Как стать специалистом по данным

Компании по всему миру постоянно собирают и анализируют данные о клиентах, чтобы обеспечить лучший сервис и улучшить свою продукцию. В современном цифровом мире крайне важно превратить огромные объемы необработанных данных в практические идеи, которые в конечном итоге будут способствовать инновациям и стратегическим решениям в организациях. В этой статье вы получите обзор того, что такое специалист по данным, перспективы карьерного роста, а также узнаете, как стать специалистом по данным и многое другое. Начнем!

Что такое специалист по данным?

Прежде чем узнать, как стать специалистом по данным, вы должны знать, что именно такое специалист по данным. Специалист по данным — это профессионал, который специализируется на анализе и интерпретации данных. Они используют свои навыки обработки данных, чтобы помочь организациям принимать более обоснованные решения и улучшать свою деятельность. Ученые, работающие с данными, обычно имеют большой опыт работы в области математики, статистики и информатики. Они используют эти знания для анализа больших наборов данных и поиска тенденций или закономерностей. Кроме того, специалисты по обработке данных могут разработать новые способы сбора и хранения данных.

Станет ли специалист по данным вашей следующей вехой? Достигните своей цели с помощью нашей программы для специалистов по даннымИзучите программу

Шаги, чтобы стать специалистом по данным

Наука о данных — это область исследования, которая включает извлечение знаний из всех собранных данных. Существует большой спрос на профессионалов, которые могут превратить анализ данных в конкурентное преимущество для своих организаций. В карьере специалиста по данным вы будете создавать бизнес-решения и аналитику на основе данных.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Шаг 1. Получите степень бакалавра или степень по науке о данных

Отличный способ начать заниматься наукой о данных — получить степень бакалавра в соответствующей области, такой как наука о данных, статистика или информатика. Это один из наиболее распространенных критериев, на которые компании обращают внимание при найме специалистов по обработке данных.

Шаг 2. Улучшите свои навыки и компетенции в области науки о данных

Хотя степень бакалавра может дать вам теоретическое понимание предмета, важно освежить знания соответствующих языков программирования, таких как Python, R, SQL и SAS. Это незаменимые языки, когда дело доходит до работы с большими наборами данных.

Шаг 3. Освойте основные инструменты обработки данных

В дополнение к разным языкам специалист по данным также должен обладать навыками работы с несколькими инструментами для визуализации данных, машинного обучения и больших данных. При работе с большими наборами данных крайне важно знать, как обращаться с большими наборами данных, а также очищать, сортировать и анализировать их.

Шаг 4. Получите сертификат по науке о данных

Сертификация по конкретным инструментам и навыкам — отличный способ продемонстрировать свои знания и опыт в отношении своих навыков. Вот несколько отличных сертификатов, которые помогут вам проложить путь:

Эти два инструмента являются наиболее популярными инструментами, используемыми экспертами по Data Scientist, и они станут идеальным дополнением для начала вашей карьеры.

Шаг 5: Стажировки по науке о данных

Стажировки — отличный способ попасть в компании, нанимающие специалистов по обработке данных. Ищите работу, которая включает в себя такие ключевые слова, как аналитик данных, аналитик бизнес-аналитики, статистик или инженер данных. Стажировки также являются отличным способом узнать на практике, что именно влечет за собой работа.

Шаг 6. Начните свое путешествие в науку о данных

По окончании стажировки вы можете либо присоединиться к той же компании (если они нанимают), либо начать искать должности начального уровня для специалистов по данным, аналитиков данных, инженеров данных. Оттуда вы можете получить опыт и подняться по карьерной лестнице, расширяя свои знания и навыки.

Станьте самым высокооплачиваемым экспертом по науке о данных с нашей лучшей в своем классе программой по науке о данныхИзучите сейчас

Аналитик данных и специалист по данным: в чем разница?

