Data Scientist извлекает информацию из необработанных данных и использует их для решения проблемы. Специалисты по данным пользуются большим спросом, поскольку они могут помочь компаниям разобраться в постоянно растущем объеме доступных данных. Карьера в науке о данных может быть очень полезной, поскольку есть много возможностей для роста и развития. Работа интересная, сложная и интеллектуальная.
Вот список 10 лучших карьерных перспектив в Data Science.
1. Аналитик данных
Если вы хотите начать карьеру в области науки о данных или хотите улучшить свои существующие навыки, вам нужно быть готовым к работе с огромными объемами данных. Спрос на аналитиков данных быстро растет. Хотя эта область существует уже некоторое время, последние тенденции и разработки показывают, что она все еще очень жива и здорова. Наука о данных включает в себя использование статистических, математических и технических методов для анализа больших наборов данных и поиска полезных идей.
Аналитики данных работают в различных государственных, частных и государственных секторах. Они могут использовать свои навыки для принятия бизнес-решений и предоставления информации большим командам. Если вы хотите заняться наукой о данных, вам нужно изучать статистику и математику. Вам также необходимо узнать о различных компьютерных программах, используемых для обработки больших объемов информации. Эти инструменты включают SQL, JavaScript, R, XML и Hadoop.
Есть много способов заняться анализом данных, в том числе получить степень в области статистики или экономики. Вы также можете рассмотреть возможность стажировки или получения степени магистра в области анализа данных, чтобы получить практический опыт и узнать больше об этой области.
2. Инженер данных
Использование науки о данных для создания успешного бизнеса становится все более популярным. Это связано с тем, что компании ищут более экономичные решения для управления данными. Инженеры данных играют важную роль в успехе организации. Их работа включает в себя сбор необработанных данных, их анализ и получение ценной информации. Для выполнения этой задачи они используют различные инструменты. Эти инструменты варьируются от систем баз данных до инструментов обработки данных.
По мере роста данных предприятиям требуется больше инженеров по обработке данных, чтобы обеспечить их полезность. Одной из причин этого является повышенный спрос на облачные сервисы. Компании должны создавать «озера данных» в дополнение к существующим хранилищам данных. Инженеры данных обычно сосредоточены на объединении технологий больших данных. Это может привести к свободно текущим конвейерам данных, которые позволяют проводить аналитику в реальном времени. Популярными технологиями больших данных являются Hadoop, MongoDB и Kafka.
Инженер данных может сосредоточиться на одном навыке или комбинировать несколько навыков, чтобы создать портфель технических навыков. Инженеры данных должны следить за выпуском нового программного обеспечения, чтобы не отставать от последних тенденций. Это могут быть такие инструменты, как Google Cloud Platform, Azure, Apprenda и Amazon Web Services. Они заинтересованы в поиске новых способов улучшения программного обеспечения и повышения его эффективности. Они также могут сэкономить деньги компаний, используя более адаптируемые решения для управления данными. По данным Dice Insights, инженеры по обработке данных — одна из самых быстрорастущих технических профессий в США. Почти 68% этих позиций выросли за последний год.
3. Разработчик моделей данных
У тех, кто заинтересован в карьере в области науки о данных, есть множество вариантов. Они могут начать с изучения основ моделирования данных, как использовать модель данных для решения проблемы и как разрабатывать модели данных для аналитики. Разработчики моделей данных работают с клиентами, чтобы понять их потребности и предложить инновационные решения для данных. Они также создают чертежи для баз данных и оценивают существующие системы данных. Они помогают компаниям разобраться в данных и улучшить передачу данных между пользователями. Модели данных также помогают повысить безопасность, уменьшить избыточность и поддерживать качество данных.
Специалисты по моделированию данных должны обладать сильными техническими навыками и обширными знаниями о системах данных и базах данных. Они также должны быть в состоянии эффективно общаться с нетехническими людьми. Они также должны понимать нюансы деловой политики. Они также должны быть в состоянии адаптироваться к новым технологиям быстро и эффективно. Специалист по моделированию данных может работать в ИТ-отделе. фирма или стартап. Специалист по моделированию данных, работающий в стартапе, будет координировать свои действия с архитекторами данных и специалистами по данным и помогать организации понять, как данные можно использовать для достижения ее целей.
Также ожидается, что специалисты по моделированию данных смогут быстро адаптироваться к изменяющимся технологиям. Они должны иметь практический опыт работы с технологиями платформ многомерных данных и системами OLTP. Они также должны хорошо разбираться в SQL, универсальном языке запросов. Они также должны знать об инструментах профилирования и анализа данных. Большинству организаций, которые ищут специалистов по моделированию данных, требуется как минимум степень бакалавра. Некоторым работодателям также может понадобиться степень магистра.
