Часта разглядаецца як «самая сэксуальная праца дзесяцігоддзя». Кар'ера навукоўца дадзеных мае багатую гісторыю, пачынаючы з 1960-х гадоў. Гэта поле аказалася больш устояным, чым некаторыя могуць думаць. Тым не менш, ён працягвае прыцягваць прафесіяналаў з розных слаёў грамадства дзякуючы сваёй інтрыгуючай прыродзе. Абяцаючы канкурэнтаздольныя заробкі, стабільнасць працы і шырокія вакансіі ў выніку недахопу кваліфікаваных спецыялістаў, кар'ера ў галіне навукі аб дадзеных вельмі прывабная нават для тых, хто не працуе ў тэхнічных сферах. І вось вішанька на вяршыні: вы нават можаце мець права на бясплатнае навучанне праз спецыяльны ваучар праграмы.
Чым займаецца спецыяліст па апрацоўцы дадзеных?
Такім чынам, што менавіта робіць навуковец па дадзеных? Асноўная роля спецыяліста па апрацоўцы дадзеных - аналізаваць вялікія аб'ёмы даных, выяўляць заканамернасці і тэндэнцыі і рабіць прагнозы наконт будучых тэндэнцый. Дадзеныя важныя для ўсіх арганізацый, але ператварэнне неапрацаваных даных у дзейную інфармацыю, або «разумныя даныя», мае вырашальнае значэнне для эфектыўнага прыняцця рашэнняў у арганізацыях.
Навукоўцы па апрацоўцы дадзеных выкарыстоўваюць перадавыя аналітычныя метады, такія як прагнастычная аналітыка, каб ствараць дакладныя прагнозы, якія дапамагаюць прадпрыемствам заставацца ў курсе, што можа даць ім канкурэнтную перавагу.
Рост попыту на навукоўцаў па дадзеных
З ростам акцэнту на прыняцці рашэнняў на аснове дадзеных прадпрыемствы сутыкаюцца з ростам попыту на кваліфікаваных навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных. У дадатак да майстэрства ў маніпуляцыі дадзенымі, гэтыя спецыялісты звычайна валодаюць іншымі тэхнічнымі навыкамі, такімі як праграмаванне на Python, што яшчэ больш павялічвае іх каштоўнасць для арганізацый. Такім чынам, многія кампаніі цяпер аддаюць перавагу навучанню і развіццю сваёй працоўнай сілы, каб задаволіць растучую патрэбу ў экспертызе дадзеных.
У сучасным ландшафце ўсё больш і больш прафесіяналаў разглядаюць магчымасць пайсці па шляху навукі аб дадзеных. Аднак перш чым паглыбіцца ў гэтую сферу, вельмі важна зразумець асноўныя навыкі, важнасць матэматыкі, праграмавання і статыстыкі, а таксама працэс пераходу да кар'еры ў галіне навукі аб дадзеных. Гэты артыкул падрабязна даследуе гэтыя тэмы і дае вам неабходную інфармацыю, каб пачаць сваё падарожжа ў галіне навукі аб дадзеных.
Што такое Data Scientist?
У сённяшнюю эпоху тэхналогій і даных аб'ём ствараемых даных расце з беспрэцэдэнтнай хуткасцю. Гэты ўсплёск дадзеных выклікаў попыт на людзей, якія валодаюць навыкамі аналізу і пераўтварэння гэтых даных у значную і дзейсную інфармацыю. Гэтыя людзі вядомыя як навукоўцы па апрацоўцы дадзеных - прафесіяналы, якія выкарыстоўваюць свае аналітычныя здольнасці, каб атрымаць каштоўную інфармацыю з унутраных і знешніх крыніц. Іх галоўная мэта - прагназаваць будучыя тэндэнцыі, выяўляць патэнцыйныя перашкоды і выяўляць карысныя ідэі для бізнесу.
Data Scientist супраць Data Analyst: у чым розніца?
Аналітыкі даных засяроджваюцца ў асноўным на традыцыйных метадах аналізу даных, у той час як навукоўцы даных выкарыстоўваюць больш навуковы падыход, які часта патрабуе моцнай акадэмічнай падрыхтоўкі ў такіх галінах, як матэматыка, фізіка або інфарматыка. Гэтыя базавыя веды даюць ім навыкі вывучэння больш дасканалага аналізу, уключаючы прымяненне штучнага інтэлекту і машыннага навучання.
Роля і абавязкі спецыяліста па апрацоўцы дадзеных
Навукоўцы па апрацоўцы дадзеных гуляюць ключавую ролю ў аказанні дапамогі прадпрыемствам у навігацыі па складанасці вялікіх даных. У іх абавязкі звычайна ўваходзіць:
-
Пастаноўка пытанняў: Краевугольным каменем любога аналізу з'яўляецца дакладна сфармуляванае пытанне. Эфектыўнасць аналізу залежыць ад дакладнасці і яснасці пастаўленага пытання.
-
Збор і ачыстка даных: спецыялістам па апрацоўцы даных даручана вызначыць адпаведныя крыніцы даных з розных крыніц, такіх як унутраныя, знешнія або староннія, і ачысціць даныя для забеспячэння дакладнасці і паслядоўнасці.
