Робота спеціаліста з даних передбачає збір інформації, аналіз бізнес-розвідки та використання статистики. Багато підприємств і галузей наймають науковців з обробки даних, оскільки вони володіють важливими навичками аналізу даних, які можуть керувати процесами прийняття рішень. Якщо ви думаєте про те, щоб стати науковцем даних, вам слід дізнатися більше про свій потенціал заробітку.
У цій статті ми обговоримо зарплату та перспективи роботи спеціаліста з даних, а також поради, які допоможуть вам досягти успіху в цій галузі.
Хто такий науковець?
Спеціаліст з обробки даних – це експерт з аналітики, який збирає, аналізує та інтерпретує дані, щоб сприяти прийняттю організаційних рішень. Роль спеціаліста з обробки даних включає аспекти різних традиційних і технічних професій. Наприклад, математики, науковці, статистики та програмісти. Це передбачає застосування сучасних методів аналітики, таких як машинне навчання та прогнозне моделювання, а також наукових принципів.
Вони часто працюють із великими обсягами даних у рамках наукових ініціатив, щоб розробляти та перевіряти гіпотези, робити висновки та аналізувати такі речі, як клієнтські та ринкові тенденції, фінансові ризики, загрози кібербезпеці, торгівля акціями, потреби в обслуговуванні обладнання та захворювання.
Що саме робить Data Scientist?
Науковці даних вирішують, які запитання має поставити їх команда та як відповісти на ці запитання, використовуючи дані. Вони часто створюють моделі прогнозів, щоб допомогти в теоретизуванні та прогнозуванні.
Щодня вони можуть виконувати такі завдання:
- Визначте закономірності та тенденції в наборах даних, щоб отримати розуміння.
- Створюйте алгоритми та моделі даних для прогнозування результатів. Застосовуйте підходи машинного навчання для покращення якості даних або пропозицій продуктів.
- Передавати рекомендації іншим командам і старшому персоналу
- Розгортання інструментів обробки даних, таких як Python, R, SAS або SQL, для аналізу даних Будьте в курсі досягнень науки про дані
Ролі та обов’язки фахівців із обробки даних
В організаціях спеціалісти з обробки даних займають лідируючі позиції в застосуванні науки про дані. Їм часто доручають знайти інформацію, яка дозволить проводити ефективніші маркетингові кампанії, краще обслуговувати клієнтів, краще керувати ланцюгом поставок і загалом приймати кращі бізнес-рішення та стратегії. Для цього вони аналізують набори кількісних і якісних даних на основі вимог певних програм.
Їх також можуть попросити дослідити дані, не ставлячи перед собою конкретну бізнес-проблему, яку необхідно вирішити. У цьому випадку вони повинні бути знайомі як з даними, так і з бізнесом, щоб сформулювати запитання, провести аналіз і надати керівникам підприємств ідеї про потенційні покращення бізнес-операцій, товарів або послуг.
До їх основних завдань входить наступна діяльність:
- Отримання та підготовка відповідних даних для використання в аналітичних програмах
- Використання різних типів інструментів аналітики для виявлення закономірностей, тенденцій і зв’язків у наборах даних
- Розробка статистичних і прогнозних моделей для порівняння з наборами даних
- А також створення візуалізацій даних, інформаційних панелей і звітів для передачі своїх висновків.
- Багато компаній покладаються на них, щоб допомогти розробити та просувати найкращі методи збору, підготовки та аналізу даних.
Крім того, вони створюють технології штучного інтелекту для внутрішнього чи зовнішнього використання, такі як розмовні системи штучного інтелекту, робототехніка на основі штучного інтелекту та інші автономні машини, такі як життєво важливі компоненти в безпілотних автомобілях.
Кваліфікація та необхідні навички
Фахівці з даних повинні вміти вчасно виконувати різноманітні складні завдання з планування, моделювання й аналізу. З огляду на це, досвід роботи з численними інструментами та бібліотеками науки про дані; платформи великих даних, такі як Spark, Kafka, Hadoop і Hive; потрібні такі мови програмування, як Python, R, Julia, Scala та SQL.
Інтелектуальний аналіз даних, прогнозне моделювання, машинне навчання та глибоке навчання належать до технічних навичок, необхідних для роботи, як і попередня обробка та підготовка даних. Часто потрібна робота зі структурованими, напівструктурованими та неструктурованими даними, особливо в середовищах великих даних, які містять різні типи даних. Також необхідно мати попередній досвід роботи зі статистичними дослідженнями та методами аналітики, включаючи класифікацію, кластеризацію, регресію та сегментацію. За деяких обставин також потрібне знання обробки природної мови (NLP).
