Карьера в науке о данных предлагает стимулирующую интеллектуальную среду, аналитическое выполнение и возможность быть в курсе передовых технологических разработок. Растущее значение больших данных в принятии организационных решений привело к увеличению спроса на специалистов по данным, которые в последнее время стали более распространенными. В этой статье мы углубимся в мир этих профессионалов, изучая их роли и обязанности, а также шаги, которые вы можете предпринять, чтобы стать специалистом по данным. Читай дальше!
Кто такой специалист по данным?
Специалисты по данным обладают опытом извлечения ценной информации из данных, используя комбинацию статистических методологий и методологий машинного обучения в дополнение к собственной человеческой интуиции. Их роль заключается в интерпретации сложных наборов данных для выявления значимых закономерностей и тенденций. На протяжении всего процесса сбора, очистки и обработки данных этим задачам уделяется значительное количество времени из-за присущего данным отсутствия чистоты.
Роль ученого данных включает в себя выявление ключевых вопросов, требующих ответов, и определение соответствующих источников данных для их решения. В дополнение к их деловой хватке и аналитическим способностям они обладают опытом в области интеллектуального анализа данных, очистки данных и представления данных. Компании полагаются на специалистов по обработке и анализу данных для получения, управления и оценки необработанных данных.
Что делает Data Scientist?
В области науки о данных профессионалы несут ответственность за определение ключевых запросов, которыми должна заниматься их команда. Затем они используют данные для разработки эффективных решений этих вопросов. Профессионалы часто создают прогностические модели, чтобы облегчить теории и прогнозы. Ежедневно специалист по данным может выполнять множество задач, таких как:
- Анализируйте наборы данных, чтобы выявить закономерности и тенденции, чтобы получить ценную информацию.
- Разрабатывайте алгоритмы и модели данных для прогнозирования будущих результатов.
- Используйте методологии машинного обучения для повышения качества данных или товарных предложений.
- Доводить предложения до других отделов и вышестоящих руководителей.
- Используйте инструменты данных, такие как Python, R, SAS или SQL, для анализа данных.
- Будьте в курсе последних достижений в области науки о данных.
Чем занимается Data Scientist в здравоохранении?
Наука о данных в здравоохранении мало чем отличается от науки о данных в других отраслях; конечной целью по-прежнему является извлечение полезной информации из данных. Тем не менее, отрасль здравоохранения предлагает ученым данных более разнообразные перспективы, чем многие другие сектора, от повышения эффективности отдельных больниц до формирования диагностических и лечебных процедур и определения хода пандемии. Влияние работы специалиста по данным в области здравоохранения часто можно ощутить повсюду, если не на миллионах непосредственно затронутых жизней. Специалисты по данным способствовали сбору данных, предоставили постоянные и надежные прогнозы распространения инфекции и потребностей системы здравоохранения, а также оценили эффективность федеральных нормативных актов в борьбе с пандемией COVID-19. Специалисты по данным находятся в выгодном положении для сотрудничества с другими учеными, чтобы ответить на важные вопросы, такие как «Как будет распространяться вирус?» путем сбора и моделирования соответствующих данных.
Кроме того, специалисты по данным могут помочь местным поставщикам медицинских услуг более эффективно использовать такие источники данных, как электрокардиограммы (ЭКГ) и медицинские изображения, для постановки точных диагнозов и разработки индивидуальных стратегий лечения. Например, исследователи из Стэнфордского университета создали модель, которая может прогнозировать аномалии сердечного ритма по ЭКГ в одном отведении лучше, чем кардиолог, путем сбора и анализа существующих наборов данных ЭКГ, тем самым экономя время и снижая частоту неверных диагнозов. Точно так же исследователи разработали ИИ, способный диагностировать рак кожи, научив его различать доброкачественные родинки и опасные опухоли на фотографиях аномалий кожи. Таким образом, анализируя данные для прогнозирования риска и управления клиническими действиями, специалисты по данным помогли медицинским работникам в некоторых больницах и клиниках снизить повторную госпитализацию с помощью машинного обучения.
Как стать специалистом по данным
Ниже приведены шаги, чтобы стать специалистом по данным:
№1. Получите степень бакалавра
Специалистам по данным нужны степени бакалавра в области компьютерных наук, информационных технологий, статистики, математики, физики и т. д. В некоторых университетах может быть даже доступна степень по науке о данных. Может быть полезно получить опыт стажировки, еще учась в школе, прежде чем поступить на штатную должность начального уровня после окончания учебы. Вы можете начать налаживать связи с работающими учеными-данными еще во время обучения в колледже. Кроме того, узнайте больше о рутине этой работы, вы также можете попросить информативные интервью.
