Обзор карьер в области науки о данных в 2019 году

Сегодня очень немногие предприятия, если таковые вообще существуют, процветают без значительных инвестиций в науку о данных. От хранения данных до их безопасности и доступности, данные являются основой почти каждого бизнес-решения, к лучшему или к худшему. Спрос на людей, которые могут собирать и интерпретировать данные, никогда не был таким высоким. Профессионалам, рассматривающим область науки о данных, есть много вопросов, от ожиданий заработной платы до понимания нюансов между названиями должностей и того, как эти роли меняются от одной отрасли к другой.

В инфографике ниже у нас есть несколько ответов, которые помогут вам принять наиболее обоснованное решение.

Подавляющее большинство (91,6 процента) компаний из списка Fortune 1000 увеличивают свои инвестиции в большие данные и искусственный интеллект, чтобы оставаться гибкими и конкурентоспособными, а также из-за страха перед сбоями, согласно данным недавний отчет.

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

Кроме того, 55 процентов компаний сейчас вложили не менее 50 миллионов долларов в свои собственные проекты в области больших данных и искусственного интеллекта.

Этот всплеск вызвал значительный приток спроса на специалистов по данным и специалистов в области искусственного интеллекта, что сделало эти карьеры одновременно многочисленными и полезными. Среднегодовые данные о зарплатах в США в 2019 году по каждому названию следующие:

Аналитик бизнес-аналитики = 80 154 доллара США
Зарплата архитектора данных = 123 680 долларов США.
Старший специалист по данным = 136 633 доллара США

Роли в области науки о данных возникли еще в 1960-х годах, хотя наука о данных как дисциплина впервые была придумана в 2001 году; как только на сцену вышла информатика, роли и обязанности профессионалов, работающих с данными, увеличились, что привело к бесконечным возможностям карьерного роста.

Как вы можете видеть на инфографике выше, навыки и инструменты, необходимые для того, чтобы стать успешным специалистом по данным, представляют собой длинный список. На самом деле, это лишь некоторые из них, и они будут различаться в зависимости от отрасли. Но овладение ими не должно быть непосильным. Мы позаботились о том, чтобы наш курс по науке о данных охватывал все важные инструменты и практические проекты, чтобы студентам было удобно применять эти навыки на практике в реальных сценариях еще до завершения программы.

Одна из областей, с которой у начинающих специалистов по обработке данных возникают наибольшие трудности, — это выбор способа продолжения образования. Список вариантов онлайн и на территории кампуса практически бесконечен. IBM снова и снова оказывается на вершине этих списков за предоставление наиболее заслуживающего доверия и всестороннего образования в области науки о данных и искусственного интеллекта. Вот почему мы сотрудничаем с IBM, чтобы предоставить начинающим специалистам по обработке данных лучший возможный вариант обучения. Чего вы ждете?