Работа специалиста по данным включает в себя сбор информации, анализ бизнес-аналитики и использование статистики. Многие предприятия и отрасли нанимают специалистов по данным, потому что они обладают критически важными навыками анализа данных, которые могут управлять процессами принятия решений. Если вы думаете о том, чтобы стать специалистом по данным, вам следует больше узнать о своем потенциале заработка.
В этой статье мы обсудим зарплату и перспективы работы специалиста по данным, а также советы, которые помогут вам преуспеть в этой области.
Кто такой специалист по данным?
Специалист по обработке и анализу данных — это эксперт по аналитике, который собирает, анализирует и интерпретирует данные, помогающие принимать организационные решения. Роль специалиста по данным включает в себя аспекты различных традиционных и технических профессий. Например, математики, ученые, статистики и программисты. Это влечет за собой применение современных методов аналитики, таких как машинное обучение и прогнозное моделирование, а также научных принципов.
Они часто работают с большими объемами данных в рамках инициатив по науке о данных, чтобы разрабатывать и проверять гипотезы, делать выводы и анализировать такие вещи, как тенденции клиентов и рынка, финансовые риски, угрозы кибербезопасности, биржевые торги, потребности в обслуживании оборудования и состояние здоровья.
Что именно делает специалист по данным?
Специалисты по данным решают, какие вопросы должна задать их команда и как ответить на эти вопросы, используя данные. Они часто создают модели прогнозирования, чтобы помочь в теоретизировании и прогнозировании.
Ежедневно они могут выполнять следующие задачи:
- Выявляйте закономерности и тенденции в наборах данных, чтобы получить ценную информацию.
- Создавайте алгоритмы и модели данных для прогнозирования результатов. Применяйте подходы машинного обучения для улучшения качества данных или предложений продуктов.
- Сообщать рекомендации другим командам и старшему персоналу
- Развертывание инструментов обработки данных, таких как Python, R, SAS или SQL, для анализа данных. Будьте в курсе последних достижений науки о данных.
Роли и обязанности специалистов по данным
В организациях специалисты по данным играют ведущую роль в приложениях для обработки данных. Перед ними часто ставится задача найти информацию, которая позволит проводить более эффективные маркетинговые кампании, улучшить обслуживание клиентов, улучшить управление цепочками поставок и в целом улучшить бизнес-решения и стратегии. Для этого они анализируют наборы количественных и качественных данных на основе требований определенных приложений.
Им также может быть предложено исследовать данные, не ставя перед собой конкретной бизнес-задачи. В этом случае они должны быть знакомы как с данными, так и с бизнесом, чтобы формулировать вопросы, проводить анализ и предоставлять информацию руководителям бизнеса о потенциальных улучшениях бизнес-операций, товаров или услуг.
К их основным задачам относятся следующие виды деятельности:
- Получение и подготовка релевантных данных для использования в аналитических приложениях
- Использование различных типов аналитических инструментов для обнаружения закономерностей, тенденций и взаимосвязей в наборах данных.
- Разработка статистических и прогностических моделей для работы с наборами данных
- И создание визуализаций данных, информационных панелей и отчетов для передачи своих выводов.
- Многие предприятия полагаются на них в разработке и продвижении передовых методов сбора, подготовки и анализа данных.
Кроме того, они создают технологии искусственного интеллекта для внутреннего или внешнего использования, такие как диалоговые системы искусственного интеллекта, робототехника, управляемая искусственным интеллектом, и другие автономные машины, такие как жизненно важные компоненты беспилотных автомобилей.
Квалификация и необходимые навыки
Специалисты по обработке и анализу данных должны быть в состоянии вовремя выполнять различные сложные задачи по планированию, моделированию и анализу. Учитывая это, опыт работы с многочисленными инструментами и библиотеками для обработки данных; платформы больших данных, такие как Spark, Kafka, Hadoop и Hive; требуются такие языки программирования, как Python, R, Julia, Scala и SQL.
Интеллектуальный анализ данных, прогнозное моделирование, машинное обучение и глубокое обучение входят в число технических навыков, необходимых для работы, равно как и предварительная обработка и подготовка данных. Часто требуется работать со структурированными, частично структурированными и неструктурированными данными, особенно в средах больших данных, содержащих различные типы данных. Также необходимо иметь предварительный опыт работы со статистическими методами исследования и аналитики, включая классификацию, кластеризацию, регрессию и сегментацию. В некоторых случаях также требуется знание обработки естественного языка (NLP).