4. Специалист по данным
Наука о данных — захватывающая и полезная карьера. Он включает в себя синтез огромного количества информации в ценные активы для организации. Это также требует большого внимания к деталям. Вам нужно быть критическим мыслителем, уметь решать проблемы и эффективно общаться. Как специалисту по данным, вам понадобятся сильные знания в области компьютерных наук и математики. Вам также потребуются навыки программирования и знакомство со статистическими пакетами программного обеспечения. Вам нужно будет узнать об алгоритмах машинного обучения.
Вам также потребуется иметь опыт работы с большими наборами данных и знать языки программирования, такие как Python и SQL. Чтобы продвинуться по карьерной лестнице, вы можете рассмотреть возможность вступления в профессиональные организации. Профессиональные организации часто являются отличным источником информации о области науки о данных. Они также помогут вам создать свои учетные данные.
Вы также можете найти возможности для стажировок. Стажировки — отличный способ получить практический опыт и компенсировать расходы на обучение. Некоторые работодатели принимают кандидатов начального уровня с опытом работы с данными. Вы можете участвовать в конференциях и других возможностях профессионального развития. Это может помочь вам повысить свою квалификацию и улучшить перспективы трудоустройства. Существуют также платформы онлайн-обучения, которые предлагают недорогие программы. Вы также можете получить сертификат без степени. Эти программы позволяют впоследствии получить академический кредит для получения степени.
5. Директор по данным
Как правило, роль директора по данным обычно включает управление данными, руководство и надзор. Эта роль позволяет компаниям принимать осмысленные бизнес-решения, применяя принципы, основанные на данных. Это также может помочь предприятиям оставаться впереди конкурентов. Поскольку поле данных продолжает расти, все больше компаний ищут высококвалифицированных лидеров-новаторов для управления своими данными. Им нужен CDO, который может руководить стратегией компании в отношении данных и помогать ей в достижении ее бизнес-целей.
Идеальный кандидат — это человек с деловыми, техническими и человеческими навыками. Они также должны хорошо разбираться в различных инструментах и технологиях обработки данных. Директора по данным должны обладать сильными лидерскими качествами, чтобы внушать команде уверенность и мотивацию. Они также должны быть в состоянии сообщить другим отделам о важности данных. Кроме того, они должны понимать техническую сторону управления данными, включая статистику и анализ статистики. Эта роль может быть очень требовательной и представляет собой карьерный путь, которого часто трудно придерживаться.
Несмотря на то, что роль CDO является относительно новой, популярность этой позиции растет как снежный ком. Фактически, по состоянию на 2019 год почти половина всех директоров по данным была назначена. Директора по данным играют решающую роль в цифровой трансформации предприятий. Они рассматриваются как важный актив на сегодняшнем конкурентном рынке. Они могут помочь компаниям оставаться на шаг впереди и оставаться прибыльными.
6. Аналитик бизнес-аналитики
Б.И. Аналитики анализируют данные и предоставляют организациям ценную информацию. Эти специалисты используют различные инструменты для сбора и анализа данных, создания информационных панелей и создания отчетов. Они несут ответственность за оценку бизнес-процессов, разработку операционных процедур и улучшение деятельности компании. Они сообщают результаты ключевым заинтересованным сторонам и оказывают техническую поддержку. Успешный аналитик бизнес-аналитики должен понимать структуры данных, методы управления и аналитические процессы. Кроме того, он или она должны обладать хорошими коммуникативными навыками и высоким уровнем технического мастерства.
Бизнес-аналитики часто работают с ИТ-отделом компании. руководители отделов и отделов для сбора, управления и анализа данных. Затем они разрабатывают, внедряют и развертывают решения бизнес-аналитики. Они также создают письменные отчеты и выступают перед группами. Эти специалисты часто используют такие программы, как SQL, Sisense, Tableau и Qlik.
Магистр делового администрирования является наиболее распространенной степенью для аналитика бизнес-аналитики. Это может открыть больше возможностей для карьерного роста, особенно в таких отраслях, как информационные технологии. Степень магистра также учит деловой хватке и способствует глобальному мышлению. Вы также можете рассмотреть возможность получения профессионального сертификата в области бизнес-аналитики, если вы еще не готовы к получению степени магистра. Большинству организаций требуется не менее двух лет профессионального опыта для аналитиков бизнес-аналитики.
7. Инженер по машинному обучению
Среди различных вакансий в области науки о данных инженерия машинного обучения стала самой популярной вакансией в этом районе. Инженер по машинному обучению — это мост между учеными данных и системами искусственного интеллекта. Они выполняют сложное моделирование на динамических наборах данных. Они также создают и внедряют алгоритмы машинного обучения, оптимизируют их и обучают системы. Они также изучают и понимают технологию и ее приложения.
Машинное обучение — это общий термин для алгоритмов и структур данных, используемых для анализа больших объемов исторических данных. Он используется для анализа различных данных, таких как финансовая информация. Алгоритмы машинного обучения также можно использовать для прогнозирования будущей эффективности инвестиций. Это относительно новая область. Однако он быстро развивается. В ближайшие годы спрос на инженеров по машинному обучению будет продолжать расти.
