Наука про дані – це тема, яка постійно розширюється та змінюється, і іноді здається, що кожен день відкривається нове використання науки про дані. Науковці даних користуються великим попитом у багатьох галузях, включаючи банківську справу та охорону здоров’я, що робить цю сферу гідною (і прибутковою) для роботи. Хоча очевидно, що галузь науки про дані розширюється, розпочати в ній не так просто. Важче стати науковцем з обробки даних, ніж стати лікарем чи юристом — двома професіями з шестизначною зарплатою початкового рівня. Саме тому ми написали цей посібник. Нижче ми розглянемо деякі з найбільш типових вакансій початкового рівня Remote Data Science. Ми також ознайомимося з основами курсів, необхідних для успішної роботи в галузі обробки даних в Amazon.
Що таке Data Scientist?
Науковці даних використовують технологію, щоб зробити висновки про величезні обсяги даних, які вони збирають. Це сфера, яка потребує навичок статистики, чисельного мислення та комп’ютерного програмування. Крім того, ви повинні бути вмілим комунікатором, щоб передати результати свого дослідження та пояснити, як вони стосуються більш загального запитання, на яке ви намагаєтеся відповісти.
Чи важко отримати віддалену роботу початкового рівня Data Science?
Якщо у вас є необхідні навички, неважко отримати роботу початкового рівня з обробки даних. З розвитком науки про дані є багато варіантів для тих, хто має невеликий досвід або взагалі не має досвіду, щоб увійти в цей сектор. Навчальний табір з науки про дані, безсумнівно, корисний.
Вакансії Data Science Початковий рівень
Є багато вакансій для тих, хто бажає почати свою кар’єру в галузі даних. Ось список із семи вакансій початкового рівня в галузі обробки даних, які допоможуть вам почати роботу.
#1. Data Scientist Intern
Стажер із обробки даних — це новий найнятий працівник, який працює разом із більш досвідченими спеціалістами з обробки даних, щоб опанувати основні принципи роботи.
Що ви будете робити
Стажери в галузі науки про дані зазвичай працюють над статистичним аналізом або підготовкою даних. Вони можуть підтримувати створення абсолютно нових алгоритмів, моделей машинного навчання або навіть візуалізацій, які демонструють, як використовуються дані. Стажери з обробки даних іноді мають можливість працювати над аналітичними проектами, унікальними для організації, де вони стажуються.
Зарплата
Стажер із обробки даних може розраховувати на середню річну зарплату 93,452 XNUMX долари США.
Основні вимоги та навички
Інтерни-фахівці з обробки даних повинні мати попередній досвід роботи з різноманітними програмами, зокрема Excel. Крім того, вони повинні знати такі мови програмування, як Python, R або SAS.
#2. Junior Data Scientist
Молодший фахівець із обробки даних вчиться збирати, досліджувати та подавати дані, щоб інші могли їх використовувати. Вони новачки в галузі науки про дані.
Що ви будете робити
Аналіз, звітування та передача результатів аналізу – це завдання, які молодший фахівець з обробки даних виконує так само, як і старший спеціаліст із обробки даних. Молодший науковець з обробки даних рідше буде відповідати за проекти, у чому полягає різниця. Крім того, у них менше шансів мати досвід роботи зі складними моделями машинного навчання чи величезними наборами даних.
Зарплата
За даними Glassdoor, молодший спеціаліст із обробки даних заробляє в середньому 100,265 XNUMX доларів на рік.
Основні вимоги та навички
Вам знадобляться фундаментальні знання статистики та інформатики, щоб досягти успіху в якості молодшого спеціаліста з даних. Крім того, вам потрібно буде знати, як використовувати бази даних SQL і писати код Python. Вам також можуть знадобитися знання бізнес-аналітики, залежно від організації, в якій ви працюєте.
#3. Молодший інженер з даних
Молодший інженер з даних, який шукає практичного досвіду, нещодавно закінчив програму з обробки даних. Вони можуть бути стажером, працювати неповний або повний робочий день.
Що ви будете робити
Посада вимагає глибоких знань технології обробки даних, включаючи збір, зберігання та аналіз даних. На відміну від старших інженерів, молодші інженери з даних часто працюють над меншими проектами з відкритим кодом і мають менше повноважень.
Зарплата
Середня річна зарплата молодшого інженера з даних може становити 88,788 XNUMX доларів США.
Основні вимоги та навички
Молодший інженер з даних повинен розуміти, як дані зберігаються, обробляються та відображаються. Ви повинні добре знати основи Python і SQL, а також мати міцну основу в машинному навчанні, статистиці та математиці.
#4. Молодший аналітик даних
Основи аналізу даних добре розуміють молодші аналітики даних, які все ще вчаться використовувати ці навички в професійному середовищі.
