Ścieżka kariery w Data Science: 8 wymagających i zróżnicowanych ról

Krótki przegląd

„Nauka o danych” to nowe modne hasło wśród milenialsów, ponieważ ta multidyscyplinarna dziedzina informatyki oferuje szeroki zakres możliwości kariery. Zanim przejdziemy do szczegółów, przejdźmy do tematu Data Science. Mówiąc prościej, Data Science to integracyjne badanie opracowywania danych, identyfikujące wzorce i ostatecznie czyniące je ważnym źródłem do tworzenia strategii biznesowych, aby firma mogła wyprzedzić konkurencję na konkurencyjnym rynku. Jest połączeniem wizualizacji danych, uczenia maszynowego, statystyk, strategii rozwiązywania problemów i analizy danych.

Zróżnicowane kariery w Data Science:

Data Scientists to wysoko wykwalifikowani specjaliści, którzy potrafią analizować rodzaj danych, aby znaleźć nowe rozwiązania, możliwości, a także poczynić założenia dotyczące przyszłości danych. Pomagają głównie w budowaniu modeli uczenia maszynowego. Statystyki pokazują, że zapotrzebowanie na Data Scientists jest wysokie, ponieważ brakuje wykwalifikowanych specjalistów, którzy mogą pracować w tej dziedzinie. Dzięki swojej bogatej wiedzy mogą eksperymentować z trendami danych i wprowadzać nowe zmiany w programowaniu i zarządzaniu. Aby zostać naukowcem danych, musisz mieć wszechstronne umiejętności, takie jak wizualizacja danych, rozumienie prawdopodobieństwa i umiejętność pracy z różnymi narzędziami danych. Pensja analityka danych jest również wysoka; dlatego jest to dobry wybór kariery w tej dziedzinie.

Większość osób biegłych w analizie danych zaczyna swoją karierę jako Analityk Danych , a następnie stopniowo awansuje. Głównym zadaniem analityka danych jest przejrzenie danych danego projektu i zidentyfikowanie jego mocnych stron oraz wad. Trzeba umieć posługiwać się językami programowania, takimi jak Python, wizualizacją danych i czyszczeniem. To najchętniej wybierana kariera, gdyż z biegiem czasu można awansować na starszego analityka danych lub poszerzyć swoją wiedzę i zostać profesjonalistą w pokrewnej dziedzinie.

Inżynieria danych to kolejna pożądana kariera w tym nurcie. Głównym celem inżyniera danych jest tworzenie oprogramowania. Przydzielony analityk danych ma za zadanie ocenić sprzedaż, wyniki rynkowe i zgłosić je analitykom danych w celu rozwiązania problemów, które mogą wpłynąć na sprzedaż lub przychody. Znajomość zaawansowanych zapytań SQL i Pythona, umiejętność budowania potoków danych to tylko niektóre z kryteriów bycia inżynierem danych. Przy większym doświadczeniu i umiejętnościach można awansować na starszego inżyniera danych.

Data Architect to ważne stanowisko zawodowe w tej dziedzinie. Jeśli interesujesz się inżynierią danych i interesuje Cię kontrolowanie systemu przechowywania danych w Twojej firmie, to Data Wire Architecture może być dla Ciebie naprawdę dobrą karierą. Aby zostać wybranym jako taki, musisz mieć silną znajomość języka SQL i doświadczenie w zarządzaniu danymi oraz inne umiejętności techniczne w oparciu o Twoją specjalizację.

Specjalista ds. uczenia maszynowego może być doskonałym wyborem dla kariery w dziedzinie data science. Mówiąc prościej, inżynier lub specjalista ds. uczenia maszynowego to naukowiec zajmujący się danymi, który specjalizuje się w dziedzinie uczenia maszynowego. Niektóre firmy zatrudniają również inżynierów oprogramowania, którzy mogą pomóc we wdrażaniu zmian lub aktualizacji wprowadzonych przez analityka danych. Aby pracować w tej dziedzinie, trzeba dobrze opanować Pythona, Cloud Computing, Spark oraz podstawowe umiejętności inżynierii oprogramowania.

Analiza biznesowa to kolejna opcja kariery, która jest bardzo poszukiwana. Podstawowym zadaniem analityka danych biznesowych jest badanie aktualnych trendów biznesowych. Analityk biznesowy musi posiadać umiejętności programistyczne i dobrą znajomość nauki o danych wraz z umiejętnościami biznesowymi.

Analitycy ilościowi to eksperci w dziedzinie nauki o danych, którzy koncentrują się głównie na analizie statystycznej, w której uczenie maszynowe może być wykorzystywane do rozwiązywania problemów finansowych i innych ryzyk rynkowych.

Zostań analitykiem systemowym ze swoją wiedzą z zakresu nauki o danych. Rozwiązuj problemy związane z administracją i organizacją poprzez dokładne badanie problemów i wysyłanie szczegółów do analityków danych w celu ich rozwiązania.

Można również zostać analitykiem marketingowym i przeglądać dane marketingowe, aby sprawdzić ich skuteczność, a także pracować nad promocją swoich produktów na rynku i dostarczać informacji związanych z pozycją firmy na rynku.

Statystyki i badania pokazują, że w branży Data Science następuje gwałtowny wzrost szans na karierę, ponieważ ma ona obiecującą przyszłość. Niezależni eksperci ds. danych również przyczyniają się do wzrostu, popularności i innowacji w tym obszarze, jednocześnie zdobywając większe doświadczenie.

Wniosek

Struktura Programu Data Science ma na celu ułatwienie Ci stania się prawdziwym talentem w dziedzinie Data Science, co ułatwia znalezienie najlepszego pracodawcy na rynku. Zarejestruj się już dziś, aby rozpocząć swoją przygodę ze ścieżką edukacyjną z upGrad!

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź IIIT-B i upGrad's PG Diploma in Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1- on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.