8 лучших вариантов карьеры для науки о данных в США [2022]

Еще в 2012 году HBR объявил Data Scientist «самой сексуальной профессией 21 века», и теперь мы начинаем понимать, почему!

Наука о данных — это вездесущая сила, которая проникла почти во все аспекты нашей повседневной жизни. От образования до здравоохранения наука о данных находит применение во всех параллелях современной отрасли.

Поскольку пользователи сети, предприятия и организации по всему миру продолжают генерировать колоссальные объемы данных (пока мы говорим!), важность технологий Data Science становится все более очевидной в реальных сценариях. Такие технологии, как искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение, меняют мир вокруг нас, открывая новые возможности во многих отраслях, включая электронную коммерцию, финансовые технологии, здравоохранение и образовательные технологии.

Компании всех форм и размеров используют этот обширный пул данных для создания инновационных уникальных решений и сосредоточения внимания на персонализации обслуживания клиентов. С ростом числа компаний, использующих технологии Data Science, спрос на опытных и квалифицированных специалистов по Data Science стремительно растет.

В то время как IBM прогнозирует, что к 2020 году количество вакансий для всех специалистов по науке о данных и аналитике в США увеличится на 364 000 до 2 720 000, Бюро статистики труда США утверждает, что к 2026 году появится 11,5 млн новых рабочих мест по науке о данных .

Если эта статистика что-то и доказывает, так это тот факт, что наука о данных никуда не денется, и со временем в науке о данных появятся новые рабочие места, что еще больше повысит спрос на специалистов по науке о данных.

Что специализированная компания IBM для искусственного интеллекта означает бум рабочих мест в области искусственного интеллекта?

IBM уже давно находится в авангарде науки о данных, особенно искусственного интеллекта. IBM Watson — один из величайших примеров ее достижений в этой области. Будучи в бизнесе Data Science так долго, IBM твердо убеждена, что « гибкий ИИ » — это необходимость часа.

Проще говоря, современной отрасли нужна гибкая технология искусственного интеллекта, то есть она может быстро адаптироваться к текущей ситуации. Эта передовая технология может применять знания и модели для конкретной области к новым вариантам использования и задачам. Им нужен ИИ, который может сочетать разные формы знаний, раскладывать причинно-следственные связи и самостоятельно изучать новое.

Для достижения этой цели IBM уже приступила к разработке инженерных инструментов искусственного интеллекта нового поколения. Четыре основных рабочих потока, продвигающих это видение:

• Нейросимволический ИИ

Нейросимволический ИИ — это более высокая и продвинутая проекция Глубокого обучения. Он направлен на использование возможностей нейронных сетей с помощью символических методов для улучшения и оптимизации мыслительных способностей ИИ.

• Безопасный, надежный ИИ

IBM стремится предоставить надежный, безопасный и надежный ИИ, ориентированный на объяснимость, точность и снижение предвзятости.

• ИИ-инжиниринг

Цель состоит в том, чтобы разработать инженерные инструменты и возможности искусственного интеллекта для упрощения и автоматизации рутинных задач, таких как подготовка данных, обучение моделей и управление жизненным циклом программного обеспечения.

• Аппаратное обеспечение ИИ

IBM работает над созданием прорывного класса оборудования для искусственного интеллекта, которое является энергоэффективным. Это аппаратное обеспечение ИИ может увеличивать вычислительную мощность и потенциал без увеличения спроса и потребления энергии.

Постепенно, по мере того как эти технологии будут выходить на рынок, компании в США будут внедрять их в свою инфраструктуру Data Science. Естественно, эти технологии нового века приведут к появлению новых рабочих мест, что еще больше подпитает бум рабочих мест в области ИИ.

Это повысит спрос на опытных и талантливых специалистов по науке о данных и искусственному интеллекту, которые могут эффективно использовать эти технологии в полной мере. В будущем искусственный интеллект проложит четкий карьерный путь для сотрудников, наметив конкретные наборы навыков для работы в области науки о данных.

Карьерные возможности для Data Scientist в США

Профиль работы Data Scientist занял первое место среди самых перспективных вакансий LinkedIn в США в 2019 году, сообщив об увеличении количества вакансий более чем на 56% в годовом исчислении. Статистика показывает, что с 2012 года количество вакансий Data Scientist выросло более чем на 650% !

