Наука о данных — одна из самых перспективных профессий на рынке. Сегодня профессионалы в этой области понимают, что они должны выйти за рамки обычных навыков анализа больших объемов данных, интеллектуального анализа данных и навыков программирования. Любой, кто работает в сфере ИТ, наверняка много слышал о науке о данных. Это относительно новый технологический аспект, но он вызвал интерес крупных организаций и оказался хорошей инвестицией для ИТ-специалистов, ищущих место на рынке.
Но что такое наука о данных и каковы ее основные особенности?
Я объясню концепцию и проясню основные сомнения по теме. Давайте начнем!
Что такое наука о данных?
В настоящее время существует множество способов производства и сбора Данных. Корпоративные электронные таблицы и отчеты, социальные сети, блоги, веб-сайты и носимые устройства — это лишь некоторые из способов сбора и хранения данных. Преобразование этих необработанных данных в информацию, имеющую значение для организаций, обеспечивающее решение проблем или получение конкурентных преимуществ, представляет собой проблему, которая возникает сама собой.
Это цель науки о данных. В целом он позволяет извлекать знания из больших баз данных, структурированных или нет. При этом можно получить конкретные ответы и идеи, которые традиционным способом не были бы достигнуты своевременно.
В чем разница между наукой о данных и бизнес-аналитикой?
Важно начать с некоторых основных определений этих двух терминов, более внимательно изучив две разные, но тесно связанные области анализа данных.
Наука о данных, используемая в бизнесе, управляется данными, где много междисциплинарных знаний применяется вместе для извлечения смысла и понимания из доступных бизнес-данных, которые обычно являются большими и сложными.
В то время как Бизнес-аналитика (BI) помогает отслеживать текущее состояние бизнес-данных, чтобы понять историческую эффективность бизнеса. BI помогает интерпретировать прошлые данные, Data Science, с другой стороны, может анализировать предыдущие данные (тенденции или закономерности), чтобы делать прогнозы на будущее.
Таким образом, BI в основном используется для отчетности или описательной аналитики, тогда как наука о данных в основном используется для прогнозной аналитики или предписывающей аналитики.
Какие области знаний охвачены?
В связи с необходимостью управлять данными из разных источников быстро и целенаправленно, наука о данных предполагает непосредственное действие в технических областях, таких как традиционные вычисления, математика, статистика и инженерия.
Однако, поскольку его результат также оказывает влияние на такие сектора, как цифровая экономика, здравоохранение и финансы, Data Science по-прежнему работает с концепциями, связанными с конкурентной разведкой, администрированием и бизнесом. Наконец, учитывая демонстрируемую универсальность, этот метод также широко используется в академических кругах, особенно при разработке машинного обучения, в таких приложениях, как поисковые системы, автоматический перевод и распознавание голоса.
Ниже приведен список основных областей, охватываемых наукой о данных:
сбор данных;
облачные вычисления;
Управление базой данных;
бизнес-аналитика;
"машинное обучение";
глубокое обучение;
визуализация данных.
Кому нужен специалист по данным?
Исследователь данных, которого Harvard Business Review считает самым желанным профессионалом 21 века, — это профессионал, которому удается интегрировать области знаний, необходимые для извлечения соответствующей информации из доступных баз данных. Одна только эта характеристика оправдывает поиск компаниями всех размеров и сегментов людей, способных координировать сложные процессы очистки, анализа и моделирования данных, а также улучшать алгоритмы исходя из потребностей бизнеса. Несколько лет подряд Glassdoor признавал специалиста по обработке и анализу данных лучшей профессией в США. В Бразилии эта профессия также растет, предлагая профессионалам очень привлекательные зарплаты. Постоянный спрос на специалистов по науке о данных во всех областях, больших и малых, усугубляется нехваткой квалифицированных кандидатов, доступных для заполнения имеющихся вакансий.
Чем занимается специалист по данным?
Неудивительно, что крупные организации в области здравоохранения и технологий ищут лучших специалистов в этой области. Это относительно новая профессия, сочетающая в себе навыки информатики, инженерии и статистики, а также понимание бизнеса, способность к сотрудничеству и творческий подход.
Эти специалисты — уполномоченные, работающие с данными люди с техническими навыками высокого уровня. Они готовы создавать сложные количественные алгоритмы, цель которых состоит в том, чтобы структурировать и синтезировать огромное количество информации, используемой для ответов на вопросы и разработки стратегий в вашей организации. Это сочетается с коммуникативным и лидерским опытом, необходимым для достижения конкретных результатов для множества заинтересованных сторон в организации или бизнесе. В результате междисциплинарное и специализированное обучение является рекомендацией для тех, кто хочет продолжить эту многообещающую карьеру и выделиться на рынке.
