8 najlepszych opcji kariery dla nauki o danych w USA [2022]

W 2012 roku firma HBR ogłosiła Data Scientist „najseksowniejszą pracą XXI wieku”, a teraz zaczynamy rozumieć, dlaczego!

Data Science to wszechobecna siła, która przeniknęła niemal każdy aspekt naszego codziennego życia. Od edukacji po opiekę zdrowotną, Data Science ma zastosowanie we wszystkich paralelach nowoczesnego przemysłu.

Ponieważ internauci, firmy i organizacje na całym świecie nadal generują kolosalne stosy danych (jak mówimy!), znaczenie technologii Data Science staje się coraz bardziej widoczne w rzeczywistych scenariuszach. Technologie takie jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie zmieniają otaczający nas świat, dając nowe możliwości w wielu branżach, w tym w handlu elektronicznym, fintech, opiece zdrowotnej i EdTech.

Firmy o różnych kształtach i rozmiarach korzystają z tej ogromnej puli danych, aby wprowadzać innowacyjne rozwiązania i skupiać się na personalizacji doświadczeń klientów. Wraz z rosnącą liczbą firm wykorzystujących technologie Data Science gwałtownie rośnie zapotrzebowanie na wykwalifikowanych i wykwalifikowanych ekspertów w dziedzinie Data Science.

Podczas gdy IBM przewiduje, że do 2020 r. liczba wakatów dla wszystkich specjalistów zajmujących się badaniem danych i analityką w Stanach Zjednoczonych wzrośnie o 364 000 do 2 720 000, amerykańskie Biuro Statystyki Pracy utrzymuje, że do 2026 r. pojawi się 11,5 mln nowych miejsc pracy w dziedzinie Data Science .

Jeśli jest coś, czego dowodzą te statystyki, to fakt, że Data Science pozostanie, a z czasem pojawią się nowe miejsca pracy w Data Science, co jeszcze bardziej zwiększy zapotrzebowanie na ekspertów Data Science.

Jaka firma IBM zajmująca się sztuczną inteligencją oznacza boom w pracach związanych z AI?

IBM od dawna jest liderem w dziedzinie nauki o danych, w szczególności sztucznej inteligencji. IBM Watson to jeden z największych przykładów jego osiągnięć w tej dziedzinie. Działając w branży Data Science od tak dawna, IBM mocno wierzy, że „ płynna sztuczna inteligencja ” jest potrzebą chwili.

Mówiąc prościej, nowoczesna branża potrzebuje płynnej technologii AI, co oznacza, że ​​może szybko dostosować się do aktualnej sytuacji. Ta zaawansowana technologia może zastosować wiedzę i modele dla określonej domeny do nowych przypadków użycia i wyzwań. Potrzebują sztucznej inteligencji, która potrafi łączyć różne formy wiedzy, rozpakowywać związki przyczynowe i samodzielnie uczyć się nowych rzeczy.

Aby osiągnąć ten cel, IBM rozpoczął już opracowywanie narzędzi inżynierskich nowej ery AI. Cztery główne strumienie pracy napędzające tę wizję to:

• Neurosymboliczna sztuczna inteligencja

Neurosymboliczna sztuczna inteligencja to wyższa i bardziej zaawansowana projekcja Deep Learning. Ma na celu wykorzystanie mocy sieci neuronowych za pomocą metod symbolicznych w celu poprawy i optymalizacji zdolności rozumowania AI.

• Bezpieczna, godna zaufania sztuczna inteligencja

Celem IBM jest dostarczanie solidnej, bezpiecznej i godnej zaufania sztucznej inteligencji, która koncentruje się na wyjaśnianiu, dokładności i redukcji błędów systematycznych.

• Inżynieria AI

Celem jest opracowanie narzędzi i możliwości inżynierii sztucznej inteligencji, które uproszczą i zautomatyzują rutynowe zadania, takie jak przygotowanie danych, szkolenie modeli i zarządzanie cyklem życia oprogramowania.

