступны на Udemy на разных уровнях, от вводного до продвинутого. Python для науки о данных и машинного обучения Bootcamp и Complete Data Science Training with Python для анализа данных — два популярных курса.
- Codecademy: В Codecademy доступны курсы по науке о данных, такие как «Анализ данных с помощью Pandas» и «Визуализация данных с помощью Python».
Вы можете изучать науку о данных, используя различные книги, блоги и учебные пособия в дополнение к этим онлайн-курсам. «Python для анализа данных» Уэса МакКинни и «Наука о данных с нуля» Джоэла Груса — две популярные книги.
При выборе курса по науке о данных важно учитывать уровень ваших навыков, стиль обучения и цели. В то время как другие курсы могут быть больше связаны с бизнес-анализом и принятием решений, некоторые могут быть больше сосредоточены на программировании и технических навыках. Обязательно внимательно прочитайте обзоры и описания курсов, чтобы найти курс по науке о данных, который подходит именно вам.
Лучшие места для поиска удаленных вакансий начального уровня по науке о данных
Вот несколько отличных стратегий для получения идеальной работы по науке о данных:
- Трудоустройство: Наиболее очевидными местами для начала являются онлайн-доски объявлений о вакансиях, такие как Monster.com и Indeed.com.
- Networking: Установление контактов с людьми, которые могут дать вам совет или даже помочь вам найти работу, — отличный способ найти новые возможности в вашей области.
- LinkedIn: LinkedIn — фантастический ресурс для общения и поиска работы.
- Интернет-сообщества: такие сайты, как Reddit или Indie Hackers, позволяют вам общаться с другими людьми, которые разделяют ваш интерес к науке о данных, даже не выходя из дома.
- Конференции: Если вы не знаете, где еще искать, конференции — отличный способ найти работу начального уровня в области науки о данных.
Какая карьера у науки о данных?
Другими словами, наука о данных в технологиях относится к инфраструктуре, тестированию, машинному обучению для принятия решений и продуктам данных.
Какую работу выполняет специалист по данным?
Эксперт по аналитике, известный как специалист по данным, отвечает за сбор, анализ и интерпретацию данных для поддержки принятия решений внутри компании.
Насколько сложна наука о данных?
Для успеха в сложном предмете науки о данных необходим солидный опыт в программировании, машинном обучении, статистике и математике. Однако сложность задачи будет варьироваться в зависимости от вашего опыта, опыта и конкретных проектов, над которыми вы работаете.
Является ли наука о данных мертвым полем?
Нет, это не умирающее поле; скорее, он развивается. Положение сохранится до тех пор, пока ученый данных сможет преодолеть разрыв между техническими и деловыми навыками и использовать данные для решения проблем.
Какая степень нужна для Data Scientist?
степень бакалавра
Как правило, вам потребуется как минимум степень бакалавра в области науки о данных или в области, связанной с компьютерами, чтобы войти в дверь в качестве специалиста по данным начального уровня. Однако для некоторых занятий наукой о данных требуется степень магистра или доктора.
Требуется ли кодирование для науки о данных?
Да, это требует кодирования. В науке о данных используются такие языки программирования, как Python и R, для создания моделей машинного обучения и работы с огромными наборами данных.
Является ли наука о данных ИТ-работой?
Да. Наука о данных — это работа, в которой используются ИТ. Специалисты по данным специализируются на том, чтобы помочь своей организации использовать данные, в то время как большинство должностей в ИТ помогают их фирме использовать определенную технологию.
Заключение
Навыки, необходимые для того, чтобы стать специалистом по данным, можно приобрести с помощью различных онлайн-курсов, книг и других ресурсов. Чтобы найти должность, которая лучше всего соответствует вашим навыкам и опыту, очень важно тщательно изучить описание работы и требования, прежде чем подавать заявку на работу в области обработки данных.
Статьи по теме
- УЧЕНЫЙ ПО ДАННЫМ: определение, обязанности, зарплата, квалификация и отличия
- УЧЕНЫЙ ПО ДАННЫМ ПРОТИВ АНАЛИТИКА ДАННЫХ: Полное сравнение 2023
- ЗАРПЛАТА РАЗРАБОТЧИКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ: что они заработают в 2023 году
- ЧТО ТАКОЕ НАУКА ДАННЫХ: Руководство по науке о данных и аналитике
- КЛИНИЧЕСКИЙ ЛАБОРАТОРНЫЙ УЧЕНЫЙ: определение, требования, программа и работа
Рекомендации
