Прежде чем вы выбрали науку о данных в качестве носителя. Предупреждение!
Наука о данных — это область, которая в последние годы набирает огромную популярность. Причина, по которой я выбрал науку о данных в качестве своей карьеры, заключается в том, что это инструмент, который имеет высокую ценность и может быть объединен с несколькими вещами. Гарвард даже назвал это «самой сексуальной работой десятилетия», и это правильно.
Одной из главных причин выбора науки о данных является аспект решения проблем, с которым она связана. Как Data Scientist требуется использовать аналитические и логические навыки для решения сложных проблем. Меня всегда восхищала эта способность решать проблемы, и я верю, что этот набор навыков будет невероятно ценным в моей карьере. Другая причина заключается в том, что это творческий аспект, который он включает. Чтобы решать сложные проблемы, нужно уметь мыслить нестандартно и находить уникальные решения. Способность подходить к проблемам с разных сторон — это то, чем я очень восхищаюсь, и я рад развивать этот навык дальше, а также представлять данные в творческом плане, что также является ценным навыком для достижения.
Самое приятное в этом то, что с правильным набором знаний в предметной области вы можете лучше оттачивать свои инструменты. В случае бизнеса. анализ данных помогает получить информацию, которая может быть использована для принятия обоснованных бизнес-решений. Это то, что я нахожу невероятно увлекательным, поскольку оно включает в себя сочетание моих аналитических способностей с моим интересом к бизнесу. Другой пример — фармацевтика. Возможность анализировать большие объемы биологических данных может помочь фармацевтическим компаниям в открытии и разработке лекарств.
Прежде чем вы начнете волноваться, позвольте мне поделиться некоторыми минусами
Наука о данных — это область, которая в последние годы набирает огромную популярность. Тем не менее, это не карьера, которая подходит для всех. В этом сообщении блога мы обсудим причины, по которым некоторым людям не следует выбирать науку о данных в качестве своей карьеры.
Во-первых, наука о данных — это область, которая постоянно развивается. Инструменты и технологии, используемые в анализе данных и машинном обучении, часто обновляются. Поэтому для Data Scientist важно быть в курсе последних событий в этой области. Это требует значительного количества времени и усилий, что не всем по силам.
Во-вторых, наука о данных требует прочного фундамента в математике и статистике. Это включает в себя знание линейной алгебры, исчисления, вероятности и статистического вывода. Если у вас нет большого опыта в этих областях, вам может быть трудно понять концепции и теории, необходимые для науки о данных.
В-третьих, Data Science требует навыков программирования. Data Scientist должен владеть хотя бы одним языком программирования, таким как Python, R или SQL. Они также должны быть знакомы с инструментами визуализации данных, такими как Tableau, PowerBI или Matplotlib. Если вам не нравится программировать или у вас нет опыта программирования, то наука о данных может не подойти вам.
В-четвертых, наука о данных требует знания предметной области. Это означает, что специалист по данным должен иметь представление об отрасли или области, в которой он работает. Например, специалист по данным, работающий в сфере здравоохранения, должен знать медицинскую терминологию и практику здравоохранения. Без этих знаний может быть сложно эффективно анализировать и интерпретировать данные.
Наконец, наука о данных требует возможности очистки и предварительной обработки больших и сложных наборов данных. Это может быть трудоемкой и утомительной задачей. Data Scientist должен иметь терпение и внимание к деталям, необходимые для обеспечения чистоты и точности данных перед анализом.
В дополнение к вышеперечисленным задачам специалист по данным также должен иметь возможность выбирать правильный набор моделей для работы и постоянно обновлять свои знания и навыки в этой области. Это требует постоянного отношения к обучению, которое может подойти не всем.
В заключение, хотя наука о данных является очень полезной и захватывающей областью, это не карьера, которая подходит для всех. Прежде чем выбрать науку о данных в качестве своей карьеры, важно учитывать проблемы и требования в этой области. Если вы готовы приложить усилия и обладаете необходимыми навыками и опытом, то наука о данных может стать очень продуктивной карьерой.
При правильном понимании области вы можете опробовать свою карту в этой области. Важно быть реалистичным с целями.
