Как изучать науку о данных (плюс 5 вакансий для рассмотрения)

29 декабря 2021 г.

Компании во многих отраслях начинают больше полагаться на сбор и анализ данных для управления своей деятельностью. Из-за этого многие компании ищут большее количество сотрудников с навыками работы с данными. Если вы заинтересованы в карьере в области науки о данных, может быть полезно понять, как вы можете получить знания, чтобы продолжить работу в этой области. В этой статье мы объясним, что такое наука о данных, обсудим, почему это важно, опишем, как вы можете изучать науку о данных, и предоставим список соответствующих профессий, которыми вы можете заниматься.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это область, которая использует несколько подходов для сбора и интерпретации больших объемов информации. Некоторые из основных методов, которые специалисты по данным используют для интерпретации данных, включают статистический анализ, математику, искусственный интеллект, программирование и аналитику. Предприятия используют науку о данных, чтобы получить представление о данных, которые они собирают, включая информацию о динамике рынка и поведении клиентов, для проведения анализа рисков и выгод, а также для определения эффективности и успешности своих процессов.

Вот некоторые из основных задач, которые стоят перед учеными данных:

• Очистка наборов данных

• Агрегирование данных

• Подготовка данных к обработке

• Поиск закономерностей в данных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), алгоритмов и расширенной аналитики

• Проверка выводов на точность

• Создание моделей и прогнозов на основе анализа данных

• Представление выводов руководителям, инвесторам и акционерам

Почему наука о данных важна?

Вот некоторые из причин, по которым наука о данных важна для бизнеса:

• Облегчает прогнозирование: наука о данных позволяет компаниям собирать обширные объемы эмпирической информации о своих собственных процессах, а также о динамике клиентов и рыночных силах. Это может помочь компаниям лучше понять, с какими проблемами и успехами они могут столкнуться в будущем.

• Улучшает маркетинг: использование данных может помочь компаниям определить ключевые показатели, влияющие на их маркетинговые стратегии, такие как расходы на рекламу, пожизненная ценность клиента и коэффициент конверсии. Они также могут получить ценную информацию о реакции своих клиентов на рекламу, что может помочь им улучшить свой маркетинг и сократить ненужные расходы.

• Увеличивает продажи: методы обработки данных могут помочь компаниям лучше понять успех своих рекламных кампаний, потребности своих клиентов и их интерес к их продуктам. Эти идеи могут помочь им найти лучших потенциальных клиентов, снизить затраты на продажу и увеличить свой доход.

• Обеспечивает безопасность. Одной из наиболее важных частей работы специалиста по данным является обеспечение безопасности данных клиентов и компании. Они могут использовать свои знания для выявления мошенничества, поиска слабых мест в системах безопасности данных своей компании и защиты информации от несанкционированного доступа.

• Улучшает процесс принятия решений: использование научных методов для интерпретации данных может предоставить компаниям достоверную информацию о ключевых областях их деятельности. Они могут использовать эту информацию для принятия более эффективных решений в отношении будущей стратегии и роста бизнеса.

Как изучать науку о данных

Рассмотрите следующие шаги, которые помогут вам узнать о науке о данных и развить свои навыки:

1. Проанализируйте свои навыки

Прежде чем начать образовательный курс по науке о данных, подумайте о том, сколько вы уже знаете, а также о своих сильных и слабых сторонах. Если вы уже прошли некоторые курсы по науке о данных, вам может потребоваться всего несколько занятий, в то время как другим может потребоваться обширное образование по всем элементам науки о данных. Может быть полезно ознакомиться с инструментами, которые используют специалисты по данным, и составить список компетенций, которые вы еще хотите развить. Вот некоторые из наиболее важных навыков, которые используют специалисты по данным:

• Математические навыки, включая статистику, исчисление и линейную алгебру

• Программирование, включая Python, R и C++

• Знание искусственного интеллекта и машинного обучения

• Представление данных с помощью наглядных пособий

2. Поставьте цель

Определив свои компетенции и выяснив, чему вы хотите научиться, вы можете подумать о том, чтобы поставить цель, чтобы сосредоточить свои усилия. Если у вас есть конкретный карьерный путь, которым вы хотите следовать, может быть полезно изучить компанию или должность и узнать о требованиях. Если вы еще не определились с карьерным путем, вы можете начать исследовать роли в области науки о данных и определить, какие способности вам могут понадобиться для их выполнения. В качестве альтернативы вы можете подождать, прежде чем поставить цель, и подумать о создании универсального набора навыков в области обработки данных, которые вы могли бы использовать на различных работах.

3. Изучите варианты получения степени

Если вы никогда раньше не изучали науку о данных, может быть полезно получить степень в области науки о данных, информатики или смежных областях. Эти курсы могут дать вам возможность изучить широкий спектр тем, которые необходимы для специалистов по данным. Эти предметы включают программирование, алгоритмы, машинное обучение, статистику, исчисление и вероятность. Получение степени также может помочь вам продемонстрировать свои знания при поиске работы в области науки о данных.

4. Развивайте свои математические навыки

Если вы решили не поступать в колледж, есть много других способов узнать о науке о данных. Математика — одна из самых важных компетенций для специалистов по науке о данных, и может быть полезно начать с улучшения своих математических навыков. Один из полезных способов начать — найти бесплатные онлайн-курсы, образовательные веб-сайты и рабочие листы. При поиске ресурса убедитесь, что он охватывает концепции, наиболее важные для специалистов по данным, включая вероятность, регрессию, кластеризацию, классификацию, исчисление и линейную алгебру.