• Sprzęt AI

IBM pracuje nad stworzeniem przełomowej klasy sprzętu AI, który jest energooszczędny. Ten sprzęt AI może zwiększać moc obliczeniową i potencjał bez zwiększania zapotrzebowania i zużycia energii.

Stopniowo, w miarę wprowadzania tych technologii na rynek, firmy w USA będą zgłaszać się do ich adaptacji w swojej infrastrukturze Data Science. Naturalnie, te nowe technologie doprowadzą do powstania nowych ról zawodowych, co jeszcze bardziej podsyci boom zatrudnienia w sztucznej inteligencji.

Spowoduje to wzrost zapotrzebowania na doświadczonych i utalentowanych ekspertów Data Science i AI, którzy będą mogli efektywnie wykorzystać te technologie w pełnym zakresie. W przyszłości sztuczna inteligencja wyznaczy pracownikom jasną ścieżkę kariery, określając konkretne umiejętności na stanowiska związane z Data Science.

Możliwości kariery dla naukowców zajmujących się danymi w USA

Profil zawodowy Data Scientist zajął pierwsze miejsce wśród najbardziej obiecujących ofert pracy na LinkedIn w USA w 2019 r., odnotowując ponad 56% wzrost liczby wakatów rok do roku. Statystyki sugerują, że stanowiska Data Scientist wzrosły o ponad 650% od 2012 roku !

Ale kim są naukowcy zajmujący się danymi?

Według HBR, Data Scientist to „wysokiej rangi profesjonalista z wyszkoleniem i ciekawością dokonywania odkryć w świecie big data”.

Data Scientist to wszechstronnie utalentowany ekspert, dobrze zorientowany w matematyce, statystyce, informatyce i informatyce. Specjalizują się w zbieraniu danych z różnych źródeł i analizowaniu dużych zbiorów danych zawierających dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane w celu uzyskania istotnych informacji.

Po wyodrębnieniu tych spostrzeżeń i wzorców danych używają kombinacji zaawansowanych metod naukowych, statystycznych i analitycznych w celu interpretacji wyników i przekształcenia ich w praktyczne decyzje biznesowe.

Data Scientists łączą to, co najlepsze z obu światów – biznesu i IT. Ich głównym celem jest badanie i analiza Big Data, aby pomóc firmom i organizacjom w podejmowaniu wysoce konkretnych, ukierunkowanych, opartych na danych decyzji.

Dzięki szerokiej gamie zastosowań branżowych Data Science, Data Scientists mogą pracować w niemal każdej branży w USA. Mogą znaleźć możliwości zatrudnienia z wysokim wynagrodzeniem i wzrostem zatrudnienia w edukacji, handlu elektronicznym, handlu detalicznym, IT, BFSI, opiece zdrowotnej, przemyśle farmaceutycznym, produkcji, łańcuchu dostaw i logistyce, transporcie, mediach i rozrywce, przemyśle lotniczym i lotniczym oraz wojsku.

Jak wspomnieliśmy wcześniej, Data Scientists mogą pracować dla firm każdej wielkości – od startupów po duże korporacje, korporacje wielonarodowe i centra badawcze.

Ścieżka kariery do zostania naukowcem ds. danych

Oto przybliżony szkic tego, jak możesz przejść do zostania naukowcem danych:

1. Zdobądź tytuł licencjata

Najlepszą ścieżką wejścia do Data Science jest zdobycie tytułu licencjata w dziedzinie ściśle związanej z Data Science. Możesz wybrać matematykę, statystykę, informatykę / inżynierię, informatykę i technologię informacyjną jako swoje studia licencjackie, ponieważ te dziedziny są misternie powiązane z nauką o danych.

2. Zdobądź tytuł magistra

Data Science jest bardzo złożonym kierunkiem studiów, dlatego wymaga od aspirantów ukończenia studiów podyplomowych w dowolnym z wyżej wymienionych przedmiotów. Większość firm poszukuje kandydatów z tytułem magistra lub wyższym (doktoranckim) na stanowiska związane z Data Science.