№ 2. Стать квалифицированным
Сертификация, свидетельствующая о вашей приверженности непрерывному обучению, может стать дополнительным свидетельством вашего опыта работы с данными. Подумайте о том, чтобы пройти сертификацию в области, связанной с данными, например в области визуализации данных или инструментов бизнес-аналитики. Кроме того, двумя вариантами в этой области являются сертификация Dell Associate in Data Science Certification и Microsoft Azure Data Scientist Associate Certification. И то, и другое может помочь вам выделиться среди потенциальных работодателей и выпускников учебных заведений.
№3. Получить опыт
Ищите позиции начального уровня, которые требуют тяжелой работы с данными, чтобы начать работу в области науки о данных. Области науки о данных, статистики, анализа данных, анализа бизнес-аналитики и инженерии данных предлагают позиции начального уровня. Компании часто предлагают возможности обучения без отрыва от производства и сертификации для сотрудников, занимающих должности более низкого уровня.
№ 4. Получить ученую степень
Степени магистра в области статистической инженерии, программирования, делового администрирования или в аналогичных областях могут помочь вам стать лидером отрасли. Степень магистра в области науки о данных также может помочь вам конкурировать за более высокооплачиваемую работу в этой области. Убедитесь, что академические стандарты каждого курса соответствуют выбранной вами области обучения.
№ 5. Получите докторскую степень
Докторские степени в области астрофизики, математики, науки о данных или смежных дисциплин распространены среди самых высокопоставленных специалистов по данным. Докторская степень может привести к высокооплачиваемой академической или управленческой работе в областях, которые вы хорошо знаете. Однако, прежде чем заняться такой карьерой, подумайте о своих долгосрочных целях.
№ 6. Создайте свое портфолио
В портфолио специалиста по данным должны быть примеры его работы в школе и на рабочем месте. Визуальное отображение завершенных проектов поможет вам выделиться среди других кандидатов с аналогичными степенями и опытом. Кроме того, включите различные таланты и методы и подчеркните проекты, связанные с должностью, которую вы ищете.
Вы можете увидеть: УЧЕНЫЙ ПО ДАННЫМ ПРОТИВ АНАЛИТИКА ДАННЫХ: Полное сравнение 2023
Какая зарплата у Data Scientist?
В настоящее время средняя зарплата специалистов по данным в США составляет 141,951 127,863 доллар. Однако важно отметить, что диапазон заработной платы для этой профессии обычно составляет от 156,098 XNUMX до XNUMX XNUMX долларов. Когда дело доходит до определения диапазона заработной платы, в игру может вступить множество факторов. Эти факторы могут включать уровень образования человека, любые сертификаты, которыми он может обладать, любые дополнительные навыки, которыми он обладает, и количество времени, которое он провел, работая по выбранной профессии. Важно иметь в виду, что каждый из этих факторов может оказать существенное влияние на потенциальный доход человека и что диапазон доступных зарплат может широко варьироваться в зависимости от этих и других факторов.
Поэтому, если вы хотите максимизировать свой потенциальный доход, важно учитывать все эти факторы и работать над развитием своих навыков и опыта с течением времени.
Степень специалиста по данным
Для людей, которые стремятся вывести свою карьеру в области науки о данных на новый уровень, может быть выгодно рассмотреть идею получения степени магистра. Таким образом, вы сможете приобрести более глубокие практические знания в этой области, которые помогут вам стать более разносторонним и знающим профессионалом. Кроме того, получение степени магистра может дать вам представление о принципах лидерства, которые могут быть очень полезными с точки зрения продвижения вашей карьеры и выполнения более сложных ролей в вашей организации.
- Программа «Магистр наук в области анализа данных» — идеальный выбор для людей, стремящихся преодолеть разрыв между данными и их потенциалом для обеспечения конкурентного преимущества в бизнесе. Профессионалы, обладающие прочными знаниями в области аналитики и извлечения больших данных, представления данных и отчетности, расширенной аналитики и статистических концепций, хорошо подготовлены для достижения руководящих должностей. Комплексная учебная программа, охватывающая эти области, может предоставить людям необходимые инструменты для достижения успеха в своей карьере.
- Профессионалы, стремящиеся улучшить свои инженерные способности и навыки кодирования, могут получить большую пользу от получения степени магистра компьютерных наук. Программа предлагает всеобъемлющий учебный план, который охватывает сложные структуры данных и компьютерное программирование, решение проблем с MySQL, прикладное машинное обучение и практическое применение ИИ.
Какие навыки необходимы для Data Scientist?
Если вы стремитесь стать специалистом по данным, было бы полезно обладать следующими соответствующими навыками:
№1. Математика
Специалисты по данным должны иметь передовые компьютерные знания. Им может понадобиться применить свои знания статистики и теории вероятностей, чтобы выносить обоснованные деловые суждения.