-
Аналіз даных: шляхам даследчага аналізу даных навукоўцы выяўляюць асноўныя заканамернасці і структуры, вызначаючы ключавыя зменныя і выкіды.
-
Мадэляванне даных: гэта прадугледжвае распрацоўку мадэляў даных, якія апісваюць паток інфармацыі ў арганізацыі, каб палепшыць эфектыўнасць захоўвання і аптымізаваць працэдуры справаздачнасці.
-
Дакументаванне і візуалізацыя: спецыялісты па апрацоўцы дадзеных дакументуюць свае працэсы і прадстаўляюць візуальныя выявы сваіх высноў, спрашчаючы складаныя даныя для людзей, якія не разбіраюцца ў тэхнічных канцэпцыях.
Асноўныя навыкі для таго, каб стаць спецыялістам па апрацоўцы дадзеных
Каб стаць навукоўцам дадзеных, вам спатрэбіцца шырокі спектр навыкаў:
-
Тэхнічныя навыкі: вопыт у мовах праграмавання (напрыклад, Python, SQL, R), статыстычным мадэляванні, машынным навучанні і тэхналогіях вялікіх даных мае вырашальнае значэнне .
-
Навыкі праграмнага забеспячэння: эфектыўная камунікацыя, крытычнае мысленне і навыкі рашэння праблем важныя для інтэрпрэтацыі даных і перадачы разумення розным зацікаўленым бакам.
Як перайсці да кар'еры навукі аб дадзеных
Каб стаць навукоўцам дадзеных, не патрабуецца звычайная тэхнічная падрыхтоўка. Нягледзячы на тое, што мець досвед працы ў дысцыплінах STEM можа быць карысным, многія паспяховыя даследчыкі дадзеных маюць розныя акадэмічныя вопыты. Ключавымі фактарамі поспеху ў гэтай галіне з'яўляюцца цікаўнасць, моцнае жаданне вучыцца і здольнасць прымяняць прынцыпы навукі аб дадзеных да рэальных праблем.
Адзін дзень з жыцця навукоўца дадзеных
Распарадак дня спецыяліста па апрацоўцы дадзеных можа моцна адрознівацца ў залежнасці ад галіны і канкрэтнага праекта. Тым не менш, тыповы дзень можа ўключаць некалькі ключавых дзеянняў. Для пачатку спецыяліст па апрацоўцы дадзеных можа пачаць дзень з прагляду і праверкі нядаўна атрыманых даных, гарантуючы іх дакладнасць і надзейнасць. Затым яны прыступілі да аналізу дадзеных, здабываючы каштоўную інфармацыю і робячы значныя высновы. У другой палове дня яны могуць удзельнічаць у сумесных мазгавых штурмах з калегамі, вывучаючы новыя падыходы і стратэгіі для аналізу даных. Акрамя таго, яны будуць выдзяляць час для ўдасканалення сваіх высноў і падрыхтоўкі прэзентацый, каб эфектыўна данесці вынікі да іншых аддзелаў або зацікаўленых бакоў.
Кар'ерныя магчымасці і патэнцыял заробку для навукоўцаў па дадзеных
Поле навукі аб дадзеных карыстаецца вялікім попытам, што прыводзіць да канкурэнтаздольнай зарплаты для спецыялістаў. Пасады пачатковага ўзроўню прапануюць прывабныя стартавыя заробкі, і па меры набыцця вопыту навукоўцамі па апрацоўцы дадзеных іх патэнцыял заробку значна ўзрастае. Гэты кар'ерны шлях прапануе мноства магчымасцей у розных галінах прамысловасці, у тым ліку ахова здароўя, лагістыка, рознічны гандаль у Інтэрнэце і энергазабеспячэнне, што робіць яго выбарам кар'еры ў будучыні.
Будучыня навукі аб дадзеных
Лічбавая трансфармацыя, якая працягваецца, прыносіць значныя змены ва ўсе галіны прамысловасці, і, як вынік, попыт на навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных, паводле прагнозаў, яшчэ больш узрасце ў будучыні. Для людзей, якія плануюць змяніць кар'еру, пачынаючы з якасці аналітыка дадзеных і паступова нарошчваючы свой вопыт можа быць жыццяздольным варыянтам. Незалежна ад таго, пачынаеце вы пераходзіць у сферу навукі аб дадзеных або толькі пачынаеце сваю кар'еру, для тых, хто валодае неабходнымі навыкамі і правільным мысленнем, ёсць перспектыўныя магчымасці.
Гатовы акунуцца ў навуку аб даных і штучны інтэлект? Bootcamp Data Science & AI Акадэміі Code Labs прапануе вам ідэальнае спалучэнне тэорыі і практычнага вопыту. Нашы вопытныя інструктары правядуць вас праз асновы і дадуць вам навыкі і веды, неабходныя для пачатку паспяховай кар'еры ў гэтай захапляльнай сферы. Незалежна ад таго, пачатковец вы ці змяняеце кар'еру, гэты навучальны лагер - гэта ваш шлях да таго, каб стаць прафесіяналам у галіне навукі аб дадзеных.
Прадстаўлена Code Labs Academy – Ваш Вядучы онлайн-курс па кадзіраванню для будучых наватараў у галіне тэхналогій.
