Различные специализации науки о данных и какую из них выбрать [2022]

Понимание карьерных возможностей в науке о данных

Наука о данных и искусственный интеллект (ИИ) стали популярным выбором карьеры. Претенденты находят эту область быстро развивающейся, поскольку ее реализация распространяется на исследования, разработку, кибербезопасность, аналитику и маркетинг. Профессионалы из нескольких дисциплин углубляются в специализированные области науки о данных, чтобы реализовать различные виды анализа и заставить системы учиться самостоятельно.

Профессионалы могут создавать алгоритмы или использовать инструменты для организации и управления этими огромными данными. Этот домен открыл новые карьерные возможности. Должность специалиста по обработке и анализу данных — одна из самых выдающихся из них. В этой статье вы узнаете о различных специализациях в области науки о данных , доступных для лучшего карьерного роста.

Читайте: Карьера в науке о данных

Области специализации Data Science, на которых вы можете сосредоточиться

Алгоритмы ИИ могут обеспечивать работу различных систем с расширенным анализом, прогнозами и рекомендациями. Данные — это инструмент, который позволяет этим алгоритмам обеспечивать все более и более высокие результаты. Таким образом, есть различные роли и специализации в области науки о данных , которые соискатели могут выбрать, чтобы развить более конкретное понимание этой подобласти.

Компании нанимают таких сотрудников, обладающих специализированными навыками в любой из вертикалей науки о данных. Обратите внимание, что вы должны быть очень конкретными при выборе специализации (в соответствии с вашими интересами или опытом).

1. Интеллектуальный анализ данных и статистический анализ

И интеллектуальный анализ данных, и статистический анализ представляют собой подход к обучению на основе данных. В этой специализированной роли соискатели узнают, как обнаруживать и идентифицировать значимые структуры из данных и сопоставлять их все вместе для получения значимой информации.

Это позволяет нам проводить исследовательский анализ данных с помощью прогностических моделей для извлечения закономерностей и тенденций в данных. Затем профессионал изучит бизнес-вопросы и интерпретирует их как вопрос данных. Статистические инструменты и алгоритмы, основанные на огромном количестве данных, помогают создавать прогностические модели, отвечающие на все вопросы, связанные с бизнесом.

Должности: Статистик, Аналитик данных, Бизнес-аналитик

Читайте: Идеи проекта интеллектуального анализа данных для начинающих

2. Бизнес -аналитика и разработка стратегии

Это еще одна бурно развивающаяся специализация науки о данных, поскольку большинство компаний предпочитают иметь несколько специалистов по бизнес-аналитике. Бизнес-аналитика — это область, в которой аналитик должен преобразовывать данные в идеи, которые могут помочь развитию бизнеса с максимальным потенциалом. Этот специализированный домен позволяет обрабатывать внутренние источники данных с высокой точностью и простотой.

Он также предоставляет специализированные аналитические решения для критически важных для бизнеса проблем и может выявлять и прогнозировать рыночную конкуренцию. Эта специализированная область науки о данных также отвечает за обнаружение критических областей потери доходов и определение того, что компании необходимо улучшить. Это становится возможным благодаря сбору сложных наборов данных с использованием программного обеспечения BI и анализу бизнес-тенденций конкурентов.

Должностные обязанности: BI-инженер, специалист по стратегии данных, BI-аналитик, BI-разработчик

Изучите курс по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

3. Инжиниринг данных и хранение данных

Инжиниринг данных — это подход к преобразованию данных в осмысленный формат, чтобы профессионалы могли использовать эти данные для интенсивного анализа. Инженеры данных интегрируют данные из нескольких разнородных источников и структурируют их с помощью специальных запросов для предоставления значимых шаблонов для принятия решений.

Эта специализация по науке о данных включает в себя управление источником, расположением, тоном, хранением и извлечением данных для других аналитиков данных и специалистов по науке о данных. Читайте о том, как стать дата-инженером.

Должности: аналитик данных, специалисты по базам данных, инженеры данных

4. Визуализация данных

Культура человеческой цивилизации в основном визуальная, она включает в себя все, от искусства и рекламы до развлечений и обучения. Это становится очень впечатляющим и простым для понимания, когда мы визуализируем что-либо. Визуализация данных — это область специализации науки о данных, которая отвечает за представление данных и информации в графическом представлении.

Он использует инструменты визуализации, такие как графики, таблицы, диаграммы, графики, инфографика и карты. Эти инструменты обеспечивают гораздо лучший способ понять тенденции, конкуренцию, выбросы, темпы роста, шаблоны данных и ситуации с цветовыми сочетаниями и графическим дизайном. Представление данных в визуально привлекательной форме является специализированной областью бизнес-аналитиков и специалистов по данным. При визуализации данных профессионалы могут легко настраивать данные для изменения визуальных элементов, что делает визуализацию данных важной областью анализа данных. Читайте о проектах визуализации данных.

