Warunek wstępny nauki o danych: nie jest tym, czym myślisz

Wstęp

Każda branża dzisiaj polega na zrozumieniu danych generowanych przez procesy i produkty. Aby rozszerzyć swoją działalność na przestrzeń rynkową, firmy muszą najpierw pracować nad mocnymi stronami istniejącego produktu, a następnie spenetrować niewykorzystane obszary rynku.

Całe branże mają zestaw procesów usprawnionych w przepływie operacyjnym i innych działach wspierających. Praca na wszystkich danych generowanych zewsząd doprowadziła do zwiększonego zapotrzebowania na profesjonalistów.

Eksperci muszą być przygotowani do spełnienia określonych potrzeb biznesowych. Data Scientists to profesjonaliści posiadający wiedzę techniczną. Mają zdolność analizowania ogromnych porcji danych, dzięki czemu mogą łatwo dotknąć problematycznych obszarów, a także wędrować do niewykorzystanych ukrytych obszarów problemowych.

Nadrzędnym celem jest przynoszenie znaczących wyników biznesowych i bardziej znaczących zysków w domenie.

Możliwości na rynku

Liczni profesjonaliści i nowicjusze łączą się, aby wejść w dziedzinę Data Science. Jest to połączona praca, która łączy analitykę danych, naukę i narzędzia do zarządzania. Wymaga profilu roboczego pośród ogromnych ilości danych, które wymagają rozwiązań dla wyników biznesowych. Przeczytaj: Obowiązkowe umiejętności, których potrzebujesz, aby zostać naukowcem danych.

Rosnący popyt w branży doprowadził do wzrostu profilu Data Scientists. Według raportu do 2026 r. ma nastąpić 19% wzrost liczby miejsc pracy naukowców zajmujących się danymi; i ma powstać około 5400 nowych słupków.

Istnieją oczekiwania co do wzrostu struktury wynagrodzeń naukowców zajmujących się danymi. Możliwości refleksyjnego awansu rosną wraz ze wzrostem ilości generowanej pracy.

Wyzwania

Pojawia się wiele wyzwań związanych z ogromną ilością danych i różnicami w branżach, które wymagają od administracji uzyskania określonego pożądanego rezultatu. Testy rozciągają się od zdobycia wiedzy branżowej i umiejętności miękkich do funkcjonowania, aż po wiedzę techniczną dotyczącą analizy danych i narzędzi do zarządzania przedsiębiorstwem.

Jeśli planujesz wejść w świat nauk o danych, przed pierwszym krokiem musisz popracować nad określonymi warunkami wstępnymi zarówno w dziedzinie technicznej, jak i nietechnicznej.

Wymagania wstępne dla nauki o danych

Nie zawsze jest konieczne, aby profesjonaliści mieli wcześniej wiedzę na temat analizy danych.

Możesz być studentem lub nowicjuszem, który rozwija zainteresowanie dziedziną nauki o danych i planuje zdobyć indywidualne doświadczenie w tym sektorze. Lub możesz być profesjonalistą, który ma już siedzibę w jednej branży, ale chce wziąć udział w kursach nauki o danych z powodu zamiłowania do danych lub rosnącego zainteresowania i domagać się ofert profilowych.

Wymagania wstępne dotyczące wymagań terenowych są podzielone na następujące kategorie:

Edukacyjny

Profile Data Scientist różnią się w zależności od poziomu eksperta oraz profilu wykształcenia i doświadczenia. Co najmniej tytuł licencjata jest niezbędny do kontynuowania kursu nauki o danych. Licencjat/magister na dowolnym z przedmiotów STEM okazuje się korzystny, ponieważ kładzie podwaliny pod podstawową wiedzę matematyczną lub statystyczną, która okaże się niezwykle ważna w przyszłości.

Rozpoczynając od badań naukowców zajmujących się danymi, musisz mieć kontakt z wymaganiami, które są wymagane w branży dla profilu zawodowego. Zasoby wymienione w Internecie dotyczące pracy jako naukowiec danych musiały wykazywać szereg wymagań dotyczących umiejętności i wiedzy specjalistycznej, aby spełnić kryteria. Nie zawsze tak jest.

