Карьерный путь в науке о данных: подробное руководство по карьере

Опубликовано: 2020-04-28

Пути обучения относятся к списку конкретных курсов, связанных с определенной профессией или карьерным интересом. Путь, который вы выберете, будет напрямую зависеть от набора навыков, которые вам понадобятся для достижения успеха в соответствующей карьере. Освоение и развитие навыков в области науки о данных — это Путь обучения науке о данных. Это востребованный путь, на который идут многие студенты, чтобы достичь своей цели стать учеными данных.

Высокоструктурированный модуль предлагает студентам набор всеобъемлющих и ценных ресурсов, которые принесут пользу как профессионалам, так и тем, кто впервые выходит на поле. Для студента, не знакомого с наукой о данных или ее схемой обучения, легко запутаться в доступных вариантах. Эта запись в блоге предназначена для того, чтобы помочь вам понять основы, чтобы избавиться от путаницы и помочь вам принять обоснованное решение.

Оглавление

Что такое наука о данных?

Любопытно узнать, что такое наука о данных? Если вы посмотрите на термины буквально, это означает, что наука, которая занимается изучением данных, — это наука о данных. Реальность далека от этого простого объяснения. Еще в 2010 году Хью Конвей, эксперт по экономике труда из США, создал диаграмму Венна, которая отражает сложную и обширную природу науки о данных. Взгляните на это ниже:

Источник

Как вы можете видеть на диаграмме выше, есть три основных области или круга, которые охватывают науку о данных:

  1. Математика и статистические знания
  2. Обширный опыт
  3. Хакерские навыки

Наука о данных лежит там, где три круга пересекаются и создают слияние. Встреча первого и третьего кругов математики и статистики и хакерских навыков — это область машинного обучения. Негатив, окружающий взлом, теперь превратился в этичный и неэтичный взлом.

Data Scientist должен обладать навыками этического взлома и иметь большой опыт математического и статистического анализа. В то время как традиционные исследования и машинное обучение являются важными инструментами, вероятность того, что специалист по данным, используя свой опыт, перейдет от этичного к неэтичному, высока. Узнайте больше о предпосылках науки о данных.

Что это означает в реальном мире?

  • Вы не можете управлять, читать или анализировать большие данные без помощи науки о данных и ее ответвлений. Инструменты, алгоритмы, принципы и приложения используются по отдельности или в комбинации для интерпретации кластеров случайных данных.
  • Наука требует изучения процессов сбора, подготовки, очистки и анализа данных.
  • Ваша работа как специалиста по данным состоит в том, чтобы извлекать критически важную информацию из собранного набора данных, применяя анализ настроений, предиктивную аналитику и машинное обучение.
  • Затем эта информация используется для того, чтобы помочь предприятиям разработать стратегии, которые помогут маркетологам и менеджерам достичь организационных целей.

Чем занимается Data Scientist?

Компании ожидают, что специалисты по данным решат проблему или дадут ответ на запрос, следуя вышеупомянутым процессам. После получения ценной информации они могут использовать роботизированную аналитику и такие языки, как Java, чтобы приступить к созданию и изучению программ, которые в конечном итоге приведут бизнес к достижению его целей и задач.

Специалисты по данным также используют различные методы, такие как онлайн-эксперименты, чтобы обеспечить устойчивый рост бизнеса. Кроме того, они также могут помочь предприятиям, разрабатывая персонализированные продукты данных, которые компании понимают, отслеживают и контролируют уникальные шаблоны, требования клиентов и другие действия. Конечной целью всегда является помощь предприятиям в принятии продуктивных и прибыльных решений. Узнайте больше об описании работы специалистов по данным.

Что вы можете ожидать от схемы обучения науке о данных?

Сильная карьера для будущей сферы науки о данных требует, чтобы вы приобрели важные навыки в трех отделах: программирование, аналитика и знание предметной области. Путь обучения поможет вам приобрести следующие навыки:

  • Уверенное знание Scala, SAS, R и Python
  • Понимание различных аналитических функций
  • Опыт кодирования баз данных SQL
  • Работа с неструктурированными данными из видео и социальных сетей
  • Машинное обучение для составления прогнозных отчетов и обнаружения закономерностей
  • Программа будет охватывать выводную и описательную статистику, обработку естественного языка, построение моделей и тонкую настройку.

В центре внимания специалистов по данным находятся статистические исследования и анализ, которые используются для выбора правильного подхода к машинному обучению, после чего алгоритм моделируется и прототипируется для тестирования.

Источник

Используя технологии, ориентированные на данные, такие как SQL и Hadoop, а также широко применяя распределенную архитектуру, визуализацию данных и статистический анализ, специалисты по обработке и анализу данных извлекают смысл из наборов данных. Путь обучения будет направлен на подготовку квалифицированных специалистов, которые являются экспертами в решении этих аспектов. Они будут обучены менять свои роли в любой момент по мере необходимости в жизненном цикле проекта Data Science.

Какова структура схемы обучения науке о данных?

Науку о данных можно понимать как объединение различных родительских дисциплин, таких как разработка программного обеспечения, анализ данных, проектирование данных, прогнозная аналитика, машинное обучение и так далее. Путь обучения должен включать в себя все это и многое другое, чтобы вы стали квалифицированным специалистом по данным. Ниже приведен список, в котором кратко изложена структура Пути обучения.

