Как стать специалистом по данным в 2024 году: полное руководство

Компании по всему миру всегда собирали и анализировали данные о своих клиентах, чтобы обеспечить лучший сервис и улучшить свою прибыль. В современном цифровом мире мы можем собирать огромные объемы данных, для чего требуются нетрадиционные методы обработки данных и программное обеспечение.

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.

Станьте специалистом по данным, пройдя практическое обучение! Магистерская программа Data ScientistИзучите программу

Специалист по данным против аналитика данных

Чем занимается специалист по данным?

Специалист по данным извлекает, анализирует и интерпретирует данные, чтобы получить ценную информацию и принять стратегические решения. Они 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

1. 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.
2. Исследование и анализ данных: использование статистических методов для изучения взаимосвязей между различными переменными в наборах данных, выявления закономерностей и обнаружения аномалий.
3. 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.
4. 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.
5. Визуализация данных и отчетность: создание визуальных представлений полученных данных и результатов анализа, чтобы сделать их доступными и понятными для нетехнических заинтересованных сторон.
6. 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.
7. Разработка инновационных решений: выявление возможностей применения методов обработки данных в новых организационных областях, что приведет к созданию инновационных продуктов, услуг или операционных улучшений.
8. 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.
9. Постоянное обучение: будьте в курсе новейших технологий, алгоритмов и методологий в области науки о данных, чтобы постоянно улучшать процессы и результаты.
10. Этический надзор: обеспечение этичного сбора, обработки и использования данных, включая соображения конфиденциальности, согласия и уменьшения предвзятости.

Необходимая квалификация в области науки о данных и соответствие требованиям

Чтобы стать специалистом по данным, 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.

Подробнее: Переход к науке о данных был одним из лучших решений, которые Экта Сараоги приняла в своей карьере. После разнообразной карьеры в сфере ИТ наша магистерская программа для специалистов по данным предложила ей разнообразие, которого она так жаждала, и более стабильную среду для ее карьеры. Прочтите все о карьере Сараоги от ИТ-кочевника до магистра науки о данных в ее обзоре курса Simplilearn Data Science.

Навыки, необходимые для того, чтобы стать специалистом по данным

Чтобы стать специалистом по данным, требуются разнообразные навыки, включающие технические, аналитические и мягкие навыки. Роль специалиста по обработке данных заключается в извлечении идей и знаний из данных, что включает в себя сочетание извлечения, обработки, анализа, визуализации и интерпретации данных. 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.

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.

Как 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.

Шаг 1: Получите степень бакалавра

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. Изучите соответствующие языки программирования

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: Изучите соответствующие навыки

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.

Станьте специалистом по данным, пройдя практическое обучение! Магистерская программа Data ScientistИзучите программу

Шаг 4. Получите сертификаты

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

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: Работа начального уровня в области науки о данных

По окончании стажировки вы можете либо присоединиться к той же компании (если они нанимают сотрудников), 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.

Наука о данных в действии

Знаете ли вы, что поставщик медиа-услуг Netflix широко использует науку о данных? Компания измеряет вовлеченность и удержание пользователей, в том числе:

• При паузе, перемотке назад или вперед
• В какой день недели и в какое время суток вы смотрите контент
• Когда и почему вы оставляете контент
• Из какой точки мира вы смотрите
• Ваше поведение при просмотре и прокрутке
• На каком устройстве вы смотрите

У Netflix более 120 миллионов пользователей по всему миру! Для обработки всей этой информации Netflix использует передовые показатели науки о данных. Это позволяет ему предлагать пользователям более качественные фильмы и показывать рекомендации, а также создавать для них лучшие шоу. Популярный сериал Netflix «Карточный домик» был разработан с использованием науки о данных и больших данных. Netflix собрал пользовательские данные из шоу «Западное крыло», еще одной драмы, действие которой происходит в Белом доме. Компания учитывала, где люди останавливались при быстрой перемотке вперед и где прекращали смотреть шоу. Анализ этих данных позволил Netflix создать, по их мнению, совершенно захватывающее шоу.

Теперь давайте рассмотрим некоторые важные навыки специалиста по данным, которыми должен обладать человек.

Подготовьте свою карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения на будущее: что можно и чего нельзя делатьБесплатный вебинар | 5 дек, вторник | 19:00 ISTЗарегистрируйтесь сейчас

Карьера в области науки о данных

Как только вы овладеете этими навыками, у вас появится целый ряд карьерных возможностей. Подготовьтесь к собеседованию, задав наши вопросы для собеседования по науке о данных.

Специалист по данным

Средняя зарплата: $120 931.

Ученые, работающие с данными, создают бизнес-решения и аналитику на основе данных, обеспечивая оптимизацию и улучшение разработки продуктов. Они используют прогнозное моделирование для улучшения и оптимизации качества обслуживания клиентов, получения доходов, таргетинга рекламы и многого другого. Специалисты по данным также координируют свои действия с различными функциональными командами для реализации моделей и мониторинга результатов.

Инженер данных

Средняя зарплата: $137 776.

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

Архитектор данных

Средняя зарплата: $112 764.

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

Аналитик данных

Средняя зарплата: $65 470

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.

Станьте специалистом по данным, пройдя практическое обучение! Магистерская программа Data ScientistИзучите программу

Бизнес-аналитик

Средняя зарплата: $70,170

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.

Администратор данных

Средняя зарплата: $54 364.

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 является многообещающим 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.

1. 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.
2. 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, которые смогут обучаться и адаптироваться с течением времени.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 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.
7. 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.
8. 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.
9. 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.
10. 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

Чтобы стать специалистом по данным в 2024 году, необходимо постоянное обучение, любопытство 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, курс магистратуры по науке о данных 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 анализа данных до передовых концепций машинного обучения и технологий больших данных.

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.