Що ви будете робити
Щоб навчитися інтерпретувати та застосовувати різні інструменти, молодші аналітики даних часто співпрацюють зі старшими аналітиками та менеджерами аналітики. Вони керують і аналізують величезні дані. Крім того, вони допомагають іншим працівникам визначити пріоритетність проектів і очистити дані, щоб їх можна було швидко завершити.
Зарплата
Типовий річний дохід молодшого аналітика становить 57,456 XNUMX доларів США.
Основні вимоги та навички
Ви повинні бути прискіпливими, мати відмінні комунікативні навички, любити працювати в команді та успішно керувати командними проектами, якщо ви хочете отримати роботу молодшим аналітиком даних. Крім того, ви повинні бути знайомі з фундаментальними статистичними та ймовірнісними концепціями, а також з кількома мовами програмування даних, такими як R, Python, SAS/SPSS або SQL.
#5. Молодший модельєр даних
Структура бази даних компанії створюється та підтримується молодшими розробниками моделювання даних, які є розробниками моделювання даних початкового рівня.
Що ви будете робити
Молодший модельєр даних також може виконувати інші обов’язки, включаючи створення тригерів та індексів на додаток до створення таблиць, стовпців і зв’язків між таблицями.
Зарплата
Модельєр даних на початковому рівні може заробляти до $102,851 XNUMX на рік.
Основні вимоги та навички
Ви повинні мати фундаментальне розуміння реляційних баз даних, SQL і створення запитів, щоб працювати як молодший модельєр даних. Крім того, ви повинні вміти працювати на різних платформах, включаючи SQL і Microsoft Excel.
#6. Молодший адміністратор баз даних
Молодший адміністратор бази даних має обмежений обсяг адміністративних обов’язків, але допомагає керувати веб-сайтом або додатком, керованим базою даних.
Що ви будете робити
Молодший адміністратор бази даних щодня допомагає працювати з базою даних. Вони створюють нові бази даних і таблиці, стежать за продуктивністю та усувають неполадки, коли їхні бази даних мають проблеми.
Зарплата
Річна зарплата молодшого адміністратора бази даних становить до $71,834 XNUMX.
Основні вимоги та навички
Молодші адміністратори баз даних повинні вміти створювати запити кількома мовами програмування, наприклад Python або SQL. Крім того, вони повинні вміти керувати своїми базами даних за допомогою таких програм, як SQL Management Studio або Toad.
#7. Молодший аналітик машинного навчання
Молодший аналітик машинного навчання має солідний досвід у галузі математики та інформатики, але вони все ще вдосконалюють свої навички аналізу даних.
Що ви будете робити
Перш ніж перейти до більш складних тем, таких як нейронні мережі та глибоке навчання, молодший аналітик машинного навчання спочатку ознайомиться з багатьма типами машинного навчання, включаючи контрольоване та неконтрольоване машинне навчання. Вони також вивчатимуть такі методи, як лінійна регресія та кластеризація k-середніх. Від молодшого аналітика з машинного навчання також очікується розуміння цінності аналізу даних і того, як він впливає на бізнес-вибір.
Зарплата
Молодший аналітик машинного навчання з досвідом менше року може розраховувати на заробіток 103,522 XNUMX долари на рік.
Основні вимоги та навички
Ви повинні добре розуміти статистику та ймовірність, щоб отримати роботу молодшого аналітика машинного навчання. Вам потрібно буде вміти інтерпретувати дані та пояснювати, чому ваш аналіз є важливим. Також важливо чітко розуміти межі лінійної регресії.
Data Science Вакансії Remote
Є багато варіантів віддаленої роботи в сфері data science, яка ідеально підійде для неї. Ось кілька прикладів дистанційних вакансій у галузі обробки даних:
- Remote Data Scientist: багато компаній використовують віддалені дослідники даних для широкого спектру ініціатив, включаючи аналіз даних, машинне навчання та візуалізацію даних.
- Віддалений аналітик даних: аналітики віддалених даних відповідають за збір, аналіз і дешифрування даних, щоб запропонувати зацікавленим сторонам уявлення про бізнес. Вони також можуть відповідати за створення інформаційних панелей і звітів для обміну статистичними даними.
- Інженер дистанційного машинного навчання: інженери дистанційного машинного навчання відповідають за розробку та впровадження на практиці алгоритмів машинного навчання для аналізу та інтерпретації даних. Крім того, вони можуть відповідати за створення прогнозних моделей або планування випробувань для перевірки припущень.
- Віддалений аналітик бізнес-аналітики: Віддалені аналітики бізнес-аналітики відповідають за отримання та оцінку корпоративних даних, щоб надавати інформацію та пропозиції особам, які приймають рішення. Вони також могли б відповідати за створення звітів про аналіз даних і візуалізацій.