5. Изучайте программирование

Программирование — жизненно важный навык для специалистов по обработке и анализу данных, и существует множество способов самостоятельного изучения языков программирования. Python — это широко используемый язык программирования, и он может стать хорошим началом обучения программированию. Вы также можете рассмотреть возможность изучения R, который является еще одним широко используемым языком программирования. Вы можете найти бесплатные онлайн-курсы и углубленные курсы, предоставляемые университетами и технологическими компаниями. Вот некоторые онлайн-ресурсы, которые могут помочь вам научиться программировать и познакомить вас с машинным обучением, визуализацией данных и другими аспектами науки о данных:

• Каггл

• Курсера

• Кодакадемия

• Обмен навыками

• Удеми

• Удасити

6. Учитесь у других

Создание сети других профессионалов часто является полезным способом расширить свои знания и найти возможности для обучения. Вы можете присоединиться к форумам, пообщаться с техническими блоггерами и посетить конференции и семинары. Также может быть полезно исследовать проекты с открытым исходным кодом. Это может дать вам возможность внести свой вклад и получить обратную связь и учиться на коде других людей. Все эти связи могут помочь вам найти решения проблем, с которыми вы сталкиваетесь, и могут предоставить возможности для работы в области науки о данных.

7. Практикуйтесь самостоятельно

После того, как вы изучите основы науки о данных, полезно ежедневно практиковать свои навыки. Вы можете перестроить знакомый алгоритм самостоятельно, а затем масштабировать его для различных приложений. Вы также можете рассмотреть способы сделать это быстрее или попробовать научить нового программиста, чтобы улучшить свое понимание. Также может быть полезно искать проекты с открытым исходным кодом, в которые вы можете внести свой вклад, или искать конкурсы, в которых вы можете участвовать на Kaggle и других сайтах. Когда вы завершаете независимые проекты, подумайте о том, чтобы поделиться ими и получить отзывы о своей работе.

Преимущества науки о данных

Вот некоторые из преимуществ изучения науки о данных:

• Возможности работы: Наука о данных — одна из самых быстрорастущих частей бизнеса, и она имеет жизненно важное значение во многих отраслях. Опытные специалисты по данным часто имеют множество возможностей трудоустройства по всему миру.

• Хорошая оплата: поскольку специалисты по данным часто обладают востребованным набором навыков, они могут получать отличные зарплаты. По данным Действительно, специалисты по данным в США сообщают о средней зарплате 112 911 долларов в год.

• Разнообразие: специалисты по данным часто имеют возможность работать над многими проектами в самых разных отраслях. Некоторые отрасли, которые нанимают специалистов по данным, включают здравоохранение, розничную торговлю, финансы, связь и энергетику.

• Перспективы работы: Бюро статистики труда прогнозирует увеличение спроса на ученых, занимающихся компьютерными и информационными исследованиями, на 22% в период с 2020 по 2030 год. Это гораздо более высокие темпы роста, чем в среднем, и у специалистов по данным может быть много вакансий в будущем.

5 профессий, которые используют науку о данных

Вот некоторые из вакансий, которые вы можете выполнять в области науки о данных. Чтобы ознакомиться с самой актуальной информацией о зарплатах на Indeed, перейдите по ссылкам ниже:

1. Разработчик бизнес-аналитики

Средняя заработная плата по стране: 94 098 долларов в год

Основные обязанности. Разработчики бизнес-аналитики — это профессионалы, которые помогают предприятиям использовать данные для принятия решений. Они разрабатывают стратегии с руководителями и руководителями отделов, чтобы определить тип данных, которые требуются их компании, и разрабатывают инструменты для их сбора и анализа. Разработчики бизнес-аналитики также могут вносить свой вклад в решения компании, интерпретируя наборы данных и разрабатывая идеи.

2. Инженер данных

Средняя заработная плата по стране: 117 725 долларов в год

Основные обязанности: инженеры данных — это специалисты, которые подготавливают необработанные данные для использования в бизнес-операциях. В их задачи часто входит создание инфраструктуры сбора данных, обработка больших объемов необработанных данных и обеспечение их доступности для специалистов по данным и других специалистов в их организации. Инженерам данных требуются обширные знания языков программирования, таких как Python, C++ и R.

3. Архитектор данных

Средняя заработная плата по стране: 123 780 долларов в год

Основные обязанности: Архитекторы данных — это специалисты в области технологий, которые используют свой опыт для оптимизации систем сбора и обработки данных в своих компаниях. Они проектируют и создают системы баз данных, разрабатывают аналитику и обеспечивают безопасность баз данных компании. Архитекторы данных также могут проводить аудит существующих систем и готовить отчеты для менеджеров и руководителей компаний.

4. Архитектор инфраструктуры

Средняя заработная плата по стране: 133 491 доллар в год

Основные обязанности: Архитекторы инфраструктуры — это профессионалы, разрабатывающие сложные вычислительные системы для использования в бизнес-среде. Они часто работают с руководителями и ИТ-специалистами над разработкой стратегии компании, а затем проектируют и внедряют компьютерную архитектуру, чтобы помочь своей компании достичь своих целей. Архитекторы инфраструктуры также могут разрабатывать планы хранения данных и стратегии резервного копирования, проводить анализ воздействия, изменять текущую архитектуру и создавать передовые практики для ИТ-отделов.

5. Инженер по машинному обучению

Средняя заработная плата по стране: 135 857 долларов в год

Основные обязанности: Инженеры по машинному обучению разрабатывают программное обеспечение искусственного интеллекта на основе анализа данных. Они создают и тестируют автономное программное обеспечение для автоматизации прогнозного моделирования в различных приложениях. Инженерам по машинному обучению требуется глубокое понимание кодирования, систем данных, алгоритмов и статистики.

Обратите внимание, что ни одна из компаний, упомянутых в этой статье, не связана с компанией Indeed.