Как стать специалистом по обработке данных в 2024 году: полное руководство

Компании по всему миру всегда собирали и анализировали данные о своих клиентах, чтобы предоставлять лучший сервис и улучшать свои итоговые показатели. 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 в области науки о данных, чтобы помочь организациям принимать более обоснованные решения и улучшать свою деятельность. Специалисты по данным обычно имеют большой опыт в математике, статистике и информатике. Они используют эти знания для анализа больших наборов данных и поиска тенденций или закономерностей. Кроме того, специалисты по данным могут разрабатывать новые способы сбора и хранения данных.

Станьте специалистом по обработке данных с помощью практического обучения!Программа магистратуры для специалистов по обработке данныхИзучить программу

Специалист по данным против аналитика данных

Чем занимается специалист по анализу данных?

Специалист по данным извлекает, анализирует и интерпретирует данные для получения ценных идей и принятия стратегических решений. Они собирают и очищают данные из различных источников, выполняют разведывательный анализ данных для выявления закономерностей и создают прогностические модели с использованием машинного обучения и статистических методов.

Специалисты по данным также играют важную роль в проектировании функций, оценке моделей и развертывании моделей в производстве. Их работа охватывает отрасли, помогая компаниям оптимизировать операции, улучшать продукты и продвигать стратегии на основе данных к успеху. Они играют важную роль в преобразовании данных в практические знания, которые стимулируют инновации и конкурентное преимущество.

Роль специалиста по анализу данных

1. Очистка и подготовка данных: очистка данных для обеспечения их качества и готовности к анализу. Это включает 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. Предиктивное моделирование: разработка моделей, которые предсказывают будущие результаты на основе исторических данных. Это включает выбор подходящей модели, ее обучение с использованием данных и проверку ее точности.
4. Машинное обучение и расширенная аналитика: применение алгоритмов машинного обучения для создания моделей, которые могут автоматизировать процессы принятия решений или улучшить прогнозы, повышая их точность с течением времени.
5. Визуализация данных и составление отчетов: создание визуальных представлений результатов анализа данных и анализа, чтобы сделать их доступными и понятными для нетехнических заинтересованных лиц.
6. Межфункциональное сотрудничество: сотрудничество с другими отделами, такими как инженерные, продуктовые и бизнес-отделы, для понимания их потребностей в данных и предоставления аналитических сведений для принятия стратегических решений.
7. Разработка инновационных решений: выявление возможностей применения методов науки о данных в новых организационных областях, приводящих к созданию инновационных продуктов, услуг или операционных улучшений.
8. Технологии больших данных: использование технологий и инструментов больших данных для обработки, анализа и управления большими наборами данных, с которыми не могут справиться традиционные приложения для обработки данных.
9. Непрерывное обучение: оставаться в курсе новейших технологий, алгоритмов и методологий в области науки о данных для постоянного улучшения процессов и результатов.
10. Этический надзор: обеспечение этичного сбора, обработки и использования данных, включая вопросы конфиденциальности, согласия и предотвращения предвзятости.

Требуемые квалификации и соответствие требованиям в области науки о данных

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 статистические программные пакеты и быть знакомы с такими языками программирования, как Python или R. Специалисты по данным обычно также имеют сертификат аккредитованной программы.

Подробнее: Переход на науку о данных был одним из лучших решений, принятых Эктой Сараоги для ее карьеры. После разнообразной карьеры в сфере ИТ наша магистерская программа Data Scientist предложила ей разнообразие, которого она жаждала, и более стабильную среду для ее карьеры. Прочитайте все о карьере Сараоги от IT-кочевника до магистра науки о данных в ее обзоре курса Simplilearn Data Science.

Навыки, необходимые для того, чтобы стать специалистом по анализу данных

Чтобы стать специалистом по данным, требуются разнообразные навыки, охватывающие технические, аналитические и гибкие навыки. Роль специалиста по данным заключается в извлечении идей и знаний из данных, что подразумевает сочетание извлечения, обработки, анализа, визуализации и интерпретации данных. Вот подробный обзор ключевых навыков, необходимых для того, чтобы стать специалистом по данным:

1. Визуализация данных

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

2. Машинное обучение

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

3. Коммуникация

Перевод сложных результатов данных в понятные, краткие и применимые на практике идеи для технических и нетехнических заинтересованных сторон.

4. Программирование

Знание языков программирования, особенно Python и R, необходимо для обработки данных, статистического анализа и машинного обучения.

5. Статистика и вероятность

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

6. Деловая хватка

Понимание бизнес-процессов, целей и стратегий для согласования проектов по работе с данными с целями организации.

7. Вычисления

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 является основой алгоритмов и моделей машинного обучения.

9. Любопытство

Естественное любопытство, желание задавать вопросы, исследовать данные в поисках скрытых закономерностей и постоянное желание учиться и открывать новые методы и методики.

10. Обработка данных

Способность очищать, структурировать и обогащать необработанные данные в желаемом формате для анализа. Это включает обработку пропущенных значений, выбросов и слияние 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 является обязательным языком для науки о данных благодаря своим обширным библиотекам (Pandas, NumPy, Scikit-learn) и универсальности в решении задач, связанных с данными.