Начнем с науки о данных и Python

Путь к тому, чтобы стать специалистом по данным, начинается с изучения терминов и жаргона, связанных с наукой о данных. Это потребует понимания роли специалистов по данным и знакомства с такими языками программирования, как Python. Узнайте больше о языках для науки о данных.

Математика и статистика

Здесь вы исследуете основы науки о данных. Ключевые понятия, которые будут рассмотрены в этом разделе, включают вероятность, основы линейной алгебры и логическую статистику. Вы также узнаете, как выполнять EDA или исследовательский анализ данных.

Системы рекомендаций и матричная алгебра

Вы можете задаться вопросом, что делает матричная алгебра в списке и зачем вам вообще нужно это знать. Что ж, для серьезного изучения работы рекомендательных систем абсолютно необходима матричная алгебра. В этом разделе рассматриваются эти две трендовые концепции, которые необходимо понимать во взаимосвязи друг с другом. Эта тема также включает проекты механизма рекомендаций и методы уменьшения размерности, такие как PCA или анализ основных компонентов.

Основы машинного обучения

Этот раздел познакомит вас с основами и ядром машинного обучения. Вы изучите основные алгоритмы и методы, которые будут включать логистическую и линейную регрессию, SVM или машины опорных векторов, деревья решений, наивный байесовский алгоритм и так далее.

ансамблевое обучение

С этим курсом вы сделаете более продвинутый шаг в мир машинного обучения. Темы здесь дадут вам четкое представление о том, что такое ансамбль, а также различные методы ансамбля. Вам также придется работать с наборами данных, чтобы получить практический опыт решения практических задач.

Глубокое обучение и нейронные сети

Глубокое обучение представляет собой важный раздел пути обучения науке о данных. Учитывая астрономический рост внедрения приложений глубокого обучения, эти знания имеют решающее значение для того, чтобы стать квалифицированным специалистом по данным. Вы познакомитесь с Keras, популярным фреймворком для глубокого обучения. Существуют и другие фреймворки, такие как PyTorch, которые вы можете выбрать в соответствии с вашими предпочтениями.

Читайте также: Зарплата Data Scientist в Индии

НЛП или обработка естественного языка

НЛП считается самой популярной областью индустрии. Компании спотыкаются друг о друга, чтобы заполучить лучшие таланты НЛП. Следовательно, никогда не было лучшего времени, чтобы заняться НЛП. В этом разделе вы познакомитесь с фреймворками обработки естественного языка. От BERT (Google) до RoBERTa (Facebook) вы научитесь работать с некоторыми из самых современных фреймворков.

Компьютерное зрение

Эта область глубокого обучения пользуется большим спросом. В этом разделе вы будете иметь дело с рядом проблем, связанных с компьютерным зрением, и приобретете практический опыт по мере продвижения.

Временные ряды

Это одна из наиболее сложных тем в Пути обучения. Эта тема сама по себе заслуживает отдельного раздела, поэтому вам придется заниматься различными практическими проектами, чтобы убедиться, что вы понимаете ее практическое применение. Познакомившись с различными понятиями временных рядов, вы также узнаете их функции в реальном мире.

Заключение

Структура программы по науке о данных призвана помочь вам стать настоящим талантом в области науки о данных, что облегчает поиск лучшего работодателя на рынке. Зарегистрируйтесь сегодня, чтобы начать свой путь обучения с upGrad!

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с дипломом IIIT-B & upGrad PG в области науки о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1- on-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Можно ли стать специалистом по данным без опыта?

В настоящее время рекрутеры больше озабочены навыками, которыми обладает любой человек. Стать специалистом по данным вполне возможно даже без опыта и степени магистра. На рынке существует множество курсов, которые могут научить вас всем необходимым навыкам, даже если вы не выбираете какую-либо степень. Если вы готовы приложить усилия для развития своих навыков, вы определенно можете получить работу специалиста по данным без какого-либо опыта.

Если вы будете следовать приведенным ниже шагам, вам будет довольно легко спланировать весь свой карьерный путь, чтобы стать специалистом по данным.

1. Развивайте свои математические способности
2. Изучите некоторые важные языки программирования
3. Пополняйте свое резюме и портфолио стажировками и проектами
4. Начните с роли аналитика данных
5. Иметь вескую причину для перехода от аналитика данных к специалисту по данным.

Вы также можете изучить варианты онлайн-обучения, которые стоят намного дешевле по сравнению с традиционными степенями.

Трудно ли найти работу в области науки о данных?

Получение работы часто является утомительной задачей, и когда вы планируете устроиться на работу в какой-либо быстро развивающейся области, вам нужно приложить больше усилий. Наука о данных приобретает огромную популярность на рынке, а актуальность данных для каждой компании растет в геометрической прогрессии. Вот почему довольно сложно найти работу в науке о данных.

Дело не всегда в том, что соискатель менее квалифицирован и не может найти работу. Иногда это проблема рекрутера или компании, потому что им неясны требования и навыки, которые они ищут в сотрудниках. Если вы хорошо знаете концепции, вы можете довольно легко получить хорошо оплачиваемую работу.

Чем занимается дата-сайентист начального уровня?

Даже если вы подаете заявку на работу начального уровня в области науки о данных, вам необходимо быть знакомым с понятиями вероятности, статистики и математики. Помимо этого, вам также необходимо развить базовые знания языков программирования, таких как Python, R или SQL.

Работа любого специалиста по данным начального уровня заключается в сборе, управлении и анализе доступных данных. Основная цель специалиста по данным — изучение закономерностей и тенденций на основе доступных данных компании и оценка ее эффективности.