Но кто такие специалисты по данным?

Согласно HBR, Data Scientist — это «высокопоставленный профессионал, обладающий подготовкой и любопытством, чтобы делать открытия в мире больших данных».

Data Scientist — это разносторонне одаренный эксперт, хорошо разбирающийся в математике, статистике, информатике и информатике. Они специализируются на сборе данных из разрозненных источников и анализе больших наборов данных, содержащих структурированные и неструктурированные данные, для получения значимой информации.

Как только они извлекают эти идеи и шаблоны данных, они используют комбинацию передовых научных, статистических и аналитических методов для интерпретации результатов и преобразования их в действенные бизнес-решения.

Специалисты по данным сочетают в себе лучшее из обоих миров — бизнеса и ИТ. Их основное внимание уделяется изучению и анализу больших данных, чтобы помочь компаниям и организациям принимать конкретные, целенаправленные решения, основанные на данных.

Благодаря широкому спектру отраслевых приложений Data Science ученые, работающие с данными, могут работать практически в любой отрасли США. Они могут найти возможности трудоустройства с высокой заработной платой и ростом рабочих мест в сфере образования, электронной коммерции, розничной торговли, ИТ, BFSI, здравоохранения, фармацевтики, производства, цепочки поставок и логистики, транспорта, СМИ и развлечений, аэрокосмических / авиационных исследований и военных.

Как мы упоминали ранее, специалисты по данным могут работать в компаниях любого размера — от стартапов до крупных корпораций, ТНК и исследовательских центров.

Карьерный путь к тому, чтобы стать специалистом по данным

Вот приблизительный набросок того, как вы можете стать Data Scientist:

1. Получите степень бакалавра

Лучший путь к науке о данных — получить степень бакалавра в области, тесно связанной с наукой о данных. Вы можете выбрать математику, статистику, информатику/инженерию, информационные технологии и информационные технологии в качестве специальностей бакалавриата, поскольку эти области неразрывно связаны с наукой о данных.

2. Получите степень магистра

Наука о данных является очень сложной областью обучения, и, следовательно, она требует, чтобы соискатели закончили аспирантуру по любому из предметов, упомянутых выше. Большинство компаний ищут кандидатов со степенью магистра или выше (Ph.D.) для работы в области Data Science.

3. Приобретите нужные навыки

Претенденты на науку о данных должны развивать нишевые навыки, включая программирование; структуры данных; интеллектуальный анализ данных, очистка и обработка; визуализация данных и отчетность; статистический анализ; анализ рисков и хранение данных. Помимо этих навыков, они также должны приобрести навыки межличностного общения, такие как эффективное общение, критическое мышление, решение проблем, организационные и управленческие навыки.

4. Получите работу начального уровня

После выполнения первых трех шагов вы должны быть готовы занять должность начального уровня в области науки о данных (например, младшего аналитика данных, аналитика бизнес-аналитики, инженера данных и т. д.). Убедитесь, что вы выбрали работу в компании, которая дает первокурсникам возможность расти и учиться. Это поможет, если вы создадите подробное онлайн-портфолио, в котором будут указаны ваши навыки, области знаний и проекты. Это поможет вам привлечь внимание потенциальных работодателей.

5. Выберите сертификаты Data Science

Сертификаты Data Science — отличный способ получить отраслевые знания и нишевые навыки. Вы изучаете основные навыки науки о данных, такие как программирование и анализ данных, с использованием инструментов больших данных, таких как Hadoop, Hive, Spark и т. д. Компании обычно предпочитают кандидатов, у которых есть дополнительные сертификаты наряду со степенью магистра, поскольку это показывает их готовность повышать квалификацию. и обогатить свои знания.

Лучшие вакансии в науке о данных в США

Data Scientist — не единственный популярный профиль работы в Data Science. Существует целый ряд сложных и хорошо оплачиваемых вакансий в области науки о данных, которые стоит рассмотреть. Вот восемь лучших вакансий Data Science в США:

1. Инженер по машинному обучению

Инженеры по машинному обучению — это высококвалифицированные специалисты, специализирующиеся на машинном обучении. Они проектируют, строят, эксплуатируют и управляют интеллектуальными моделями/системами, которые могут выполнять широкий спектр задач, учась на собственном опыте. Инженеры машинного обучения разрабатывают алгоритмы машинного обучения для обучения этих моделей выполнению задач, подобных человеческим, практически без человеческого контроля. Они работают с учеными данных и аналитиками данных.