3. Zdobądź odpowiednie umiejętności

Osoby aspirujące do nauki o danych muszą rozwijać umiejętności niszowe, w tym programowanie; struktury danych; eksploracja danych, czyszczenie i munging; wizualizacja danych i raportowanie; Analiza statystyczna; analiza ryzyka i magazynowanie danych. Oprócz tych umiejętności muszą również zdobyć umiejętności miękkie, takie jak skuteczna komunikacja, krytyczne myślenie, rozwiązywanie problemów, umiejętności organizacyjne i zarządcze.

4. Zdobądź pracę na poziomie podstawowym

Po wykonaniu pierwszych trzech kroków powinieneś być gotowy do objęcia stanowiska na poziomie podstawowym w Data Science (na przykład Junior Data Analyst, Business Intelligence Analyst, Data Engineer itp.). Upewnij się, że wybrałeś stanowisko pracy w firmie, która daje nowicjuszom miejsce na rozwój i naukę. Pomoże Ci stworzyć szczegółowe portfolio online, podkreślające Twoje umiejętności, obszary wiedzy i projekty. Pomoże Ci to przyciągnąć uwagę potencjalnych pracodawców.

5. Wybierz certyfikaty Data Science

Certyfikaty Data Science to doskonały sposób na zdobycie wiedzy branżowej i umiejętności niszowych. Uczysz się sedna umiejętności z zakresu Data Science, takich jak programowanie i analiza danych za pomocą narzędzi Big Data, takich jak Hadoop, Hive, Spark itp. Firmy zwykle preferują kandydatów, którzy mają dodatkowe certyfikaty wraz z tytułem magistra, ponieważ pokazuje to ich chęć podnoszenia umiejętności i wzbogacić ich wiedzę.

Najlepsze oferty pracy w branży Data Science w USA

Data Scientist to nie jedyny popularny profil zawodowy w Data Science. Istnieje cała gama wymagających i dobrze płatnych stanowisk Data Science, które warto rozważyć. Oto osiem najważniejszych miejsc pracy w dziedzinie Data Science w USA:

1. Inżynier uczenia maszynowego

Inżynierowie uczenia maszynowego to wysoko wykwalifikowani eksperci specjalizujący się w uczeniu maszynowym. Projektują, budują, obsługują i zarządzają inteligentnymi modelami/systemami, które mogą wykonywać szeroki zakres zadań, ucząc się na podstawie doświadczenia. Inżynierowie ML opracowują algorytmy ML, aby szkolić te modele do wykonywania zadań podobnych do ludzkich przy niewielkim lub bez nadzoru człowieka. Współpracują z naukowcami i analitykami danych.

Inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym muszą być dobrze zaznajomieni z pojęciami matematycznymi, statystycznymi i informatycznymi. Muszą być biegli w wielu językach programowania, takich jak Python, Java, Scala, R, C, C++ itp.

Pensja

Średnia roczna pensja ML Engineers w USA wynosi 1 25 000 USD, a typowy zakres wynagrodzeń wynosi od 1 14 121 USD do 1 47 134 USD rocznie.

2. Architekt danych

Architekt danych ocenia i analizuje potrzeby firmy w zakresie danych, nakreśla plan działania w celu spełnienia tych wymagań, określa standardy i cele zarządzania danymi oraz zapewnia, że ​​wszystkie cele i potrzeby są idealnie dopasowane do ogólnej strategii firmy i architektury biznesowej.

Opracowują i wdrażają rozwiązania bazodanowe do przechowywania i pobierania danych biznesowych oraz nadzorują działania związane z migracją danych. Architekci danych używają również różnych technik analitycznych i statystycznych do analizowania informacji i przedstawiania swoich wyników w szczegółowych raportach wyższej kadrze zarządzającej i interesariuszom firmy.

