Анатомия Data Scientist [Инфографика]

Опубликовано: 2020-06-24

По оценкам, в 2020 году в Индии будет создано около 150 000 рабочих мест в области науки о данных. Наука о данных находит огромное применение в различных отраслях и становится одним из самых популярных вариантов карьеры.

Оглавление

Что нужно, чтобы стать Data Scientist?

Первое и самое важное, что нужно, чтобы стать Data Scientist, — это образование . Важно иметь степень бакалавра. Примерно 85% специалистов по данным имеют степень магистра, а 45% из них имеют степень доктора философии. Чтобы стать экспертом в области науки о данных, ознакомьтесь с нашими курсами по науке о данных от лучших учебных заведений.

Другим важным аспектом является специализация или курс. Например, 32% специалистов по данным имеют опыт работы в области математики и статистики, 19% — в области компьютерных наук и 16% — в инженерии. Курс по науке о данных в признанном университете или учреждении повышает ваше резюме.

Каковы требуемые технические навыки?

Образование является важнейшим требованием, но не единственным требованием. Вы также должны иметь правильный набор навыков, а также высокие технические способности.

  • Статистическое моделирование для стратегического понимания и интерпретации наборов данных.
  • Знайте хотя бы один из лучших языков программирования, таких как R, Hive, Python, SQL и многие другие.
  • Понимание статистики и математики
  • Понимание разработки программного обеспечения и машинного обучения для интерпретации и управления большими наборами данных.
  • Понимание искусственного интеллекта, чтобы помочь науке о данных в поиске решений и результатов для конкретных проблем.
  • Визуализация данных для графического представления данных.

Каковы роли и обязанности Data Scientist?

Вы должны выбрать область науки о данных, в которой вы чувствуете себя комфортно, прежде чем завершить или войти в поле. Определите свой уровень и проведите исследование.

Управление данными

  • Работа заключается в организации, хранении и эффективном анализе данных при просмотре системы данных компании.

Исследования и анализ

  • Это процесс систематического применения логических и/или статистических методов для оценки данных.

Уточнить бизнес-процедуры

  • Старые данные заменяются новыми для более эффективного управления бизнесом.

Умное принятие решений и планирование

  • Данные сочетаются с аналитикой для улучшения принятия решений и планирования для любого бизнеса.

Генерация практических идей

  • Полезные сведения получаются путем анализа необработанных наборов данных.

Упрощение сложных процедур

  • Сложные наборы данных анализируются для получения полезных данных, полезных для бизнеса.

Читайте: Специалист по данным против разработчика программного обеспечения

Преимущества работы Data Scientist

Множество вакансий — лишь один из многих аспектов выбора этой области. Востребованная работа дает следующие преимущества:

  • Data Scientist — это человек, ответственный за раскрытие секретов, которые скрывают данные. Таким образом, организации высоко ценят человека, который помогает им понять тенденции и поведение клиентов.
  • Ведущие глобальные организации, такие как Amazon, Google, Apple и т. д., ищут специалистов по данным.
  • Гарантированная занятость в будущем с дальнейшим усовершенствованием технологий.
  • Наука о данных имеет различные приложения в разных отраслях, включая консалтинг, производство, здравоохранение, маркетинг, фармацевтику, производство и многие другие.
  • Согласно опросу, проведенному в 2011 году, 94% выпускников Data Science считают эту работу удовлетворительной.

Какова средняя зарплата Data Scientist?

Harvard Business Review называет профессию Data Scientist «самой сексуальной профессией 21 века». Если вы посмотрите на среднюю зарплату любого специалиста по данным, она составляет в среднем около 1 20 000 долларов в год.

Узнайте больше: Заработная плата специалиста по данным в Индии

Подведение итогов

Если вы заинтересованы в изучении науки о данных и выбираете карьеру в этой области, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad в области науки о данных , которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические практические семинары. , наставничество с отраслевыми экспертами, индивидуальные встречи с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Каковы четыре компонента проекта Data Science?

Прежде чем вы начнете строить свою внутреннюю практику по науке о данных, очень важно понять структуру любого типичного проекта по науке о данных. Если вы упустите какой-либо из основных компонентов науки о данных, то высока вероятность того, что все усилия, которые вы приложили для создания реальной ценности для бизнеса, потерпят неудачу.

Четыре основных компонента каждого проекта по науке о данных:

1. Стратегия данных. При разработке стратегии данных вы определяете, какие данные вы собираетесь собирать и почему вы собираетесь это делать.
2. Инжиниринг данных. Этот шаг посвящен тому, какие системы и технологии вы будете использовать для доступа, использования и организации доступных данных.
3. Анализ данных и математические модели. Считается, что это сердце науки о данных. Здесь данные анализируются с помощью различных инструментов и математических моделей для извлечения ценной информации.
4. Визуализация и операционализация. После анализа и моделирования доступных данных данные визуализируются, чтобы всем было легко их понять и принять меры на основе выводов, сделанных в результате анализа.

Чем занимается специалист по данным?

Есть разные способы сделать карьеру в науке о данных. Если мы классифицируем это, в общих случаях есть три способа, которыми люди обычно воспринимают это.

1. Получите степень бакалавра в области информационных технологий, математики, информатики, физики или любой другой смежной области.
2. Получите степень магистра в области данных или любой другой смежной области.
3. Непосредственно приобретайте опыт в области данных, работая в разных секторах, в которых вы собираетесь работать.

Какая степень считается лучшей для специалистов по данным?

Если вы хотите построить успешную карьеру в качестве специалиста по данным, вам обязательно стоит выбрать информатику со специализацией в области науки о данных. Это считается наиболее широко представленной степенью среди специалистов по данным: 18,3% специалистов в этой области имеют ее.

На самом деле это не шокирует, потому что вам нужно обладать хорошими навыками программирования, чтобы построить успешную карьеру в этой области. Помимо этого, 16,3% специалистов по обработке данных имеют степень в области статистики или математики, что опять же не так уж удивительно. Это отличный вариант, если вы действительно хорошо разбираетесь в математике.