Руководство по освоению образования в области науки о данных

Мир науки о данных стал одним из самых конкурентных пространств по всему миру. В отличие от других областей, специалистам по данным приходится постоянно адаптироваться. Развитие вашего образования в области науки о данных — это непрерывный процесс. Технологии развиваются быстрыми темпами. Вы должны идти в ногу со временем и постоянно развивать свой набор навыков, иначе ваши навыки могут устареть. Вы можете найти несколько специализированных онлайн-курсов по науке о данных, таких как наша программа по науке о данных Калифорнийского технологического института, которые помогут вам повысить свою квалификацию в конкретных технологических нишах. Эти полномочия могут улучшить ваш имидж в глазах работодателя.

Со временем вам необходимо продолжать совершенствовать свои навыки работы с данными. Вы должны понимать такие понятия, как статистический вывод, вероятность, регрессия, байесовское моделирование и другие важные темы статистики.

Затем вы должны развить свой набор навыков программирования и стать достаточно способными, чтобы достичь среднего уровня мастерства. Хотя теоретическое образование необходимо, вы не можете просто читать книги по науке о данных или решать проблемы только на бумаге. Для создания полноценных приложений и программ на ПК необходим прикладной опыт. Практический опыт ускоряет ваше обучение и за короткое время развеивает многие ваши сомнения.

Убедитесь, что вы не сосредотачиваетесь только на статистических и программных деталях. Будучи студентом, изучающим науку о данных, вы всегда должны стремиться совершенствовать свои аналитические, математические и научные навыки. Ваши навыки построения логики будут незаменимы в тех случаях, когда вы не можете найти работающее решение в Интернете.

Список «самых востребованных» навыков в области науки о данных

Следующие навыки помогут вам, как начинающему специалисту по обработке данных, направить вас на правильный путь.

1. Базы данных

Вам не следует углубляться в продвинутую науку о данных, пока вы не изучите базы данных в деталях. Вы можете разрабатывать базовые и расширенные настольные и веб-приложения, а также работать над проектированием баз данных. Попытайтесь повысить эффективность архитектуры вашей базы данных, реализовав такие концепции, как нормализация. Аналогичным образом убедитесь, что ваши запросы оптимизированы. Когда у вас, наконец, появится значительный опыт работы с базами данных, вы сможете прикоснуться к другим навыкам из этого списка.

2. Языки программирования

Освойте языки программирования, такие как Java, Python и SQL. Вы можете проверить свое владение языком, практикуясь на таких сайтах, как LeetCode и HackerRank, и решая задачи по программированию. После хорошего понимания основ переходите к созданию программ и программного обеспечения. Например, вы можете использовать Python для создания системы рекомендаций для сайта электронной коммерции, где клиенты могут получать предложения по продуктам, основанные на их предыдущей сфере покупок.

3. Инструменты управления базами данных

Вам необходимы глубокие знания в области программирования и инструментов управления базами данных, таких как Tableau или Spark. Когда вы познакомитесь с одним инструментом, вам будет легко освоить другие. Например, если вы можете визуализировать данные в Tableau, чтобы понять тенденции в финансовой отрасли, вам не потребуется много времени, чтобы сделать то же самое с Spark.

4. Аналитика данных и визуализация

Далее вам необходимо получить опыт в области анализа данных. Аналитика больше похожа на мышление. Вам придется глубоко погрузиться в корреляционный и совокупный анализ. Визуализация данных — еще один полезный навык, который может помочь вам преобразовать необработанные данные в значимые данные.

5. Операционные системы

Это, пожалуй, один из самых недооцененных навыков в области науки о данных. Иногда специалистам по данным приходится работать с оборудованием, где могут пригодиться навыки работы с ОС. Знание ОС может дать вам много ценной информации, которая происходит на нижнем уровне. Зная, как работать на уровне ОС, вы можете решить многие проблемы, с которыми другие специалисты по данным не могут справиться из-за их ограничений на уровне приложений.

6. Основы искусственного интеллекта и процессов машинного обучения

Вам не обязательно изучать искусственный интеллект и машинное обучение на продвинутом уровне. Рекомендуется ознакомиться с основами моделей обучения без учителя и с учителем, такими как логическая регрессия, линейная регрессия, K-NN, конвейер, уменьшение размерности и кластеризация.

Высшие степени в области науки о данных

В отличие от некоторых других областей, наука о данных требует чрезвычайно хорошего образования. Хотя минимальная квалификация в должностных инструкциях на должности в области науки о данных — это степень бакалавра, работодатели в основном нанимают кандидатов со степенью магистра.

