En Popüler 5 Veri Bilimi İşi Türü

Bu gezegende günlük olarak 2,5 kentilyon bayt veri üretiliyor. Ancak, bu verilerin çoğunu analiz etmenin ve iş çözümleri sağlayarak tüm sektörlere yardımcı olmanın arkasındaki en büyük varlık kim? Evet, o bir Veri Bilimcisi ( isimsiz çok ünlü kahramanlar)! 22. yüzyılın en sıcak işi ilan edildi, ancak Veri Biliminin sunduğu iş türünü biliyor musunuz? Aydınlanma meşalesini size aktarmak için buradayız, meraklı ruh!

Ancak bu çabaya başlamadan önce, önemli bir ipucu ile başlayalım - Veri Bilimi, veri analizi, istatistik, bilgisayar bilimi ve makine öğrenimi dahil olmak üzere bir dizi disiplini birleştirir. Bu alanda yeniyseniz göz korkutucu ve bunaltıcı olabilir, ancak farklı şirketlerin aynı profilden farklı roller beklediğini unutmamak önemlidir. Bu, bir "veri bilimcisi"nin genellikle JD'nin büyük ölçüde farklı olduğu ve ihtiyaç duyulan becerilerin de farklı olduğu genel bir terim olarak kullanıldığı anlamına gelir.

İşte inceleyebileceğiniz bazı Veri bilimi işleri:

• Veri Mühendisi

İnternetin dünyayı ele geçirmesiyle, adınıza bir google arama sonucunun olduğunu iddia edemezseniz, bir işletme neredeyse yok gibidir. Bazı şirketler çok fazla trafik alacak kadar şanslıdır, ancak bununla birlikte çok daha fazla veriyle uğraşmak zorunda kalmanın başka bir sorunu vardır. Ama bu verilerle ne yapacaksın? Veriler, akıllıca kullanılırsa başarıya giden anahtarınız olabilir. Şirketin ilerlemesini sağlamak için veri altyapısı kurulabilir. Burada, makine öğrenimi ve yoğun istatistikler, güçlü yazılım mühendisliği becerilerinden daha az önemlidir. Sadece, aralıksız miktarda veriden yararlanmak isteyen şirketlerde, genç veri bilimcileri için mentorluk fırsatlarının daha az olduğunu kanıtlayabileceğini unutmayın.

Bu alanda katlanarak büyüyebilir, ancak şansınız sizi terk ederse ve size yeterince rehberlik edilmezse, durgunluk ve düşme riski de yüksektir.

Profesyonel ve Teknik Uzmanlık
Informatica 9, Unix Kabuk Komut Dosyası, Pl/SQL
Programlama Dilleri: Java / Python / Scala

• Veri Analisti

Çoğu şirkette Veri Bilimcisi olmakla eş anlamlı olan iş tanımınız veya iş profiliniz, bir Tableau veya Excel maestrosu olmanızı veya SQL veritabanlarından veri çekmenizi, gösterge tablolarını raporlamanızı ve temel veri görselleştirmeleri üretmenizi gerektirebilir.

Yıllar içinde popülerlik kazanan bir teknik, A ve B olmak üzere iki değişkenli rastgele bir deneyin yapıldığı A/B testidir; istatistiksel hipotez uygulamasına dahil edilir ve iki örnek hipotez testi daha sonra şirketin veya girişimin çalışma istatistiklerinde kullanılır. İşiniz, bir A/B testinin sonuçlarını analiz etmenizi veya şirketin Google Analytics hesabında liderlik etmenizi de bekleyebilir.

Profesyonel ve Teknik Uzmanlık
Informatica 9, Unix Kabuk Komut Dosyası, Pl/SQL
Programlama Dilleri: Java / Python / Scala

• Veri Mimarı

Veri mimarlarının önemi her geçen dakika artıyor. Görevleri, bir şirketin entegre etmesi, koruması, merkezileştirmesi ve sürdürmesi gereken tüm veri sistemlerinin yönetimi için planlar oluşturmaktan oluşur. Bu alandaki mimarlar, sektördeki süregelen yenilik trendleriyle eşit olmanın yanı sıra Spark, Hive, Pig gibi ana teknolojilere ihtiyaç duyarlar.

Veri mimarlarının, fiziksel veri modelleme, mantıksal veri modelleme, veri stratejisi, veri sorgulama dilleri, veri politikaları geliştirme, veri ambarı oluşturma ve veri depolama, geri çağırma için en iyi olduğunu kanıtlayacak bir sistemi belirleme ve seçme konularında yetenekli olmaları beklenmektedir. , Ve yönetim.

• Makine Öğrenimi Mühendisi

Makine Öğrenimi Mühendislerinin odak noktası genellikle bir şirket için operasyonel soruları yanıtlamaktan çok olağanüstü veri odaklı ürünler üretmeye odaklanır. Nitelikleri, algoritmaların nasıl çalıştığını bilmek değil, onları nasıl kullanacaklarını bilmektir. Kodun nasıl değiştirileceğini biliyorsa, çeşitli veri kümeleri arasında çalkalayıp cp=omb yapabilecek ve tam olarak aradıklarını bulabileceklerdir.

Resmi olarak matematik, istatistik veya fiziğe dalmış ve hala akademik olarak daha eğimli bir yol izlemek için aynı hevese sahip biri için ideal bir durum olduğunu kanıtlayabilir. Kabaca, bir makine öğrenimi mühendisinin rolü, performans ve ölçeklenebilirlik için çözümlerin optimize edilmesini, veritabanı ve arka uç sistemleri arasında işlevsel bir veri akışının sağlanmasını ve özel makine öğrenimi kodunun uygulanmasını içerir.

• İstatistikçi

Bahsedilen tüm roller neşeyle verileri keşfederken, partide ıslak havlu gibi davranan bir istatistikçi rolü var. Bu, rolün herhangi bir şekilde sıkıcı olduğu anlamına gelmez, çünkü bunlar şirketin verilerin ötesinde kararlar almasına yardımcı olan insanlardır. Makine öğrenimi sisteminizi başlatmak, belirli bir veri kümesinde mükemmel bir şekilde çalıştığından daha fazlası vardır - örneğin, üretimde çalışırken nasıl çalıştığı vb. Burada bir İstatistikçinin becerileri devreye girer. Tüm gerçekler mükemmel bir şekilde hizalanmadığında karar vermeye ve sonuçlara güvenli bir şekilde ulaşmaya yardımcı olurlar.

Veri Bilimi alanı, Büyük Veride sağlam keşifler yapabilmek için çok fazla “eğitim ve merak” gerektirir. 2020 yılına kadar şaşırtıcı bir şekilde 40 Zegabyte'a ulaşan verilerin tahminiyle birlikte, bu verilerle ilgilenen eğitimli profesyonellerde kesinlikle bir eksiklik olacaktır. Veri Bilimi trenine binin ve kendinizi veri konusunda nasıl manevra yaptığınızla dünyayı kurtardığınız için ödüllendirilirken bulabilirsiniz!