10 лучших квалификаций в области науки о данных

Менеджеры больших данных с уникальным сочетанием навыков известны как ученые данных. Вы не сможете получить лучшую работу в качестве специалиста по данным, сосредоточившись просто 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 о вашей текущей должности, продолжайте читать. Вы также можете ознакомиться с обширной программой по науке о данных Калифорнийского технологического института, которая поможет вам начать работу.

10 лучших квалификаций в области науки о данных

Потенциальные ученые, работающие с данными, будут иметь прочную основу, если они обладают навыками в области науки о данных, перечисленными ниже.

1. Программирование

Чтобы стать специалистом по данным, необходимы навыки программирования. Такие языки, как Python, SQL и R, часто используются специалистами по данным. Ученые, работающие с данными, не требуют глубокого понимания программирования, как это требуется от разработчика программного обеспечения. Пока вы можете создавать эффективный код на любом языке, фундаментального понимания языка достаточно, чтобы получить должность в области науки о данных.

Станьте экспертом по науке о данных и получите работу своей мечты. Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института по программе Data ScienceExplore.

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 ключевую роль в науке о данных играют выводы, оценки или прогнозы. Оценки дополнительных исследований могут быть сделаны с использованием вероятностных и статистических методов. Теория вероятностей является основным фундаментом статистики. Проще говоря, оба связаны.

3. Математика

Еще одним важным компонентом науки о данных является математика. Линейная алгебра, исчисление и теория оптимизации — это три предмета, знание которых вам необходимо, если вы хотите стать опытным специалистом по данным.

4. Машинное обучение

Машинное обучение — это фантастический метод анализа огромных объемов данных, что делает его важнейшим компонентом любой профессии в области науки о данных. Это может помочь автоматизировать многие обязанности, связанные с должностью в области науки о данных. Чтобы начать карьеру в этой отрасли, не обязательно всестороннее знание методов машинного обучения.

5. Визуализация

Одним из наиболее важных навыков является визуализация данных, поскольку она выходит за рамки простого отображения результатов и позволяет понять сами данные и их ограничения. Визуальное представление концепций всегда предпочтительнее, поскольку они более известны и понятны. Графика, выполненная специалистом по визуализации данных, может эффективно передавать сообщение. Прежде чем переходить к более сложным диаграммам, вы должны ознакомиться с основными графиками, такими как гистограммы, гистограммы и круговые диаграммы.

6. Большие данные

Из-за высокой скорости создания данных анализ и обработка огромных объемов данных стали обычным аспектом работы специалиста по данным. Большие данные являются важной частью науки о данных. Как следует из названия, большие данные используются для сбора, очистки 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 ученым, работающим с данными, эффективно выполнять свою работу.

7. Парсинг веб-страниц

Технически возможность собирать любые онлайн-данные существует. Используя этот метод, предприятия могут извлекать важные данные, включая текст, фотографии, видео и другие типы информации, чтобы повысить производительность.

8. Облачные вычисления

Огромные объемы данных исследуются и анализируются специалистами по обработке данных каждый день. Ученые, работающие с данными, могут воспользоваться преимуществами операционных инструментов, языков кодирования и систем баз данных благодаря использованию таких платформ, как AWS, Google Cloud и Azure.

9. Глубокое обучение

Глубокое обучение — один из наиболее важных аспектов науки о данных, включая статистику и прогнозное моделирование. Ученые, работающие с данными, которые собирают, анализируют и интерпретируют огромные объемы данных, получают выгоду от способности глубокого обучения сделать этот процесс быстрее и проще.

10. Бизнес-аналитика

Ученые, работающие с данными, 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 благодаря практическому обучению.

Станьте экспертом по науке о данных и получите работу своей мечты. Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института по программе Data ScienceExplore.

Вот как вы можете стать специалистом по данным?

Чтобы стать специалистом по данным, обычно необходимо формальное образование. Вот несколько шагов для размышления.

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

Признанный курс или учебный лагерь по науке о данных, такой как Программа повышения квалификации Simplilearn в области науки о данных, — отличная отправная точка, если вы хотите получить тщательное практическое образование как в области науки о данных, так и в области работы специалиста по данным.

• Приобретайте практические знания

Не имеет значения, сдали ли вы ученую степень с честью, если у вас нет практического опыта. Постарайтесь принять участие в проектах, которые пополнят ваше портфолио. Практический опыт приобретает большее значение, когда вы отправляетесь на работу.

Сеть играет важную роль в современном мире. Любой, кто новичок или начал карьеру в области науки о данных, должен общаться с людьми, которые уже зарекомендовали себя. Общайтесь с такими людьми в LinkedIn или других социальных платформах. Это поможет вам найти возможности трудоустройства и практические проекты.

Исследования необходимы при подготовке к собеседованию по науке о данных. Изучите бизнес, людей, должность, общие вопросы для интервью по науке о данных и дополнительные вопросы, которые следует задать интервьюеру.

Заключение

Высокая квалификация — это один из способов облегчить беспокойство на собеседовании и повысить уверенность, поскольку наука о данных требует много работы. Подумайте о том, чтобы пройти магистерскую программу Simplilearn для специалистов по данным, чтобы улучшить свои навыки.

Часто задаваемые вопросы

1. Сколько лет нужно, чтобы стать специалистом по данным?

Новичок, не имеющий абсолютно никакого опыта в программировании, может поступить в область науки о данных, если пройдёт профессиональный курс, который длится от девяти месяцев до года.

2. Востребованы ли специалисты по данным?

Наука о данных — это фантастическая карьера с большим потенциалом для будущего роста. Уже сейчас существует большой спрос, конкурентоспособная оплата труда и ряд льгот.

3. Как я могу стать специалистом по данным после 12 класса?

Учащиеся, имеющие образование в области информатики, инженерии или смежных технических специальностей, выбирают занятия по науке о данных после 12-го класса.

4. Какая степень лучше всего подходит для специалиста по данным?

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

5. Как мне начать карьеру в области науки о данных?

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