Różne specjalizacje nauki o danych i którą wybrać [2022]

Zrozumienie możliwości kariery w nauce o danych

Nauka o danych i sztuczna inteligencja (AI) stały się popularnym wyborem zawodowym. Osoby aspirujące uważają ten obszar za dynamicznie rozwijający się, ponieważ jego wdrażanie rozprzestrzenia się w badaniach, inżynierii, cyberbezpieczeństwie, analityce i marketingu. Specjaliści z kilku dyscyplin zagłębiają się w wyspecjalizowane dziedziny nauki o danych, aby wdrażać różne analizy i sprawić, by systemy uczyły się samodzielnie.

Specjaliści mogą tworzyć algorytmy lub używać narzędzi do organizowania tych ogromnych danych i zarządzania nimi. Ta dziedzina przyniosła nowe możliwości kariery. Rola zawodowa analityka danych jest jedną z najważniejszych. W tym artykule dowiesz się o różnych dostępnych specjalizacjach w zakresie analityki danych, aby zdecydować się na lepszy rozwój kariery.

Przeczytaj: Kariera w nauce o danych

Obszary specjalizacji Data Science, na których możesz się skoncentrować

Algorytmy sztucznej inteligencji mogą zasilać różne systemy zaawansowaną analizą, przewidywaniami i zaleceniami. Dane są czynnikiem, który umożliwia tym algorytmom zapewnianie coraz lepszych wyników. Tak więc istnieje wiele ról i specjalizacji w zakresie analityki danych , które aspiranci mogą wybrać, aby uzyskać bardziej szczegółowe zrozumienie tej subdomeny.

Firmy zatrudniają takich pracowników posiadających specjalistyczne umiejętności w dowolnej z branż data science. Pamiętaj, że przy wyborze specjalizacji musisz być bardzo konkretny (zgodnie z twoimi zainteresowaniami lub doświadczeniem w tle).

1. Eksploracja danych i analiza statystyczna

Zarówno eksploracja danych, jak i analiza statystyczna reprezentują podejście oparte na uczeniu się z danych. W tej wyspecjalizowanej roli aspiranci uczą się odkrywania i identyfikowania znaczących struktur na podstawie danych oraz mapowania ich wszystkich w celu uzyskania znaczących informacji.

Pozwala nam dostarczać eksploracyjną analizę danych z modelami predykcyjnymi do wyodrębniania wzorców i trendów w danych. Specjalista następnie przyjrzy się problemom biznesowym i zinterpretuje je jako pytanie dotyczące danych. Narzędzia i algorytmy statystyczne zasilane ogromną ilością danych pomagają w tworzeniu modeli predykcyjnych odpowiadających na wszystkie zapytania związane z biznesem.

Stanowiska: Statystyk, Analityk danych, Analityk Biznesowy

Przeczytaj: Pomysły na projekty eksploracji danych dla początkujących

2. Analiza biznesowa i tworzenie strategii

Jest to kolejna dynamicznie rozwijająca się specjalizacja data science, ponieważ większość firm woli mieć kilku specjalistów BI. Business Intelligence to dziedzina, w której analityk musi przekształcać dane w spostrzeżenia, które mogą pomóc napędzać biznes z maksymalnym potencjałem. Ta wyspecjalizowana domena umożliwia kultywowanie wewnętrznych źródeł danych z dużą dokładnością i prostotą.

Zapewnia również dopasowane rozwiązania analityczne do problemów o znaczeniu krytycznym dla biznesu oraz może identyfikować i przewidywać konkurencję na rynku. Ta wyspecjalizowana dziedzina nauki o danych jest również odpowiedzialna za wykrywanie krytycznych obszarów utraty przychodów i rozpoznawanie obszarów, w których firma musi się poprawić. Staje się to możliwe dzięki wydobywaniu złożonych zbiorów danych za pomocą oprogramowania BI i analizowaniu trendów biznesowych konkurencji.

Stanowiska: Inżynier BI, Strateg danych, Analityk BI, Programista BI

Dowiedz się kursu nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

3. Inżynieria danych i hurtownia danych

Inżynieria danych to podejście polegające na konwertowaniu danych do znaczącego formatu, dzięki czemu profesjonaliści mogą wykorzystywać te dane do intensywnej analizy. Inżynierowie danych integrują dane z wielu heterogenicznych źródeł i organizują je za pomocą zapytań ad hoc, aby zapewnić znaczące wzorce podejmowania decyzji.

Ta specjalizacja data science obejmuje zarządzanie źródłem, rozmieszczeniem, tonem, przechowywaniem i pobieraniem danych dla innych analityków danych i specjalistów od analizy danych. Przeczytaj, jak zostać inżynierem danych.

Stanowiska pracy: Analityk Danych, Specjaliści ds. Baz Danych, Inżynierowie Danych

4. Wizualizacja danych

Kultura ludzkiej cywilizacji jest głównie wizualna, co obejmuje wszystko, od sztuki i reklamy po rozrywkę i naukę. Kiedy coś wizualizujemy, staje się to bardzo ważne i łatwe do zrozumienia. Wizualizacja danych to dziedzina specjalizacji data science , która jest odpowiedzialna za przedstawianie danych i informacji w reprezentacji graficznej.

Wykorzystuje narzędzia do wizualizacji, takie jak wykresy, tabele, wykresy, wykresy, infografiki i mapy. Narzędzia te zapewniają znacznie lepszy sposób na zrozumienie trendów, konkursów, wartości odstających, tempa wzrostu, wzorców danych i sytuacji dzięki kombinacji kolorów i projektom graficznym. Prezentowanie danych w atrakcyjnej wizualnie formie to wyspecjalizowana domena analityków biznesowych i data sciences. W wizualizacji danych profesjonaliści mogą łatwo modyfikować dane w celu modyfikacji wizualizacji, dzięki czemu wizualizacja danych jest niezbędnym obszarem analizy danych. Przeczytaj o projektach wizualizacji danych.

