10 лучших квалификаций в области науки о данных

Менеджеры больших данных с уникальным набором навыков известны как специалисты по данным. Вы не сможете получить топовую работу специалиста по данным, сосредоточившись только на своем техническом образовании.

Если вы хотите узнать больше о десяти лучших квалификациях в области науки о данных для собеседования на должность специалиста по данным или для вашей текущей должности, продолжайте читать. Вы также можете ознакомиться с обширной программой Caltech Data Science, которая поможет вам начать.

10 лучших квалификаций в области науки о данных

Потенциальные специалисты по данным будут иметь прочную основу, если они владеют перечисленными ниже навыками в области науки о данных.

1. Программирование

Для того, чтобы стать специалистом по данным, необходимы навыки программирования. Такие языки, как Python, SQL и R, часто используются специалистами по данным. Специалистам по данным не требуется глубокого понимания программирования, как разработчикам программного обеспечения. Если вы можете создавать эффективный код на любом языке, то для получения должности в области науки о данных достаточно иметь фундаментальное понимание языка.

Станьте экспертом в области науки о данных и получите работу своей мечтыПрограмма аспирантуры Калифорнийского технологического института по науке о данныхИзучить программу

2. Вероятность и статистика

В науке о данных знания, идеи и обоснованные решения извлекаются из данных с помощью сложных процедур, алгоритмов или систем. В таких ситуациях выводы, оценки или прогнозы играют ключевую роль в науке о данных. Оценки для дополнительных исследований могут быть сделаны с использованием вероятностных и статистических методов. Теория вероятностей является основной основой статистики. Проще говоря, оба связаны.

3. Математика

Другим важным компонентом науки о данных является математика. Линейная алгебра, исчисление и теория оптимизации — три предмета, в которых вы должны быть осведомлены, если хотите стать опытным специалистом по данным.

4. Машинное обучение

Машинное обучение — это фантастический метод анализа огромных объемов данных, что делает их важнейшим компонентом любой профессии в области науки о данных. Он может помочь автоматизировать многие обязанности, связанные с должностью специалиста по науке о данных. Чтобы начать карьеру в этой отрасли, не обязательно обладать всесторонними знаниями методов машинного обучения.

5. Визуализация

Одним из наиболее важных навыков является визуализация данных, поскольку она выходит за рамки простого отображения результатов и понимания данных и их ограничений. Визуальное представление концепций всегда предпочтительнее, поскольку они более известны и понятны. Если их делает профессионал в области визуализации данных, графика может эффективно передавать сообщение. Прежде чем переходить к более сложным диаграммам, вы должны ознакомиться с базовыми графиками, такими как столбчатые диаграммы, гистограммы и круговые диаграммы.

6. Большие данные

Из-за высокой скорости производства данных анализ и работа с огромными объемами данных стали обычным аспектом работы специалиста по данным. Большие данные являются важнейшей частью науки о данных. Как следует из названия, большие данные используются для сбора, извлечения и анализа обширных наборов данных. Обработка огромных объемов данных невозможна вручную или с помощью какой-либо вычислительной мощности. Большие данные — одна из таких технологий, которая может помочь специалисту по данным выполнять свою работу профессионально.

7. Веб-скрапинг

Технически существует возможность извлечения любых онлайн-данных. Используя эту технику, компании могут извлекать важные данные, включая текст, фотографии, видео и другие типы информации, чтобы повысить производительность.

8. Облачные вычисления

Огромные объемы данных ежедневно изучаются и анализируются специалистами по данным. Специалисты по данным могут использовать операционные инструменты, языки кодирования и системы баз данных благодаря использованию таких платформ, как AWS, Google Cloud и Azure.

9. Глубокое обучение

Глубокое обучение — один из важнейших аспектов науки о данных, включая статистику и предиктивное моделирование. Специалисты по данным, которые собирают, анализируют и интерпретируют огромные объемы данных, извлекают выгоду из способности глубокого обучения делать этот процесс быстрее и проще.

10. Бизнес-аналитика

Специалисты по данным должны хорошо разбираться в бизнес-стратегии, чтобы находить идеи, которые действительно принесут пользу заинтересованным сторонам и лицам, принимающим решения. Любой авторитетный учебный лагерь по науке о данных научит вас этим навыкам в рамках своей учебной программы, и вы узнаете гораздо больше на работе с помощью практического обучения.

Станьте экспертом в области науки о данных и получите работу своей мечтыПрограмма аспирантуры Калифорнийского технологического института по науке о данныхИзучить программу

Как стать специалистом по анализу данных?

Формальное образование обычно необходимо, чтобы стать специалистом по данным. Вот несколько шагов, о которых стоит подумать.

Чтобы получить преимущество в профессии, рассмотрите возможность получения соответствующей степени бакалавра в области науки о данных или компьютерных наук.

Если вы хотите получить основательное практическое образование как в области науки о данных, так и в работе специалиста по данным, отличным местом для начала станет признанный курс или учебный лагерь по науке о данных, например, расширенная программа сертификации по науке о данных Simplilearn.

• Приобретайте практические знания

Неважно, сдали ли вы дипломы с отличием, если у вас нет практического опыта. Постарайтесь стать частью проектов, которые пополнят ваше портфолио. Практический опыт имеет большее значение, когда вы выходите на работу.

Нетворкинг играет важную роль в современном мире. Любой новичок или начавший карьеру в области науки о данных должен связаться с людьми, которые уже зарекомендовали себя. Свяжитесь с такими людьми на LinkedIn или других социальных платформах. Это поможет вам найти возможности трудоустройства и практические проекты.

Исследование необходимо при подготовке к собеседованию по науке о данных. Изучите бизнес, людей, должность, общие вопросы для собеседования по науке о данных и дополнительные вопросы, которые следует задать интервьюеру.

Заключение

Хорошая квалификация — один из подходов к снижению тревожности на собеседовании и повышению уверенности, поскольку наука о данных требует много работы. Рассмотрите возможность прохождения магистерской программы Simplilearn Data Scientist, чтобы улучшить свои навыки.

Часто задаваемые вопросы

1. Сколько лет нужно, чтобы стать специалистом по обработке данных?

Новичок, не имеющий абсолютно никакого опыта в программировании, может войти в сферу науки о данных, если он пройдет профессиональный курс, который длится от девяти месяцев до года.

2. Востребованы ли специалисты по обработке данных?

Наука о данных — фантастическая карьера с большим потенциалом для будущего роста. Уже сейчас есть большой спрос, конкурентоспособная оплата и несколько преимуществ.

3. Как я могу стать специалистом по обработке данных после 12-го класса?

Учащиеся, имеющие образование в области компьютерных наук, инженерии или смежных технических дисциплин, выбирают курсы по науке о данных после 12-го класса.

4. Какая специальность лучше всего подходит специалисту по обработке данных?

Дипломы в области компьютерных наук или математики можно считать лучшими для того, чтобы стать специалистом по данным.

5. Как начать карьеру в области науки о данных?

Получение степени или сертификата может стать отличной отправной точкой для любого, кто заинтересован в карьере в области науки о данных.