Diferite specializări ale științei datelor și pe care ar trebui să o alegeți [2022]

Înțelegerea oportunităților de carieră în știința datelor

Știința datelor și inteligența artificială (AI) au apărut ca o alegere populară de carieră. Aspiranții consideră că aceasta este o zonă în plină expansiune, deoarece implementarea sa se răspândește în cercetare, inginerie, securitate cibernetică, analiză și marketing. Profesioniștii din mai multe discipline se scufundă adânc în domeniile specializate ale științei datelor pentru a implementa diverse analize și pentru a face sistemele să învețe pe cont propriu.

Profesioniștii pot crea algoritmi sau pot folosi instrumente pentru a organiza și gestiona aceste date uriașe. Acest domeniu a adus noi oportunități de carieră. Rolul de muncă al cercetătorului de date este unul dintre cele mai proeminente dintre toate. În acest articol, veți afla despre diferitele specializări în știința datelor disponibile pentru a opta pentru o mai bună creștere a carierei.

Citiți: Carieră în știința datelor

Domenii de specializare Data Science pe care vă puteți concentra

Algoritmii AI pot alimenta diverse sisteme cu analize avansate, predicții și recomandări. Datele sunt facilitatorul care face ca acești algoritmi să ofere rezultate din ce în ce mai bune. Deci, există diferite roluri și specializări în știința datelor pentru care aspiranții pot opta pentru a dezvolta o înțelegere mai specifică a acelui subdomeniu.

Companiile angajează astfel de angajați cu competențe specializate în oricare dintre verticalele științei datelor. Rețineți că trebuie să fiți foarte specific atunci când vă alegeți specializarea (în funcție de interesul sau experiența dvs. de fond).

1. Exploatarea datelor și analiza statistică

Atât data mining, cât și analiza statistică reprezintă abordarea învățării din date. În acest rol specializat, aspiranții învață despre descoperirea și identificarea structurilor semnificative din date și maparea lor pe toate împreună pentru a produce informații semnificative.

Ne permite să oferim analiză exploratorie a datelor cu modele predictive pentru extragerea de modele și tendințe în date. Profesionist va analiza apoi problemele de afaceri și le va interpreta într-o întrebare de date. Instrumentele și algoritmii statistici alimentați cu cantitatea enormă de date ajută la crearea unor modele predictive pentru a răspunde tuturor întrebărilor legate de afaceri.

Roluri: Statistician, Analisti de date, Analist de afaceri

Citiți: Idei de proiecte de data mining pentru începători

2. Business Intelligence & Strategy-Making

Aceasta este o altă specializare în plină expansiune a științei datelor, deoarece majoritatea companiilor preferă să aibă niște profesioniști BI. Business Intelligence este un domeniu în care analistul trebuie să transforme datele în perspective care pot ajuta la propulsarea unei afaceri cu potențial maxim. Acest domeniu specializat permite cultivarea surselor de date back-end cu acuratețe și simplitate ridicate.

De asemenea, oferă soluții de analiză personalizate pentru problemele critice pentru afaceri și poate identifica și prezice competițiile de pe piață. Acest domeniu specializat al științei datelor este, de asemenea, responsabil pentru descoperirea domeniilor critice de pierdere a veniturilor și recunoașterea locurilor în care compania trebuie să se îmbunătățească. Devine posibil prin extragerea de seturi de date complexe folosind software-ul BI și analiza tendințelor de afaceri ale concurenților.

Roluri: Inginer BI, Strategist de date, Analist BI, Dezvoltator BI

Învață curs de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

3. Ingineria datelor și depozitarea datelor

Ingineria datelor este abordarea de conversie a datelor într-un format semnificativ, astfel încât profesioniștii să poată utiliza acele date pentru o analiză intensă. Inginerii de date integrează datele din mai multe surse eterogene și le structurează cu interogări ad-hoc pentru a oferi modele semnificative pentru luarea deciziilor.

Această specializare în știința datelor implică gestionarea sursei, aranjamentul, tonul, stocarea și preluarea datelor pentru alți analiști de date și profesioniști în știința datelor. Citiți despre cum să deveniți inginer de date.

Roluri: analist de date, profesioniști în baze de date, ingineri de date

4. Vizualizarea datelor

Cultura civilizației umane este în mare parte vizuală, care include totul, de la artă și publicitate la divertisment și învățare. Devine foarte impactant și ușor de înțeles atunci când vizualizăm ceva. Vizualizarea datelor este domeniul de specializare în știința datelor care este responsabil pentru reprezentarea datelor și informațiilor într-o reprezentare grafică.

Utilizează instrumente de vizualizare precum grafice, tabele, diagrame, diagrame, infografice și hărți. Aceste instrumente oferă o modalitate mult mai bună de a înțelege tendințele, competițiile, valorile aberante, ratele de creștere, modelele de date și situațiile cu combinații de culori și design grafic. Prezentarea datelor într-o formă atractivă din punct de vedere vizual este un domeniu specializat al analiștilor de afaceri și al cercetătorilor de date. În vizualizarea datelor, profesioniștii pot modifica cu ușurință datele pentru a modifica elementele vizuale, ceea ce face din vizualizarea datelor un domeniu esențial al analizei datelor. Citiți despre proiectele de vizualizare a datelor.