Architekci danych muszą być biegli w matematyce stosowanej i statystyce. Muszą mieć rozległą wiedzę na temat wizualizacji danych, migracji danych, RDMS, projektowania baz danych, zarządzania bazami danych i przetwarzania w chmurze.

Pensja:

Średnia roczna pensja Data Architects w USA wynosi 119 011 USD, a typowy zakres wynagrodzeń wynosi od 86 013 USD do 140 836 USD rocznie.

3. Statystyk

Statystycy zbierają, analizują i interpretują dane liczbowe w celu identyfikacji trendów i wzorców, które mogą pomóc firmom zrozumieć ilościowe dane biznesowe i podejmować świadome decyzje. Wykorzystują techniki matematyczne, metodologie statystyczne i oprogramowanie komputerowe, aby zrozumieć złożone dane i dokonać dokładnych prognoz biznesowych.

Statystycy muszą wiedzieć, jak stosować terminy, koncepcje i metodologie statystyczne w różnych sytuacjach i przypadkach biznesowych. Muszą posiadać umiejętności analityczne, rozwiązywania problemów i komunikacji.

Pensja:

Średnia roczna pensja statystyków w USA wynosi 99 986 USD, a typowy zakres wynagrodzeń wynosi od 52 690 do 146 770 USD rocznie.

4. Programista pełnego stosu

Jak sama nazwa wskazuje, programiści Full-Stack są wysoko wykwalifikowani w technologii pełnego stosu, co oznacza, że ​​mogą obsługiwać programowanie zarówno po stronie serwera, jak i po stronie klienta. Opracowują podstawową logikę, która działa w tle (zasilając witrynę/aplikację), a także projektują interfejs użytkownika (UI), z którym użytkownicy wchodzą w interakcję. Programiści Full-Stack zarządzają całym cyklem życia aplikacji.

Programiści Full-Stack muszą być biegli w kodowaniu HTML/CSS/JavaScript. Muszą mieć dogłębną wiedzę na temat architektury baz danych i stron internetowych, projektowania architektury aplikacji, systemów kontroli wersji. Muszą też mieć talent do pisania technicznego.

Pensja:

Średnia roczna pensja Full-Stack Developers w Stanach Zjednoczonych wynosi 95 308 USD, a typowy zakres wynagrodzenia wynosi od 81 210 USD do 107 541 USD rocznie.

6. Programista Business Intelligence (BI)

Programiści BI to profesjonaliści odpowiedzialni za projektowanie, wdrażanie i konserwację interfejsów BI firmy, w tym narzędzi zapytań, pulpitów nawigacyjnych wizualizacji danych i narzędzi do modelowania danych. Programiści BI są świadomi specyfiki domen biznesowych i wyzwań, co pozwala im zrozumieć wymagania biznesowe i odpowiednio wdrażać rozwiązania BI.

Deweloperzy BI muszą mieć doświadczenie w administracji bazami danych/bazami danych i doświadczenie w pracy z narzędziami BI. Oprócz wyjątkowych umiejętności w zakresie analizy danych i analizy biznesowej, programiści BI muszą posiadać umiejętności w zakresie debugowania/rozwiązywania problemów. Muszą znać systemy zarządzania bazami danych, przetwarzanie analityczne online (OLAP) oraz framework ETL (Extract, transform, load).

Wynagrodzenie :

Średnia roczna pensja programistów BI w Stanach Zjednoczonych wynosi 94 897 USD, a typowy zakres wynagrodzenia wynosi od 80 150 do 107 575 USD rocznie.

7. Inżynier Big Data

Inżynierowie Big Data zajmują się w szczególności Big Data. Pod tym względem pełnią szereg funkcji. Projektują, budują, testują, wdrażają i utrzymują rozwiązania Big Data.

Opracowują również wielkoskalowe systemy przetwarzania danych przy użyciu narzędzi Big Data, takich jak MapReduce, Hadoop, Spark, MongoDB, Cassandra itp. Inżynierowie Big Data oceniają oprogramowanie i potrzeby sprzętowe firmy. W istocie są to eksperci, którzy zarządzają całą infrastrukturą danych i architekturą organizacji.