Нижче наведено кілька прикладів необхідних здібностей, зазначених у оголошеннях про роботу:
Освіта, навчання та акредитація
Ступінь бакалавра з технічної тематики необхідний для більшості працевлаштування в області науки про дані. Проте більшість із них мають ступінь магістра статистики, даних, інформатики чи математики. У випуску 2021 року щорічного опитування дочірньої компанії Google Kaggle щодо машинного навчання та науки про дані 47.7% із понад 3,600 респондентів, які працюють науковцями з обробки даних, заявили, що вони мають ступінь магістра, тоді як ще 15% мають ступінь доктора.
Для порівняння, згідно з дослідженням, 30.1% мали ступінь бакалавра. Однак Kaggle, онлайн-спільнота машинного навчання та науки про дані, відзначила, що частка респондентів із вищою освітою лише зросла за останні роки.
Потенційні та досвідчені дослідники даних також можуть скористатися навчальними таборами та онлайн-курсами, які пропонують такі освітні платформи, як Coursera, Udemy та Kaggle. Крім того, варіанти сертифікації доступні в університетах, постачальниках технологій і галузевих організаціях.
Основні підполя в Data Science
Наступні дисципліни є важливими компонентами роботи спеціаліста з даних:
#1. Підготовка даних
Початковий етап у додатках для науки про дані – це збір і підготовка даних для аналізу. Процес отримання, очищення, організації, обробки та перевірки наборів даних для аналізу відомий як підготовка даних. У процесі підготовки даних науковці та інженери даних часто співпрацюють.
#2. Аналітика даних
Основна мета наукових досліджень даних полягає в аналізі даних, щоб виявити закономірності, кореляції, аномалії та іншу важливу інформацію. Загалом їхня аналітична робота спрямована на підвищення продуктивності компанії та допомогу фірмам у отриманні конкурентної переваги над конкурентами.
#3. Видобуток даних
Робота над пошуком шаблонів і зв’язків у масивних наборах даних є частиною ініціатив аналітики даних. Інтелектуальний аналіз даних часто здійснюється шляхом застосування передових алгоритмів до даних, що вивчаються. Вихідні дані алгоритмів потім використовуються дослідниками даних для розробки аналітичних моделей.
#4. Навчання за допомогою машини
Машинне навчання все більше сприяє інтелектуальному аналізу даних і аналітиці, у якій створюються алгоритми, щоб вивчати набори даних і потім ідентифікувати в них потрібну інформацію. Вони відповідають за навчання та нагляд за алгоритмами машинного навчання за потреби. Глибоке навчання — це більш просунута форма машинного навчання, яка використовує штучні нейронні мережі.
#5. Моделювання, яке передбачає майбутнє
Фахівці з обробки даних часто повинні вміти розробляти прогностичні моделі різних бізнес-сценаріїв, щоб досліджувати можливі наслідки та поведінку. Можна створювати моделі для прогнозування того, як різні клієнти відреагують на маркетингові пропозиції, або для визначення потенційних ознак захворювання.
Статистичне дослідження. Робота в галузі даних також передбачає аналіз наборів даних за допомогою інструментів статистичного аналізу. Статистичний аналіз є ключовим компонентом роботи дослідників даних, спрямованих на дослідження даних і виявлення прихованих тенденцій і закономірностей для аналізу та інтерпретації.
Візуалізація даних. Висновки застосування науки про дані зазвичай поміщаються в діаграми або інші типи візуалізації даних, щоб керівники компаній і працівники могли їх легко зрозуміти. Крім того, вони часто поєднують різні візуалізації для створення звітів, інтерактивних інформаційних панелей або розширених історій даних.
Як стати вченим з даних
Як правило, щоб стати науковцем з даних, потрібна певна формальна освіта. Ось про що варто подумати.
#1. Отримайте ступінь з Data Science
Роботодавці вважають за краще бачити дипломи про університет, щоб гарантувати, що ви володієте знаннями для роботи в галузі обробки даних, хоча це не завжди важливо. Щоб отримати перевагу в галузі, подумайте про отримання відповідного ступеня бакалавра в галузі даних, статистики чи інформатики.
