Руководство по совершенствованию вашего образования в области науки о данных

Мир науки о данных стал одним из самых конкурентных пространств во всем мире. В отличие от других областей, специалисты по данным должны постоянно адаптироваться. Развитие вашего образования в области науки о данных — это непрерывный процесс. Технологии развиваются быстрыми темпами. Вы должны быть в курсе событий и постоянно развивать свои навыки, иначе ваши навыки могут устареть. Вы можете найти несколько специализированных онлайн-курсов по науке о данных, таких как наша программа по науке о данных Калтеха, которые могут повысить вашу квалификацию в определенных технических нишах. Эти полномочия могут создать лучший образ вас в глазах работодателя.

Вам необходимо продолжать совершенствовать свои навыки работы с данными с течением времени. Вы должны понимать такие концепции, как статистический вывод, вероятность, регрессия, байесовское моделирование и другие важные темы в статистике.

Далее вы должны сформировать свои навыки программирования и стать достаточно способным, чтобы достичь среднего уровня владения языком. Хотя теоретическое образование необходимо, вы не можете просто читать книги по науке о данных или решать проблемы на бумаге. У вас должен быть прикладной опыт для создания полностью работающих приложений и программ на вашем ПК. Практический опыт ускоряет ваше обучение и развеивает многие ваши сомнения за короткое время.

Убедитесь, что вы не сосредоточены только на статистических и программных деталях. Как студент науки о данных, вы всегда должны стремиться ускорить свои аналитические, математические и научные навыки. Ваши навыки построения логики будут неотъемлемой частью в тех сценариях, где 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 анализу данных выбрать верный путь.

1. Базы данных

Вам не следует углубляться в передовую науку о данных, пока вы не узнаете базы данных в деталях. Вы можете разрабатывать базовые и продвинутые настольные и веб-приложения и работать над проектами своих баз данных. Попробуйте повысить эффективность архитектуры вашей базы данных, внедрив такие концепции, как нормализация. Аналогичным образом убедитесь, что ваши запросы оптимизированы. Когда вы, наконец, получите значительный опыт работы с базами данных, вы можете прикоснуться к другим навыкам в этом списке.

2. Языки программирования

Освойте такие языки программирования, как Java, Python и SQL. Вы можете проверить свои знания языка, практикуясь на таких сайтах, как LeetCode и HackerRank, и решать задачи по программированию. После того, как вы хорошо разберетесь с основами, 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 на основе их предыдущей сферы покупок.

3. Инструменты управления базами данных

Вам нужны продвинутые знания инструментов программирования и управления базами данных, таких как Tableau или Spark. Когда вы освоитесь с одним инструментом, вам будет легко освоить и другие. Например, если вы можете сделать визуализацию данных в Tableau, чтобы понять тенденцию финансовой отрасли, вам не потребуется много времени, чтобы сделать то же самое с помощью Spark.

4. Аналитика данных и визуализация

Далее вам нужно получить экспертные знания в области аналитики данных. Аналитика больше похожа на образ мышления. Вам нужно глубоко погрузиться в корреляционный и агрегированный 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 науке о данных. Иногда специалистам по данным приходится работать с оборудованием, где навыки работы с ОС могут пригодиться. Знание ОС может дать вам много ценных идей, которые происходят на нижнем уровне. Зная, как работать со слоем ОС, вы можете решать многие проблемы, с которыми другие специалисты по данным не могут справиться из-за ограничений на уровне приложений.

6. Основы ИИ и процессов машинного обучения

Вам не нужно изучать ИИ и машинное обучение на продвинутом уровне. Рекомендуется, чтобы вы освоили основы неконтролируемых и контролируемых моделей обучения, таких как логическая регрессия, линейная регрессия, K-NN, конвейер, снижение размерности и кластеризация.

Высшие степени в области науки о данных

В отличие от некоторых других областей, наука о данных требует чрезвычайно сильного образовательного бэкграунда. Хотя минимальной квалификацией в описаниях вакансий для должностей в области науки о данных является степень бакалавра, работодатели в основном нанимают кандидатов со степенью магистра.

