Пошаговое руководство для плавного перехода к карьере в области науки о данных

Глобальный дефицит талантов создает золотую возможность для новичков, выпускников и инженеров-программистов сделать карьерный переход в науку о данных. Наука о данных готова произвести революцию в карьере, включая вашу. От сообщений в социальных сетях до транзакций электронной коммерции, цифровых видеороликов и фотографий в смартфонах до датчиков в торговых центрах — мир сегодня генерирует колоссальные 2,5 квинтиллиона байт данных каждый день.

Предприятия, работающие с огромными объемами необработанных, неструктурированных данных, или Больших данных, используют ряд научных методов для извлечения полезной информации из Больших данных, развитие которых ускорилось благодаря развитию Интернета вещей (IoT).

Изучение больших данных для получения бизнес-аналитики известно как наука о данных. Знания из науки о данных, обработанные с помощью алгоритмов, процессов и систем, помогают организациям выходить на новые рынки и в новые демографические группы, измерять эффективность и снижать свои издержки.

Неудивительно, что спрос на специалистов в области науки о данных постоянно растет. Квалифицированные и сертифицированные специалисты по науке о данных, или специалисты по данным, по данным Glassdoor, являются одними из самых высокооплачиваемых ИТ-специалистов в США, со средней годовой зарплатой в $119 235.

Нет сомнений, что в наши дни наука о данных играет жизненно важную роль в успехе организации, которая, по сути, является движущей силой феноменального роста профессий, связанных с наукой о данных. Несмотря на растущий спрос, американская консалтинговая фирма McKinsey прогнозирует огромный разрыв в 50 процентов в предложении квалифицированных специалистов по науке о данных по сравнению с растущей потребностью в ученых по данным.

Для инженеров-программистов, переходящих в науку о данных

Существующие навыки инженера-программиста, такие как опыт развертывания кода и способность общаться с командами разработчиков, являются огромным активом в области науки о данных.

Для плавного перехода в сферу науки о данных инженерам-программистам следует перестать ограничиваться своей текущей должностью и вместо этого попытаться улучшить свои навыки как в области фронтенда, так и бэкенда. Более глубокое знакомство с обеими ролями превратит вас в разработчика полного цикла, что не только пользуется большим спросом, но и может создать вакансии и дать толчок вашей карьере в области науки о данных.

Однако переход гораздо проще для профессионалов с навыками машинного обучения (ML). Приложения машинного обучения наиболее близки к ролям, связанным с наукой о данных, и инженеры ML могут использовать свой существующий набор навыков, включая развертывание моделей и включение их в приложения, что способствует их карьерному росту в науке о данных.

Есть один момент, который нужно учесть. Переход в науку о данных часто сопровождается сокращением зарплаты, поэтому инженеры-программисты, стремящиеся к переменам, должны быть готовы начать свою карьеру в науке о данных в качестве специалистов младшего уровня с сокращением зарплаты.

Карьерные возможности в области науки о данных для выпускников

Если вы выпускник факультета математики, статистики или информатики, ваши шансы преуспеть в развивающейся области науки о данных высоки.

Однако наличие диплома не поможет вам устроиться на работу специалистом по обработке данных, даже если у вас есть прочная база знаний по математике и статистике или базовый опыт программирования во время обучения на курсе компьютерных наук.

Чтобы произвести впечатление и ускорить свой карьерный рост в области науки о данных, вам необходимо изучить и получить практический опыт работы с различными языками программирования, такими как R, SAS, Python, Tableau, Hadoop и Spark.

Изучение разработки Python на основе тестирования и понимание SQL (языка структурированных запросов) является обязательным. Вам также необходимо развивать свои возможности сотрудничества с другими разработчиками на GitHub, узнать о развертывании моделей в облаке и знать использование Docker и docstrings.

Степень бакалавра в области науки о данных, которая предлагает идеальное сочетание обширных практических занятий, теории и практики, идеально подходит для выпускников факультетов статистики, информатики и математики.

Переход на карьеру в области науки о данных для начинающих

Если вы новичок без соответствующей степени или опыта работы, то ваши шансы пройти собеседование на должность специалиста по науке о данных ниже, чем у выпускника факультета компьютерных наук или работающего инженера-программиста.

Однако у серьезных новичков есть важное конкурентное преимущество. Многие технологические компании предпочитают самоучек, самостоятельных специалистов по данным из-за их природной способности усердно работать и быстро учиться.

Для начала вам нужно провести комплексное исследование последних разработок в области науки о данных. Изучайте блоги, следите за каналами на YouTube и связывайтесь с профессионалами в области науки о данных на сервисах, ориентированных на трудоустройство, таких как LinkedIn, чтобы узнать об основах науки о данных, таких как обработка данных и разработка конвейеров данных.

Приведенная выше информация поможет вам развить понимание науки о данных. Если вы считаете, что карьера в науке о данных для вас, запишитесь на курс, предлагаемый таким институтом, как Simplilearn, который предлагает современные модули смешанного обучения для повышения квалификации. Разработанный для всех, независимо от вашего уровня знаний о статистике, аналитике или кодировании, курс «Аналитика данных для начинающих» от Simplilearn — это стартовая площадка, которая выведет вас в сферу науки о данных.

Вы можете еще больше ускорить свой карьерный путь в области науки о данных, выбрав нашу программу, например, программу PG in Data Science, которая подготовит вас к работе в отрасли.

Переход сегодня

Прикладной подход к обучению очень эффективен, поскольку не ограничивает студентов физическими классами. Модуль смешанного обучения включает как традиционную, так и виртуальную среду, что позволяет студентам учиться в своем собственном темпе, в любое время и в любом месте.

Используя измеримые программы, увлекательные игры и интерактивные приложения для обучения, проверенные и индивидуальные решения Simplilearn для прикладного обучения идеально подходят для сотрудников и новичков, которые хотят повысить свои знания в области науки о данных. Изучите и зарегистрируйтесь в нашей Расширенной программе сертификации по науке о данных в сотрудничестве с Университетом Пердью и масштабируйте свою карьеру уже сегодня!