Пошаговое руководство для плавного перехода карьеры в науку о данных

Глобальная нехватка талантливых специалистов создает прекрасную возможность для новичков, выпускников и инженеров-программистов сделать карьеру в области науки о данных. Наука о данных готова совершить революцию в карьере, в том числе и в вашей. От публикаций в социальных сетях до транзакций покупок в электронной коммерции, цифровых видео и изображений на смартфонах и датчиков в торговых центрах — сегодня мир генерирует колоссальные 2,5 квинтиллиона байт данных каждый день.

Предприятия, переполненные огромными объемами необработанных, неструктурированных данных или больших данных, внедряют ряд научных методов для извлечения действенной информации из больших данных, которые ускорил рост Интернета вещей (IoT).

Изучение больших данных для получения бизнес-аналитики известно как наука о данных. Информация из науки о данных, обработанная с помощью алгоритмов, процессов и систем, помогает организациям выйти на новые рынки и демографические данные, измерить эффективность и снизить свои затраты.

Неудивительно, почему существует постоянно растущий спрос на специалистов в области науки о данных. Квалифицированные и сертифицированные эксперты по науке о данных, или исследователи данных, по данным Glassdoor, являются одними из самых высокооплачиваемых ИТ-специалистов в США со средней годовой зарплатой в 119 235 долларов.

Нет сомнений в том, что наука о данных в наши дни играет жизненно важную роль в успехе организации, что, 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 практиков в области обработки данных по сравнению с растущей потребностью в специалистах по обработке данных.

Для инженеров-программистов, переходящих к науке о данных

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

Для плавного карьерного перехода к науке о данных инженеры-программисты должны перестать зацикливаться на своей нынешней должности и вместо этого попытаться улучшить свои навыки как в областях, ориентированных на интерфейс, так и на серверную часть. Более глубокое знакомство с обеими ролями превратит вас в разработчика полного стека, который не только пользуется большим спросом, но также может открыть вакансии и дать толчок вашей карьере специалиста по данным.

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 области науки о данных.

Есть одна вещь, которая требует рассмотрения. Снижение заработной платы часто сопровождает переход к науке о данных, поэтому инженеры-программисты, стремящиеся к переменам, должны быть готовы начать свою карьеру в области науки о данных в качестве специалистов младшего уровня с сокращением заработной платы.

Карьерный путь в области науки о данных для выпускников

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

Но то, что вы закончили учебу, не поможет вам получить работу в качестве специалиста по данным, даже если у вас есть прочные знания в области математики и статистики или есть опыт программирования базового уровня во время обучения на курсе информатики.

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

Изучение разработки Python на основе тестирования и понимание SQL (язык структурированных запросов) являются обязательными. Вам также необходимо расширить свои возможности сотрудничества с другими разработчиками на GitHub, узнать о развертывании моделей в облаке и научиться использовать Docker и строки документации.

Степень PG в области науки о данных, которая предлагает идеальное сочетание обширных тематических исследований, теории и практических занятий, идеально подходит для новых выпускников в области статистики, информатики и математики.

Карьерный переход к науке о данных для начинающих

Если вы новичок без соответствующего образования или опыта работы, то ваши шансы пройти собеседование на работу в области анализа данных ниже, чем у выпускника компьютерного факультета или штатного инженера-программиста.

Однако серьезные новички имеют серьезное конкурентное преимущество. Многие технологические компании предпочитают специалистов-самоучек и специалистов по обработке данных из-за их естественной способности много работать и быстро учиться.

Для начала вам необходимо провести комплексное исследование последних событий, происходящих в области науки о данных. Изучите блоги, следите за каналами YouTube и общайтесь с профессионалами в области науки о данных в 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 лучше понять науку о данных. Если вы считаете, что карьера в области науки о данных вам подходит, запишитесь на курс, предлагаемый таким институтом, как Simplilearn, который предлагает самые современные модули смешанного обучения для повышения квалификации. Разработанная для всех, независимо от вашего уровня знаний в области статистики, аналитики или кодирования, Data Analytics от Simplilearn для начинающих представляет собой стартовую площадку, которая перенесет вас в область науки о данных.

Вы можете еще больше ускорить свой карьерный путь в области науки о данных, пройдя нашу программу, такую ​​​​как PG в области науки о данных, которая подготовит вас к работе в отрасли.

Переход сегодня

Прикладной подход к обучению очень эффективен, поскольку не ограничивает учащихся физическими классами. Модуль смешанного обучения включает в себя как традиционную, так и виртуальную среду, которая позволяет учащимся учиться в удобном для них темпе, в любое время и из любого места.

Проверенные и индивидуальные решения прикладного обучения Simplilearn, использующие измеримые программы, увлекательные игры и интерактивные приложения для обучения, идеально подходят для сотрудников и новичков, которые стремятся повысить свою квалификацию в области науки о данных. Изучите и зарегистрируйтесь в нашей расширенной программе сертификации в области науки о данных в сотрудничестве с Университетом Пердью и повысьте свою карьеру уже сегодня!