Теперь, когда вы знаете, как стать специалистом по данным, давайте сначала разберем ключевые различия между аналитиком данных и специалистом по данным:

Задача аналитика данных — анализировать данные и создавать подробные отчеты, которые помогают принимать бизнес-решения. Их главная цель – понять исторические показатели и закономерности. Специалист по данным делает все возможное, используя передовые методы для решения все более сложных задач, часто включая прогнозы и будущие результаты.

Аналитикам данных требуются такие инструменты, как Excel, SQL и программное обеспечение для визуализации, а также такие возможности, как статистический анализ и очистка данных. Они должны уметь излагать выводы и быть внимательными к деталям. Однако специалисты по данным также должны обладать навыками облачных вычислений, технологий больших данных и машинного обучения. Они также уделяют больше внимания проведению экспериментов и использованию сложных статистических моделей.

Чтобы выявить тенденции и помочь командам понять данные, аналитики данных часто очищают данные, составляют отчеты и разрабатывают информационные панели. С другой стороны, специалисты по данным создают алгоритмы, проводят A/B-тестирование и создают прогнозные модели, чтобы выявлять тенденции или прогнозировать будущие результаты.

Аналитик данных может просматривать данные о продажах, чтобы помочь маркетинговой команде улучшить свои стратегии. Однако специалист по данным может разработать систему рекомендаций, которая будет предлагать продукты клиентам на основе их прошлого покупательского поведения.

Степень бакалавра в области бизнес-аналитики, статистики или арифметики обычно имеют аналитики данных. Ученые, работающие с данными, обычно имеют степень магистра или доктора в области информатики или науки о данных с упором на передовые методы моделирования.

Аналитики данных изучают текущие данные и предлагают информацию о прошлых событиях, чтобы помочь компаниям принимать мудрые решения. С другой стороны, ученые, работающие с данными, используют данные для решения более сложных проблем и часто делают прогнозы о том, что может произойти дальше, а также предлагают идеи.

Связанное чтение: Подробные различия между аналитиком данных и специалистом по данным 📈

Аналитики данных полагаются на такие инструменты, как Excel, SQL и Tableau, для анализа и визуализации данных. Ученые, работающие с данными, используют более продвинутые инструменты, такие как Python, R, и технологии больших данных, такие как Hadoop, а также облачные платформы, такие как AWS, для хранения и обработки данных.

Ваша карьера в области науки о данных находится на расстоянии одного клика! Прикладная наука о данных с PythonПодробнее

Чем занимается специалист по данным?

Как только вы поймете, как стать специалистом по данным, вам также следует узнать о должности, квалификации, карьерных перспективах и многом другом. Специалисты по данным собирают и очищают данные из различных источников, выполняют исследовательский анализ данных для выявления закономерностей и создают прогнозные модели с использованием машинного обучения и статистических методов.

Специалисты по данным также играют решающую роль в разработке функций, оценке моделей и внедрении моделей в производство. Их работа охватывает отрасли, помогая предприятиям оптимизировать операции, улучшать продукты и разрабатывать стратегии, основанные на данных, для достижения успеха. Они играют важную роль в преобразовании данных в практические знания, которые способствуют инновациям и конкурентным преимуществам.

