Завершение вебинара: Прорыв в науку о данных

Компании по всему миру всегда собирали и анализировали данные о своих клиентах, чтобы обеспечить лучший сервис и повысить рентабельность инвестиций. Область науки о данных предполагает извлечение практических знаний из всех данных, собранных из нескольких источников. В современном цифровом мире постоянно собираются огромные объемы данных. Чтобы сделать эти данные полезными, необходимы инновационные методы обработки данных и современное программное обеспечение. В этой растущей отрасли существует высокий спрос на квалифицированных специалистов, которые могут создавать бизнес-решения и аналитику на основе данных, которые помогут организациям достичь конкурентного преимущества.

Ананд Нараянан, директор по продуктам Simplilearn, и Рональд Ван Лун, автор, блоггер и влиятельный человек в индустрии больших данных, записали беседу у камина, чтобы обсудить текущее состояние рынка труда в области науки о данных, различные варианты карьерного роста и то, как найти подходящую работу начального уровня в области науки о данных в нужной организации.

Мы собрали некоторые факты из этого разговора, чтобы получить ценную информацию об обширной области науки о данных. Ссылки ниже позволят вам посмотреть вебинар или послушать подкаст. Вы также можете продолжать читать, чтобы узнать больше о перспективах карьерного роста в этой области.

Посмотрите вебинар по Data Science в следующем видео:

Какова движущая сила спроса на специалистов в области обработки данных и как выглядят лучшие таланты в этой области по мнению ведущих компаний?

Во всем мире существует огромная потребность в квалифицированных специалистах, которые смогут увидеть потребности бизнеса, а затем создать и развернуть решение для обработки данных. Сегодня компании предпочитают кандидатов с более специализированными навыками, а не профессионалов, которые являются «мастерами на все руки». Другими словами, организации охотнее принимают на работу специалистов, чем специалистов широкого профиля. Ученые, работающие с данными, должны сосредоточиться на одной конкретной области и стать экспертами в области маркировки данных, машинного обучения, статистического моделирования, параллельных вычислений и т. д. Лучшие специалисты в области ИИ должны обладать навыками работы с приложениями ИИ, облачными вычислениями, Интернетом вещей или промышленной робототехникой. Ожидается, что специалист по данным будет представлять собой комбинацию коммуникатора, решателя проблем, математика, ученого-компьютерщика, определителя тенденций и новатора. Они должны иметь возможность работать в динамичной и инновационной среде.

Как выглядит рынок труда для ученых, работающих с данными? Существуют ли конкретные недостатки и области потребностей, которые могут повлиять на то, как специалист по обработке и анализу данных формирует свое образование и карьерный путь?

Ученые, работающие с данными, играют решающую роль в преобразовании огромных объемов данных в действия для компаний. В прошлом они тоже пользовались большим спросом, но до недавнего времени они были доступны только крупным предприятиям и цифровым аборигенам. Сегодня почти все компании по всему миру инвестируют в навыки работы с данными. Лучший сайт для поиска работы, Действительнопоказывает рост спроса на специалистов по данным на 29 процентов по сравнению с прошлым годом и на 344 процента по сравнению с пятью годами ранее.

Согласно отчету LinkedIn Workforce Report, по состоянию на конец 2018 года каждый крупный город США сообщил о нехватке навыков в области анализа данных. Существует дефицит в 151 717 человек с навыками работы с данными, особенно острый в Нью-Йорке (34 032 человека), районе залива Сан-Франциско (31 798 человек) и Лос-Анджелесе (12 251 человек). По оценкам Бюро статистики труда США, к 2026 году в сфере обработки данных и аналитики будет около 11,5 миллионов рабочих мест.

Что вы видите в том, что степени специалистов по анализу данных могут найти практическое применение, и какие из них компании ищут больше всего?

Без сомнения, ученым, работающим с данными, необходимо хорошее образование. Если мы посмотрим на квалификацию работающих в настоящее время специалистов по обработке данных, 88 процентов имеют степень магистра, а 46 процентов — степень доктора философии. Степени, перечисленные кандидатами на работу в области данных на сайте вакансий Dice, показывают, что 27 процентов имеют степень магистра, 10 процентов имеют степень доктора и 13 процентов имеют степень бакалавра. Следует также отметить, что минимальной квалификацией для большинства должностей начального уровня в области науки о данных является степень бакалавра в области науки о данных. Однако компании часто ищут ученые степени в других соответствующих областях, таких как компьютерное программирование, информатика или количественные социальные науки. Хорошее знание языков программирования — еще один востребованный навык для специалистов по данным. Однако получение ученой степени всегда поможет вам выделиться среди других кандидатов.

Вы взаимодействовали со многими ведущими компаниями в разных отраслях. Можете ли вы рассказать нам больше о типах карьеры в области науки о данных, которые открывают большие возможности для бизнес-инноваций, и о том, как это влияет на развитие карьеры?