Типы карьеры

Степень магистра в области науки о данных открывает двери к следующим возможностям:

• Аналитик данных

  Аналитики данных изучают данные компании/отрасли и вырабатывают полезные ответы для повышения производительности.

• Специалист по обработке данных

  Они больше занимаются алгоритмами и моделями машинного обучения. Их задача — вычислять точные прогнозы.

• Инженер по обработке данных
  

  Они управляют инфраструктурой данных организации.

• Машинное обучение

  Эта роль машинного обучения часто совпадает с ролью специалиста по данным и инженера по данным. Точная роль варьируется в зависимости от организации. Некоторые компании используют инженера по машинному обучению, чтобы больше заниматься разработкой программного обеспечения и повышать производительность своих специалистов по данным.

• Количественный аналитик

  Они больше сосредоточены на статистическом анализе для составления прогнозов. Эта работа часто вращается вокруг риска и финансов.

• Архитектор хранилищ 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 вы заинтересовались наукой о данных, рассмотрите возможность зачисления на следующие программы по науке о данных:

Бакалавр

Программа бакалавриата позволяет студентам получить базовую подготовку, чтобы они могли изучать математический и статистический анализ. Помимо статистики, они будут изучать алгоритмы, визуализацию информации, структуры данных и другие дисциплины CS.

Магистр

Получив степень магистра, студенты получают сильные навыки программирования, вычислений, математики и статистики. По окончании этой программы они могут либо войти в отрасль на любую должность в области науки о данных, либо продолжить обучение в докторантуре.

Докторская степень

Степень доктора философии фокусируется на передовых исследованиях и изучении вычислительной науки. Студенты изучают продвинутые темы высокопроизводительных вычислений и интеллектуального анализа данных.

Формирование вашего карьерного пути и развития

Сегодня организации активно ищут специализированные таланты 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, академия и образование, правительство и НИОКР.

Ваш карьерный путь будет сформирован вашими интересами, навыками и опытом. Занимаясь наукой о данных, вы всегда сможете развить свои аналитические навыки и решать реальные проблемы. Таким образом, ваша карьера может иметь органический, естественный рост.

В настоящее время работодатели ищут специалистов по работе с данными с такими навыками, как логическое мышление, аналитика, математика, критическое мышление, нейронные сети, управление проектами, глубокое обучение, ИИ, инженерия данных, машинное обучение, обработка естественного языка, программная инженерия и творческое решение проблем. Один уникальный навык, который особенно выделяется, — это способность работать с неструктурированными данными. Поскольку компании получают необработанные данные из самых разных источников, проверенный опыт работы с неструктурированными данными трудно игнорировать.

Что касается гибких навыков, организации ищут кандидатов на работу, которые:

• Иметь острую деловую хватку, чтобы понимать и работать со сложными сценариями.
• Обладает жаждой инноваций.
• Извлекайте простые для понимания выводы из сложных наборов данных, чтобы заинтересованные стороны, не имеющие технических знаний, могли предпринимать соответствующие действия и принимать решения.
• Умение убеждать других с помощью захватывающего повествования.
• Умение эффективно общаться и сотрудничать с другими.

Заключительные мысли

Недаром специалисты по обработке данных неизменно считаются одними из самых востребованных специалистов будущего: без них компании не смогут внедрять инновации и осуществлять цифровую трансформацию.

Если вы решили стать специалистом по данным, вам необходимо зарегистрироваться на программу Simplilearn's Data Scientist Program, чтобы изучить лучшие инструменты и освоить ключевые навыки в области науки о данных. Вы можете еще больше укрепить свои навыки, записавшись на более комплексную программу аспирантуры по науке о данных, проводимую Университетом Пердью. Этот курс не только поможет вам узнать все о науке о данных, но и освоить бурлящую технологию генеративного ИИ. Изучите и зарегистрируйтесь прямо сейчас!