Роль специалиста по данным

Очистка и подготовка данных: очистка данных для обеспечения их качества и готовности к анализу. Это включает в себя обработку пропущенных значений, обнаружение выбросов и обеспечение согласованности данных.
Исследование и анализ данных: использование статистических методов для изучения взаимосвязей между различными переменными в наборах данных, выявления закономерностей и обнаружения аномалий.
Прогнозное моделирование: разработка моделей, которые прогнозируют будущие результаты на основе исторических данных. Это включает в себя выбор подходящей модели, ее обучение на данных и проверку ее точности.
Машинное обучение и расширенная аналитика: применение алгоритмов машинного обучения для построения моделей, которые могут автоматизировать процессы принятия решений или улучшать прогнозы с возрастающей точностью с течением времени.
Визуализация данных и отчетность: создание визуальных представлений полученных данных и результатов анализа, чтобы сделать их доступными и понятными для нетехнических заинтересованных сторон.
Межфункциональное сотрудничество: работа с другими отделами, такими как инженерные, продуктовые и бизнес-группы, для понимания их потребностей в данных и предоставления информации для принятия стратегических решений.
Разработка инновационных решений: определение возможностей применения методов обработки данных в новых организационных областях, что приведет к созданию инновационных продуктов, услуг или операционных улучшений.
Технологии больших данных: использование технологий и инструментов больших данных для обработки, обработки и анализа больших наборов данных, с которыми традиционные приложения обработки данных не могут справиться.
Постоянное обучение: будьте в курсе новейших технологий, алгоритмов и методологий в области науки о данных, чтобы постоянно улучшать процессы и результаты.
Этический надзор: обеспечение этичного сбора, обработки и использования данных, включая соображения конфиденциальности, согласия и уменьшения предвзятости.

Начните карьеру в области науки о данных своей мечты с помощью лучшей в своем классе программы по науке о данныхПрограмма изучения

Необходимая квалификация в области науки о данных и соответствие требованиям

Следующим шагом в понимании того, как стать специалистом по данным, является изучение квалификации.

Ученые, работающие с данными, должны иметь степень бакалавра в области информатики, науки о данных или смежных областях, при этом многие работодатели предпочитают, чтобы профессиональные кандидаты имели как минимум степень магистра в области науки о данных или аналогичных дисциплин.

Вам понадобятся сильные аналитические и математические навыки. Вы должны уметь понимать и работать со сложными наборами данных. Кроме того, вы должны уметь использовать пакеты статистического программного обеспечения и быть знакомы с такими языками программирования, как Python или R. Специалисты по данным также обычно имеют сертификат аккредитованной программы.

Навыки, необходимые для того, чтобы стать специалистом по данным

Если вы выясняете, как стать специалистом по данным, вам нужно сосредоточиться на технических и нетехнических навыках работы с данными. Чтобы стать специалистом по данным, требуются разнообразные навыки, включающие технические, аналитические и мягкие навыки. Вот подробный обзор ключевых навыков, необходимых, чтобы стать специалистом по данным:

1. Визуализация данных

Способность преобразовывать данные и результаты в понятные и визуально привлекательные форматы. Решающее значение имеют такие инструменты, как Tableau, Power BI и библиотеки Python (например, Matplotlib, Seaborn).

2. Машинное обучение

Понимание и применение алгоритмов машинного обучения, включая контролируемое и неконтролируемое обучение, для прогнозирования результатов и выявления закономерностей в данных.

3. Общение

Преобразование сложных результатов данных в четкие, краткие и действенные идеи для технических и нетехнических заинтересованных сторон.

4. Программирование

Владение языками программирования, особенно Python и R, необходимо для манипулирования данными, статистического анализа и машинного обучения.

5. Статистика и вероятность

Прочная основа статистики и вероятности для анализа наборов данных, понимания распределений и применения статистических тестов и моделей.

6. Деловая хватка

Понимание бизнес-процессов, целей и стратегий для согласования проектов обработки данных с целями организации.

Поднимите свои навыки специалиста по данным на новый уровень с помощью магистерской программы Data Scientist от IBMExplore Programme

7. Компьютеры

Знакомство с сервисами облачных вычислений (такими как AWS, Google Cloud, Azure) и технологиями больших данных (такими как Hadoop и Spark) для обработки больших наборов данных.

8. Математика

Знание линейной алгебры, исчисления и методов оптимизации имеет основополагающее значение для алгоритмов и моделей машинного обучения.

9. Любопытство

Естественное любопытство задавать вопросы, исследовать данные для выявления скрытых закономерностей и постоянное желание изучать и открывать новые методы и методологии.

10. Обработка данных

Возможность очистки, структурирования и обогащения необработанных данных в желаемый формат для анализа. Это включает в себя обработку пропущенных значений, выбросов и объединение наборов данных.

