Diverse specializzazioni di scienza dei dati e quale dovresti scegliere [2022]

Comprendere le opportunità di carriera nella scienza dei dati

Data Science e Intelligenza Artificiale (AI) sono emerse come una scelta professionale popolare. Gli aspiranti lo trovano un'area in forte espansione, poiché la sua implementazione si diffonde nella ricerca, nell'ingegneria, nella sicurezza informatica, nell'analisi e nel marketing. Professionisti di diverse discipline si stanno immergendo in profondità nei domini specializzati della scienza dei dati per implementare varie analisi e far apprendere i sistemi da soli.

I professionisti possono creare algoritmi o utilizzare strumenti per organizzare e gestire questi dati enormi. Questo dominio ha portato nuove opportunità di carriera. Il ruolo lavorativo del data scientist è uno dei più importanti di tutti. In questo articolo imparerai le varie specializzazioni di data science disponibili per optare per una migliore crescita professionale.

Leggi: Carriera nella scienza dei dati

Aree di specializzazione della scienza dei dati su cui puoi concentrarti

Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono alimentare vari sistemi con analisi, previsioni e consigli avanzati. I dati sono il fattore abilitante che consente a questi algoritmi di fornire risultati sempre migliori. Quindi, ci sono vari ruoli e specializzazioni di scienza dei dati che gli aspiranti possono scegliere per sviluppare una comprensione più specifica di quel sottodominio.

Le aziende assumono tali dipendenti con competenze specializzate in uno qualsiasi dei verticali della scienza dei dati. Nota che devi essere molto specifico mentre scegli la tua specializzazione (secondo il tuo interesse o esperienza di base).

1. Data mining e analisi statistica

Sia il data mining che l'analisi statistica rappresentano l'approccio all'apprendimento dai dati. In questo ruolo specializzato, gli aspiranti imparano a scoprire e identificare strutture significative dai dati e mapparle tutte insieme per produrre informazioni significative.

Ci consente di fornire analisi esplorative dei dati con modelli predittivi per l'estrazione di modelli e tendenze nei dati. Il professionista esaminerà quindi i problemi aziendali e li interpreterà in una domanda di dati. Gli strumenti statistici e gli algoritmi alimentati con l'enorme quantità di dati aiutano a creare modelli predittivi per rispondere a tutte le domande relative al business.

Ruoli professionali: statistico, analista di dati, analista aziendale

Leggi: Idee per progetti di data mining per principianti

2. Business Intelligence e creazione di strategie

Questa è un'altra specializzazione in forte espansione della scienza dei dati poiché la maggior parte delle aziende preferisce avere alcuni professionisti della BI. La Business Intelligence è un dominio in cui l'analista deve trasformare i dati in informazioni che possono aiutare a dare impulso a un'azienda con il massimo potenziale. Questo dominio specializzato consente di coltivare origini dati back-end con elevata precisione e semplicità.

Fornisce inoltre soluzioni di analisi su misura per problemi business-critical e può identificare e prevedere le competizioni di mercato. Questo dominio specializzato della scienza dei dati è anche responsabile della scoperta di aree critiche di perdita di entrate e di riconoscere dove l'azienda deve migliorare. Diventa possibile estraendo set di dati complessi utilizzando software BI e analizzando le tendenze commerciali dei concorrenti.

Ruoli: Ingegnere BI, Stratega dati, Analista BI, Sviluppatore BI

Impara il corso di scienza dei dati dalle migliori università del mondo. Guadagna programmi Executive PG, programmi di certificazione avanzati o programmi di master per accelerare la tua carriera.

3. Data Engineering e Data Warehousing

L'ingegneria dei dati è l'approccio per convertire i dati in un formato significativo in modo che i professionisti possano utilizzare quei dati per un'analisi approfondita. I data engineer integrano i dati provenienti da più fonti eterogenee e li strutturano con query ad hoc per fornire modelli significativi per il processo decisionale.

Questa specializzazione nella scienza dei dati implica la gestione dell'origine, la disposizione, il tono, l'archiviazione e il recupero dei dati per altri analisti di dati e professionisti della scienza dei dati. Leggi come diventare un ingegnere dei dati.

Ruoli professionali: Data Analyst, Professionisti di database, Data Engineer

4. Visualizzazione dei dati

La cultura della civiltà umana è principalmente visiva, che include tutto, dall'arte e la pubblicità all'intrattenimento e all'apprendimento. Diventa molto d'impatto e facile da capire quando visualizziamo qualsiasi cosa. La visualizzazione dei dati è il dominio di specializzazione della scienza dei dati che è responsabile della rappresentazione di dati e informazioni in una rappresentazione grafica.

Utilizza strumenti di visualizzazione come grafici, tabelle, grafici, grafici, infografiche e mappe. Questi strumenti forniscono un modo molto migliore per comprendere tendenze, competizioni, valori anomali, tassi di crescita, modelli di dati e situazioni con combinazioni di colori e progetti grafici. Presentare i dati in una forma visivamente accattivante è un settore specializzato di analisti aziendali e data scientist. Nella visualizzazione dei dati, i professionisti possono facilmente modificare i dati per modificare gli elementi visivi, il che rende la visualizzazione dei dati un campo essenziale dell'analisi dei dati. Continua a leggere i progetti di visualizzazione dei dati.

