Кар'єра в галузі науки про дані пропонує стимулююче інтелектуальне середовище, аналітичну реалізацію та можливість бути в курсі передових технологічних розробок. Зростаюча значущість великих даних у прийнятті організаційних рішень призвела до збільшення попиту на спеціалістів з обробки даних, які останнім часом стали більш поширеними. У цій статті ми глибше заглибимося у світ цих професіоналів, досліджуючи їхні ролі та обов’язки, а також кроки, які ви можете зробити, щоб стати науковцем даних. Читай далі!
Хто такий науковець?
Науковці даних володіють досвідом, щоб отримувати цінну інформацію з даних, використовуючи комбінацію статистичних методів і методологій машинного навчання на додаток до власної людської інтуїції. Їх роль передбачає інтерпретацію складних наборів даних для виявлення значущих закономірностей і тенденцій. Протягом усього процесу збору, очищення та обробки даних цим завданням приділяється значна кількість часу через притаманну відсутність чистоти в даних.
Роль спеціаліста з обробки даних передбачає визначення ключових питань, які потребують відповідей, і визначення відповідних джерел даних для їх вирішення. Окрім ділової хватки та аналітичних здібностей, вони володіють досвідом у сферах інтелектуального аналізу даних, очищення та представлення даних. Підприємства покладаються на спеціалістів із обробки даних, щоб отримати, керувати й оцінювати необроблені дані.
Що робить науковець з даних?
У галузі науки про дані професіонали відповідають за визначення ключових запитів, які має виконувати їхня команда. Потім вони використовують дані для розробки ефективних рішень цих питань. Професіонали часто створюють прогнозні моделі, щоб полегшити теорії та прогнози. Щодня фахівець із даних може виконувати різноманітні завдання, наприклад:
- Аналізуйте набори даних, щоб виявити закономірності та тенденції, щоб отримати цінну інформацію.
- Розробити алгоритми та моделі даних з метою прогнозування майбутніх результатів.
- Використовуйте методології машинного навчання, щоб підвищити якість пропозицій щодо даних або товарів.
- Передавати пропозиції іншим відділам і керівникам вищого рівня.
- Використовуйте інструменти обробки даних, такі як Python, R, SAS або SQL, для аналізу даних.
- Переконайтеся, що ви залишаєтеся в курсі останніх досягнень у галузі науки про дані.
Що робить Data Scientist в охороні здоров'я?
Наука про дані в охороні здоров’я не надто відрізняється від науки про дані в інших галузях; кінцевою метою все ще є отримання корисної інформації з даних. Проте галузь охорони здоров’я пропонує науковцям із обробки даних більш різноманітний набір перспектив, ніж багато інших секторів, від підвищення ефективності окремих лікарень до формування процедур діагностики та лікування до планування перебігу пандемії. Вплив роботи спеціаліста з медичних даних часто можна відчути повсюдно, якщо не в мільйонах життів, які безпосередньо постраждали. Фахівці з обробки даних сприяли збору даних, надали постійні та надійні прогнози поширення інфекції та попиту системи охорони здоров’я, а також оцінили ефективність федеральних нормативних актів у боротьбі з пандемією COVID-19. Фахівці з обробки даних мають найкращі можливості для співпраці з іншими вченими, щоб відповісти на такі важливі запитання, як «Як поширюватиметься вірус?» шляхом збору та моделювання відповідних даних.
Крім того, дослідники даних можуть допомогти місцевим медичним працівникам краще використовувати джерела даних, такі як електрокардіограми (ЕКГ) і медичні зображення, для встановлення точних діагнозів і розробки індивідуальних стратегій лікування. Наприклад, дослідники Стенфордського університету створили модель, яка може передбачати аномалії серцевого ритму на основі ЕКГ в одному відведенні краще, ніж кардіолог, шляхом збору та аналізу наявних наборів даних ЕКГ, тим самим заощаджуючи час і зменшуючи частоту неправильних діагнозів. Подібним чином дослідники розробили штучний інтелект, здатний діагностувати рак шкіри, навчивши його розрізняти доброякісні родимки та небезпечні пухлини на фотографіях аномалій шкіри. Таким чином, аналізуючи дані для прогнозування ризиків і скерування клінічних дій, дослідники даних допомогли медичним працівникам у деяких лікарнях і клініках зменшити кількість повторних госпіталізацій за допомогою машинного навчання.
Як стати науковцем з даних
Нижче наведено кроки, щоб стати науковцем даних:
#1. Отримайте ступінь бакалавра
Фахівцям з обробки даних потрібен ступінь бакалавра в галузі інформатики, ІТ, статистики, математики, фізики тощо. Ступінь науки про дані можна навіть отримати в деяких університетах. Це може бути корисно отримати досвід стажування ще в школі, перш ніж вступити на повний робочий день початкового рівня після закінчення навчання. Ви можете почати налагоджувати зв’язки з працюючими спеціалістами з обробки даних ще на початку навчання в коледжі. Також дізнайтеся більше про рутину цієї роботи, ви також можете запросити інформативні співбесіди.