13. Критическое мышление

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

14. Теория науки о данных

Понимание принципов и теорий, лежащих в основе практик 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 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 (NLP) и компьютерное зрение.

19. Аналитический склад ума

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

20. Интуиция данных

Развитие интуиции в отношении данных подразумевает понимание того, что выглядит правильным или неправильным и где следует копать глубже.

21. Большие данные

Управление большими объемами данных и их анализ с использованием технологий больших данных, понимание сложностей и проблем сред больших данных.

22. Аналитика и моделирование

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

23. Преобразование данных

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

Как стать специалистом по анализу данных?

Наука о данных — это область изучения, которая включает в себя 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 работу в Data Science — получить степень бакалавра в соответствующей области, например, в области науки о данных, статистики или компьютерных наук. Это один из наиболее распространенных критериев, на который обращают внимание компании при найме специалистов по данным.

Шаг 2: Изучите соответствующие языки программирования

Хотя степень бакалавра может дать вам теоретическое понимание предмета, важно освежить знания по соответствующим языкам программирования, таким как Python, R, SQL и SAS. Это основные языки, когда дело доходит до работы с большими наборами данных.

Шаг 3: Освойте сопутствующие навыки

В дополнение к различным языкам, Data Scientist также должен иметь навыки работы с несколькими инструментами для визуализации данных, машинного обучения и больших данных. При работе с большими наборами данных крайне важно знать, как обрабатывать большие наборы данных, очищать, сортировать и анализировать их.

Станьте специалистом по обработке данных с помощью практического обучения!Программа магистратуры для специалистов по обработке данныхИзучить программу

Шаг 4: Получите сертификаты

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

Эти два инструмента являются наиболее популярными среди экспертов в области анализа данных и станут идеальным дополнением для начала вашей карьеры.

Шаг 5: Стажировки

Стажировки — отличный способ попасть в компании, нанимающие специалистов по данным. Ищите вакансии, включающие такие ключевые слова, как аналитик данных, аналитик бизнес-аналитики, статистик или инженер данных. Стажировки — также отличный способ узнать на практике, что именно подразумевает работа.

Шаг 6: Начальные должности в области науки о данных

После окончания стажировки вы можете либо присоединиться к той же компании (если они набирают сотрудников), либо начать искать должности начального уровня для специалистов по работе с данными, аналитиков данных, инженеров данных. Оттуда вы сможете набираться опыта и продвигаться 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, включая:

• Когда вы делаете паузу, перематываете 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 метрики науки о данных. Это позволяет ему представлять лучшие фильмы и рекомендации по показу своим пользователям, а также создавать для них лучшие шоу. Хитовый сериал Netflix «Карточный домик» был разработан с использованием науки о данных и больших данных. Netflix собрал данные пользователей из шоу «Западное крыло», еще одной драмы, происходящей в Белом доме. Компания учитывала, где люди останавливались, когда перематывали, и где они прекращали смотреть шоу. Анализ этих данных позволил Netflix создать то, что, по ее мнению, было идеально захватывающим шоу.

Теперь давайте рассмотрим некоторые важные навыки специалиста по анализу данных, которыми должен обладать специалист.

Освойте стратегии Gen AI для бизнеса с программой Generation AI for Business Transformation ProgramИзучите программу

Карьера в области науки о данных

Как только вы освоите эти навыки, вам будет доступен ряд карьерных возможностей. Подготовьтесь к собеседованию с нашими вопросами для собеседования по науке о данных.

Специалист по обработке данных

Средняя зарплата: 120 931 долл. США

Специалисты по данным создают бизнес-решения и аналитику на основе данных, стимулируя оптимизацию и улучшение разработки продукта. Они используют предиктивное моделирование для улучшения и оптимизации клиентского опыта, получения доходов, таргетинга рекламы и многого другого. Специалисты по данным также координируют работу с различными функциональными группами для внедрения моделей и мониторинга результатов.

Инженер по обработке данных

Средняя зарплата: 137 776 долларов США

Инженеры по работе с данными собирают большие, сложные наборы данных. Они выявляют, проектируют и внедряют внутренние улучшения процессов, а затем создают инфраструктуру, необходимую для оптимального извлечения, преобразования и загрузки данных. Они также создают аналитические инструменты, которые используют конвейер данных.

Архитектор данных

Средняя зарплата: 112 764 долл. США

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.

Аналитик данных

Средняя зарплата: 65 470 долларов США

Аналитики данных получают данные из первичных или вторичных источников и ведут 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 обработке данных с помощью практического обучения!Программа магистратуры для специалистов по обработке данныхИзучить программу

Бизнес-аналитик

Средняя зарплата: 70 170 долларов США

Бизнес-аналитики помогают компании с планированием и мониторингом, выявляя и организуя требования. Они проверяют требования к ресурсам и разрабатывают модели оценки затрат, создавая информативные, действенные и повторяемые отчеты.