Ruoli professionali: Data Visualization Engineer, Software Developer, Data Scientist

5. Gestione del database e architettura dei dati

In questa era di data science e big data, le aziende e le organizzazioni devono disporre di un'architettura dei dati centralizzata in linea con gli standard del settore. Dopo aver eseguito correttamente la pulizia o la pulizia, i dati vengono distribuiti e gestiti nei database per transazioni di dati complesse che supportano applicazioni, servizi o gruppi di servizi.

Ruoli professionali: Professionisti di database, Amministratore di database, Data Specialist

6. Analisi dei dati relativi alle operazioni

Questa è un'altra specializzazione in data science che non richiede competenze tecniche elevate. Quindi, se ti consideri appassionato di problem solving, questo potrebbe essere il lavoro giusto per te.

L'analisi dei dati relativi alle operazioni utilizza direttamente strumenti e dati forniti dagli altri dipendenti e membri dell'organizzazione. Gli strumenti alimentati con i dati trovano possibilità di miglioramento all'interno delle varie operazioni (come logistica, tecnologia, risorse umane, finanziarie) dell'azienda.

Ruoli di lavoro: Analista di pianificazione, Analista di decisioni

7. Specialista in apprendimento automatico e cognitivo

L'apprendimento automatico e lo sviluppo di algoritmi cognitivi sono alcune delle specializzazioni più apprezzate della scienza dei dati. Attraverso questo, aspiranti e professionisti possono sviluppare algoritmi e soluzioni basate sull'Intelligenza Artificiale (AI).

Possiamo considerare questo un dominio più ampio e complesso di data mining e analisi statistica. Qui i professionisti si concentrano sull'alimentazione dell'input dei dati attraverso gli algoritmi per addestrare il modello, sulla creazione di pipeline di dati, test A/B, fonti di dati convenienti e sistemi di base di benchmarking. Gli algoritmi alimentati con set di dati aiutano a preparare le macchine per apprendere la risposta cognitiva e il processo decisionale.

Le imprese e le aziende stanno incorporando sempre più algoritmi addestrati basati sull'intelligenza artificiale per una migliore efficienza e prevedibilità. Le aziende assumono professionisti del machine learning per creare algoritmi e modelli effettivi, nonché per utilizzare strumenti e tecniche statistiche standard del settore. Un algoritmo di apprendimento automatico può moltiplicare il fatturato riducendo in modo intelligente le attività ripetitive precedentemente eseguite dal noioso lavoro umano.

Ruoli professionali: Ingegnere ML, Data Scientist, Ricercatori, Specialista AI

8. Analisi dei dati di mercato

Questo ruolo viene fornito con diversi verticali di competenza a diversi livelli per un'azienda. Qui l'origine dati è esterna, ad esempio dati di vendita e marketing, dati dei clienti e delle loro esperienze, traccia delle prestazioni nell'e-commerce e nella logistica, trova nuove opportunità e clienti.

Gli analisti dei dati di marketing sono responsabili della misurazione, dell'analisi e della gestione delle prestazioni di marketing per l'efficacia e l'ottimizzazione del ritorno sull'investimento. Comprendere le caratteristiche del mercato e le esigenze dei clienti ridurrà gli sprechi di denaro per il web marketing ed evidenzierà le informazioni dettagliate sulle preferenze e le tendenze dei clienti.

L'analisi dei dati di marketing utilizza strumenti e tecniche come marketing di ricerca a pagamento, prodotti software di marketing, ottimizzazione dei motori di ricerca e così via e utilizza tali dati per sfruttare l'analisi.

Ruoli professionali: analista di prodotto, analista di mercato, analista web

9. Analisi dei dati sulla sicurezza informatica

L'analista di dati sulla sicurezza informatica è un'altra specializzazione nella scienza dei dati in combinazione con la sicurezza informatica. Qui l'analisi dei dati viene eseguita nel contenuto della sicurezza informatica. L'analisi dei dati informatici dipende dai dati ricevuti da diversi strumenti di sicurezza.

Le aziende assumono analisti di dati sulla sicurezza informatica per progettare e implementare algoritmi utilizzando grandi set di dati per rilevare bug e vulnerabilità, prevedere attacchi e minacce futuri, oltre a produrre informazioni utili per migliorare la sicurezza e la privacy dei dati all'interno dell'organizzazione.

Queste analisi sono responsabili della protezione delle risorse e dei piani dell'organizzazione da minacce e crimini esterni e interni.

Ruoli professionali: Analista di sicurezza informatica, Data Scientist, Analista di dati

Leggi anche: Stipendio per data scientist in India

Conclusione

Data science è un termine che può facilmente sfuggire a qualsiasi definizione specifica a causa della sua natura versatile e di un'ampia gamma di aree di implementazione. Esistono altri domini interdisciplinari come il cloud, l'assistenza sanitaria, la finanza, il design, ecc. in cui la scienza dei dati viene utilizzata per fornire informazioni dettagliate per la crescita dell'organizzazione.