Попит на науковців з обробки даних різко зріс у результаті зростання обсягів даних, які сьогодні збирають підприємства, і ця тенденція навряд чи зміниться найближчим часом. Науковці даних отримують щедру винагороду за свою роботу, допомагаючи компаніям зрозуміти величезні складні набори даних. Багато вакансій початкового рівня платять понад 100,000 XNUMX доларів США на рік. Наразі все більше шкіл і університетів пропонують ступінь з науки про дані. Але що робити, якщо вам не дали можливості вступити до коледжу? Не нервуйте. Ви все ще можете стати науковцем даних без диплома. Ви можете стати науковцем даних без диплома, просто дотримуючись цього покрокового посібника. Ми також вивчимо відмінності між спеціалістом із обробки даних і аналітиком даних і потрібну зарплату.
Що таке Data Scientist?
Компанії щодня створюють величезні обсяги даних. У ці дані включено все, від інформації про клієнтів до відстеження запасів. Науковці даних відповідають за керування цими даними та перетворення їх у знання, які компанії можуть використовувати для прийняття важливих рішень.
Чи можете ви стати Data Scientist без диплома?
Так, можна працювати науковцем з даних без диплома. Незважаючи на те, що в деяких посадових інструкціях спеціалістів із обробки даних можуть вимагатися вчені ступені з математики, інформатики та статистики, зазвичай це не є суворими умовами.
Як стати Data Scientist без диплома
Найпопулярнішим напрямком є Data Science. Імовірність того, що кандидати володіють справжнім ступенем у галузі Data Science, надзвичайно низька, оскільки це відносно нова сфера. Ось кілька важливих дій, які допоможуть вам стати науковцем даних без диплома, щоб це компенсувати. Далі:
#1. Отримайте основну довідкову інформацію
Численні галузі математики, інформатики та статистики вносять свій внесок у широке поле науки про дані. Ви можете дізнатися більше про ці теми, прочитавши різні книги. Вичерпний посібник DataFlair зі статистики для науки про дані пояснює деякі ключові статистичні ідеї, які мають відношення до науки про дані.
Крім того, ви можете дізнатися про такі теми, як обчислення, лінійна алгебра, ймовірність, дискретна математика тощо. Ви можете вивчити Python і R, дві найпоширеніші мови програмування в галузі науки про дані, щоб отримати знання основ дисципліни .
#2. Вивчайте Data Science
Тепер вивчення даних – це другий важливий крок до того, щоб стати науковцем даних без диплома. З чого складається Data Science? Вилучення даних, перетворення даних, очищення, візуалізація та прогнозування – це лише деякі з елементів, які складають Data Science.
Кожен із цих елементів потрібно освоювати окремо. Розповідь — важливий компонент науки про дані. Вам потрібно володіти різноманітними інструментами, щоб навчитися цим навичкам. Наприклад, вам потрібно знати такі програми, як ggplot2, seaborn і matplotlib для візуалізації.
#3. Вивчайте практичні приклади в реальному часі
Отримавши чітке розуміння Data Science та багатьох інструментів, задіяних у процесі Data Science, ви повинні переглянути та вивчити численні тематичні дослідження того, як великі корпорації використовують Data Science для підвищення своєї діяльності та доходів.
#4. Підтримувати поточні проекти
Ви повинні працювати над реальними проектами для вирішення реальних проблем, щоб отримати правильне розуміння більш практичного предмета науки про дані. Ваші навички Data Science покращаться в результаті отримання практичного досвіду вирішення реальних проблем.
Новим випускникам може бути важко знайти роботу в галузі даних, тому переконайтеся, що ви працюєте над реальними проектами, які вартують уваги, і розвивайте свої навички.
№5. Отримайте сертифікацію
Хоча отримання сертифіката є необов’язковим, це лише збільшить ваші шанси стати науковцем даних без диплома. Ваші навички впровадження Data Science будуть підтверджені офіційною сертифікацією.
Такі компанії, як Microsoft, Cloudera, SAS та інші, надають сертифікати Data Science. Нижче наведено список деяких із цих сертифікатів:
- Сертифікований спеціаліст із обробки даних SAS
- Сертифікований спеціаліст Cloudera: сертифікація розробника Spark і Hadoop
- Сертифікований співробітник Microsoft Azure Data Scientist
- Створіть портфоліо.