Инженеры по машинному обучению должны хорошо разбираться в математических, статистических и компьютерных концепциях. Они должны владеть несколькими языками программирования, такими как Python, Java, Scala, R, C, C++ и т. д.

Зарплата

Средняя годовая зарплата инженеров машинного обучения в США составляет 1 25 000 долларов США, а типичный диапазон заработной платы составляет от 1 14 121 до 1 47 134 долларов США в год.

2. Архитектор данных

Архитектор данных оценивает и анализирует потребности компании в данных, намечает дорожную карту для удовлетворения этих требований, определяет стандарты и цели для управления данными и обеспечивает идеальное соответствие всех целей и потребностей общей стратегии и бизнес-архитектуре компании.

Они разрабатывают и внедряют решения для баз данных для хранения и извлечения бизнес-данных и контролируют деятельность по переносу данных. Архитекторы данных также используют различные аналитические и статистические методы для анализа информации и представления своих выводов в виде подробных отчетов высшему руководству и заинтересованным сторонам компании.

Архитекторы данных должны хорошо разбираться в прикладной математике и статистике. Они должны обладать обширными знаниями в области визуализации данных, миграции данных, RDMS, проектирования баз данных, управления базами данных и облачных вычислений.

Зарплата:

Средняя годовая зарплата архитекторов данных в США составляет 119 011 долларов США, а типичный диапазон заработной платы составляет от 86 013 до 140 836 долларов США в год.

3. Статистик

Статистики собирают, анализируют и интерпретируют числовые данные для выявления тенденций и закономерностей, которые могут помочь компаниям понимать количественные бизнес-данные и принимать обоснованные решения. Они используют математические методы, статистические методологии и компьютерное программное обеспечение, чтобы анализировать сложные данные и делать точные бизнес-прогнозы.

Статистики должны знать, как использовать статистические термины, концепции и методологии в различных ситуациях и бизнес-кейсах. Они должны обладать аналитическими способностями, навыками решения проблем и коммуникативными навыками.

Зарплата:

Средняя годовая зарплата статистиков в США составляет 99 986 долларов, а типичный диапазон заработной платы составляет от 52 690 до 146 770 долларов в год.

4. Полноценный разработчик

Как следует из названия, разработчики полного стека обладают высокой квалификацией в технологии полного стека, что означает, что они могут программировать как на стороне сервера, так и на стороне клиента. Они разрабатывают базовую логику, работающую в фоновом режиме (обеспечивающую работу веб-сайта/приложения), а также разрабатывают пользовательский интерфейс (UI), с которым взаимодействуют пользователи. Разработчики полного стека управляют сквозным жизненным циклом программных приложений.

Разработчики Full-Stack должны иметь навыки кодирования HTML/CSS/JavaScript. Они должны иметь глубокие знания в области архитектуры баз данных и веб-сайтов, проектирования архитектуры приложений, систем контроля версий. Кроме того, они должны иметь талант к техническому письму.

Зарплата:

Средняя годовая зарплата Full-Stack разработчиков в США составляет 95 308 долларов, а типичный диапазон зарплат составляет от 81 210 до 107 541 долларов в год.

6. Разработчик бизнес-аналитики (BI)

Разработчики бизнес-аналитики — это специалисты, отвечающие за проектирование, развертывание и обслуживание интерфейсов бизнес-аналитики компании, включая инструменты запросов, информационные панели визуализации данных и инструменты моделирования данных. Разработчики бизнес-аналитики осведомлены об особенностях и проблемах предметной области бизнеса, что позволяет им понимать бизнес-требования и соответствующим образом внедрять решения бизнес-аналитики.

Разработчики BI должны иметь опыт администрирования баз данных/баз данных и опыт работы с инструментами BI. Помимо исключительных навыков анализа данных и бизнес-анализа, разработчики бизнес-аналитики должны обладать навыками отладки/устранения неполадок. Они должны быть знакомы с системами управления базами данных, интерактивной аналитической обработкой (OLAP) и инфраструктурой ETL (извлечение, преобразование, загрузка).