Ниже приведены некоторые примеры требуемых способностей, указанных в объявлениях о вакансиях:
Образование, обучение и аккредитация
Для большинства специалистов по науке о данных требуется степень бакалавра по техническому предмету. Однако большинство из них имеют степень магистра в области статистики, науки о данных, компьютерных наук или математики. В ежегодном опросе Kaggle, дочерней компании Google, 2021 года, посвященном машинному обучению и науке о данных, 47.7% из более чем 3,600 респондентов, работающих в качестве специалистов по данным, заявили, что имеют степень магистра, а еще 15% имеют докторскую степень.
Для сравнения, согласно исследованию, 30.1% имели степень бакалавра. Тем не менее, Kaggle, онлайн-сообщество по машинному обучению и науке о данных, отметило, что доля респондентов с высшим образованием только выросла в последние годы.
Будущие и опытные специалисты по данным также могут воспользоваться учебными лагерями и онлайн-курсами, предлагаемыми образовательными платформами, такими как Coursera, Udemy и Kaggle. Кроме того, варианты сертификации доступны через университеты, поставщиков технологий и отраслевые организации.
Основные области науки о данных
Следующие дисциплины являются важными компонентами работы специалиста по данным:
№1. Подготовка данных
Начальным этапом приложений для обработки и анализа данных является сбор и подготовка данных для анализа. Процесс получения, очистки, организации, обработки и проверки наборов данных для анализа называется подготовкой данных. В процессе подготовки данных ученые и инженеры данных часто сотрудничают.
№2. Аналитика данных
Основная цель усилий по науке о данных — анализ данных для выявления закономерностей, корреляций, аномалий и другой важной информации. В целом их аналитическая работа направлена на повышение эффективности компании и помощь фирмам в получении конкурентного преимущества над конкурентами.
№3. Данные майнинга
Работа по поиску закономерностей и связей в массивных наборах данных является частью инициатив по анализу данных. Интеллектуальный анализ данных часто осуществляется путем применения передовых алгоритмов к изучаемым данным. Затем результаты алгоритмов используются учеными для разработки аналитических моделей.
№ 4. Обучение на машине
Машинное обучение все больше стимулирует интеллектуальный анализ данных и аналитику, в которых создаются алгоритмы для изучения наборов данных и последующего выявления в них нужной информации. Они отвечают за обучение и контроль алгоритмов машинного обучения по мере необходимости. Глубокое обучение — это более продвинутая форма машинного обучения, в которой используются искусственные нейронные сети.
№ 5. Моделирование, предсказывающее будущее
Специалисты по данным часто должны иметь возможность разрабатывать прогнозные модели для различных бизнес-сценариев, чтобы изучать предполагаемые последствия и поведение. Модели могут быть созданы для прогнозирования того, как различные клиенты будут реагировать на маркетинговые предложения, или для выявления потенциальных признаков заболевания.
Статистическое исследование. Работа по науке о данных также включает в себя анализ наборов данных с использованием инструментов статистического анализа. Статистический анализ является ключевым компонентом работы специалистов по обработке и анализу данных для исследования данных и выявления скрытых тенденций и закономерностей для анализа и интерпретации.
Визуализация данных. Результаты применения науки о данных обычно представляются в виде диаграмм или других типов визуализации данных, чтобы руководители предприятий и работники могли легко их понять. Кроме того, они часто комбинируют различные визуализации для создания отчетов, интерактивных информационных панелей или обширных историй данных.
Как стать специалистом по данным
Как правило, для того, чтобы стать специалистом по данным, необходимо иметь определенное формальное образование. Вот некоторые вещи, о которых стоит подумать.
№1. Получите степень в области науки о данных
Работодатели предпочитают видеть университетские дипломы, чтобы гарантировать, что у вас есть знания для выполнения работы по науке о данных, хотя это не всегда необходимо. Чтобы получить преимущество в отрасли, рассмотрите возможность получения соответствующей степени бакалавра в области науки о данных, статистики или компьютерных наук.