Wraz z rosnącymi kwalifikacjami jednocześnie wzrośnie wiedza i profil zawodowy. Ale zawsze jest różnica między tym, czego uczy się w sferze teoretycznej, a tym, co zyskasz pracując zawodowo.

Doktor bez doświadczenia nie byłby równy innemu kandydatowi z kwalifikacjami magisterskimi, ale posiadającym trzyletnie doświadczenie.

Oto niektóre z technicznych i nietechnicznych wymagań handlu:

Techniczny

• Matematyczny

Profesjonaliści i studenci z różnych środowisk w dziedzinie informatyki, inżynierii, ekonomii, matematyki lub operacji oraz badań wchodzą w branżę rozwoju biznesu.

Nie wszystko to jest obowiązkowe w karierze zawodowej w naukach o danych. Ostateczną koniecznością jest posiadanie jasnych i solidnych podstaw na pojęciach matematycznych i statystycznych.

Zapotrzebowanie w dziedzinie nauki o danych dotyczy głównie jasnych koncepcji statystycznych danych, które wymagają analizy w celu uzyskania praktycznych rozwiązań obszarów problemowych. W związku z tym wszelkie studium tła zostanie zakończone, ale dopracowane i mocne podstawy statystyczne i matematyczne są podstawowym wezwaniem.

• Programowanie

Nie musisz być oddanym zaawansowanym programistą. Mimo to najlepiej byłoby, gdybyś miał jasną podstawową wiedzę na temat pojęć związanych z programowaniem. Koncepcje programistyczne, takie jak C, C++ lub Java, przyspieszą sposoby uczenia się programowania z zakresu nauki o danych.

Nie trzeba być zagorzałym programistą, aby pomóc analizować rozległe części danych, sprawnie pisać cytaty, wyjaśniać obszar problemu i pracować z big data. Nauka o danych pracuje nad narzędziami programistycznymi, takimi jak Python i R. Te koncepcje pomogą kandydatowi przejść długą drogę do wiedzy specjalistycznej w zakresie nauki o danych.

• SQL

SQL lub ustrukturyzowany język zapytań jest jednym z podstawowych narzędzi wymaganych do doświadczenia programowania w nauce o danych.

Aby mieć solidne podstawy w pracy, którą należy wykonać, analitycy danych poświęcają dużo czasu na pisanie SQL i powiązanych z nimi skryptów. Musisz umieć pisać podstawowy SQL, rozwiązywać zapytania SQL i znać się na grupach, łączeniach lub tworzeniu indeksów.

Nie jest wiążące dla Ciebie osiągnięcie doskonałości w administrowaniu bazami danych, aby pracować jako naukowiec danych; ponieważ podstawy SQL nie zwracają uwagi na warstwy na wierzchu. Analiza danych wymaga silnego fundamentu, który można pobrać z bazy danych dla klastra Hadoop (przykład używanego języka).

• Nauka o danych

Nie musisz zdobywać dyplomu z nauk o danych przed wejściem do świata zawodowego. Nauka o danych wymaga podstaw statystyki i matematyki, co powinno być jasne, aby móc analizować problemy, które są pod ręką. Aby rozwiązywać problemy biznesowe, musisz mieć umiejętności miękkie, takie jak zarządzanie zespołem i kontrola nad projektami, aby dotrzymać terminów.

Aby lepiej zrozumieć i mieć jasny obraz wymagań profilu zawodowego, z którym się wybierasz, możesz uzyskać certyfikat analityka biznesowego online, a także uczestniczyć w różnych kursach z zakresu nauk o danych.

• Nauczanie maszynowe

Uczenie maszynowe jest jednym z podstawowych pojęć nauki o danych, a także nieodzowną częścią. Uczenie maszynowe i tak będzie częścią Twojego programu nauczania, gdy uzyskasz kurs online, aby zdobyć stopień naukowy na uniwersytecie. Dlatego nie jest konieczne poznanie podstaw uczenia maszynowego przed rozpoczęciem kariery zawodowej.

