5 ประเภทงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยม

ข้อมูล 2.5 quintillion bytes ถูกผลิตขึ้นทุกวันบนโลกใบนี้ แต่ใครคือผู้อยู่เบื้องหลังการวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่และช่วยเหลืออุตสาหกรรมทั้งหมดด้วยการจัดหาโซลูชั่นทางธุรกิจ ใช่ มันคือ Data Scientist ( ฮีโร่ ผู้มีชื่อเสียงที่ไม่มีใครยกย่อง)! ได้รับการประกาศให้เป็นงานที่ร้อนแรงที่สุดแห่งศตวรรษที่ 22 แล้ว แต่คุณรู้หรือไม่ว่างานประเภทไหนที่ Data Science เสนอให้? เราอยู่ที่นี่เพื่อส่งต่อคบเพลิงแห่งการตรัสรู้แก่คุณ วิญญาณผู้อยากรู้อยากเห็น!

แต่ก่อนที่เราจะเริ่มต้นความพยายามนี้ เรามาเริ่มด้วยเคล็ดลับที่จำเป็น — Data Science ผสมผสานศาสตร์ต่างๆ เข้าด้วยกัน รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูล สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และการเรียนรู้ของเครื่อง อาจเป็นเรื่องที่น่ากลัวและล้นหลามเมื่อคุณยังใหม่กับสายงาน แต่สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าบริษัทต่างๆ คาดหวังบทบาทที่แตกต่างกันจากโปรไฟล์เดียวกัน ซึ่งหมายความว่า "นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล" มักถูกใช้เป็นคำศัพท์ทั่วไปโดยที่ JD แตกต่างกันอย่างมาก และชุดทักษะที่จำเป็นก็ต่างกันด้วย

ต่อไปนี้คืองานด้าน Data Science บางส่วนที่คุณสามารถตรวจสอบได้:

• วิศวกรข้อมูล

เมื่ออินเทอร์เน็ตเข้าครอบงำโลก ธุรกิจก็แทบจะเป็นไปไม่ได้เลย หากคุณไม่สามารถอ้างว่ามีผลการค้นหาของ Google เป็นชื่อของคุณ บางบริษัทโชคดีที่มีการเข้าชมมาก แต่ด้วยปัญหาอื่นที่ต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมากขึ้นมาพร้อมกับปัญหาอื่นๆ แต่คุณจะทำอย่างไรกับข้อมูลนั้น? ข้อมูลสามารถเป็นกุญแจสู่ความสำเร็จได้ หากใช้อย่างชาญฉลาด สามารถตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานของข้อมูลเพื่อให้บริษัทก้าวไปข้างหน้าได้ ที่นี่ แมชชีนเลิร์นนิงและสถิติหนักมีความสำคัญน้อยกว่าทักษะด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่แข็งแกร่ง เพียงจำไว้ว่าในบริษัทที่ต้องการใช้ประโยชน์จากข้อมูลจำนวนมากอย่างต่อเนื่องสามารถพิสูจน์ได้ว่ามีโอกาสในการให้คำปรึกษาสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรุ่นเยาว์น้อยลง

หนึ่งสามารถเติบโตแบบทวีคูณในพื้นที่นี้ แต่ความเสี่ยงที่จะซบเซาและล้มเหลวก็สูงเช่นกันหากโชคของคุณละทิ้งคุณและคุณไม่ได้รับคำแนะนำเพียงพอ

ความเชี่ยวชาญทางวิชาชีพและทางเทคนิค
Informatica 9, Unix Shell Scripting, Pl/SQL
ภาษาการเขียนโปรแกรม: Java / Python / Scala

• นักวิเคราะห์ข้อมูล

มักจะมีความหมายเหมือนกันกับการเป็น Data Scientist ในบริษัทส่วนใหญ่ คำอธิบายงานหรือโปรไฟล์งานของคุณอาจทำให้คุณต้องเป็น Tableau หรือ Excel maestro หรือดึงข้อมูลออกจากฐานข้อมูล SQL แดชบอร์ดการรายงาน และการสร้างภาพข้อมูลที่จำเป็น

เทคนิคที่ได้รับความนิยมในช่วงหลายปีที่ผ่านมาคือการทดสอบ A/B ซึ่งทำการทดลองแบบสุ่มโดยใช้ตัวแปรสองแบบคือ A และ B; สมมติฐานทางสถิติรวมอยู่ในการประยุกต์ใช้แล้ว การทดสอบสมมติฐานสองตัวอย่างจะถูกนำมาใช้เพิ่มเติมในสถิติการทำงานของบริษัทหรือกิจการร่วมค้า งานของคุณอาจคาดหวังให้คุณวิเคราะห์ผลการทดสอบ A/B หรือเป็นผู้นำในบัญชี Google Analytics ของบริษัท

