Обзор карьеры в сфере науки о данных в 2019 году

Сегодня очень немногие компании, если таковые вообще имеются, процветают без значительных инвестиций в науку о данных. Данные являются основой практически любого бизнес-решения, будь то хранение данных или их безопасность и доступность, и это хорошо или плохо. Спрос на людей, которые могут добывать и интерпретировать данные, никогда не был выше. Профессионалы, рассматривающие сферу науки о данных, задают много вопросов, от ожиданий по зарплате до понимания нюансов между названиями должностей и того, как эти роли меняются от одной отрасли к другой.

В инфографике ниже мы собрали несколько ответов, которые помогут вам принять максимально обоснованное решение.

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

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

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

Этот всплеск вызвал значительный приток спроса на специалистов по данным и ИИ, сделав эти карьеры многочисленными и прибыльными. Средние годовые зарплаты в США в 2019 году по должностям следующие:

Аналитик бизнес-аналитики = 80 154 долл. США
Зарплата архитектора данных = 123 680 долл. США
Старший специалист по обработке данных = 136 633 долл. США

Должности в области науки о данных появились еще в 1960-х годах, хотя наука о данных как дисциплина впервые появилась в 2001 году. С появлением компьютерной науки роли и обязанности специалистов, работающих с данными, увеличились, что открыло безграничные возможности для карьерного роста.

Как вы можете видеть в 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 непосильной задачей. Мы позаботились о том, чтобы наш курс по науке о данных охватывал все важные инструменты и практические проекты, чтобы студенты могли с комфортом применять эти навыки на практике в реальных сценариях еще до завершения программы.

Одной из областей, с которой начинающие специалисты по данным сталкиваются с наибольшими трудностями, является выбор способа продолжения обучения. Список вариантов онлайн и очного обучения практически бесконечен. IBM снова и снова оказывается в первых рядах этих списков, предоставляя наиболее надежное и всестороннее образование в области науки о данных и искусственного интеллекта. Вот почему мы объединились с IBM, чтобы предоставить начинающим специалистам по данным наилучший возможный вариант обучения. Чего же вы ждете?