№ 2. Улучшить соответствующие способности
Подумайте о том, чтобы пройти онлайн-курс или записаться в соответствующий учебный лагерь, если вы считаете, что можете улучшить свои навыки обращения с данными. Вот некоторые из навыков, которыми вы хотели бы обладать:
Компьютерные языки
Они могут ожидать, что потратят время на сортировку, анализ и управление огромными объемами данных с использованием компьютерных языков.
Машинное обучение и глубокое обучение
Использование машинного обучения и глубокого обучения в вашей работе по науке о данных означает постоянное повышение качества собираемых вами данных и, возможно, возможность прогнозировать результаты будущих наборов данных. Курс машинного обучения может научить вас основам.
Большие данные
Некоторые работодатели могут захотеть увидеть, что у вас есть опыт работы с большими объемами данных. Hadoop и Apache Spark — это две программные среды, используемые для обработки больших данных.
Связь
Даже самые умные специалисты по данным не смогут внести изменения, если они не смогут эффективно передать свои результаты. Специалисты по данным часто ищут возможность сообщать идеи и результаты как в устной, так и в письменной форме.
№3. Найдите позицию начального уровня в области аналитики данных
Хотя существует множество способов стать специалистом по обработке и анализу данных, начало работы в сопоставимой профессии начального уровня может быть отличным началом. Ищите работу, связанную с большим количеством данных, например, аналитик данных, аналитик бизнес-аналитики, статистик или инженер данных. По мере роста ваших знаний и талантов вы сможете стать ученым.
№ 4. Будьте готовы к интервью Data Scientist
Вы можете почувствовать себя готовым перейти к науке о данных после нескольких лет работы с аналитикой данных. Подготовьте ответы на ожидаемые вопросы интервью после того, как вы договорились о собеседовании. Поскольку работа специалиста по данным может быть высокотехнологичной, вам могут задавать технические и поведенческие вопросы. Подготовьтесь к обоим, произнеся свой ответ вслух. Подготовив примеры из вашего предыдущего профессионального или академического опыта, вы сможете выглядеть уверенно и компетентно в глазах интервьюеров.
В чем разница между Data Analyst и Data Scientist?
Как аналитики данных, так и специалисты по данным ищут тенденции или закономерности в данных, чтобы раскрыть новые подходы для корпораций, чтобы они могли принимать более эффективные операционные решения. Однако у специалистов по данным больше обязанностей, и их часто считают более старшими, чем аналитики данных.
Часто ожидается, что специалисты по данным будут генерировать свои собственные вопросы о данных, хотя аналитики данных могут помогать командам, у которых уже есть цели. Специалист по данным также может уделять больше времени построению моделей, применению машинного обучения или сочетанию сложного программирования для поиска и анализа данных.
Зарплата специалиста по данным
Средний доход специалиста по данным в США составляет 108,659 XNUMX долларов в год.
По данным Бюро статистики труда США (BLS), количество профессий специалистов по данным, по прогнозам, вырастет на 36% в течение следующих десяти лет (намного быстрее, чем в среднем по стране).
Появление больших данных и их растущее значение для корпораций и других организаций связано с повышенным спросом.
Гражданские ученые по данным против. Специалисты по данным
Многие фирмы теперь полагаются на гражданских специалистов по данным для выполнения некоторой аналитической работы в дополнение к опытным специалистам по данным. В их число могут входить специалисты по бизнес-аналитике, бизнес-аналитики, бизнес-пользователи, разбирающиеся в данных, и другой персонал, участвующий в исследованиях данных. Ниже приведены различия между двумя группами:
#1. образование
В то время как специалисты по данным обычно имеют соответствующие степени, гражданские специалисты по данным могут иметь разнообразное образование и небольшую профессиональную подготовку в области обработки данных или вообще не иметь ее. Однако они часто приобретают знания об инструментах и системах аналитики, что позволяет им разрабатывать модели и выполнять достаточно сложные аналитические задачи.
№2. Кодирование
Для проведения рутинных исследований гражданские специалисты по данным обычно полагаются на программное обеспечение, которое предлагает готовые инструменты аналитического моделирования, функции перетаскивания и удобные алгоритмы. Хотя они по-прежнему могут выявлять важные закономерности или точки данных, опытные специалисты по данным могут создавать сложные пользовательские алгоритмы и подходить к анализу данных более продвинутыми способами.