11. Глубокое обучение

Понимание нейронных сетей и фреймворков глубокого обучения (таких как TensorFlow и PyTorch) для задач, требующих распознавания изображений, обработки естественного языка и т. д.

12. Питон

Python необходим для науки о данных благодаря своим обширным библиотекам (Pandas, NumPy, Scikit-learn) и универсальности в решении задач с данными.

13. Критическое мышление

Способность логически подходить к проблемам, подвергать сомнению предположения и оценивать силу аргументов или методологий.

14. Теория науки о данных

Понимание принципов и теорий, лежащих в основе практики науки о данных, включая модели машинного обучения и статистические методы.

15. Управление базой данных

Знание баз данных SQL и NoSQL для эффективного хранения, запроса и управления данными.

16. Развертывание модели

Навыки развертывания моделей в производственных средах, обеспечение их масштабируемости, удобства обслуживания и предоставления аналитической информации в режиме реального времени.

17. Бизнес-аналитика

Использование инструментов и методов BI для анализа данных, создания отчетов и поддержки процессов принятия решений.

18. Неструктурированные данные

Обработка неструктурированных данных (текст, изображения, аудио) с использованием таких методов, как обработка естественного языка (НЛП) и компьютерное зрение.

19. Аналитический склад ума

Способность аналитически подходить к данным, выявлять тенденции и аномалии и принимать решения на основе данных.

20. Интуиция данных

Развитие интуиции в отношении данных предполагает понимание того, что выглядит правильным, а что нет, и где копать глубже.

21. Большие данные

Управление и анализ больших объемов данных с помощью технологий больших данных, понимание сложностей и проблем среды больших данных.

22. Аналитика и моделирование

Применение различных методов анализа и моделирования для понимания данных, прогнозирования и проверки гипотез.

23. Преобразование данных

Преобразование данных в более полезную и интерпретируемую форму с использованием методов нормализации, масштабирования и проектирования функций.

Заработная плата специалиста по данным и рост числа рабочих мест

Заработная плата специалистов по данным и рост числа рабочих мест весьма благоприятны, что отражает растущий спрос на их навыки в различных отраслях.

В среднем специалист по данным в США зарабатывает от 95 000 до 150 000 долларов в год, а ведущие специалисты в этой области зарабатывают еще больше. Факторы, влияющие на заработную плату, включают опыт, местоположение, отрасль и образование.
Среднегодовой зарплата специалиста по данным в Индии составляет примерно ₹14 лакхов. Заработная плата обычно варьируется от 5 до 28 лакхов в год, в зависимости от таких факторов, как опыт, местоположение и отрасль.

Рост рабочих мест для специалистов по данным является устойчивым: Бюро статистики труда прогнозирует 36 процентов рост занятости с 2021 по 2031 год будет намного быстрее, чем в среднем по всем профессиям. 📈

Этот рост обусловлен постоянно растущей потребностью в принятии решений на основе данных в бизнесе, ростом объемов больших данных и достижениями в области искусственного интеллекта и машинного обучения, что делает науку о данных одним из самых прибыльных и надежных карьерных путей сегодня.

Карьера в области науки о данных

Как только вы овладеете этими навыками, у вас появится ряд возможностей карьерного роста в области науки о данных.

1. Инженер данных

Средняя зарплата: 105 тысяч долларов

Инженеры по обработке данных собирают большие и сложные наборы данных. Они определяют, проектируют и внедряют улучшения внутренних процессов, а затем создают инфраструктуру для оптимального извлечения, преобразования и загрузки данных. Они также создают инструменты аналитики, использующие конвейер данных.

2. Архитектор данных

Средняя зарплата: 138 тысяч долларов

Архитекторы данных анализируют структурные требования к новому программному обеспечению и приложениям и разрабатывают решения для баз данных. Они устанавливают и настраивают информационные системы и переносят данные из устаревших систем в новые.