Roluri: Inginer de vizualizare a datelor, Dezvoltator de software, Data Scientist

5. Managementul bazei de date și arhitectura datelor

În această eră a științei datelor și a datelor mari – întreprinderile și organizațiile trebuie să aibă o arhitectură de date centralizată aliniată la standardele din industrie. După curățarea sau curățarea cu succes, datele sunt implementate și menținute în baze de date pentru tranzacții complexe de date care acceptă aplicații, servicii sau grupuri de servicii.

Roluri: profesionisti baze de date, administrator baze de date, specialist date

6. Analiza datelor legate de operațiuni

Aceasta este o altă specializare în știința datelor care nu necesită abilități tehnice înalte. Așadar, dacă te consideri pasionat de rezolvarea problemelor, aceasta ar putea fi jobul potrivit pentru tine.

Analiza datelor legate de operațiuni utilizează în mod direct instrumentele și datele furnizate de ceilalți angajați și membri ai organizației. Instrumentele alimentate cu date găsesc posibilități de îmbunătățire în cadrul diferitelor operațiuni (cum ar fi logistică, tehnologie, resurse umane, financiare) ale afacerii.

Roluri post: analist planificare, analist decizii

7. Specialist în învățare automată și cognitivă

Învățarea automată și dezvoltarea algoritmilor cognitivi sunt unele dintre cele mai apreciate specializări ale științei datelor. Prin aceasta, aspiranții și profesioniștii pot dezvolta algoritmi și soluții bazate pe inteligență artificială (AI).

Putem considera că acesta este un domeniu mai larg și mai complex al minării de date și al analizei statistice. Aici, profesioniștii se concentrează pe alimentarea datelor introduse prin algoritmi pentru a antrena modelul, construirea conductelor de date, testarea A/B, surse de date convenabile și sistemele de bază de benchmarking. Algoritmii alimentați cu seturi de date ajută la pregătirea mașinilor pentru a învăța răspunsul cognitiv și luarea deciziilor.

Întreprinderile și companiile încorporează din ce în ce mai mulți algoritmi instruiți bazați pe inteligență artificială pentru o mai bună eficiență și predictibilitate. Companiile angajează profesioniști ML pentru a construi algoritmii și modelele actuale, precum și pentru a folosi instrumente și tehnici statistice standard din industrie. Un algoritm de învățare automată poate multiplica cifra de afaceri prin reducerea inteligentă a sarcinilor repetitive efectuate anterior de munca umană obositoare.

Roluri: Inginer ML, Data Scientist, Cercetători, Specialist AI

8. Analiza datelor de piață

Acest rol vine cu diferite verticale de expertiză la diferite niveluri pentru o companie. Aici sursa de date este externă, cum ar fi datele de vânzări și marketing, date de la clienți și experiențele acestora, urmăriți performanța în comerțul electronic și logistică, găsiți noi oportunități și clienți.

Analiștii de date de marketing sunt responsabili pentru măsurarea, analizarea și gestionarea performanței de marketing pentru eficacitate și optimizarea rentabilității investiției. Înțelegerea trăsăturilor pieței și a nevoilor clienților va reduce pierderile de dolari în marketingul web și va evidenția informații despre preferințele și tendințele clienților.

Analiza datelor de marketing folosește instrumente și tehnici precum marketingul de căutare plătit, produse software de marketing, optimizarea pentru motoarele de căutare etc. și utilizează acele date pentru a valorifica analiza.

Roluri de post: analist de produs, analist de piata, analist web

9. Analiza datelor de securitate cibernetică

Analistul de date de securitate cibernetică este o altă specializare în știința datelor în combinație cu securitatea cibernetică. Aici analiza datelor se face în conținut pentru securitatea cibernetică. Analiza datelor cibernetice depinde de datele primite de la diferite instrumente de securitate.

Companiile angajează analiști de date de securitate cibernetică pentru a proiecta și implementa algoritmi folosind seturi mari de date pentru a detecta erori și vulnerabilități, pentru a prezice viitoare atacuri și amenințări, precum și pentru a produce informații utile pentru îmbunătățirea securității și confidențialității datelor în cadrul acelei organizații.

Aceste analize sunt responsabile pentru protejarea resurselor și planurilor organizației de amenințările și crimele externe, precum și interne.

Roluri de post: analist cibersecuritate, Data Scientist, Data analist

Citește și: Salariul Data Scientist în India

Concluzie

Știința datelor este un termen care poate scăpa cu ușurință de orice definiție specifică datorită naturii sale versatile și a unei game largi de domenii de implementare. Există și alte domenii interdisciplinare, cum ar fi cloud, sănătate, finanțe, design etc., unde Data Science este folosită pentru a oferi perspective pentru creșterea organizației.