#2. Стати кваліфікованим
Сертифікат, який засвідчує вашу відданість навчанню протягом усього життя, може стати додатковим доказом вашого досвіду в галузі обробки даних. Подумайте про те, щоб отримати сертифікат у сфері, пов’язаній з даними, як-от візуалізація даних або інструменти BI. Крім того, двома варіантами в цій галузі є сертифікація спеціаліста Dell у сфері наукових досліджень та Microsoft Azure Data Scientist Associate Certification. Обидва вони можуть допомогти вам виділитися серед потенційних роботодавців і аспірантів.
#3. Набути досвіду
Шукайте посади початкового рівня, які потребують важкої роботи з даними, щоб розпочати роботу в галузі науки про дані. Сфери науки про дані, статистики, аналізу даних, аналізу бізнес-аналітики та розробки даних пропонують посади початкового рівня. Компанії часто пропонують можливості для навчання на робочому місці та сертифікації для працівників нижчого рівня.
#4. Отримайте ступінь магістра
Ступінь магістра в галузі статистичної інженерії, програмування, бізнес-адміністрування або подібних галузях може допомогти вам стати лідером галузі. Ступінь магістра в галузі даних також може допомогти вам конкурувати за більш високооплачувану роботу в цій галузі. Переконайтеся, що академічні стандарти кожного курсу відповідають вашій передбачуваній галузі навчання.
#5. Отримайте докторську ступінь
Докторські ступені з астрофізики, математики, науки про дані чи суміжних дисциплін є поширеними серед найвищих науковців із обробки даних. Докторський ступінь може дати вам високооплачувану академічну чи управлінську роботу в галузях, які ви добре знаєте. Однак перш ніж робити таку кар’єру, подумайте про свої довгострокові цілі.
#6. Створіть своє портфоліо
Портфоліо фахівця з обробки даних має містити приклади його роботи зі школи та на роботі. Візуальне відображення завершених проектів допоможе вам виділитися серед інших кандидатів із подібними ступенями та досвідом. Крім того, включайте різноманітні таланти та техніки та акцентуйте увагу на проектах, пов’язаних із посадою, яку ви шукаєте.
Ви можете побачити: АНАЛІТИК ДАНИХ ПРОТИ АНАЛІТИКА ДАНИХ: повне порівняння 2023
Яка зарплата спеціаліста з обробки даних?
На даний момент середня зарплата науковців із обробки даних у Сполучених Штатах становить 141,951 127,863 долар. Однак важливо зазначити, що діапазон зарплат для цієї професії зазвичай охоплює від $156,098 XNUMX до $XNUMX XNUMX. Коли справа доходить до визначення діапазону зарплати, існує безліч факторів, які можуть вступити в гру. Ці фактори можуть включати рівень освіти особи, будь-які сертифікати, які вона може мати, будь-які додаткові навички, якими вона володіє, і кількість часу, яку вона витратила, працюючи за обраною професією. Важливо мати на увазі, що кожен із цих факторів може мати значний вплив на потенціал заробітку людини, і що діапазон доступних зарплат може значно відрізнятися залежно від цих та інших факторів.
Отже, якщо ви прагнете максимізувати свій потенціал заробітку, важливо взяти до уваги всі ці фактори та з часом розвивати свої навички та досвід.
Ступінь спеціаліста з обробки даних
Для осіб, які прагнуть вивести свою кар’єру в галузі науки про дані на наступний рівень, може бути вигідно розглянути ідею отримати ступінь магістра. Роблячи це, ви можете отримати більш глибокі практичні знання в цій галузі, які можуть допомогти вам стати більш розвиненим і обізнаним професіоналом. Крім того, отримання ступеня магістра може надати вам ознайомлення з принципами лідерства, що може бути дуже корисним з точки зору просування вашої кар’єри та прийняття більш складних ролей у вашій організації.
- Програма магістра наук у галузі аналітики даних є ідеальним вибором для людей, які прагнуть подолати розрив між даними та їх потенціалом для досягнення конкурентної переваги в бізнесі. Професіонали, які володіють міцною основою аналітики та вилучення великих даних, представлення даних і звітності, розширеної аналітики та статистичних концепцій, добре підготовлені для досягнення посад вищого рівня. Комплексна навчальна програма, яка охоплює ці сфери, може надати людям необхідні інструменти для успіху в кар’єрі.
- Професіонали, які прагнуть покращити свої інженерні та програмні здібності, можуть отримати значну користь від отримання ступеня магістра наук з комп’ютерних наук. Програма пропонує комплексний навчальний план, який охоплює складні структури даних і комп’ютерне програмування, обробку питань MySQL, прикладне машинне навчання та практичне застосування ШІ.
Які навички необхідні для Data Scientist?