3. Аналитик данных

Средняя зарплата: 84 тысячи долларов

Аналитики данных получают данные из первичных или вторичных источников и поддерживают базы данных. Они интерпретируют эти данные, анализируют результаты с использованием статистических методов и разрабатывают системы сбора данных и другие решения, которые помогают руководству расставлять приоритеты в бизнесе и информационных потребностях.

4. Бизнес-аналитик

Средняя зарплата: 92 тысячи долларов

Бизнес-аналитики помогают компании в планировании и мониторинге, выявляя и систематизируя требования. Они проверяют потребности в ресурсах и разрабатывают модели оценки затрат, создавая информативные, действенные и повторяемые отчеты.

5. Администратор данных

Средняя зарплата: 74 тысячи долларов

Администраторы данных помогают в проектировании баз данных и обновляют существующие базы данных. Они отвечают за настройку и тестирование новых баз данных и систем обработки данных, обеспечение безопасности и целостности баз данных, а также создание сложных определений запросов, позволяющих извлекать данные.

Будущее науки о данных

Будущее науки о данных многообещающе и, как ожидается, станет неотъемлемой частью развития технологий, бизнеса, здравоохранения и многих других секторов. По мере того, как объемы сбора данных растут в геометрической прогрессии, потребность в сложном анализе и интерпретации данных будет только возрастать.

Возросший спрос во всех отраслях. Наука о данных продолжит выходить за рамки технологий и финансов в здравоохранение, сельское хозяйство, образование и государственные услуги, стимулируя инновации и эффективность во всех секторах.
Достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) станут еще более сложными, что позволит делать более точные прогнозы, автоматизировать сложные задачи и создавать интеллектуальные системы, способные обучаться и адаптироваться с течением времени.
Этика, конфиденциальность и управление данными. По мере того, как данные становятся более целостными, этические соображения, проблемы конфиденциальности и надежные системы управления данными будут становиться все более важными. Обеспечение этичного использования данных, борьба с предвзятостью в области ИИ и защита частной жизни будут иметь центральное значение для развития этой области.
Интеграция Интернета вещей и больших данных. Интернет вещей (IoT) будет генерировать огромные объемы данных с подключенных устройств, что потребует применения передовых методов обработки данных для анализа и извлечения пользы из этих данных. Эта интеграция будет способствовать прогрессу в области анализа данных в реальном времени и периферийных вычислений.
Автоматизация в науке о данных. Инструменты автоматизации упростят обработку данных, разработку моделей и анализ, позволяя ученым, работающим с данными, сосредоточиться на более сложных и инновационных задачах. AutoML (автоматическое машинное обучение) станет более распространенным, что сделает науку о данных более доступной.
Дополненная аналитика. Дополненная аналитика будет использовать искусственный интеллект и машинное обучение для улучшения анализа данных, совместного использования и бизнес-аналитики. Это сделает расширенную аналитику доступной для неспециалистов, демократизируя понимание данных в организациях.
Квантовые вычисления. Хотя квантовые вычисления все еще находятся в зачаточном состоянии, они могут совершить революцию в науке о данных, обрабатывая сложные наборы данных с беспрецедентной скоростью. Это может привести к криптографии, открытию лекарств и прорывам в моделировании сложных систем.
Сосредоточьтесь на мягких навыках: поскольку технические навыки становятся все более распространенными, а инструменты становятся более сложными, такие мягкие навыки, как рассказывание историй, критическое мышление и общение, станут иметь решающее значение для специалистов по данным. Способность превращать сложные выводы в практические бизнес-идеи будет иметь неоценимое значение.
Наука о данных как услуга (DSaaS). Рост облачных вычислений приведет к тому, что все больше организаций будут передавать задачи по науке о данных на аутсорсинг. DSaaS станет более распространенным, предоставляя предприятиям любого размера доступ к расширенному анализу данных без необходимости привлечения собственных специалистов.
Непрерывное и междисциплинарное обучение. Эта область потребует постоянного обучения новым технологиям и алгоритмам, а также понимания знаний, специфичных для предметной области. Ученые, работающие с данными, все чаще нуждаются в междисциплинарных знаниях для решения сложных реальных проблем.