Uczenie maszynowe będzie jednym z wyznaczników w całym programie nauczania nauki o danych. Dodatkowy kurs uczenia maszynowego online pomoże Ci w analizie i podstawowym elemencie budowania fundamentów.

• Praca z danymi nieustrukturyzowanymi

Naukowcy zajmujący się danymi pracują nad analizą pierwotnej przyczyny problemu biznesowego i zapewniają ramy rozwiązania za pomocą narzędzi do analizy danych. Korzystne będzie zapoznanie się z popularnymi narzędziami do analizy danych, takimi jak SAS, Hadoop, Spark lub R, aby zrozumieć, z czym pracują naukowcy zajmujący się danymi.

Znajomość narzędzi statystyki opisowej, takich jak rozkład normalny, tendencja centralna, kurtoza, zmienność, wskaże ci długą drogę.

Certyfikaty online są przygotowane, aby pomóc Ci w dalszym ugruntowaniu wiedzy, która jest niezbędna w tej dziedzinie.

Nietechniczne

• Przedsiębiorczość

Mając na uwadze, że nauka o danych ma pomagać firmom w rozwiązywaniu problemów i znajdowaniu obszarów problemowych, nie ma sensu posiadanie technicznej siły w części dotyczącej analizy danych i zerowy poziom wiedzy biznesowej.

Świadomość biznesowa odnosi się do ogólnej wiedzy o tym, jak działają firmy. Jakie są niezbędne działy i jak silna koordynacja jest wymagana do formułowania pracy zespołowej przy realizacji projektów?

Posiadając tytuł licencjata/magister nauk technicznych, nie da się zorientować się w prowadzeniu biznesu. Dlatego kurs online, który pomoże Ci z podstawami Business Administration, będzie korzystny.

Zapewni szerszy obraz tego, jak rzeczy potrzebują operacji w organizacji z biznesowego punktu widzenia.

• Zasady zarządzania

Pracując jako data scientist, oczekuje się od Ciebie pracy zespołowej, zarządzania terminami, obsługi projektów i koordynacji z różnymi działami.

Nie wszystko jest możliwe przy posiadanym doświadczeniu technicznym. W tym celu musisz znać określone narzędzia biznesowe i zasady zarządzania, takie jak zarządzanie zespołem, budowanie relacji, dowodzenie i podział pracy.

• Komunikacja

Przywiązanie do umiejętności miękkich, takich jak komunikacja, przywództwo, słuchanie, intuicyjność i networking, jest niezbędne, gdy będziesz pracować w firmie.

Czy to małe przedsiębiorstwo, duża międzynarodowa korporacja; umiejętności miękkie zapewnią Ci wiedzę i przeszkolenie, jak zachowywać się i radzić sobie z różnorodną grupą ludzi w Twoim zespole. Ostatecznym celem są rentowne wyniki.

• Intuicja danych

Miłość do danych i praca z ich ogromnymi ilościami to jedna z typowych cech występujących u naukowców zajmujących się danymi. Zawód wymaga analizy statystycznej i matematycznego funkcjonowania na zakresie danych znajdujących się przed Tobą. Twoje szaleństwo i pasja do analizy danych pomogą Ci rozwiązywać złożone problemy w firmach, z którymi nie każdy może sobie poradzić, nawet najwyższe kierownictwo.

Wniosek

Data Scientists to specjaliści z różnymi zestawami umiejętności. Nie jest łatwo opanować wszystkie transakcje dla jednej osoby.

Wraz z ceną przychodzi trudna część nauki o danych. Z właściwym kierunkiem na ścieżce, wiedza, szkolenia (z różnych realizowanych kursów) i doświadczenie w tej dziedzinie będą stopniowo przyczyniać się do Twojej rozwijającej się kariery zawodowej.

Jeśli jesteś ciekawy, jak uczyć się nauki o danych, aby być na czele szybkiego postępu technologicznego, sprawdź program PG Executive PG w dziedzinie nauki o danych.