#2. Поліпшення відповідних здібностей
Подумайте про те, щоб пройти онлайн-курс або зареєструватися в навчальному таборі, якщо ви вважаєте, що можете покращити свої навички обробки даних. Ось деякі з навичок, якими ви бажаєте володіти:
Комп'ютерні мови
Вони можуть передбачити витрати часу на сортування, аналіз та керування величезними обсягами даних за допомогою комп’ютерних мов.
Машинне навчання та глибоке навчання
Використання машинного навчання та глибокого навчання у вашій роботі з обробки даних означає постійне підвищення якості даних, які ви збираєте, і, можливо, можливість передбачити результати майбутніх наборів даних. Курс машинного навчання може навчити вас основам.
Великі дані
Деяким роботодавцям може знадобитися, щоб у вас був досвід роботи з великими обсягами даних. Hadoop і Apache Spark — це дві програмні системи, які використовуються для обробки великих даних.
Комунікація
Навіть найталановиті дослідники даних не зможуть внести зміни, якщо вони не зможуть ефективно передати свої результати. Фахівці з обробки даних часто шукають здатності передавати ідеї та результати як усно, так і письмово.
#3. Знайдіть посаду початкового рівня з аналізу даних
Незважаючи на те, що є багато шляхів, щоб стати науковцем з обробки даних, початок у подібній професії початкового рівня може бути чудовим місцем для початку. Шукайте роботу, яка пов’язана з великою кількістю даних, наприклад аналітик даних, аналітик бізнес-аналітики, статист або інженер даних. У міру того, як ваші знання та таланти зростатимуть, ви зможете пройти шлях до вченого.
#4. Підготуйтеся до співбесід із спеціалістами з обробки даних
Ви можете відчувати себе готовими перейти в науку про дані після кількох років роботи з аналітикою даних. Підготуйте відповіді на очікувані запитання співбесіди, коли ви забезпечите співбесіду. Оскільки вакансії спеціалістів із обробки даних можуть бути суто технічними, вам можуть поставити технічні та поведінкові запитання. Підготуйтеся до обох, промовивши свою відповідь вголос. Підготовка прикладів із вашого попереднього професійного чи академічного досвіду може допомогти вам здатися впевненим і компетентним для інтерв’юерів.
Яка різниця між Data Analyst і Data Scientist?
Як аналітики даних, так і дослідники даних шукають тенденції чи закономірності в даних, щоб розкрити нові підходи для прийняття корпораціями кращих операційних рішень. Однак дослідники даних мають більше обов’язків і часто розглядаються як старші, ніж аналітики даних.
Часто очікується, що спеціалісти з обробки даних створюватимуть власні запитання щодо даних, хоча аналітики даних можуть допомагати командам, які вже мають на увазі цілі. Фахівець із обробки даних також може приділяти більше часу створенню моделей, застосуванню машинного навчання або поєднанню складного програмування для пошуку й аналізу даних.
Зарплата спеціаліста з обробки даних
Середній дохід спеціаліста з обробки даних у США становить 108,659 XNUMX доларів на рік.
За даними Бюро статистики праці США (BLS), очікується, що кількість професій спеціалістів з обробки даних зросте на 36% протягом наступних десяти років (набагато швидше, ніж у середньому по країні).
Поява великих даних і їх зростаюче значення для корпорацій та інших організацій пов’язано зі збільшенням попиту.
Citizen Data Scientists Vs. Науковці даних
Зараз багато компаній покладаються на спеціалістів з обробки даних громадян, щоб виконати певну аналітичну роботу на додаток до досвідчених спеціалістів із даних. До них можуть входити спеціалісти з бізнес-аналітики, бізнес-аналітики, бізнес-користувачі, які знають дані, та інший персонал, який бере участь у наукових дослідженнях даних. Нижче наведено відмінності між двома групами:
#1. Освіта
У той час як науковці даних зазвичай мають відповідні ступені, науковці громадянських даних можуть мати різноманітну освіту та незначну професійну підготовку в галузі даних. Однак вони часто отримують знання про аналітичні інструменти та системи, що дозволяє їм розробляти моделі та виконувати досить складні аналізуючі завдання.
№ 2. Кодування
Для проведення рутинних досліджень дослідники даних громадян зазвичай покладаються на програмне забезпечення, яке пропонує готові інструменти аналітичного моделювання, функції перетягування та зручні алгоритми. Хоча вони все ще можуть ідентифікувати важливі закономірності або точки даних, досвідчені спеціалісти з обробки даних можуть створювати складні спеціальні алгоритми та підходити до аналізу даних більш досконалими способами.