№3. Зарплата
Как было сказано ранее, специалист по данным — хорошо оплачиваемая должность. С другой стороны, гражданские специалисты по данным могут быть хобби или волонтерами, которые не получают вознаграждения в дополнение к их обычной заработной плате, но некоторые из них могут получать дополнительное вознаграждение за проводимую ими работу по обработке данных.
Сколько зарабатывают специалисты по данным в Калифорнии
В районе Калифорнии предполагаемая общая заработная плата специалиста по данным составляет 169,306 128,620 долларов США, а средняя зарплата — 40,686 25 долларов США. Эти цифры показывают медиану, которая является серединой диапазонов заработной платы, рассчитанных с помощью нашей собственной методики оценки общей заработной платы и основанной на заработной плате, представленной нашими пользователями. Ожидается, что дополнительная зарплата составит 75 XNUMX долларов в год. Дополнительная компенсация может включать денежное поощрение, комиссию, чаевые и участие в прибылях. «Наиболее вероятный диапазон» представляет собой числа между XNUMX-м и XNUMX-м процентилями всех доступных данных о заработной плате для этой должности.
Могут ли специалисты по данным зарабатывать много денег?
По данным Glassdoor, специалисты по обработке и анализу данных в США обычно зарабатывают около 117,000 XNUMX долларов в год. Однако это может варьироваться в зависимости от ряда критериев, включая многолетний опыт, степень образования, отрасль, регион и область специализации.
Могут ли специалисты по данным зарабатывать 300 тысяч в год?
75-й процентиль базового дохода менеджера по науке о данных на уровне 3 составляет 310,000 13 долларов США, что соответствует годовому росту на 105,000%. Типичная базовая заработная плата специалистов по ИИ в качестве индивидуальных участников колеблется от 1 175,000 долларов США для участников 3-го уровня до XNUMX XNUMX долларов США для участников XNUMX уровня.
Какая зарплата у дата-сайентистов?
По данным Indeed Salaries, средний национальный доход специалиста по данным составляет 124,493 XNUMX доллара в год. Это зависит от множества критериев, включая регион, отрасль и объем опыта. Нажмите на предоставленную ссылку, чтобы получить самую свежую информацию о зарплате от Indeed.
Могут ли специалисты по данным заработать 200 тысяч долларов?
Самый высокий заявленный пакет дохода для Data Scientist в LinkedIn составляет 388,546 229,000 долларов США в год в виде общей компенсации. Это включает в себя как базовую заработную плату, так и любую предполагаемую компенсацию за акции и бонусы. По данным LinkedIn, средний годовой доход специалиста по данным составляет XNUMX XNUMX долларов.
Сможете ли вы стать миллионером, работая специалистом по данным?
Наука о данных, как и любой другой профессиональный путь, может сделать вас богатым. Тем не менее, путь к успешной работе, основанной на данных, требует приверженности делу и много тяжелой работы; это не произойдет быстро.
Сколько зарабатывают специалисты по данным Python?
Средняя годовая зарплата специалиста по данным Python в США составляет 127,128 31 долларов США по состоянию на 2023 июля 61.12 года. Если вам нужен быстрый калькулятор заработной платы, он составляет около 2,444 долларов США в час. Это соответствует 10,594 долларам в неделю или XNUMX XNUMX долларам в месяц.
Насколько сложна наука о данных?
Получение степени по науке о данных может быть трудным, поскольку для этого требуется прочная основа в области математики, статистики и компьютерного программирования. С другой стороны, навыки и информация, необходимые для преуспевания в этой области, могут быть получены любым человеком при должном объеме работы и самоотверженности.
Заключение
Часто ожидается, что специалисты по данным будут генерировать свои собственные вопросы о данных, хотя аналитики данных могут помогать командам, у которых уже есть цели. Специалист по данным также может уделять больше времени построению моделей, применению машинного обучения или сочетанию сложного программирования для поиска и анализа данных.
- УЧЕНЫЙ ПО ДАННЫМ ПРОТИВ АНАЛИТИКА ДАННЫХ: Полное сравнение 2023
- ЗАРПЛАТА УЧАСТНИКОВ ДАННЫХ: средняя зарплата специалистов по данным в 2023 г.
- УЧЕНЫЙ ПО ДАННЫМ: определение, обязанности, зарплата, квалификация и отличия
- КАК СТАТЬ УЧЕНЫМ ПО ДАННЫМ: пошаговое руководство
- Какая работа приносит больше всего денег в США
Рекомендации
