Влияние науки о данных в следующем десятилетии

1. Цель - карьера в области науки о данных

Сегодня в этом руководстве Future of Data Science мы обсудим, что такое Data Science, навыки, необходимые для специалиста по данным, и обучение. Более того, мы рассмотрим все различия между машинным обучением и наукой о данных. Ведь машинное обучение - это часть науки о данных. Наряду с этим мы узнаем проблемы, прогнозы и будущее науки о данных. Кроме того, мы обсудим, почему следует выбрать карьеру в области Data Science.

Итак, приступим к изучению будущего науки о данных.

Будущее науки о данных - карьерные перспективы в области науки о данных

2. Введение в Data Scientist

Data Scientist должен использовать статистические методы. Он включает моделирование микширования, моделирование предиктивного отклика. А также методы оптимизации для удовлетворения бизнес-потребностей клиентов.
Им необходимо разработать и установить статистические инструменты. это помогает в построении прогнозных моделей. Эти модели поддерживают клиентов в клиентском маркетинге и инициативах по формированию спроса.
Data Scientist сотрудничает с внутренними консалтинговыми группами для определения аналитических целей и подходов. Также планируется работа по программной и аналитической поддержке внутреннего консалтинга. Он также предоставляет статистические процедуры с использованием SAS и Microsoft Office.
Кроме того, для большинства рабочих мест необходимы сильные коммуникативные навыки и навыки решения проблем.
И снова имейте в виду одну вещь. Конкретные требования зависят от компании и должности.

3. Основные навыки и обучение в области науки о данных

Некоторые общие навыки аналитика данных на большинстве должностей:

Разработка программного обеспечения для исчисления с несколькими переменными и линейной алгебры.
Статистический анализ данных.
Машинное обучение PL, например Python, C / C, Java.
Знание баз данных, таких как платформы SQL, такие как Hadoop.

Дополнительно необходимы навыки:

Сильные коммуникативные навыки и навыки решения проблем необходимы для большинства рабочих мест.
Кроме того, конкретные требования будут зависеть от компании и должности.

4. Наука о данных против машинного обучения

Машинное обучение и статистика - это часть науки о данных. Кроме того, само машинное обучение определяет, что алгоритмы зависят от некоторых данных. Мы используем его в качестве обучающего набора для точной настройки некоторых параметров модели или алгоритма.
В частности, наука о данных также охватывает:

интеграция данных.
распределенная архитектура.
автоматизация машинного обучения.
визуализация данных.
дашборды и BI.
инженерия данных.
развертывание в производственном режиме.
автоматизированные решения на основе данных.

5. Почему машинное обучение для будущего науки о данных?

Нужно немного подумать о взаимосвязи между наукой о данных и машинным обучением. Наука о данных включает машинное обучение.
Машинное обучение -
Это способность машины обобщать знания из данных - называя это обучением. Без данных маленькие машины могут учиться.
Чтобы научить данные повышать актуальность, важен катализатор. Хотя это помогает в увеличении использования машинного обучения в разных отраслях. Ведь машинное обучение - это хорошо, потому что в нем есть данные. Он также может использовать в себе алгоритмы. Я ожидаю, что продвинемся вперед на базовых уровнях машинного обучения. Это станет стандартной потребностью для специалистов по данным.

6. Какая самая большая проблема для профессионалов в области науки о данных?

Каковы самые большие проблемы, с которыми сталкивается специалист по данным? Невозможность превратиться в эффективные «машины для обработки данных». В недавнем опросе исследовательской компании в области ИТ был сделан следующий вывод. Gartner показал, что 59% ИТ-организаций не были готовы к необходимым изменениям. Не может даже внедрить цифровой подход к бизнесу. Кроме того, самая большая проблема заключается в том, что людям не хватает технических навыков.
Более того, была начата практика по подготовке профессионалов к деталям внедрения инфраструктуры. Кроме того, им необходимо сосредоточиться на том, как превратить данные в решения.

7. Какие навыки необходимы профессионалам в области науки о данных, чтобы преуспеть в мире больших данных?

На мой взгляд, успех профессионалов в области науки о данных зависит от обучения. Специалисты по обработке данных должны выполнять обработку и вычисления данных в массовом масштабе. Чтобы достичь этого, они должны вкладывать время в непрерывное образование в учебных заведениях. Даже образование по многопрофильным программам. Программы включают элементы инженерных, математических и социальных наук. Кроме того, это обязанность квалифицированного специалиста - преобразовывать большие данные в значимую информацию.