Администратор данных

Средняя зарплата: 54 364 долл. США

Администраторы данных помогают в проектировании баз данных и обновлении существующих баз данных. Они отвечают за настройку и тестирование новых баз данных и систем обработки данных, поддержание безопасности и целостности баз данных и создание сложных определений запросов, которые позволяют извлекать данные.

Будущее науки о данных

Будущее науки о данных многообещающе и, как ожидается, станет неотъемлемой частью эволюции технологий, бизнеса, здравоохранения и многих других секторов. Поскольку генерация данных растет экспоненциально, спрос на сложный анализ и интерпретацию данных будет только расти.

1. Рост спроса в различных отраслях: Наука о данных продолжит расширяться за пределы технологий и финансов, охватывая здравоохранение, сельское хозяйство, образование и государственные услуги, способствуя инновациям и повышению эффективности во всех секторах.
2. Достижения в области ИИ и МО: Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) станут еще более совершенными, что позволит делать более точные прогнозы, автоматизировать сложные задачи и создавать интеллектуальные системы, способные обучаться и адаптироваться с течением времени.
3. Этика, конфиденциальность и управление данными: по мере того, как данные становятся все более целостными, этические соображения, проблемы конфиденциальности и надежные структуры управления данными будут становиться все более важными. Обеспечение этичного использования данных, борьба с предвзятостью в ИИ и защита личной конфиденциальности будут иметь центральное значение для развития этой области.
4. Интеграция IoT и больших данных: Интернет вещей (IoT) будет генерировать огромные объемы данных с подключенных устройств, что потребует передовых методов науки о данных для анализа и извлечения ценности из этих данных. Эта интеграция будет способствовать прогрессу в анализе данных в реальном времени и периферийных вычислениях.
5. Автоматизация в науке о данных: Инструменты автоматизации упростят обработку данных, разработку моделей и анализ, позволяя специалистам по данным сосредоточиться на более сложных и инновационных задачах. AutoML (автоматизированное машинное обучение) станет более распространенным, что сделает науку о данных более доступной.
6. Дополненная аналитика: дополненная аналитика будет использовать ИИ и МО для улучшения аналитики данных, обмена 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 имеют потенциал для революционного изменения науки о данных путем обработки сложных наборов данных на беспрецедентных скоростях. Это может привести к прорывам в криптографии, открытии лекарств и моделировании сложных систем.
8. Сосредоточьтесь на гибких навыках: поскольку технические навыки становятся все более распространенными, а инструменты — более сложными, гибкие навыки, такие как повествование, критическое мышление и коммуникация, станут критически важными для специалистов по данным. Способность переводить сложные выводы в применимые на практике бизнес-идеи будет бесценной.
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 компаниям всех размеров доступ к расширенному анализу данных без необходимости иметь штатных экспертов.
10. Непрерывное и междисциплинарное обучение: эта область потребует непрерывного обучения новым технологиям и алгоритмам, а также понимания предметно-ориентированных знаний. Специалистам по данным все больше требуются междисциплинарные знания для решения сложных реальных проблем.

Заключение

Стать специалистом по данным в 2024 году означает постоянное обучение, любопытство и развитие навыков. Как мы выяснили, путь к вхождению в область науки о данных подразумевает приобретение сочетания технических навыков, таких как программирование, машинное обучение и визуализация данных, а также гибких навыков, таких как коммуникация и критическое мышление. Будущее науки о данных обещает захватывающие возможности и вызовы, делая ее достойным выбором карьеры для тех, кто готов разбираться в ее сложностях.

Для тех, кто готов отправиться в это путешествие, курс Data Science Masters предлагает подробную учебную программу, которая снабдит вас необходимыми знаниями и практическим опытом для преуспевания в этой области. Независимо от того, начинаете ли вы с нуля или хотите углубить свои знания, эта программа охватывает все: от основ анализа данных до передовых концепций в области машинного обучения и технологий больших данных.

Часто задаваемые вопросы

1. Почему наука о данных считается важной карьерой?

Наука о данных играет ключевую роль в превращении огромных данных в действенные идеи, стимулируя принятие решений и инновации в отрасли. Ее способность предсказывать тенденции, повышать эффективность и открывать новые возможности делает ее важной карьерой в цифровую эпоху.

2. Может ли любой человек стать специалистом по анализу данных или мне нужна особая подготовка?

Хотя опыт в математике, статистике или информатике полезен, любой, кто стремится учиться и развивать необходимые навыки, может стать специалистом по данным. Разнообразный опыт привносит уникальные перспективы в анализ данных.

3. Существуют ли какие-либо онлайн-курсы для начинающих специалистов по анализу данных?

Да, существует множество онлайн-курсов, разработанных для начинающих специалистов по данным, от вводного до продвинутого уровня. Эти курсы охватывают статистику, программирование, машинное обучение и многое другое, часто предоставляя практические проекты и сертификацию.

4. Какие основные 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 обработки данных (Pandas, NumPy).

5. Какие отрасли нанимают специалистов по обработке данных?

Специалисты по данным востребованы во многих отраслях, включая технологии, финансы, здравоохранение, розничную торговлю, электронную коммерцию и государственное управление. Любой сектор, генерирующий данные, ищет специалистов по данным для их анализа и получения информации.