ความเชี่ยวชาญทางวิชาชีพและทางเทคนิค
Informatica 9, Unix Shell Scripting, Pl/SQL
ภาษาการเขียนโปรแกรม: Java / Python / Scala

• สถาปนิกข้อมูล

ความสำคัญของสถาปนิกข้อมูลเพิ่มขึ้นทุกนาที บทบาทงานของพวกเขาประกอบด้วยการสร้างพิมพ์เขียวสำหรับการจัดการระบบข้อมูลทั้งหมดที่บริษัทควรรวม ปกป้อง รวบรวม และบำรุงรักษา สถาปนิกในสาขานี้ต้องการเทคโนโลยีระดับมาสเตอร์ เช่น Spark, Hive, Pig นอกเหนือจากการที่ทัดเทียมกับแนวโน้มนวัตกรรมที่กำลังดำเนินอยู่ในอุตสาหกรรม

สถาปนิกข้อมูลได้รับการคาดหวังให้มีทักษะในการสร้างแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพ การสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะ กลยุทธ์ข้อมูล ภาษาที่ใช้ในการสืบค้นข้อมูล การพัฒนานโยบายข้อมูล การจัดเก็บคลังข้อมูล และการระบุและเลือกระบบที่จะพิสูจน์ได้ว่าดีที่สุดสำหรับการจัดเก็บข้อมูล การเรียกค้นข้อมูล และการจัดการ

• วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง

วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องมักให้ความสำคัญกับการผลิตผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ไม่ธรรมดา มากกว่าการตอบคำถามด้านการปฏิบัติงานสำหรับบริษัท คุณลักษณะของพวกเขาไม่ใช่การรู้ว่าอัลกอริธึมทำงานอย่างไร แต่จะใช้อย่างไร หากใครรู้วิธีโต้แย้งโค้ด พวกเขาจะสามารถปั่นและ cp=omb ผ่านชุดข้อมูลต่างๆ และสามารถค้นหาสิ่งที่พวกเขาต้องการได้อย่างแท้จริง

มันสามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นสถานการณ์ในอุดมคติสำหรับผู้ที่เจาะลึกคณิตศาสตร์ สถิติ หรือฟิสิกส์อย่างเป็นทางการ และยังคงมีความกระตือรือร้นแบบเดียวกันที่จะดำเนินการตามเส้นทางที่มีแนวโน้มทางวิชาการมากขึ้น โดยทั่วไป บทบาทของวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงรวมถึงโซลูชันการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาด สร้างความมั่นใจในการไหลของข้อมูลที่ใช้งานได้ระหว่างฐานข้อมูลและระบบแบ็กเอนด์ และการใช้โค้ดการเรียนรู้ของเครื่องที่กำหนดเอง

• นักสถิติ

แม้ว่าบทบาทดังกล่าวทั้งหมดจะสำรวจข้อมูลอย่างสนุกสนาน แต่ก็มีบทบาทหนึ่งที่ทำตัวเหมือนผ้าชุบน้ำหมาดๆ ในงานปาร์ตี้ นั่นคือหน้าที่ของนักสถิติ ไม่ได้หมายความว่าบทบาทนี้น่าเบื่อ แต่เพราะคนเหล่านี้เป็นคนที่ช่วยให้บริษัทตัดสินใจได้มากกว่าข้อมูล การเปิดตัวระบบแมชชีนเลิร์นนิงของคุณมีอะไรมากกว่าที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์ในชุดข้อมูลเฉพาะ เช่น วิธีการทำงานเมื่อรันในการผลิต เป็นต้น นี่คือจุดที่ทักษะของนักสถิติเข้ามามีบทบาท พวกเขาช่วยตัดสินใจและบรรลุข้อสรุปได้อย่างปลอดภัยเมื่อไม่มีข้อเท็จจริงทั้งหมดสอดคล้องกันอย่างสมบูรณ์

สาขาวิชา Data Science ต้องใช้ "การฝึกอบรมและความอยากรู้อยากเห็น" เป็นจำนวนมากจึงจะสามารถค้นพบเสียงใน Big Data ได้ ด้วยการคาดคะเนว่าข้อมูลจะมีจำนวนถึง 40 เซกาไบต์ภายในปี 2020 จะมีปัญหาการขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญที่ผ่านการฝึกอบรมซึ่งจัดการกับข้อมูลนั้นอย่างแน่นอน ขึ้นรถไฟของ Data Science และคุณอาจพบว่าตัวเองได้รับรางวัลจากการกอบกู้โลกด้วยวิธีการจัดการกับข้อมูลของคุณ!