8. Будущее науки о данных и Data Scientist

По прошествии следующих 5 лет они разовьют способность использовать все виды данных в режиме реального времени. Для нужд будущего это вызовет появление новых парадигм науки о данных.
Мы можем использовать больше данных для принятия ключевых бизнес-решений. Мы будем внедрять такие инновации, как «Глубокое обучение». это позволяет делать точные прогнозы и принимать решения. Кроме того, современные приложения выдвинули на передний план новые статистические парадигмы.
Самое главное:
Квалифицированные специалисты по данным; статистики и бизнес-аналитики станут ключом к раскрытию безграничных возможностей больших данных.

9. Как вы думаете, почему «Data Scientist» теперь стал обычным явлением для компаний?

Можно сказать, что «специалист по данным» - относительно новый термин. Но нельзя сказать, что раньше вакансий для специалистов по обработке данных не существовало. Были аналитики данных, интеллектуальный анализ данных, инженеры. Вот почему мы можем сказать, что Data Scientist - новинка.

10. Прогнозы на будущее карьеры в области науки о данных

а) Повышение специализации ролей

Как мы видим, в настоящее время все больше компаний управляют командами по обработке и анализу данных. И многие устоявшиеся команды разрастаются. В то время как роли в науке о данных начинают становиться более специализированными. Кроме того, более крупные команды могут сосредоточиться на найме специалистов, которые могут сотрудничать. Таким образом, сосредоточьтесь на меньшем количестве задач, а не на всех задачах сразу.
Многие компании привыкли, что все их специалисты по науке о данных нанимают;

имел докторскую степень;
с глубоким опытом в математике / статистике и информатике.

Теперь чаще можно увидеть много профессионалов в большой команде с разным опытом -

некоторые в информатике;
некоторые по математике и статистике и,
другие в инженерии.

б) Сочетание прогнозной аналитики и науки о данных

Специализация также в некоторой степени зависит от профессионалов в области прогнозной аналитики. Кроме того, многие люди начали приобретать навыки информатики. Поскольку это необходимо для перехода к карьере в области науки о данных. Они уделяют больше внимания кодированию и неструктурированным данным. Окружающая среда создается более крупными командами. Это может поддержать специалистов по данным. Кроме того, у него может быть меньше опыта работы с типичными инструментами науки о данных. Так как они вместе очень долго работают вместе с другими членами команды. Такие как инженеры данных помогают восполнить пробелы.
Постоянная популярность названия «специалист по данным». Кроме того, не исключено, что в будущих командах по обработке и анализу данных будут работать специалисты по моделированию и инженеры по обработке данных. И все они будут оплачиваться в одном корпоративном масштабе. В будущем специалист по анализу данных и другой специалист-аналитик будут выполнять почти одинаковые роли. Но, вероятно, пройдет много лет, прежде чем мы достигнем этой точки.

11. Наука о данных: самая желанная работа XXI века

Позвольте мне сказать вам, когда я использовал эти слова, люди думают, что я шучу. Хотя, кто бы мог подумать, что компьютерные инженеры будут самой сексуальной работой 1990-х? ».

Будущее науки о данных - перспективы карьеры в области науки о данных

Самый желанный Иов двадцать первого века. Кроме того, это положило начало дискуссии о растущей потребности в специалистах по обработке данных. Об этом подхватили несколько СМИ. И при анализе вакансий. Хотя, действительно, спрос на специалистов по данным действительно быстро растет.

Итак, все это было в Future of Data Science. Надеюсь, вам понравится наше объяснение Data Careers.

12. Заключение

Следовательно, в этом будущем учебнике по науке о данных мы изучали науку о данных, а также навыки и обучение, которые необходимы для этого. Более того, с помощью машинного обучения мы изучили все аспекты науки о данных. Кроме того, это руководство поможет нам решить, почему вы должны выбрать науку о данных в качестве карьеры. И каковы предпосылки и будущее этого? Наконец, мы обсудили возможности карьерного роста в Data Science.

Тем не менее, если у вас есть какие-либо вопросы относительно будущего Data Science, задавайте их во вкладке комментариев.