- Віддалений інженер великих даних: Віддалені інженери з великих даних відповідають за підтримку та аналіз величезних обсягів даних за допомогою розподілених обчислювальних інфраструктур, таких як Hadoop і Spark.
- Спеціаліст з віддаленої візуалізації даних: Експерт із віддаленої візуалізації даних відповідає за розробку інформаційних панелей і візуальних елементів, які роблять аналіз даних зрозумілим для нетехнічних зацікавлених сторін.
- Віддалений менеджер даних: Менеджери продуктів дистанційного керування даними відповідають за керування створенням і впровадженням товарів і послуг, що керуються даними.
Загалом, існує багато шансів для віддаленої роботи в галузі науки про дані, і це добре підходить. Якщо ви шукаєте віддалену роботу в області обробки даних, обов’язково шукайте оголошення про роботу, в яких прямо згадується дистанційна або віддалена робота. Ви також повинні ретельно проаналізувати кваліфікацію та вимоги до посади, щоб переконатися, що ви їм відповідаєте.
Data Science Вакансії Amazon
Amazon є однією з найбільших і швидкозростаючих компаній у світі, і вона пропонує широкий спектр можливостей для роботи в галузі обробки даних. Приклади вакансій у галузі обробки даних в Amazon включають:
#1. Data Scientist
Amazon залучає спеціалістів із обробки даних для роботи над низкою проектів, включаючи прогнозування, системи рекомендацій продуктів і аналіз поведінки клієнтів. Більшість спеціалістів із обробки даних в Amazon володіють програмуванням, машинним навчанням і статистикою.
#2. Інженер бізнес-аналітики
Amazon найняла інженерів бізнес-аналітики для створення та підтримки конвеєрів даних, надання інструментів аналітики та надання бізнес-командам інформації. Знання SQL, моделювання даних і візуалізації даних часто є обов’язковими умовами для цих посад.
#3. Вчений-прикладник
У Amazon вчені-прикладники працюють над низкою ініціатив, таких як машинне навчання, комп’ютерне бачення та обробка природної мови. Для цих посад часто потрібні вчені ступені з інформатики, статистики чи суміжної дисципліни.
#4. Інженер даних
Amazon наймає інженерів даних для створення та підтримки інфраструктури даних, створення конвеєрів ETL та вдосконалення зберігання та пошуку даних. Ці посади часто вимагають знання структур розподілених обчислень, таких як Spark і Hadoop.
№5. аналітик даних
Amazon наймає аналітиків даних, які допомагають бізнес-командам, створюють інформаційні панелі та звіти, а також проводять спеціальний аналіз. Сильні навички SQL, Excel та інструментів візуалізації даних часто необхідні для цих посад.
№ 6. Аналітик Business Intelligence
Amazon наймає аналітиків бізнес-аналітики для створення та підтримки конвеєрів даних, надання інструментів аналітики та надання інформації бізнес-командам. Знання SQL, моделювання даних і візуалізації даних часто є обов’язковими умовами для цих посад.
#7. Інженер машинного навчання
Amazon наймає інженерів машинного навчання для створення та впровадження моделей машинного навчання для низки ініціатив, включаючи системи рекомендацій, комп’ютерне бачення та обробку природної мови. Як правило, кандидати на ці посади повинні знати Python і фреймворки машинного навчання, такі як TensorFlow або PyTorch.
Загалом, Amazon пропонує різноманітні вакансії в галузі науки про дані для людей із різним ступенем підготовки та досвідом. Якщо ви зацікавлені в роботі в галузі обробки даних в Amazon, уважно вивчіть посадові інструкції та вимоги, щоб знайти посаду, яка найкраще відповідає вашій кваліфікації та досвіду.
Курс "Наука про дані"
Існує маса онлайн-інструментів і курсів, які допоможуть вам почати, якщо ви цікавитеся вивченням даних. Ось кілька популярних варіантів:
- Coursera: Coursera пропонує широкий вибір курсів з науки про дані від відомих академічних закладів і бізнес-лідерів. Серед популярних курсів – «Прикладна наука про дані з Python» від Мічиганського університету та «Спеціалізація з науки про дані» від Університету Джона Гопкінса.
- EDX: курси Data Science доступні в edX від кількох престижних коледжів і організацій. «Вступ до науки про дані в Python» Університету Мічігану та «Основи науки про дані» від Microsoft — це два курси, які дуже подобаються.
- DataCamp: DataCamp — це онлайн-навчальне середовище з сильним акцентом на науці про дані та аналітиці. Серед курсів, які він пропонує, є Python, R, SQL та інші технології, пов’язані з даними.