Робота, яку ви виконали в галузі Data Science, відображена у вашому портфоліо. Кілька ініціатив Data Science можуть допомогти вам покращити ваше портфоліо. Ви можете привернути увагу кількох рекрутерів, збільшивши свою видимість на таких платформах, як Github, Linkedin, Kaggle, Tableau Public тощо.
Ви можете адаптувати своє портфоліо до певної позиції. Наприклад, якщо ваша посада вимагає машинного навчання, у вашому портфоліо повинні бути проекти, які використовують алгоритми машинного навчання.
Портфоліо аналізу даних — це ще один тип портфоліо, який дозволяє демонструвати трансформацію даних, очищення, візуалізацію тощо. Оповідне портфоліо — це третя категорія портфоліо, яка є повноцінною ініціативою, яка перетворює бізнес-проблему на науку про дані.
#7. Беріть участь у хакатонах
Вивчення Data Science через це є найкращим методом. Kaggle є лише одним із багатьох онлайн-майданчиків, які дозволяють активно брати участь у змаганнях із науки про дані. Беручи участь у цих конкурсах, ви можете створити своє портфоліо та додати досвід у своє резюме.
Ви можете отримати повне розуміння того, як застосовувати науку про дані в реальних обставинах, беручи участь у розширеному очищенні, перетворенні, аналізі та візуалізації даних. Отримання досвіду роботи з проблемами науки про дані різного ступеня допоможе вам розвинути свою компетентність.
Ми пройшли кілька процесів, зокрема здобули необхідні знання, розвинули основні навички науки про дані, отримали сертифікати, побудували портфоліо та взяли участь у різних конкурсах. Тим не менш, можна стати науковцем даних без диплома, виконавши ці кроки.
Ступінь науки про дані
Ступінь науки про дані – це програма навчання, яка зосереджується на концепціях, методах і обладнанні, що використовуються в цій галузі. Інформатика, статистика та предметні знання об’єднані в міждисциплінарну сферу науки про дані, щоб робити висновки та інформацію з даних.
Математика, статистика, інформатика, інтелектуальний аналіз даних, машинне навчання, візуалізація даних і комунікація часто зустрічаються в програмах наукових досліджень. Крім того, спеціальні програми можуть надавати курси в певних галузях, таких як бізнес, медицина чи соціальні науки.
Доступні як бакалаврські, так і магістерські ступені з науки про дані. Деякі коледжі пропонують спеціальні ступені в галузі науки про дані, тоді як інші надають ступені з предметів, зосереджених на науці про дані, таких як статистика, інформатика чи інформаційні технології.
Випускники освітніх програм із науки про дані можуть працювати науковцями з даних, аналітиками, інженерами, які спеціалізуються на машинному навчанні, інженерами з даних, бізнес-аналітиками та на багатьох інших пов’язаних посадах. Ступінь науки про дані може бути розумною інвестицією для людей, які хочуть увійти в цю сферу роботи, оскільки в різних галузях зростає потреба в ідеях, що керуються даними.
Які університети пропонують ступінь Data Science?
Ступені бакалавра та магістра з науки про дані можна отримати в багатьох коледжах. Ось кілька прикладів коледжів, які надають дипломи в галузі науки про дані:
- Массачусетський технологічний інститут (MIT) – бакалавр наук у галузі комп’ютерних наук та інженерії зі спеціалізацією в галузі даних
- Університет Карнегі-Меллона – бакалавр наук зі статистики та даних
- Університет Каліфорнії, Берклі – бакалавр наук у галузі даних
- Університет Нью-Йорка – бакалавр наук з даних
- Стенфордський університет – магістр наук зі статистики: Data Science
- Колумбійський університет – магістр наук з даних
- Університет Вашингтона – магістр наук у галузі даних
- Університет Техасу в Остіні – магістр наук у галузі даних
- Університет Джонса Гопкінса – магістр наук у галузі даних
- Університет Каліфорнії, Сан-Дієго – магістр наук у галузі даних та інженерії
Є багато інших університетів, які пропонують дипломи в галузі науки про дані; це лише кілька прикладів. Щоб вибрати програму, яка найкраще відповідає вашим академічним і професійним цілям, вкрай важливо провести дослідження та порівняти кілька варіантів.