Якщо ви прагнете стати науковцем з даних, було б вигідно володіти наступними відповідними навичками:
№ 1. математика
Науковці з обробки даних повинні мати глибокі знання комп’ютера. Їм може знадобитися застосувати свої знання статистики та ймовірності, щоб робити обґрунтовані бізнес-судження.
#2. Здатність до спілкування
Якщо фахівець з даних робить відкриття, яке може мати наслідки для ІТ компанії, він повинен повідомити про свої результати керівництву. Передача знахідок і проривів в усній і письмовій формі є надзвичайно важливою.
#3. Компетентність в аналізі
Науковці даних потребують аналітичних навичок, щоб забезпечити надійність своїх висновків і розробити комплексні підходи до вирішення проблем.
#4. Планування та планування
Науковці даних повинні навчитися ефективно керувати своїм часом, щоб вкластися в численні терміни, з якими вони стикаються. Створення плану, у якому детально описано кроки кожного проектного циклу, допоможе вам вибрати найкращий порядок їх виконання.
#5. Досвід роботи з комп’ютерами
Програмування є звичайним інструментом для науковців у щоденній роботі. Такі мови, як Python, R, SQL і Java, можуть виявитися корисними.
#6. Технічне розуміння
Науковці даних повинні добре знати внутрішню роботу баз даних і інструментів великих даних, щоб ефективно виконувати свою роботу. Було б корисно трохи ознайомитися з машинним навчанням.
Чим займається спеціаліст із даних щодня?
Як дослідники обробки даних, значна частина їхнього часу присвячується проведенню ретельних досліджень, ретельному створенню складних алгоритмів і старанному написанню складних рядків коду, щоб надати вичерпні відповіді на безліч запитань, які виникають у зв’язку з наборами даних, які досліджуються. Співпраця є важливим аспектом науки про дані, оскільки передбачає спільну роботу з командою для збору, розуміння та аналізу даних, щоб витягнути ідеї та прийняти обґрунтовані рішення. Процес обробки даних також передбачає глибоке розуміння даних, включаючи їх джерела, якість і обмеження, а також визначення ключових змінних і закономірностей, які стосуються проблеми, що розглядається.
Крім того, спеціалісти з обробки даних повинні вміти ефективно повідомляти свої висновки зацікавленим сторонам, зокрема керівникам, клієнтам та іншим членам команди, щоб переконатися, що отримана інформація дієва та ефективна. Загалом наука про дані — це багатогранна дисципліна, яка вимагає поєднання технічних навичок, досвіду в галузі та ефективної співпраці для досягнення успіху.
Наскільки складна наука про дані?
Галузь науки про дані широко визнана як складна область дослідження. Набуття різноманітних навичок і знань є обов’язковим, оскільки існують численні фактори, що сприяють цьому явищу. Математика, статистика та інформатика є фундаментальними стовпами науки про дані. Математичний аспект складається з трьох основних компонентів: лінійної алгебри, теорії ймовірностей і теорії статистики.
Чи є Data Science професією IT?
Роль спеціаліста з обробки даних — це професія в ІТ, яка передбачає використання передових обчислювальних і аналітичних інструментів для отримання розуміння зі складних наборів даних. Подібно до багатьох ІТ-професій, які зосереджені на використанні певних технологій для користі своєї організації, роль спеціаліста з обробки даних полягає у використанні даних для підтримки організації. Професіонали, які спеціалізуються на управлінні величезними обсягами даних, відіграють вирішальну роль у отриманні цінної інформації для бізнесу. Їх основний обов’язок полягає в отриманні значущої бізнес-цінності з даних, які вони обробляють.
Чи потрібна наука про дані математики?
Міцна основа математики є важливою для продовження кар’єри в галузі обробки даних. Це пов’язано з тим, що ця сфера передбачає роботу з алгоритмами машинного навчання, аналіз даних і виявлення цінних ідей, усе це вимагає глибокого розуміння математичних концепцій. Хоча математика не є єдиною передумовою для кар’єри чи отримання освіти в галузі науки про дані, її часто вважають одним із найважливіших компонентів.
посилання
- simplilearn.com
- springboard.com
- really.com
схожі повідомлення
- СПЕЦІАЛІСТ ДАННИХ: визначення, обов’язки, зарплата, кваліфікація та відмінності
- АНАЛІТИК ДАНИХ ПРОТИ АНАЛІТИКА ДАНИХ: повне порівняння 2023
- КЛІНІЧНИЙ ЛАБОРАТОР: визначення, вимоги, програма та посади
- ЩО ТАКЕ НАУКА ДАНИХ: Посібник із науки та аналітики даних
- ЩО ТАКЕ НАУКА ДАНИХ: Посібник із науки та аналітики даних
- DATA ANALYST: огляд, зарплата, вакансія, резюме та все, що вам потрібно
- ЛІКАР ПРОТИ ЛІКАРЯ: які ключові відмінності?