Должностные обязанности: инженер по визуализации данных, разработчик программного обеспечения, специалист по данным .

5. Управление базами данных и архитектура данных

В эту эпоху науки о данных и больших данных предприятиям и организациям необходимо иметь централизованную архитектуру данных, соответствующую отраслевым стандартам. После успешной очистки или очистки данные развертываются и хранятся в базах данных для сложных транзакций данных, поддерживающих приложения, службы или группы служб.

Должностные обязанности: специалисты по базам данных, администратор баз данных, специалист по данным .

6. Аналитика данных, связанных с операциями

Это еще одна специализация по науке о данных , не требующая высоких технических навыков. Так что, если вы считаете себя увлеченным решением проблем, эта работа может быть для вас подходящей.

Аналитика операционных данных напрямую использует инструменты и данные, предоставленные другими сотрудниками и членами организации. Инструменты, наполненные данными, находят возможности для улучшения в различных операциях (таких как логистика, технологии, человеческие ресурсы, финансы) бизнеса.

Должности: Аналитик по планированию, Аналитик по решениям

7. Специалист по машинному обучению и когнитивным технологиям

Машинное обучение и разработка когнитивных алгоритмов — одни из самых популярных направлений науки о данных. Благодаря этому соискатели и профессионалы могут разрабатывать алгоритмы и решения на основе искусственного интеллекта (ИИ).

Мы можем рассматривать это как более крупную и сложную область интеллектуального анализа данных и статистического анализа. Здесь профессионалы сосредотачиваются на вводе данных через алгоритмы для обучения модели, построении конвейеров данных, A/B-тестировании, удобных источниках данных и базовых системах бенчмаркинга. Алгоритмы, снабженные наборами данных, помогают подготовить машины к обучению когнитивным реакциям и принятию решений.

Предприятия и компании внедряют все больше и больше обученных алгоритмов на основе ИИ для повышения эффективности и предсказуемости. Компании нанимают специалистов по машинному обучению для создания реальных алгоритмов и моделей, а также для использования стандартных инструментов и статистических методов. Алгоритм машинного обучения может увеличить текучесть кадров за счет разумного сокращения повторяющихся задач, ранее выполнявшихся утомительным человеческим трудом.

Должностные обязанности: инженер машинного обучения, специалист по данным, исследователи, специалист по искусственному интеллекту

8. Аналитика рыночных данных

Эта роль связана с различными вертикалями опыта на разных уровнях компании. Здесь источник данных является внешним, таким как данные о продажах и маркетинге, данные о клиентах и ​​их опыте, отслеживание эффективности в электронной коммерции и логистике, поиск новых возможностей и клиентов.

Аналитики маркетинговых данных несут ответственность за измерение, анализ и управление эффективностью маркетинга для повышения эффективности и оптимизации возврата инвестиций. Понимание особенностей рынка и потребностей клиентов сократит потраченные впустую деньги на веб-маркетинг и поможет лучше понять предпочтения и тенденции клиентов.

Аналитика маркетинговых данных использует инструменты и методы, такие как платный поисковый маркетинг, маркетинговые программные продукты, поисковая оптимизация и т. д., и использует эти данные для анализа.

Должности: Продуктовый аналитик, Маркетолог, Веб-аналитик

9. Анализ данных кибербезопасности

Аналитик данных по кибербезопасности — еще одна специализация в области науки о данных в сочетании с кибербезопасностью. Здесь аналитика данных выполняется в контексте кибербезопасности. Анализ киберданных зависит от данных, полученных от различных инструментов безопасности.

Компании нанимают аналитиков данных кибербезопасности для разработки и реализации алгоритмов, использующих большие наборы данных, для обнаружения ошибок и уязвимостей, прогнозирования будущих атак и угроз, а также для получения полезной информации для повышения безопасности и конфиденциальности данных в этой организации.

Эти анализы отвечают за защиту ресурсов и планов организации от внешних, а также внутренних угроз и преступлений.

Должностные обязанности: Аналитик по кибербезопасности, Специалист по данным, Аналитик данных

Читайте также: Зарплата Data Scientist в Индии

Заключение

Наука о данных — это термин, который может легко избежать любого конкретного определения из-за его универсального характера и широкого спектра областей применения. Существуют и другие междисциплинарные области, такие как облако, здравоохранение, финансы, дизайн и т. д., где наука о данных используется для получения информации для роста организации.