Зарплата Data Scientist
Заробітна плата фахівця з даних може змінюватися залежно від кількох факторів, зокрема місцезнаходження, галузі, багаторічного досвіду, освітнього рівня та конкретних посадових обов’язків. Однак, оскільки існує такий великий попит на науковців з обробки даних, вони зазвичай отримують високу платню.
За даними Glassdoor, типова базова зарплата спеціаліста з обробки даних у США становить приблизно 113,000 76,000 доларів на рік. Тим не менш, залежно від вищезазначених факторів, ця цифра може коливатися від приблизно 180,000 XNUMX доларів США до понад XNUMX XNUMX доларів США на рік.
Багато дослідників даних можуть отримувати бонуси, опціони на акції та інші види оплати на додаток до своєї звичайної зарплати. Науковці даних можуть заробляти більше грошей і отримувати більш вигідні пакети заробітної плати в деяких секторах, як-от технології та фінанси.
Важливо пам’ятати, що оплата науковців може відрізнятися залежно від країни та регіону. Наприклад, за оцінками Payscale, середня річна зарплата спеціаліста з обробки даних у Великобританії становить приблизно 47,000 XNUMX фунтів стерлінгів.
Загалом наука про дані має великий потенціал для заробітку, і існує великий попит на спеціалістів із обробки даних у різних сферах діяльності.
Data Scientist проти Data Analyst
Згідно зі звітом Всесвітнього економічного форуму про майбутнє посад за 2023 рік, аналітик даних проти спеціаліста з обробки даних представляє дві найбільш затребувані та високооплачувані посади, поряд із спеціалістами зі штучного інтелекту та машинного навчання та спеціалістами з цифрової трансформації.
Незважаючи на те, що професіонали з обробки даних викликають великий інтерес, не завжди очевидно, що відрізняє аналітика даних від науковців. Хоча вони роблять це по-різному, обидві ролі включають роботу з даними.
Аналітики даних Vs. Науковці даних: що вони роблять?
Одна з найбільших відмінностей між науковцем даних і аналітиком полягає в тому, що вони роблять з даними.
Аналітики даних часто використовують такі інструменти, як мови програмування SQL, R або Python, програмне забезпечення для візуалізації даних і статистичний аналіз для роботи зі структурованими даними для вирішення реальних проблем бізнесу. Типовими завданнями для аналітика даних можуть бути:
- Визначення інформаційних потреб у співпраці з керівниками організацій
- Використання первинних і вторинних джерел для збору інформації
- Перевпорядкування та очищення даних для аналізу
- Вивчення наборів даних для пошуку закономірностей і тенденцій, які можна перетворити на знання, які можна використати
- Легка для розуміння презентація результатів для прийняття рішень на основі даних
Маючи справу з невідомим, дослідники даних часто використовують складніші підходи до даних, щоб генерувати майбутні прогнози. Вони можуть розробити методи прогнозного моделювання, які можуть обробляти як структуровані, так і неструктуровані дані, або вони можуть автоматизувати свої алгоритми машинного навчання. Ця посада зазвичай розглядається як покращена версія аналітика даних. Типові щоденні справи можуть включати:
- Збір, очищення та обробка необроблених даних
- Використання алгоритмів машинного навчання та прогнозних моделей для збору великих наборів даних
- Створення інструментів і процедур для відстеження та оцінки точності даних
- Створення дашбордів, звітів та інструментів візуалізації даних
- Програмування збору та обробки даних в автоматизованому режимі
Відмінності та подібності між аналітиком даних і науковцем з даних
Ступінь бакалавра в кількісних галузях, таких як математика, інформатика або статистика, необхідний для обох професійних варіантів.
Аналітик даних може приділяти більше часу рутинному аналізу, одночасно надаючи звіти. Методи, що використовуються для зміни, зберігання та аналізу даних, можуть бути створені фахівцем із даних. Простіше кажучи, фахівець з даних розробляє нові способи збору та аналізу даних, які будуть використовуватися аналітиками, тоді як аналітик даних надає значення вже зібраним даним.
Якщо вам подобається і комп’ютерне програмування, і математика, і статистика, будь-яка кар’єра може підійти для ваших професійних прагнень. Аналітик часто концентрується на наданні детальних відповідей щодо діяльності компанії. Щоб створити інноваційні підходи до постановки значних проблем і реагування на них, фахівець з даних може працювати на більш макрорівні.
