Cele mai populare 5 tipuri de joburi în domeniul științei datelor

2,5 chintilioane de octeți de date sunt produși zilnic pe această planetă. Dar cine este marea ființă care analizează majoritatea acestor date și ajută toate industriile furnizând soluții de afaceri? Da, este un Data Scientist ( eroii necunoscuți foarte celebrați)! A fost declarată cea mai tare slujbă din secolul 22, dar știți ce fel de job îl oferă Data Science? Ei bine, suntem aici să-ți transmitem torța iluminării, suflete curios!

Dar înainte de a începe acest demers, să începem cu un sfat esențial - Data Science combină o serie de discipline, inclusiv analiza datelor, statistica, informatica și învățarea automată. Poate fi descurajantă și copleșitoare când ești nou în domeniu, dar este important să reții că diferite companii se așteaptă la roluri diferite de la același profil. Aceasta înseamnă că un „scientist de date” este adesea folosit ca un termen general în care JD este drastic diferit și setul de abilități necesare diferă, de asemenea.

Iată câteva locuri de muncă în domeniul științei datelor pe care le-ați putea analiza:

• Inginerul de date

Odată cu internetul care preia lumea, o afacere este practic inexistentă dacă nu poți pretinde că ai un rezultat al căutării Google pe numele tău. Unele companii sunt destul de norocoase să obțină mult trafic, dar odată cu aceasta vine o cu totul altă problemă de a avea de a face cu mult mai multe date. Dar ce faci cu acele date? Ei bine, datele pot fi cheia succesului, dacă sunt folosite cu înțelepciune. Infrastructura de date poate fi configurată pentru a menține compania să avanseze. Aici, învățarea automată și statisticile grele sunt mai puțin importante decât abilitățile puternice de inginerie software. Amintiți-vă doar că în companiile care caută să folosească cantități necontenite de date se pot dovedi a fi mai puțin abundente pentru oportunitățile de mentorat pentru oamenii de știință de date juniori.

Se poate crește exponențial în acest domeniu, dar riscul de a stagna și de a scăpa sunt de asemenea mari dacă norocul te abandonează și nu ți se oferă suficientă îndrumare.

Expertiza profesionala si tehnica
Informatica 9, Unix Shell Scripting, Pl/SQL
Limbaje de programare: Java / Python / Scala

• Analistul de date

Adesea sinonim cu a fi un Data Scientist în majoritatea companiilor, descrierea postului sau profilul postului dvs. ar putea necesita să deveniți un maestru Tableau sau Excel sau să extrageți date din bazele de date SQL, să raportați tablouri de bord și să produceți vizualizări de date esențiale.

O tehnică care a câștigat popularitate de-a lungul anilor este testarea A/B - unde se efectuează un experiment randomizat cu două variante, A și B; ipoteza statistică este inclusă în aplicarea sa, iar testul ipotezei din două eșantioane este apoi utilizat în continuare în statisticile de lucru ale companiei sau ale întreprinderii. De asemenea, s-ar putea să vă așteptați ca jobul dvs. să analizați rezultatele unui test A/B sau să preluați conducerea în contul Google Analytics al companiei.

Expertiza profesionala si tehnica
Informatica 9, Unix Shell Scripting, Pl/SQL
Limbaje de programare: Java / Python / Scala

• Arhitectul de date

Importanța arhitecților de date crește din minut. Rolul lor de muncă constă în crearea planurilor pentru toate sistemele de management al datelor pe care o companie ar trebui să le integreze, să le protejeze, să le centralizeze și să le mențină. Arhitecții din acest domeniu au nevoie de tehnologii de master precum Spark, Hive, Pig, pe lângă faptul că sunt la egalitate cu tendințele de inovare în curs de desfășurare în industrie.

Arhitecții de date sunt de așteptat să fie calificați în modelarea datelor fizice, modelarea logică a datelor, strategia de date, limbaje de interogare a datelor, dezvoltarea politicilor de date, depozitarea datelor și identificarea și alegerea unui sistem care se va dovedi, în esență, cel mai bun pentru soluționarea stocării și regăsării datelor. , și management.

• Inginerul de învățare automată

Accentul inginerilor de învățare automată este adesea pus pe producerea de produse extraordinare bazate pe date, mai mult decât pe răspunsul la întrebări operaționale pentru o companie. Atributul lor nu este să știe cum funcționează algoritmii, ci cum să îi folosească. Dacă cineva știe cum să dispute codul, ei vor putea să trimită și să cp=omb prin diferitele seturi de date și să poată găsi exact ceea ce caută.

Se poate dovedi a fi o situație ideală pentru cineva care s-a adâncit în matematică, statistică sau fizică în mod formal și are totuși același zel de a urma o cale mai înclinată din punct de vedere academic. Aproximativ, rolul unui inginer de învățare automată include optimizarea soluțiilor pentru performanță și scalabilitate, asigurarea unui flux de date funcțional între bazele de date și sistemele de backend și implementarea codului personalizat de învățare automată.

• Statistician

În timp ce toate rolurile menționate mai sus explorează cu bucurie datele, există un singur rol care se comportă ca prosopul umed în petrecere - adică al unui statistician. Asta nu înseamnă că rolul este în vreun fel plictisitor, ci pentru că aceștia sunt oamenii care ajută compania să ia decizii dincolo de date. Lansarea sistemului de învățare automată înseamnă mai mult decât a funcționat perfect într-un anumit set de date, cum ar fi cum funcționează atunci când rulează în producție etc. Aici intră în joc abilitățile unui statistician. Ele ajută să luați decizii și să ajungeți la concluzii în siguranță atunci când nu aveți toate faptele perfect aliniate.

Domeniul Data Science necesită multă „antrenament și curiozitate” pentru a putea face descoperiri solide în Big Data. Având în vedere că prognoza de date va atinge 40 de zegaocteți până în 2020, cu siguranță va fi o lipsă de profesioniști pregătiți care să se ocupe de acele date. Urcă-te în trenul Data Science și s-ar putea să fii răsplătit pentru că ai salvat lumea prin modul în care manevrezi cu privire la date!