Заключение

Теперь вы знаете, как стать специалистом по данным, что предполагает постоянное обучение, любознательность и развитие навыков. Как мы выяснили, путь к области науки о данных предполагает приобретение сочетания технических навыков, таких как программирование, машинное обучение и визуализация данных, а также мягких навыков, таких как общение и критическое мышление. Будущее науки о данных обещает захватывающие возможности и проблемы, что делает ее полезным выбором карьеры для тех, кто хочет разобраться в ее сложностях.

Для тех, кто готов отправиться в это путешествие, программа последипломного образования в области науки о данных в Университете Пердью предлагает подробную учебную программу, которая предоставит вам необходимые знания и практический опыт для успеха в этой области. Независимо от того, начинаете ли вы с нуля или хотите углубить свой опыт, эта программа охватывает все: от основ науки о данных до самых востребованных навыков и инструментов генеративного искусственного интеллекта. Зарегистрируйтесь сегодня!

Часто задаваемые вопросы

1. Почему наука о данных считается важной профессией?

Наука о данных играет решающую роль в превращении огромных данных в практические идеи, способствующие принятию отраслевых решений и инновациям. Его способность предсказывать тенденции, повышать эффективность и открывать новые возможности делает его важнейшей карьерой в эпоху цифровых технологий.

2. Может ли кто-нибудь стать специалистом по обработке данных или мне нужен определенный опыт?

Хотя знание математики, статистики или информатики полезно, любой, кто стремится изучить и развить необходимые навыки, может стать специалистом по данным. Разнообразный опыт открывает уникальные перспективы для анализа данных.

3. Существуют ли онлайн-курсы для начинающих специалистов по обработке данных?

Да, существует множество онлайн-курсов, предназначенных для начинающих специалистов по данным, начиная от вводного и заканчивая продвинутым уровнем. Эти курсы охватывают статистику, программирование, машинное обучение и многое другое, часто предоставляя практические проекты и сертификацию.

4. Какие ключевые инструменты и программное обеспечение мне следует изучить для науки о данных?

Ключевые инструменты и программное обеспечение включают языки программирования (Python, R), инструменты визуализации данных (Tableau, Power BI), библиотеки машинного обучения (scikit-learn, TensorFlow) и библиотеки манипулирования данными (Pandas, NumPy).

5. В каких отраслях нанимают ученых, работающих с данными?

Ученые, работающие с данными, востребованы во многих отраслях, включая технологии, финансы, здравоохранение, розничную торговлю, электронную коммерцию и правительство. Любой сектор, который генерирует данные, ищет ученых, занимающихся данными, для анализа и извлечения из них информации.

6. Как стать специалистом по данным без опыта?

Чтобы стать специалистом по данным без опыта, начните с изучения основ программирования (например, Python или R) и статистики. Пройдите онлайн-курсы по науке о данных, попрактикуйтесь с реальными наборами данных и создавайте проекты, чтобы продемонстрировать свои навыки. Ключевое значение также имеет приобретение навыков работы с инструментами анализа данных, такими как SQL и программным обеспечением для визуализации. Наконец, рассмотрите возможность стажировок, присоединения к сообществам специалистов по обработке данных и участия в конкурсах, таких как Kaggle, чтобы получить практический опыт и создать сильное портфолио.

7. Сколько времени нужно, чтобы стать специалистом по данным?

Чтобы стать специалистом по данным, обычно требуется от 6 месяцев до 2 лет, в зависимости от вашей отправной точки и преданности своему делу. Если вы начинаете с нуля, вам понадобится время для изучения программирования, статистики и машинного обучения. Создание сильного портфолио и постоянное обучение новым навыкам являются ключевыми факторами, влияющими на то, как быстро вы сможете выйти на поле.