Типы карьеры

Магистр наук о данных может открыть двери для следующих возможностей:

• Аналитик данных

  Аналитики данных просматривают данные компании/отрасли и дают полезный ответ для повышения производительности.

• Специалист по данным

  Их больше интересуют алгоритмы и модели машинного обучения. Им поручено вычислить точные прогнозы.

• Инженер данных
  

  Они управляют инфраструктурой данных организации.

• Машинное обучение

  Эта роль в машинном обучении часто дублируется специалистом по данным и инженером по обработке данных. Точная роль варьируется в зависимости от организации. Некоторые компании используют инженера по машинному обучению, чтобы больше заниматься разработкой программного обеспечения и повышать эффективность своих специалистов по обработке данных.

• Количественный аналитик

  Они больше ориентированы на статистический анализ для составления прогнозов. Эта должность часто связана с риском и финансами.

• Архитектор хранилища данных

  Они используют знания SQL и баз данных для работы с системами хранения данных.

• Аналитик бизнес-аналитики

  Они работают над инструментами анализа данных для анализа тенденций.

Какую программу по науке о данных выбрать?

Если у вас появился интерес к науке о данных, рассмотрите возможность записаться на следующие программы по науке о данных:

бакалавриат

Программа бакалавриата позволяет студентам получить базовую подготовку, позволяющую им изучать математический и статистический анализ. Помимо статистики, они изучат алгоритмы, визуализацию информации, структуры данных и другие дисциплины информатики.

Магистр

Получив степень магистра, студенты приобретают сильные навыки программирования, вычислений, математики и статистики. По окончании этой программы они смогут либо войти в отрасль на любую должность в области науки о данных, либо продолжить обучение со степенью доктора философии. программа.

докторская степень

Доктор философии. Степень фокусируется на высокотехнологичных исследованиях и изучении вычислительной науки. Студенты изучают сложные темы высокопроизводительных вычислений и интеллектуального анализа данных.

Формирование вашего карьерного пути и развития

Сегодня организации активно ищут специалистов в области науки о данных. Эти специалисты могут помочь им внедрять инновации, не отставая в следующих отраслях: финансы, электронная коммерция, консалтинг, здравоохранение, технологические компании, промышленность и производство, энергетика, автомобилестроение, научные круги и образование, правительство, а также исследования и разработки.

Ваши интересы, навыки и опыт будут определять ваш карьерный путь. Занимаясь наукой о данных, вы всегда сможете развить свои аналитические навыки и решать реальные проблемы. Таким образом, ваша карьера может иметь органичный, естественный рост.

В настоящее время работодатели ищут специалистов по данным с такими навыками, как логическое мышление, аналитика, математика, критическое мышление, нейронные сети, управление проектами, глубокое обучение, искусственный интеллект, инженерия данных, машинное обучение, обработка естественного языка, разработка программного обеспечения и творческое решение проблем. . Одним из уникальных навыков, который особенно выделяется, является способность работать с неструктурированными данными. Поскольку компании получают необработанные данные из широкого спектра источников, проверенный опыт работы с неструктурированными данными трудно игнорировать.

В области мягких навыков организации ищут кандидатов на работу, которые:

• Имейте острую деловую хватку, чтобы понимать и работать со сложными сценариями.
• Обладает стремлением к инновациям.
• Извлекайте понятную информацию из сложных наборов данных, чтобы заинтересованные стороны, не обладающие техническими знаниями, могли принимать подходящие действия и решения.
• Иметь способность убеждать других с помощью увлекательного повествования.
• Хорошо общайтесь и сотрудничайте с другими.

Заключительные мысли

Есть причина, по которой ученые, работающие с данными, постоянно считаются одними из самых востребованных профессионалов будущего; без них компании не смогут внедрять инновации и осуществлять цифровую трансформацию.

Если вы решили стать специалистом по данным, вам необходимо зарегистрироваться в программе Simplilearn для специалистов по данным, чтобы изучить лучшие инструменты и овладеть ключевыми навыками работы с данными. Вы можете еще больше улучшить свои навыки, записавшись на более комплексную программу последипломного образования в области науки о данных, проводимую Университетом Пердью. Этот курс не только поможет вам узнать все о науке о данных, но и поможет вам освоить новейшую технологию генеративного искусственного интеллекта. Изучите и зарегистрируйтесь прямо сейчас!