Чтобы стать специалистом по обработке данных, вам не нужно иметь высшее образование.

2,5 квинтиллиона. Согласно исследованию, это количество байтов данных, производимых каждый день.

Так что «потребность в специалистах по данным» - это ничего не сказать.

Кроме того, за последние пару лет уровень занятости аналитиков данных вырос в геометрической прогрессии. Бюро статистики труда прогнозирует, что возможности карьерного роста в этой области вырастут на 15% к 2029 году, что значительно быстрее, чем в среднем по стране.

Хотя существуют разные определения науки о данных, такие как организация, интерпретация и визуализация информации, для меня это всегда было лучшим использованием инструментов для выполнения работы. Проще говоря, наука о данных - это суперсила, с помощью которой компании разрешают споры и принимают обоснованные решения.

Делегируя со многими специалистами по обработке данных в моей профессии, я могу заверить вас, что это не связано ни с какой степенью или квалификацией; это требует определенных навыков, которые каждый может развить и научиться анализировать рыночные тенденции и управлять рисками.

Вот почему некоторые должности в области науки о данных включают в себя инженера данных, аналитика по операционным исследованиям, аналитика компьютерных систем и т. Д. Это также означает, что роль и навыки продолжают развиваться со временем и потребностями рынка.

Итак, давайте посмотрим, какие навыки работодатели ищут в каждом соискателе специалиста по анализу данных.

1. R Программирование

Требуется глубокое понимание хотя бы одного из аналитических инструментов, при этом «R-программирование» предпочтительнее для науки о данных.

Вы можете использовать R для решения любых проблем в области науки о данных, с которыми вы сталкиваетесь. Вы можете визуализировать, сортировать и анализировать свои данные в виде графиков, таблиц и графиков. Фактически, R используется 43% специалистов по обработке данных для решения статистических задач.

Изучение программирования на R не покажется сложным, особенно если вы привыкли к любым компьютерным языкам. Но если вы этого не сделаете, в Интернете полно бесплатных онлайн-инструментов, которые помогут вам начать работу с R, таких как Coursera, Codeacademy, edX и многие другие. Это отличный инструмент для начинающих специалистов по данным.

2. Машинное обучение

Специалисты по анализу данных должны хорошо разбираться в проблеме, а сами данные показывают, что от них требуется. Знание вычислительной стоимости экосистемы, интерпретируемости, пропускной способности, задержки и других ограничений системы, таких как зрелость клиента, помогает специалисту по обработке данных определить, какую технологию использовать.

Но понимания функциональных интерфейсов в алгоритмах машинного обучения недостаточно. Компетентный специалист по данным должен разбираться в статистике, внутренних подходах и правильных процедурах подготовки данных, чтобы максимизировать общую производительность любой модели и выбрать лучший алгоритм для работы.

Сильные принципы разработки программного обеспечения полезны, поскольку анализ данных в основном осуществляется с помощью клавиатуры.

Согласно опросу, лишь небольшой процент профессионалов в области данных являются экспертами в таких навыках машинного обучения, как временные ряды, обучение с подкреплением, механизмы рекомендаций, анализ выживаемости и т. Д.

Если вы сможете освоить любую из этих программ машинного обучения, у вас есть хорошие шансы найти высокооплачиваемую работу. Я серьезно имею в виду высокую оплату. Средняя зарплата специалиста по данным составляет 96 491 доллар США.

3. Анализ рисков

Риски можно снизить, включив оценки рисков на ранних этапах процесса построения модели. Хороший специалист по данным должен анализировать бизнес-риски, вносить изменения в процессы и понимать, как работает системная инженерия.

Удовлетворенность клиентов работой специалиста по обработке данных может быть повышена путем увязки расходов с улучшением процессов, понимания лежащих в основе корпоративных рисков и других систем, которые могут повлиять на данные или выходные данные модели.

4. Способность задавать вопросы

Наука о данных - это определение фундаментальных истин, и великие ученые никогда не согласятся на «ровно столько», но всегда будут искать ответы. Специалист по данным должен быть интеллектуально любопытным и стремиться выявлять и отвечать на вопросы, которые предлагают данные, а также на те, которые никогда не задавались.

Вы должны обладать способностями:

  • Выйдите за рамки поверхностных результатов и первоначальных предположений.
  • Всегда спрашивайте «почему», потому что одного ответа редко бывает достаточно.
  • Думайте образно и с желанием узнать больше.
  • Мотивируйте поиск решений.

5. Будьте в курсе последних рыночных тенденций

Это может показаться очевидным, но с учетом того, что отрасль растет такими быстрыми темпами, может быть трудно успевать за всем!

Но, как я уже сказал ранее, наука о данных и аналитика постоянно развиваются, а это означает, что вам необходимо будет регулярно осваивать новые инструменты и подходы, чтобы оставаться на вершине своей игры.

Декабрьское исследование 2020 года опроса инструментов SAS, R и Python демонстрирует, насколько изменились предпочтения инструментов за последние годы.

6. Решение проблем

Не стоит недооценивать этот навык. Обычно вам, как аналитику данных или специалисту по данным, будут предлагать проблемы, и от вас ожидается, что вы сумеете самостоятельно найти нужную информацию.

Не всякий анализ, который вы можете провести, будет стоящим. Вот почему так важно помнить, что правильные вопросы в большинстве профессий - это те, которые влияют на чистую прибыль компании. Вам потребуются навыки критического мышления и глубокое понимание своей компании, конкурентов и отрасли, чтобы отличить их.

Создание проектов в области науки о данных, предназначенных для конкретной фирмы, может быть прекрасным способом выделиться при приеме на работу в этой компании и прекрасной возможностью практиковать этот тип мышления.

Вы также можете исследовать:

  • Какого типа информация вам понадобится, чтобы разобраться в проблеме?
  • Какие расследования вы бы провели?
  • Как вы утверждаете, что эти данные и эти анализы имеют решающее значение для успеха компании?

7. Управление числами

Специалисты по обработке данных могут использовать языки кодирования и модели машинного обучения, о которых статистики могли только мечтать в прошлом, но это все еще скрытая статистика.

Начинающим специалистам по данным не нужна докторская степень. по математике, но вам нужно хорошо разбираться в теории вероятностей и статистике. Это поможет вам определить, какие виды анализа приемлемы, и оценить ваши результаты, чтобы убедиться, что они верны и полезны.

Другими словами, статистическая экспертиза - это разница между знанием и надеждой на то, что ваш вывод верен.

Вы можете найти множество бесплатных онлайн-курсов в LinkedIn, Udemy, Khan Academy и т. Д., Чтобы освежить некоторые статистические навыки, которые вы приобрели в восьмом классе.

Может показаться, что это много, но не беспокойтесь!

Вы можете двигаться в своем собственном темпе, и вам не потребуется никаких предварительных знаний, чтобы начать. Я видел много людей, которые прошли путь от новичков до специалистов по данным, работающих на полную ставку. Возможно, вы станете следующим.

Все, что для этого нужно, - это готовность рискнуть.

Удачи!

Если вам это понравилось, присоединяйтесь к моему дружескому письму. Он наполнен мотивацией и творческими предложениями для вас - самого важного человека в вашей жизни.