Предпосылка для науки о данных: это не то, что вы думаете

Введение

Сегодня каждая отрасль полагается на понимание данных, генерируемых процессами и продуктами. Чтобы выйти на широкое рыночное пространство, компаниям сначала необходимо поработать над сильными сторонами существующего продукта, а затем проникнуть в неиспользованные области рынка.

Целые отрасли поставляются с набором процессов, оптимизированных для операционного потока и других вспомогательных отделов. Работа со всеми данными, которые генерируются отовсюду, привела к повышенному спросу на профессионалов.

Эксперты здесь должны быть оснащены для выполнения конкретных потребностей бизнеса. Специалисты по данным — это специалисты, обладающие техническими ноу-хау. У них есть способность анализировать огромные объемы данных, которые они могут легко выявить в проблемных областях, а также проникнуть в неиспользованные скрытые проблемные области.

Общая цель состоит в том, чтобы добиться значительных результатов в бизнесе и более значительной прибыли в этой области.

Возможности на рынке

Многочисленные профессионалы и новички сходятся, чтобы войти в область науки о данных. Это объединенная работа, которая сочетает в себе аналитику данных, науку и инструменты управления. Это требует рабочего профиля среди огромных объемов данных, которые требуют решений для бизнес-результатов. Читайте: Обязательные навыки, необходимые для того, чтобы стать специалистом по данным.

Растущий спрос в отрасли привел к росту профиля специалистов по данным. Согласно отчету , к 2026 году планируется увеличить количество рабочих мест специалистов по данным на 19%; планируется создать около 5400 новых должностей.

Есть ожидания по поводу роста структуры зарплат специалистов по данным. Возможности рефлективного продвижения растут вместе с увеличением объема производимой работы.

Проблемы

Возникают многочисленные проблемы, связанные с огромным объемом данных и различиями в отраслях, которые требуют от администрации получения конкретного желаемого результата. Тесты простираются от получения отраслевых знаний и социальных навыков до технических знаний в области анализа данных и инструментов управления бизнесом.

Если вы планируете погрузиться в мир наук о данных, существуют определенные предпосылки как в технической, так и в нетехнической области, над которыми вам нужно поработать перед первым шагом.

Предпосылки для науки о данных

Профессионалам не всегда необходимо заранее иметь опыт работы с данными.

Вы можете быть студентом или первокурсником, который проявляет интерес к области науки о данных и планирует получить индивидуальный опыт в этом секторе. Или вы можете быть профессионалом, который уже зарекомендовал себя в одной отрасли, но хочет поступить на курсы по науке о данных из-за любви к данным или растущего интереса и спроса на предложения профиля.

Предпосылки, которые требует поле, классифицируются следующим образом:

Образовательный

Профили Data Scientist различаются в зависимости от уровня эксперта и профиля вашего образования и опыта. Для прохождения курса науки о данных необходима как минимум степень бакалавра. Получение степени бакалавра/магистра по любому из предметов STEM оказывается полезным, поскольку закладывает основу для базовых математических или статистических знаний, которые окажутся крайне важными в будущем.

Начав с исследования специалиста по данным, вы должны были ознакомиться с реквизитами, которые требуются в отрасли для профиля работы. Ресурсы, упомянутые в Интернете для работы специалистом по данным, должны отображать множество требований к навыкам и опыту, чтобы соответствовать критериям. Это не всегда так.

С повышением квалификации одновременно будут увеличиваться знания и профиль работы. Но всегда есть разница в том, чему учат в теоретической сфере, и в том, что вы получите, работая профессионально.

Кандидат без опыта не будет равен другому кандидату с квалификацией магистра, но с трехлетним опытом.

Ниже приведены некоторые технические и нетехнические требования торговли:

Технические

• математический

Профессионалы и студенты с разным опытом в области компьютерных наук, инженерии, экономики, математики или операций и исследований входят в отрасль развития бизнеса.

Не все это является обязательным для профессиональной карьеры в области наук о данных. Конечная необходимость состоит в том, чтобы иметь четкую и прочную основу математических и статистических концепций.

Спрос в области науки о данных в основном связан с четкими статистическими концепциями данных, которые требуют анализа для получения работоспособных решений проблемных областей. Следовательно, любое фоновое исследование будет завершено, но отточенная и прочная статистическая и математическая основа - это вызов начального уровня.

• Программирование

Вам не нужно быть преданным продвинутым программистом. Тем не менее, было бы лучше, если бы у вас было четкое фундаментальное понимание концепций, связанных с программированием. Такие концепции программирования, как C, C++ или Java, ускорят изучение программирования для обработки данных.

Не нужно быть хардкорным программистом, чтобы помогать анализировать широко распространенные части данных, эффективно писать цитаты для объяснения проблемной области и работать с большими данными. Наука о данных работает с инструментами программирования, такими как Python и R. Эти концепции помогут кандидату пройти долгий путь в области науки о данных.