#3. Зарплата
Як було сказано раніше, науковець з даних є добре оплачуваною посадою. З іншого боку, громадянські науковці з даних можуть бути хобі або волонтерами, які не отримують винагороду на додаток до своєї звичайної зарплати, але деякі можуть отримувати додаткову винагороду за роботу з обробки даних, яку вони проводять.
Скільки заробляють спеціалісти з обробки даних у Каліфорнії
У районі Каліфорнії орієнтовна загальна зарплата Data Scientist становить 169,306 128,620 доларів із середньою зарплатою 40,686 25 доларів. Ці цифри вказують на медіану, яка є серединою діапазону зарплати, розрахованої за нашою власною методологією Total Pay Estimate і на основі заробітної плати, наданої нашими користувачами. Очікується, що додаткова зарплата становитиме 75 XNUMX доларів на рік. Додаткова компенсація може включати грошове заохочення, комісію, чайові та розподіл прибутку. «Найвірогідніший діапазон» представляє числа між XNUMX-м і XNUMX-м процентилями всіх доступних даних про зарплату для цієї посади.
Чи можуть спеціалісти з обробки даних заробити багато грошей?
За даними Glassdoor, спеціалісти з обробки даних у Сполучених Штатах зазвичай заробляють приблизно 117,000 XNUMX доларів на рік. Однак це може змінюватись залежно від низки критеріїв, зокрема багаторічного досвіду, ступеня освіти, галузі, регіону та сфери спеціалізації.
Чи можуть спеціалісти з обробки даних заробляти 300 тисяч на рік?
75-й процентиль базового доходу менеджера з обробки даних на рівні 3 становить 310,000 13 доларів США, що означає річне зростання на 105,000%. Типова базова заробітна плата для професіоналів штучного інтелекту як індивідуальних учасників коливається від 1 175,000 доларів США для учасників рівня 3 до XNUMX XNUMX доларів США для учасників рівня XNUMX.
Що таке зарплата Data Scientist?
За даними Indeed Salaries, середній національний дохід спеціаліста з обробки даних становить 124,493 XNUMX долари на рік. Це залежить від низки критеріїв, у тому числі регіону, галузі та рівня досвіду. Натисніть наведене посилання, щоб отримати найновішу інформацію про зарплату від Indeed.
Чи можуть спеціалісти з обробки даних заробити 200 тисяч доларів?
Найвищий зареєстрований пакет доходів для Data Scientist у LinkedIn становить $388,546 229,000 на рік у загальній сумі винагороди. Це включає як базову заробітну плату, так і будь-яку майбутню винагороду та бонуси. За даними LinkedIn, середній річний загальний дохід для посади Data Scientist становить XNUMX XNUMX доларів США.
Чи можете ви стати мільйонером як спеціаліст із обробки даних?
Наука про дані, як і будь-який інший професійний шлях, має потенціал зробити вас багатими. Проте шлях до успішної роботи, керованої даними, передбачає відданість справі та багато наполегливої роботи; швидко це не станеться.
Скільки заробляють Python Data Scientists?
Середня річна зарплата Python Data Scientist у Сполучених Штатах становить 127,128 31 доларів США станом на 2023 липня 61.12 року. Якщо вам потрібен швидкий калькулятор зарплати, це приблизно 2,444 доларів США на годину. Це дорівнює $10,594 щотижня або $XNUMX на місяць.
Наскільки складна наука про дані?
Вступ до наукового ступеня може бути складним, оскільки для цього потрібна міцна основа з математики, статистики та комп’ютерного програмування. З іншого боку, навички та інформацію, необхідні для досягнення успіху в цій галузі, може отримати будь-хто, хто має відповідну кількість праці та відданості.
Висновок
Часто очікується, що спеціалісти з обробки даних створюватимуть власні запитання щодо даних, хоча аналітики даних можуть допомагати командам, які вже мають на увазі цілі. Фахівець із обробки даних також може приділяти більше часу створенню моделей, застосуванню машинного навчання або поєднанню складного програмування для пошуку й аналізу даних.
- АНАЛІТИК ДАНИХ ПРОТИ АНАЛІТИКА ДАНИХ: повне порівняння 2023
- ЗАРПЛАТА СПЕЦІАЛІСТА ДАННИХ: Середня зарплата спеціаліста з обробки даних у 2023 році
- СПЕЦІАЛІСТ ДАННИХ: визначення, обов’язки, зарплата, кваліфікація та відмінності
- ЯК СТАТИ НАУКОВИМ ДАННИМИ: покроковий посібник
- Яка робота приносить найбільше грошей у США
посилання