Ролі іноді характеризуються інструментами, які вони використовують, хоча кожна функція пов’язана з використанням аналізу даних для надання інформації, яка може бути використана компанією. Володіння навичками роботи з програмним забезпеченням реляційної бази даних, програмами бізнес-аналітики та статистичними інструментами є корисним для аналітиків даних. Python, Java і машинне навчання часто використовуються дослідниками даних для зміни та аналізу даних.
Data Scientist проти Analytic: Освітні вимоги
Ступінь бакалавра з таких предметів, як математика, статистика, інформатика чи фінанси, як правило, необхідний для посади аналітика даних. Науковці даних часто мають ступінь магістра чи доктора наук у галузі даних, інформаційних технологій, математики чи статистики, як і багато досвідчених аналітиків даних.
Незважаючи на те, що диплом завжди був основним шляхом до кар’єри в області даних, зараз відкриваються нові альтернативи для тих, хто не має ступеня чи попереднього досвіду. Ви можете отримати знання та навички, необхідні для початкової посади аналітика даних, менш ніж за шість місяців навчання, отримавши професійний сертифікат з аналізу даних від Google або IBM, обидва з яких доступні на Coursera. Маючи сертифікат Google, ви матимете доступ до мережі наймання з понад 130 компаній.
Спочатку робота аналітиком даних може бути фантастичним способом почати кар’єру вченого, якщо ви тільки починаєте.
Які кваліфікації вам потрібні, щоб стати науковцем з даних?
Ступінь бакалавра з інформатики, науки про дані або тісно пов’язаної дисципліни часто потрібен науковцям із обробки даних. Проте ступінь магістра в галузі науки про дані або тісно пов’язану тему є перевагою для багатьох вакансій у цій галузі.
Скільки часу потрібно, щоб стати науковцем з даних?
Науковець з даних зазвичай витрачає принаймні чотири роки на денну форму навчання, щоб отримати ступінь бакалавра в галузі даних, інформатики або тісно пов’язаної дисципліни.
Наскільки важко стати науковцем з даних?
Як правило, потрібна дуже сильна підготовка в галузі математики та інформатики, а також попередній досвід роботи з величезними обсягами даних.
Чи можу я стати Data Scientist за 1 рік?
Так. Всього за 12 тижнів ви можете навчитися навичкам, необхідним для того, щоб стати науковцем даних.
Чи є робота спеціаліста з обробки даних стресовою?
Так. Багато експертів з даних описують сферу аналізу даних як вимогливу.
Що таке науковець початкового рівня?
Науковий спеціаліст початкового рівня аналізує, розшифровує та збирає величезні обсяги даних.
Висновок
Науковий спеціаліст з даних — це фахівець, який збирає дані для отримання інформації та розуміння, використовуючи статистичні, кодувальні та аналітичні навички. Багато різних галузей, включаючи банківську справу, охорону здоров’я, технології та інші, мають великий попит на науковців з даних.
Щоб стати науковцем з обробки даних, зазвичай потрібно мати міцну основу з математики, статистики, інформатики та досвіду в певній галузі. На додаток до суміжних дисциплін, таких як інформатика та статистика, кілька коледжів також пропонують програми бакалаврату та магістра з науки про дані.
Кар’єра в галузі обробки даних пропонує значний потенціал для заробітку, оскільки науковці з обробки даних часто отримують заробітну плату вище середнього. Крім того, оскільки прийняття рішень на основі даних стає все більш важливим для бізнесу, ця сфера пропонує перспективи для зростання та прогресу.
Для тих, хто має пристрасть до аналізу даних, вирішення проблем та інновацій, наука про дані – це індустрія, яка швидко розвивається і надає захоплюючі можливості.
- СПЕЦІАЛІСТ ДАННИХ: визначення, обов’язки, зарплата, кваліфікація та відмінності
- ВАКАНСІЇ В СФЕРІ НАУКИ ДАННИХ: найкращі вакансії в галузі науки про дані у 2023 році
- ЩО ТАКЕ НАУКА ДАНИХ: Посібник із науки та аналітики даних
- https://businessyield.com/careers/sports-psychologist/
- https://businessyield.com/information/promotion-announcement/
- https://businessyield.com/careers/business-analysis/
- https://businessyield.com/bs-markets/talent-marketplace/
посилання