Stanowiska: Inżynier wizualizacji danych, programista, analityk danych

5. Zarządzanie bazą danych i architektura danych

W dobie data science i big data – przedsiębiorstwa i organizacje muszą mieć scentralizowaną architekturę danych zgodną ze standardami branżowymi. Po pomyślnym oczyszczeniu lub oczyszczeniu dane są wdrażane i utrzymywane w bazach danych dla złożonych transakcji danych obsługujących aplikacje, usługi lub grupy usług.

Stanowiska: Specjaliści ds. baz danych, Administrator baz danych, Specjalista ds. danych

6. Analiza danych związanych z operacjami

To kolejna specjalizacja data science , która nie wymaga wysokich umiejętności technicznych. Tak więc, jeśli uważasz, że pasjonujesz się rozwiązywaniem problemów, może to być właściwa praca dla Ciebie.

Analityka danych operacyjnych bezpośrednio wykorzystuje narzędzia i dane dostarczane przez innych pracowników i członków organizacji. Narzędzia zasilane danymi znajdują możliwości doskonalenia w różnych operacjach (m.in. logistycznych, technologicznych, kadrowych, finansowych) przedsiębiorstwa.

Stanowiska: Analityk Planowania, Analityk Decyzji

7. Specjalista ds. uczenia maszynowego i poznawczego

Uczenie maszynowe i opracowywanie algorytmów kognitywnych to jedne z najwyżej ocenianych specjalizacji nauki o danych. Dzięki temu aspiranci i profesjonaliści mogą opracowywać algorytmy i rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji (AI).

Możemy uznać to za większą i bardziej złożoną dziedzinę eksploracji danych i analizy statystycznej. Tutaj profesjonaliści koncentrują się na wprowadzaniu danych za pomocą algorytmów do trenowania modelu, budowaniu potoków danych, testowaniu A/B, wygodnych źródłach danych i benchmarkingu systemów bazowych. Algorytmy zasilane zestawami danych pomagają przygotować maszyny do uczenia się reakcji poznawczych i podejmowania decyzji.

Przedsiębiorstwa i firmy wprowadzają coraz więcej wyszkolonych algorytmów opartych na sztucznej inteligencji, aby uzyskać lepszą wydajność i przewidywalność. Firmy zatrudniają specjalistów ML do budowania rzeczywistych algorytmów i modeli, a także do korzystania ze standardowych narzędzi i technik statystycznych. Algorytm uczenia maszynowego może zwielokrotnić obroty, inteligentnie redukując powtarzalne zadania wykonywane wcześniej przez żmudną pracę ludzką.

Stanowiska: Inżynier ML, Data Scientist, Badacze, Specjalista AI

8. Analiza danych rynkowych

Ta rola wiąże się z różnymi pionami wiedzy specjalistycznej na różnych poziomach dla firmy. W tym przypadku źródło danych jest zewnętrzne, takie jak dane dotyczące sprzedaży i marketingu, dane od klientów i ich doświadczeń, śledzenie wydajności w handlu elektronicznym i logistyce, znajdowanie nowych możliwości i klientów.

Analitycy danych marketingowych są odpowiedzialni za mierzenie, analizowanie i zarządzanie wydajnością marketingu pod kątem efektywności i optymalizacji zwrotu z inwestycji. Zrozumienie cech rynku i potrzeb klientów ograniczy marnowanie pieniędzy na marketing internetowy i podkreśli spostrzeżenia dotyczące preferencji i trendów klientów.

Analiza danych marketingowych wykorzystuje narzędzia i techniki, takie jak marketing w płatnych wynikach wyszukiwania, oprogramowanie marketingowe, optymalizacja pod kątem wyszukiwarek itp., i wykorzystuje te dane do wykorzystania analizy.

Stanowiska: Analityk Produktowy, Analityk Rynku, Analityk Sieci

9. Analiza danych dotyczących cyberbezpieczeństwa

Analityk danych cyberbezpieczeństwa to kolejna specjalizacja data science w połączeniu z cyberbezpieczeństwem. Tutaj analiza danych odbywa się w treści do cyberbezpieczeństwa. Analiza danych cybernetycznych jest uzależniona od danych otrzymanych z różnych narzędzi bezpieczeństwa.

Firmy zatrudniają analityków danych z zakresu cyberbezpieczeństwa, którzy zaprojektują i zaimplementują algorytmy wykorzystujące duże zbiory danych w celu wykrywania błędów i luk w zabezpieczeniach, przewidywania przyszłych ataków i zagrożeń, a także tworzenia przydatnych informacji w celu poprawy bezpieczeństwa i prywatności danych w tej organizacji.

Analizy te są odpowiedzialne za ochronę zasobów i planów organizacji przed zewnętrznymi i wewnętrznymi zagrożeniami i przestępstwami.

Stanowiska : Analityk cyberbezpieczeństwa, Data Scientist, Analityk danych

Przeczytaj także: Wynagrodzenie analityka danych w Indiach

Wniosek

Data science to termin, który z łatwością może wymykać się z jakiejkolwiek konkretnej definicji ze względu na swój wszechstronny charakter i szeroki zakres obszarów wdrożeniowych. Istnieją inne interdyscyplinarne dziedziny, takie jak chmura, opieka zdrowotna, finanse, projektowanie itp., w których Data Science jest wykorzystywana do zapewniania wglądu w rozwój organizacji.