Что нужно сделать, чтобы стать специалистом по данным?
Проанализируйте свой профиль
Хорошей идеей будет анализ ваших склонностей и квалификаций. Самооценки — это ресурсы, используемые профессионалами во всем мире, чтобы помочь им определить, какой следующий шаг в их карьере — и сделать это довольно просто. Со списком талантов, которые у вас уже есть, и тех, которые вы, скорее всего, разовьете, вы сможете получить хорошее представление о том, подходит ли вам карьера в науке о данных. Есть два типа навыков, необходимых для того, чтобы стать хорошим специалистом по обработке и анализу данных: хард-скиллы и гибкие навыки. Основные различия между этими двумя компетенциями заключаются в том, как они приобретаются и используются при выполнении задач. Hard Skills часто приобретаются на технических курсах или специальном обучении. Они включают в себя навыки, связанные с тем, как использовать конкретную машину, программное обеспечение или другое приложение.
Некоторые другие примеры сложных навыков:
знакомство с языками программирования — те, кто уже знает некоторые языки программирования, даже если они не используются в науке о данных, смогут в более короткие сроки выучить SAS, Python или R;
логическое мышление — идеально подходит для понимания того, как связаны данные и что из них можно извлечь;
Навыки работы с числами. Математика и статистика тесно интегрированы в рутину специалиста по обработке и анализу данных.
Мягкие навыки больше рассматриваются как черты личности, которые вы, возможно, развили в течение жизни. Они подвергаются испытанию, когда вы управляете своим временем, общаетесь с другими или впервые решаете сложную проблему.
Вот несколько примеров межличностных навыков:
Коммуникация: навыки эффективного общения пригодятся во время собеседования и в вашей профессиональной карьере. Эта компетенция включает в себя умение разговаривать с другими людьми в различных ситуациях или условиях;
способность решать проблемы: эта способность высоко ценится компаниями. Использование творческих методов для решения сложных задач может значительно помочь развитию бизнеса;
адаптивность: если вы работаете в сфере технологий или стартапа, адаптивность очень важна. Преобразования в процессах, инструментах или клиентах, с которыми работает компания, могут происходить быстро.
Обновите настройки компьютера
Чтобы учиться, нужно правильное оборудование. Если вы не в состоянии обрабатывать программное обеспечение, которое является частью работы, вам будет трудно понять, как работает наука о данных на практике, и вы вскоре бросите учебу.
Компьютер с памятью не менее 8 ГБ и процессором от i5 должен быть вашим приоритетом, чтобы вы могли продолжить свою специализацию.
найти квалификацию
SAS, Big Data, Python или R и машинное обучение — вот некоторые из навыков, которые вам необходимо развить, чтобы стать специалистом по данным. Основы больших данных имеют решающее значение для понимания того, откуда берутся данные, которые вы будете анализировать. Такие инструменты, как Hadoop, Spark и хранилища данных, станут частью вашей рутины, поэтому необходимо выбрать хотя бы одну из этих технологий для освоения.
Такие языки, как SAS, Python и R, лучше всего подходят для анализа больших групп данных. Python и R бесплатны, имеют активное сообщество профессионалов, которые помогают друг другу через Интернет и приняты рынком, чтобы сделать науку о данных возможной. Изучив их перед поступлением на курс Data Science, вы на шаг опередите конкурентов. Наконец, существуют алгоритмы машинного обучения. Машинное обучение является важным ресурсом для использования всего потенциала данных, и вам необходимо узнать, как оно работает и какие задачи оно может автоматизировать. Добывать данные с помощью машинного обучения намного проще, и хорошие специалисты по данным знают об этом. Начать с понимания того, что отличает обучение с учителем от обучения без учителя, — хорошая идея, чтобы определить, какое из них наиболее соответствует той роли, которую вы хотите иметь.
узнать о бизнесе
Большинство специалистов по науке о данных работают не по найму и обслуживают клиентов по всему миру. Таким образом, от развития способности искать и завоевывать клиентов имеет важное значение. Например, убедить клиентов в том, что их проблемы можно решить с помощью эффективного анализа данных, — это то, что вы должны уметь делать, чтобы выделиться на рынке.
Ищите постоянное обновление
Никогда не забывайте одну вещь: наука о данных — это быстро развивающаяся область, которая год за годом развивается и требует различных навыков от профессионалов, работающих в этой области. Идти в ногу с технологиями, посещать новые курсы, когда это возможно, и обновлять свои сертификаты — вот что сделает вас желанным профессионалом. Инвестировать в карьеру в Data Science — отличное решение. В ближайшие годы спрос на этих специалистов будет только увеличиваться, и скорейший вход в эту сферу может помочь вам завоевать хорошее место на рынке труда.