- Udemy: На Udemy доступні курси Data Science на різних рівнях, від початкового до просунутого. Курси Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp і Complete Data Science Training with Python for Data Analysis – два курси, які дуже подобаються.
- Codecademy: На Codecademy доступні курси Data Science, наприклад «Аналіз даних за допомогою Pandas» і «Візуалізація даних за допомогою Python».
Окрім цих онлайн-курсів, ви можете вивчати науку про дані, використовуючи різноманітні книги, блоги та навчальні посібники. «Python для аналізу даних» Уеса МакКінні та «Наука про дані з нуля» Джоела Ґруса – це дві книги, які дуже подобаються.
Вибираючи курс із науки про дані, важливо враховувати ваш рівень навичок, стиль навчання та цілі. У той час як інші курси можуть бути більше зосереджені на бізнес-аналізі та прийнятті рішень, деякі можуть бути більше зосереджені на програмуванні та технічних навичках. Обов’язково уважно прочитайте відгуки та описи курсів, щоб знайти курс із науки про дані, який підходить саме вам.
Найкращі місця для віддаленого пошуку вакансії початкового рівня Data Science
Нижче наведено кілька чудових стратегій для отримання ідеальної вакансії в галузі обробки даних:
- Дошки вакансій: Найбільш очевидним місцем для початку є онлайн-дошки вакансій, такі як Monster.com і Indeed.com.
- мереж: Встановлення зв’язків з людьми, які можуть дати вам пораду або навіть допомогти в пошуку роботи, — це чудовий спосіб знайти нові можливості у вашій сфері.
- LinkedIn: LinkedIn — це фантастичний ресурс для спілкування та пошуку роботи.
- Інтернет-спільноти: такі сайти, як Reddit або Indie Hackers, дозволяють вам спілкуватися з іншими, хто поділяє ваш інтерес до науки про дані, навіть не виходячи з дому.
- Конференції: якщо ви не знаєте, де ще шукати, конференції — чудовий спосіб знайти роботу початкового рівня в галузі обробки даних.
Що це за кар'єра Data Science?
Іншими словами, наука про дані в технологіях стосується інфраструктури, тестування, машинного навчання для прийняття рішень і продуктів даних.
Яку роботу виконує спеціаліст з даних?
Експерт з аналітики, відомий як спеціаліст із даних, відповідає за збір, аналіз та інтерпретацію даних для підтримки прийняття рішень у компанії.
Наскільки складна наука про дані?
Солідний досвід у програмуванні, машинному навчанні, статистиці та математиці необхідний для успіху в складному предметі науки про дані. Однак складність завдання буде різною залежно від вашого досвіду, рівня досвіду та конкретних проектів, над якими ви працюєте.
Наука про дані – це мертве поле?
Ні, це не вмирає поле; навпаки, він розвивається. Посада триватиме до тих пір, поки фахівець з обробки даних зможе подолати розрив між технічними та бізнес-навичками та використовувати дані для вирішення проблем.
Який ступінь потрібен для Data Scientist?
Диплом бакалавра
Як правило, вам потрібен принаймні ступінь бакалавра в галузі обробки даних або в галузі, пов’язаній з комп’ютерами, щоб стати спеціалістом із обробки даних початкового рівня. Однак для роботи в галузі науки про дані необхідний ступінь магістра або доктора.
Чи потребує Data Science кодування?
Так, це вимагає кодування. Data science використовує такі мови програмування, як Python і R, для створення моделей машинного навчання та роботи з масивними наборами даних.
Чи є Data Science професією IT?
Так. Наука про дані – це робота, яка використовує ІТ. Фахівці з обробки даних спеціалізуються на допомозі своїй організації використовувати дані, тоді як більшість вакансій в ІТ допомагають своїй фірмі використовувати певну технологію.
Висновок
Навички, необхідні для того, щоб стати науковцем даних, можна отримати за допомогою різноманітних онлайн-курсів, книг та інших ресурсів. Щоб знайти посаду, яка найкраще відповідає вашим навичкам і досвіду, дуже важливо ретельно вивчити посадові інструкції та вимоги, перш ніж подавати заявку на роботу в галузі обробки даних.
Статті по темі
- СПЕЦІАЛІСТ ДАННИХ: визначення, обов’язки, зарплата, кваліфікація та відмінності
- АНАЛІТИК ДАНИХ ПРОТИ АНАЛІТИКА ДАНИХ: повне порівняння 2023
- ЗАРПЛАТА РОЗРОБНИКА ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ: скільки вони заробляють у 2023 році
- ЩО ТАКЕ НАУКА ДАНИХ: Посібник із науки та аналітики даних
- КЛІНІЧНИЙ ЛАБОРАТОР: визначення, вимоги, програма та посади
посилання