• SQL

SQL или язык структурированных запросов — один из основных инструментов, необходимых для программирования в науке о данных.

Чтобы иметь прочную основу для предстоящей работы, специалисты по данным тратят значительное время на написание SQL и связанных с ним сценариев. Вам нужно знать, как писать базовый SQL, решать SQL-запросы и уметь работать с группами, объединениями или создавать индексы.

Вы не обязаны достигать высоких результатов в администрировании баз данных, чтобы работать специалистом по данным; потому что основы SQL не обращают внимания на слои сверху. Для анализа данных требуется прочная основа, которую можно получить из базы данных для кластера Hadoop (пример используемого языка).

• Наука о данных

Вам не нужно получать степень в области науки о данных, прежде чем войти в профессиональный мир. Наука о данных требует основ статистики и математики, которые должны быть понятными, чтобы иметь возможность анализировать возникающие проблемы. Чтобы решать бизнес-задачи, вам нужно обладать навыками межличностного общения, такими как управление командой и контроль над проектами, чтобы уложиться в сроки.

Чтобы лучше понять и получить четкое представление о требованиях профиля работы, который вы выбираете, вы можете получить онлайн-сертификацию бизнес-аналитика, а также пройти различные курсы по наукам о данных.

• Машинное обучение

Машинное обучение — одна из фундаментальных концепций науки о данных, а также ее неотъемлемая часть. Машинное обучение в любом случае станет частью вашей учебной программы, когда вы получите онлайн-курс, чтобы получить степень в университете. Следовательно, не обязательно знать основы машинного обучения перед тем, как начать профессиональную деятельность.

Машинное обучение станет одним из направлений всей учебной программы по науке о данных. Дополнительный онлайн-курс по машинному обучению поможет вам с анализом и фундаментальным элементом построения фундамента.

• Работа с неструктурированными данными

Специалисты по данным работают над анализом первопричины бизнес-проблем и предоставлением основы решения с помощью инструментов анализа данных. Будет полезно получить доступ к популярным инструментам анализа данных, таким как SAS, Hadoop, Spark или R, чтобы понять, с чем работают специалисты по данным.

Знакомство с инструментами описательной статистики, такими как нормальное распределение, центральная тенденция, эксцесс, изменчивость, поможет вам в долгом пути.

Онлайн-сертификаты подготовлены, чтобы помочь вам в дальнейшем установить опыт, который необходим в этой области.

Нетехнический

• Деловая хватка

С идеей, что наука о данных должна помочь предприятиям решать проблемы и находить проблемные области, было бы бесполезно иметь техническую силу в части анализа данных и быть нулевой в области деловой хватки.

Деловая хватка относится к общим знаниям о том, как работает бизнес. Какие нужны отделы и насколько необходима сильная координация для формирования командной работы для завершения проектов?

Вы не можете получить представление о бизнес-операциях со степенью бакалавра/магистра технических наук. И, следовательно, онлайн-курс, который поможет вам освоить основы делового администрирования, будет полезен.

Это даст более широкую картину того, как с точки зрения бизнеса необходимы операции в организации.

• Принципы управления

Работая специалистом по данным, вы будете работать в команде, управлять сроками, выполнять проектную работу и координировать свои действия с различными отделами.

Не все возможно с вашим техническим опытом. Для этого вам необходимо знать о конкретных бизнес-инструментах и ​​принципах управления, таких как управление командой, построение отношений, командование и разделение работы.

• Коммуникация

Если вы будете работать в бизнесе, необходимо укрепить такие мягкие навыки, как общение, лидерство, слушание, интуиция и создание сетей.

Будь то небольшое предприятие, крупная многонациональная корпорация; soft skills дают вам знания и обучение тому, как вести себя и справляться с разнообразной группой людей в вашей команде. Конечной целью являются прибыльные результаты.

• Интуиция данных

Любовь к данным и работа с огромными их объемами — одна из типичных черт специалистов по данным. Профессия требует статистического анализа и математической обработки диапазона данных, представленных перед вами. Ваше увлечение и страсть к анализу данных помогут вам решать сложные проблемы в бизнесе, которые не каждый может решить, даже самое высшее руководство.

Заключение

Специалисты по данным — это специалисты с разным набором навыков. Непросто освоить все профессии для одного человека.

С ценой приходит сложная часть наук о данных. При правильном направлении на предстоящий путь знания, обучение (из различных курсов) и опыт в этой области постепенно добавятся к вашей многообещающей профессиональной карьере.

Если вам интересно изучать науку о данных, чтобы быть в авангарде быстро развивающихся технологий, ознакомьтесь с программой Executive PG upGrad & IIIT-B по науке о данных.