Вот наиболее востребованные вакансии в области науки о данных:

1. BI-разработчик
2. Архитектор приложений
3. Администратор базы данных
4. Архитектор данных
5. Корпоративный архитектор
6. Архитектор инфраструктуры
7. Специалист по данным
8. Инженер данных
9. Аналитик данных
10. Специалист по машинному обучению
11. Инженер по машинному обучению
12. Статистик

Ваш карьерный путь в области науки о данных может расти на протяжении всей вашей карьеры в зависимости от ваших навыков, интересов и опыта. Вы продолжите развивать свои продвинутые аналитические навыки по мере практики и погружения в реальные бизнес-сценарии. Повышение квалификации может помочь вам лучше понять и научиться выявлять и решать проблемы в области науки о данных.

Что компании ищут в Data Scientist? Какие виды навыков наиболее востребованы и полезны?

Специальные навыки

Аналитика, логическое мышление, критическое мышление, математика, управление проектами, нейронные сети, глубокое обучение, искусственный интеллект, НЛП, машинное обучение, инженерия данных, творческое решение проблем, программирование и инженерия.

Технические навыки

Python, R, SQL, Spark, SAS, Java, Tableau, Hive, Tensorflow, C, C++, Excel, NoSQL, Azure, Linux.

В число трех наиболее распространенных навыков, требуемых в объявлениях о вакансиях специалистов по данным LinkedIn, входят Python, R и SQL, за которыми следуют Jupyter Notebooks, Unix Shell/Awk, AWS и Tensorflow.

Другие ключевые навыки

1. Умение хорошо работать и общаться в команде
2. Рассказывание историй
   • Ученые, работающие с данными, должны передавать информацию о данных понятными способами.
   • Они должны иметь возможность рассказывать бизнес-пользователям и специалистам, не связанным с данными, о результатах так, чтобы они могли их понять.
3. Решение проблем, адаптивность, понимание продукта
4. Любопытство, стимулирующее инновации
5. Деловая хватка

Как ученые, работающие с данными, могут сделать себя более востребованными в отрасли?

Очень важно сосредоточиться на наиболее важных навыках и развивать продемонстрированные навыки анализа данных и машинного обучения. Развивайте острые коммуникативные навыки, особенно когда вы подаете заявление о приеме на работу. Также желательно знание фреймворков глубокого обучения. Также настоятельно рекомендуется сосредоточиться на популярном языке программирования, таком как Python, R или оба. Tableau также становится очень популярным в последнее время.

Какие конкретные области образования компании называют наиболее полезными в реальной практике и какие виды обучения и сертификации привлекательны для потенциальных работодателей?

1. Большие данные

Компании ищут квалифицированных специалистов в области больших данных, Hadoop и Spark, а также экспертов по интеллектуальному анализу данных, которые смогут распределять данные из больших наборов в алгоритмы ИИ и лучше понимать закономерности, создавая прогнозируемые тенденции и поведение.

2. BI и наука о данных

Профессиональные сертификаты в области BI или науки о данных указывают на то, что у вас есть необходимые навыки, которые помогут компаниям выполнять анализ приложений или моделирование данных для централизованного хранения данных.

3. ИИ и машинное обучение

На данный момент это самые популярные сертификаты AI и ML. Профессиональные сертификаты в области прогнозной аналитики, глубокого обучения или программирования естественного языка (НЛП) очень помогут.

4. Корпоративные облачные платформы

Это дает ученым, работающим с данными, далеко идущие возможности.

Как специалисты по обработке данных находят подходящую компанию для работы и чего им следует ожидать при начале работы?

Суть в том, чтобы постепенно развивать свои навыки и подавать заявку на должность, даже если вы еще не все проверили. Аналитики данных и младшие специалисты по обработке данных являются примерами вакансий начального уровня. Хотя степень магистра в области науки о данных может быть полезной, стажировка или опыт работы над проектами являются плюсом для такого трудоустройства. Вы также можете выбрать программу Data Science. Расширьте свою профессиональную сеть и свяжитесь с рекрутерами, специализирующимися в области науки о данных и смежных областях.

Что могут сделать ученые, работающие с данными, чтобы получить больше опыта и расширить свое портфолио?

Вы можете просмотреть предыдущие объявления о вакансиях специалистов по данным и узнать описание вакансии. Тогда вы лучше поймете, как презентовать свои навыки. Ученые, работающие с данными, могут извлечь выгоду из отображения своего опыта в онлайн-портфолио при развитии прошлых должностей начального уровня. Работайте над своим проектом и продемонстрируйте свой опыт в конкретной области. Не заставляйте себя работать над проектом или создавать свое портфолио в области, которая вам не интересна.

Заключение

Наука о данных и бизнес-аналитика — это область, которая охватывает все, что связано с очисткой и анализом данных. Узнайте, как извлекать ценную информацию и получать информацию из данных, изучив широкий спектр сертификационных курсов Simplilearn по науке о данных и бизнес-аналитике. Благодаря курсу Simplilearn «Наука о данных» вы получите практическую практику, реализуя различные реальные отраслевые проекты в сфере здравоохранения, розничной торговли, страхования и многих других.