Заработная плата :

Средняя годовая зарплата разработчиков бизнес-аналитики в США составляет 94 897 долларов США, а типичный диапазон заработной платы составляет от 80 150 до 107 575 долларов США в год.

7. Инженер по большим данным

Инженеры по большим данным имеют дело со всеми большими данными. В этом отношении они выполняют множество функций. Они проектируют, создают, тестируют, внедряют и поддерживают решения для работы с большими данными.

Они также разрабатывают крупномасштабные системы обработки данных с использованием инструментов больших данных, таких как MapReduce, Hadoop, Spark, MongoDB, Cassandra и т. д. Инженеры больших данных оценивают потребности компании в программном и аппаратном обеспечении. По сути, это эксперты, которые управляют всей инфраструктурой данных и архитектурой организации.

Инженеры по большим данным обычно хорошо разбираются в разработке программного обеспечения/данных. В дополнение к этому, они также хорошо разбираются в кодировании, разработке программного обеспечения, объектно-ориентированном проектировании, интеллектуальном анализе данных, визуализации данных, статистическом и количественном анализе.

Зарплата:

Средняя годовая зарплата инженеров по большим данным в США составляет 89 838 долларов США, а типичный диапазон заработной платы составляет от 141 797 до 181 332 долларов США в год.

8. Аналитик данных

Аналитики данных собирают, систематизируют, обрабатывают и анализируют большие объемы данных. Они используют различные аналитические и статистические инструменты для изучения данных и извлечения соответствующих закономерностей из массивных наборов данных.

Аналитики данных должны представлять свои выводы в сводных отчетах и ​​визуализациях таким образом, чтобы они были понятны техническим и нетехническим членам организации. Таким образом, анализ данных и визуализация данных являются двумя наиболее важными обязанностями аналитиков данных. Благодаря своим выводам они помогают компаниям разрабатывать ориентированные на данные решения бизнес-проблем.

Аналитики данных должны обладать сильной деловой хваткой, а также другими техническими навыками, такими как программирование, интеллектуальный анализ данных, очистка и обработка, визуализация данных, хранение данных и бизнес-аналитика.

Зарплата

Средняя годовая зарплата аналитиков данных в США составляет 76 920 долларов США, а типичный диапазон заработной платы составляет от 67 585 до 85 873 долларов США в год.

Изучайте науку о данных онлайн: преимущество upGrad

К настоящему времени очевидно, что наука о данных является одной из самых перспективных и многообещающих областей 21-го века. Работа в Data Science может похвастаться быстрым карьерным ростом и солидными годовыми пакетами. Таким образом, любой, кто хочет воспользоваться этой фантастической возможностью, должен записаться на курсы по науке о данных или программы сертификации.

upGrad предлагает три фантастических курса по науке о данных в сотрудничестве с IIIT-Bangalore, которые помогут вам начать успешную карьеру в области науки о данных:

1. Диплом PG в области науки о данных

Этот дипломный курс представляет собой 12-месячную программу, которая расширяет пять вариантов специализации: глубокое обучение, НЛП, бизнес-аналитика/аналитика данных, бизнес-аналитика и инженерия данных. Курс включает 14 инструментов/языков программирования и более 60 отраслевых проектов.

2. Сертификация PG в науке о данных

Это 7-месячный краткосрочный курс по науке о данных, охватывающий программирование на Python, прогнозную аналитику с использованием Python, визуализацию с использованием Python, базовый и расширенный SQL, базовые и расширенные алгоритмы ML и EDA. Он включает в себя более 7 кейсов и отраслевых проектов.

3. Магистр наук в области науки о данных

Это 18-месячная магистерская программа в области науки о данных, которая также предлагает пять специализаций: глубокое обучение, НЛП, бизнес-аналитика / анализ данных, бизнес-аналитика и инженерия данных. Курс включает более 60 кейсов и проектов.

Эти программы предназначены для работающих профессионалов, и, следовательно, эти курсы являются идеальным выбором, если вы ищете захватывающий поворотный момент в своей карьере. Курсы upGrad обещают специализированную помощь в построении карьеры, индивидуальное наставничество, своевременное разрешение сомнений и глобальные возможности доступа.

Мы надеемся, что это поможет!