№ 2. Способность общаться
Если специалист по данным делает открытие, которое может иметь последствия для ИТ компании, он должен сообщить о своих результатах руководству. Устное и письменное сообщение результатов и открытий имеет решающее значение.
№3. Компетенция в области анализа
Специалистам по данным нужны аналитические навыки, чтобы гарантировать надежность своих выводов и разработать комплексные подходы к решению проблем.
№ 4. Планирование и планирование
Специалисты по обработке и анализу данных должны научиться эффективно управлять своим временем, чтобы укладываться во многие сроки, с которыми они сталкиваются. Создание плана, подробно описывающего этапы каждого проектного цикла, поможет вам выбрать наилучший порядок их выполнения.
№ 5. Опыт работы с компьютерами
Программирование — это обычный инструмент, который специалисты по обработке и анализу данных используют в своей повседневной работе. Такие языки, как Python, R, SQL и Java, могут оказаться полезными.
№ 6. Техническое понимание
Специалисты по данным должны хорошо разбираться во внутренней работе баз данных и инструментов для работы с большими данными, чтобы эффективно выполнять свою работу. Было бы полезно иметь некоторое представление о машинном обучении.
Что делает Data Scientist ежедневно?
Как специалисты по данным, значительная часть их времени посвящена тщательному исследованию, тщательной разработке сложных алгоритмов и тщательному написанию запутанных строк кода, чтобы дать исчерпывающие ответы на множество вопросов, возникающих в связи с анализируемыми наборами данных. Сотрудничество является важным аспектом науки о данных, поскольку оно включает в себя совместную работу с командой по сбору, осмыслению и анализу данных для извлечения информации и принятия обоснованных решений. Процесс науки о данных также влечет за собой глубокое понимание данных, включая их источники, качество и ограничения, а также определение ключевых переменных и закономерностей, имеющих отношение к рассматриваемой проблеме.
Кроме того, специалисты по обработке и анализу данных должны иметь возможность эффективно сообщать о своих выводах заинтересованным сторонам, включая руководителей, клиентов и других членов команды, чтобы убедиться, что полученные данные действенны и эффективны. В целом, наука о данных — это многогранная дисциплина, требующая сочетания технических навыков, знаний в предметной области и эффективного сотрудничества для достижения успеха.
Насколько сложна наука о данных?
Область науки о данных широко признана сложной областью исследования. Приобретение разнообразных навыков и знаний является обязательным, поскольку существует множество факторов, способствующих этому явлению. Математика, статистика и информатика являются фундаментальными столпами науки о данных. Математический аспект включает в себя три фундаментальных компонента: линейную алгебру, теорию вероятностей и теорию статистики.
Является ли наука о данных ИТ-работой?
Роль специалиста по данным — это ИТ-профессия, которая включает в себя использование передовых вычислительных и аналитических инструментов для извлечения информации из сложных наборов данных. Подобно многим ИТ-профессиям, которые сосредотачиваются на использовании определенных технологий в интересах своей организации, роль специалиста по обработке и анализу данных заключается в использовании данных для поддержки своей организации. Профессионалы, специализирующиеся на управлении огромными объемами данных, играют решающую роль в извлечении ценных идей для бизнеса. Их основная обязанность состоит в том, чтобы извлечь значимую ценность для бизнеса из данных, с которыми они работают.
Нужна ли науке о данных математика?
Прочная основа в математике необходима для продолжения карьеры в науке о данных. Это связано с тем, что эта область включает в себя работу с алгоритмами машинного обучения, анализ данных и обнаружение ценных идей, и все это требует глубокого понимания математических концепций. Хотя математика не является единственной предпосылкой для карьеры или образования в области науки о данных, ее часто считают одним из наиболее важных компонентов.
Рекомендации
- simpleilearn.com
- трамплин.com
- indeed.com
Похожие сообщения
- УЧЕНЫЙ ПО ДАННЫМ: определение, обязанности, зарплата, квалификация и отличия
- УЧЕНЫЙ ПО ДАННЫМ ПРОТИВ АНАЛИТИКА ДАННЫХ: Полное сравнение 2023
- КЛИНИЧЕСКИЙ ЛАБОРАТОРНЫЙ УЧЕНЫЙ: определение, требования, программа и работа
- ЧТО ТАКОЕ НАУКА ДАННЫХ: Руководство по науке о данных и аналитике
- ЧТО ТАКОЕ НАУКА ДАННЫХ: Руководство по науке о данных и аналитике
- АНАЛИТИК ДАННЫХ: обзор, зарплата, работа, резюме и все, что вам нужно
- ВРАЧ VS ВРАЧ: в чем принципиальная разница?