Машинное обучение является неотъемлемой частью всех видов промышленности. Например, у Amazon есть система машинного обучения, известная как Alexa, которая добавляет точки данных в алгоритм рекомендации каждый раз, когда пользователь посещает веб-сайт. Другой пример — платформы социальных сетей, которые используют машинное обучение для таргетинга рекламы. Точно так же Netflix добавляет точки данных в алгоритм рекомендации всякий раз, когда пользователь посещает веб-сайт.
8. Статистик
Используя статистические методы, статистики собирают, анализируют и интерпретируют данные для улучшения деловой практики. Их услуги часто используются для контроля качества продукции, обеспечения качества и удовлетворенности клиентов. Они также предоставляют экспертные знания в различных областях. Многие организации по найму отдают предпочтение кандидатам с практическим опытом. Особенно это касается должностей в финансовой сфере. Более того, статистики должны уметь мыслить как лидеры, видеть и интерпретировать тенденции в данных.
Статистические рабочие места являются одними из самых быстрорастущих в США и во всем мире. Бюро трудовой статистики (BLS) прогнозирует, что к 2030 году рабочие места статистиков вырастут на 35,4 процента. Эти темпы в основном связаны с распространением сбора данных и использованием статистики для улучшения процесса принятия бизнес-решений. Статистические рабочие места требуют сочетания жестких навыков и мягких навыков. Например, статистики должны уметь пользоваться компьютерными системами и алгоритмами и понимать значение новых технологий. Кроме того, они должны обладать сильными коммуникативными навыками. Эти навыки необходимы, чтобы помочь статистикам ясно и понятно объяснить свои выводы широкому кругу аудитории.
Приступая к статистике, программа на получение степени - хороший способ развить необходимые навыки. Многие программы включают в себя годовую стажировку в смежной области. Студенты также могут получить соответствующую степень магистра. Некоторые компании могут потребовать, чтобы статистик имел профессиональную сертификацию. Например, для получения сертификата Certified Analytics Professional (CAP) требуется трехлетний профессиональный опыт работы в этой области. Однако многие компании не требуют таких сертификатов.
9. Менеджер данных и аналитики
Вакансии менеджера по данным и аналитике пользуются большим спросом во многих отраслях. Менеджеры по данным и аналитике несут ответственность за надзор за операциями по науке о данных в компании. Кроме того, они часто общаются с другими бизнес-лидерами, управляют командами и понимают важность принятия решений на основе данных.
Работа менеджера по данным и аналитике требует высокой степени и значительного опыта работы. Для работы начального уровня вы можете найти разработчика базы данных, аналитика данных или ИТ-специалиста. должность помощника. Получив несколько лет опыта, вы можете подать заявку на должность менеджера по данным и аналитике. Для должности менеджера по данным и аналитике часто требуется степень бакалавра в области статистики или смежной области. Если у вас есть степень магистра, вы можете использовать ее, чтобы получить больше опыта. Однако некоторые компании предпочитают продвигать менеджеров по анализу данных изнутри. Вам также понадобятся профессиональные сертификаты.
Работа менеджера по данным и аналитике необходима для успеха большинства компаний. Сфера растет в геометрической прогрессии. Кроме того, менеджеры по данным и аналитике могут получать высокие зарплаты. Они также имеют решающее значение для успеха компании, поскольку могут помочь в достижении ее целей. Как менеджер по данным и аналитике, вы можете помочь компании достичь своих целей, собирая и анализируя данные. Кроме того, вы также можете использовать свой опыт, чтобы помочь другим компаниям достичь их целей.
10. Администратор данных
Администраторы данных отвечают за обслуживание и анализ баз данных. Они используют специализированное программное обеспечение для организации и анализа данных. Они помогают компаниям принимать экономически эффективные решения в отношении технологий и данных. Они также обеспечивают исследовательскую деятельность и предоставляют отчеты по анализу данных. Администраторы данных могут работать в малых предприятиях, крупных компаниях или организациях, использующих компьютеризированные базы данных. Они часто работают в финансовой и медицинской сферах. Они также работают в сфере страхования и компьютерного дизайна.
В зависимости от типа компании, в которой вы работаете, вам может потребоваться пройти дополнительные сертификации. Крупные компании могут предложить структурированный карьерный путь с программами наставничества и индивидуальными планами обучения. Небольшие фирмы могут обеспечить большую гибкость и свободу творчества.
Большинство должностей администраторов баз данных требуют понимания СУБД, Unix и SQL. Они также требуют хороших навыков общения и письма. Степень магистра в области компьютерных наук или управления базами данных сделает администраторов баз данных более конкурентоспособными.
Дополнительные материалы на PlainEnglish.io. Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord . Заинтересованы в хакинге роста? Ознакомьтесь с разделом Схема.