Inżynierowie Big Data są zazwyczaj biegli w inżynierii oprogramowania/danych. Oprócz tego są również dobrze zorientowani w kodowaniu, tworzeniu oprogramowania, projektowaniu obiektowym, eksploracji danych, wizualizacji danych oraz analizie statystycznej i ilościowej.

Pensja:

Średnia roczna pensja inżynierów Big Data w Stanach Zjednoczonych wynosi 89 838 USD, a typowy zakres wynagrodzeń wynosi od 141797 do 181 332 USD rocznie.

8. Analityk danych

Analitycy danych zbierają, organizują, przetwarzają i analizują duże ilości danych. Używają różnych narzędzi analitycznych i statystycznych do badania danych i wydobywania odpowiednich wzorców z ogromnych zbiorów danych.

Analitycy danych muszą przedstawiać swoje wyniki w skonsolidowanych raportach i wizualizacjach w sposób czytelny dla technicznych i nietechnicznych członków organizacji. Dlatego analiza danych i wizualizacja danych to dwa najważniejsze obowiązki zawodowe analityków danych. Dzięki swoim odkryciom pomagają firmom opracowywać zorientowane na dane rozwiązania problemów biznesowych.

Analitycy danych muszą posiadać silną wiedzę biznesową wraz z innymi umiejętnościami technicznymi, takimi jak programowanie, eksploracja danych, czyszczenie i munging, wizualizacja danych, magazynowanie danych i analiza biznesowa.

Pensja

Średnia roczna pensja analityków danych w Stanach Zjednoczonych wynosi 76 920 USD, a typowy zakres wynagrodzenia wynosi od 67 585 do 85 873 USD rocznie.

Naucz się nauki o danych online: Przewaga upGrad

Do tej pory jest oczywiste, że Data Science jest jedną z najbardziej popularnych i obiecujących dziedzin XXI wieku. Oferty pracy w Data Science mogą pochwalić się szybkim rozwojem kariery i dużymi pakietami rocznymi. Dlatego każdy, kto chce skorzystać z tej fantastycznej okazji, musi zapisać się na kursy nauki o danych lub programy certyfikacji.

upGrad oferuje trzy fantastyczne kursy Data Science we współpracy z IIIT-Bangalore, które mogą pomóc w rozpoczęciu udanej kariery w Data Science:

1. Dyplom PG z nauki o danych

Ten kurs dyplomowy to 12-miesięczny program, który rozszerza pięć opcji specjalizacji - Deep Learning, NLP, Business Intelligence / Data Analytics, Business Analytics i Data Engineering. Kurs obejmuje 14 narzędzi programistycznych/języków i ponad 60 projektów branżowych.

2. Certyfikacja PG w nauce o danych

Jest to 7-miesięczny krótkoterminowy kurs Data Science obejmujący programowanie w Pythonie, analizę predykcyjną w Pythonie, wizualizację w Pythonie, podstawowy i zaawansowany SQL, podstawowe i zaawansowane algorytmy ML oraz EDA. Zawiera ponad 7 studiów przypadku i projektów branżowych.

3. Master of Science in Data Science

Jest to 18-miesięczny program magisterski z zakresu Data Science, który oferuje również pięć specjalizacji - Deep Learning, NLP, Business Intelligence / Data Analytics, Business Analytics i Data Engineering. Kurs obejmuje ponad 60 studiów przypadku i projektów.

Programy te są przeznaczone dla pracujących profesjonalistów, dlatego te kursy są idealnym wyborem, jeśli szukasz ekscytującego punktu zwrotnego w swojej karierze. Kursy upGrad zawierają obietnicę dedykowanej pomocy w karierze, spersonalizowanego mentoringu, terminowego rozwiązywania wątpliwości i globalnych możliwości dostępu.

Mamy nadzieję, że to pomoże!