Často je považována za „nejsexy práci desetiletí“, kariéra datového vědce má bohatou historii sahající až do 60. let minulého století. Tento obor se ukázal být zavedenější, než si někteří mohou myslet. Přesto stále přitahuje profesionály z různých prostředí díky své zajímavé povaze. Se svým příslibem konkurenceschopných platů, stability pracovních míst a velkého počtu pracovních míst vyplývajících z nedostatku kvalifikovaných jednotlivců je kariéra v datové vědě velmi přitažlivá, a to i pro ty, kteří pocházejí z netechnických oborů. A tady je třešnička navrch: můžete mít dokonce nárok na bezplatné školení prostřednictvím konkrétního poukazu programy.
Co dělá datový vědec?
Takže, co přesně dělá datový vědec? Primární úlohou datového vědce je analyzovat velké množství dat, identifikovat vzorce a trendy a předpovídat budoucí trendy. Data jsou důležitá pro všechny organizace, ale přeměna nezpracovaných dat na praktické poznatky neboli „chytrá data“ je zásadní pro efektivní rozhodování v organizacích.
Datoví vědci využívají pokročilé analytické techniky, jako je prediktivní analytika, ke generování přesných předpovědí, které pomáhají podnikům zůstat informovány, což jim může poskytnout konkurenční výhodu.
Rostoucí poptávka po datových vědcích
S rostoucím důrazem na rozhodování založené na datech čelí podniky rostoucí poptávce po kvalifikovaných datových vědcích. Kromě své odbornosti v manipulaci s daty mají tito odborníci obvykle další technické dovednosti, jako je programování v Pythonu, které dále zvyšují jejich hodnotu pro organizace. V důsledku toho nyní mnoho společností upřednostňuje školení a rozvoj své pracovní síly, aby uspokojily rostoucí potřebu odborných znalostí v oblasti dat.
V dnešním prostředí stále více profesionálů zvažuje cestu v oblasti datové vědy. Než se však ponoříte do této oblasti, je důležité porozumět základním dovednostem, důležitosti matematiky, programování a statistiky a také procesu přechodu na kariéru v oblasti datové vědy. Tento článek tato témata podrobně prozkoumává a poskytuje vám potřebné informace, abyste mohli začít svou cestu datové vědy.
Co je datový vědec?
V dnešní době technologií a dat se množství generovaných dat nebývale zvyšuje. Tento nárůst dat vyvolal poptávku po lidech, kteří mají dovednosti analyzovat a transformovat tato data na smysluplné a použitelné informace. Tito lidé jsou známí jako datoví vědci – profesionálové, kteří využívají své analytické schopnosti k získávání cenných poznatků z interních a externích zdrojů. Jejich primárním cílem je předpovídat budoucí trendy, identifikovat potenciální překážky a odhalit užitečné poznatky pro podniky.
Data Scientist vs. Data Analyst: Jaký je rozdíl?
Datoví analytici se zaměřují především na tradiční techniky analýzy dat, zatímco datoví vědci používají více vědecký přístup, často vyžadující silné akademické zázemí v oborech, jako je matematika, fyzika nebo informatika. Tyto základní znalosti jim poskytují dovednosti pro nahlédnutí do pokročilejších analýz, včetně aplikací umělé inteligence a strojového učení.
Role a povinnosti datového vědce
Datoví vědci hrají klíčovou roli při pomoci podnikům orientovat se ve složitosti velkých dat. Mezi jejich povinnosti obvykle patří:
-
Formulační otázky: Základní kámen každé analýzy spočívá v jasně definované otázce. Účinnost analýzy závisí na přesnosti a jasnosti položené otázky.
-
Shromažďování a čištění dat: Datoví vědci mají za úkol identifikovat relevantní zdroje dat z různých zdrojů, jako jsou interní, externí nebo třetí strany, a vyčistit data, aby byla zajištěna přesnost a konzistence.
-
Analýza dat: Prostřednictvím průzkumné analýzy dat odhalují datoví vědci základní vzorce a struktury, identifikují klíčové proměnné a odlehlé hodnoty.
-
Modelování dat: Zahrnuje vývoj datových modelů, které nastiňují tok informací v rámci organizace, aby se zlepšila efektivita úložiště a zjednodušily postupy vykazování.
-
Dokumentace a vizualizace: Datoví vědci dokumentují své procesy a prezentují vizuální reprezentace svých zjištění, čímž zjednodušují složitá data pro lidi, kteří nejsou zběhlí v technických konceptech.
Základní dovednosti pro to, abyste se stali datovým vědcem
Chcete-li se stát datovým vědcem, budete potřebovat širokou škálu dovedností:
– Technické dovednosti: Odbornost v programovacích jazycích (např. Python, SQL, R), statistickém modelování, strojovém učení a technologiích velkých dat je kritická .
- Soft Skills: Efektivní komunikace, kritické myšlení a dovednosti při řešení problémů jsou zásadní pro interpretaci dat a sdělování poznatků různým zainteresovaným stranám.
Jak přejít na kariéru v oblasti datové vědy
Stát se datovým vědcem nevyžaduje konvenční technické zázemí. I když může být prospěšné mít vzdělání v oborech STEM, mnoho úspěšných datových vědců má různé akademické zázemí. Klíčovými faktory úspěchu v této oblasti jsou zvídavost, silná touha učit se a schopnost aplikovat principy datové vědy na výzvy reálného světa.
Den v životě datového vědce
Denní rutina datového vědce se může značně lišit v závislosti na odvětví a konkrétním projektu. Typický den však může zahrnovat několik klíčových činností. Pro začátek může datový vědec začít den přezkoumáním a ověřením nově získaných dat, čímž zajistí jejich přesnost a spolehlivost. Poté by přistoupili k analýze dat, získali cenné poznatky a vyvodili smysluplné závěry. Odpoledne se mohou zapojit do společných brainstormingových sezení s kolegy a zkoumat nové přístupy a strategie pro analýzu dat. Kromě toho by vyčlenili čas na upřesnění svých zjištění a přípravu prezentací, aby efektivně sdělili výsledky dalším oddělením nebo zainteresovaným stranám.
Pracovní příležitosti a výdělečný potenciál pro datové vědce
Oblast datové vědy zažívá vysokou poptávku, což vede k konkurenceschopným platům pro profesionály. Pozice na základní úrovni nabízejí atraktivní nástupní platy a jak datoví vědci získávají zkušenosti, jejich výdělkový potenciál se podstatně zvyšuje. Tato kariérní dráha nabízí četné příležitosti v celé řadě odvětví, včetně zdravotní péče, logistiky, online maloobchodu a dodávek energie, což z ní činí kariérní volbu připravenou na budoucnost.
Budoucnost datové vědy
Probíhající digitální transformace přináší významné změny napříč všemi průmyslovými odvětvími a v důsledku toho se očekává, že poptávka po datových vědcích v budoucnu ještě dále poroste. Pro lidi, kteří uvažují o změně kariéry, může být schůdnou možností začít jako datový analytik a postupně si budovat odbornost. Ať už se pouštíte do přechodu do oblasti datové vědy nebo právě začínáte svou kariéru, existují slibné příležitosti pro ty, kteří mají potřebné dovednosti a osvojí si správné myšlení.
Jste připraveni se ponořit do Data Science & AI? Bootcamp Data Science & AI Akademie Code Labs vám nabízí perfektní kombinaci teorie a praktických zkušeností. Naši odborní instruktoři vás provedou základy a poskytnou vám dovednosti a znalosti potřebné k zahájení úspěšné kariéry v této vzrušující oblasti. Ať už jste začátečník nebo měníte kariéru, tento bootcamp je vaší bránou k tomu, abyste se stali profesionálem v oblasti datové vědy.
