Askotan "hamarkadako lan sexiena" gisa hartzen da. datu zientzilarien karrerak historia aberatsa du 1960ko hamarkadan. Eremu hau batzuek uste baino finkatuago dagoela frogatu da. Hala ere, jatorri anitzeko profesionalak erakartzen jarraitzen du bere izaera intrigazkoa dela eta. Soldata lehiakorrak, lan-egonkortasuna eta pertsona kualifikatuen eskasiaren ondoriozko lan-eskaintza zabalen promesarekin, datu-zientzietako karrerak erakargarritasun handia du, baita arlo ez-teknikoetatik datozenentzat ere. Eta hona hemen gerezia: doako prestakuntza jasotzeko eskubidea ere izan dezakezu [bonu] espezifiko baten bidez (https://codelabsacademy.com/blog/part-time-data-science-bootcamp-with-the-bildungsgutschein-german-education -bonua) programak.
Zer egiten du datu-zientzialari batek?
Beraz, zer egiten du zehazki datu-zientzialari batek? Datu-zientzialari baten eginkizun nagusia datu kopuru handiak aztertzea da, ereduak eta joerak identifikatzea eta etorkizuneko joerei buruzko iragarpenak egitea. Datuak garrantzitsuak dira erakunde guztientzat, baina datu gordinak informazio ekingarri bihurtzea edo "datu adimentsuak" funtsezkoa da erakundeen barruan erabakiak hartzeko.
Datu-zientzialariek teknika analitiko aurreratuak erabiltzen dituzte, hala nola analisi prediktiboa, enpresei informatuta egoten laguntzen dieten iragarpen zehatzak sortzeko, eta horrek abantaila lehiakorra eman diezaieke.
Datu-zientzialarien eskaera gero eta handiagoa
Datuetan oinarritutako erabakiak hartzeari gero eta arreta handiagoa jarriz, negozioek datu-zientzialari trebeen eskaera gero eta handiagoari aurre egiten diote. Datuak manipulatzeko trebetasunaz gain, profesional hauek normalean beste trebetasun tekniko batzuk dituzte, Python programazioa adibidez, erakundeentzako balioa are gehiago areagotzen dutenak. Ondorioz, enpresa askok beren langileen prestakuntza eta garapena lehenesten ari dira orain datuen espezializazio beharrari erantzuteko.
Gaur egungo panoraman, gero eta profesional gehiago ari dira aztertzen datuen zientzian bide bat egitea. Hala ere, arlo honetan murgildu aurretik, funtsezkoa da funtsezko gaitasunak ulertzea, matematikaren, programazioaren eta estatistikaren garrantzia, baita datuen zientzietako karrerarako trantsizio prozesua ere. Artikulu honek gai hauek sakon aztertzen ditu, datu-zientzien bidaia hasteko beharrezko informazioa emanez.
Zer da Data Scientist bat?
Gaur egungo teknologiaren eta datuen aroan, sortzen den datu-kopurua aurrekaririk gabeko erritmoan handitzen ari da. Datuen gorakada honek datu horiek aztertzeko eta informazio esanguratsu eta ekingarri bihurtzeko gaitasunak dituzten pertsonen eskaera sortu du. Pertsona hauek datu-zientzialari gisa ezagutzen dira: barneko eta kanpoko iturrietatik informazio baliotsuak ateratzeko beren trebetasun analitikoak erabiltzen dituzten profesionalak. Etorkizuneko joerak aurreikustea, oztopo potentzialak identifikatzea eta enpresentzako ikuspegi onuragarriak aurkitzea da haien helburu nagusia.
Data Scientist vs. Data Analyst: Zein da aldea?
Datu-analistak datuen analisirako teknika tradizionaletan zentratzen dira batez ere, eta datu-zientzialariek ikuspegi zientifikoagoa hartzen dute, askotan ikasketa akademiko sendoa eskatzen baitute matematika, fisika edo informatika bezalako arloetan. Oinarrizko ezagutza honek analisi aurreratuagoak aztertzeko trebetasunak eskaintzen dizkie, adimen artifizialaren eta ikaskuntza automatikoaren aplikazioak barne.
Datu-zientzialari baten eginkizuna eta erantzukizunak
Datu-zientzialariek funtsezko zeregina dute enpresei datu handien konplexutasunetan nabigatzen laguntzeko. Haien ardurak hauek dira normalean:
-
Galderak formulatzea: edozein analisiaren oinarria argi zehaztutako galdera batean dago. Azterketaren eraginkortasuna planteatutako galderaren zehaztasun eta argitasunaren araberakoa da.
-
Datuak biltzea eta garbitzea: datu-zientzialariek hainbat iturritako datu iturri garrantzitsuak identifikatzea dute, hala nola, barnekoak, kanpokoak edo hirugarrenenak, eta datuak garbitzea, zehaztasuna eta koherentzia bermatzeko.
-
Datuak aztertzea: datuen analisi esploratzaileen bidez, datu-zientzialariek azpiko ereduak eta egiturak deskubritzen dituzte, funtsezko aldagaiak eta abereak identifikatuz.
-
Datuak modelatzea: erakunde baten informazio-fluxua zehazten duten datu-ereduak garatzea dakar, biltegiratze-eraginkortasuna hobetzeko eta txosten-prozedurak arintzeko.
-
Dokumentazioa eta bistaratzea: datu-zientzialariek euren prozesuak dokumentatzen dituzte eta aurkikuntzen irudikapen bisualak aurkezten dituzte, kontzeptu teknikoetan trebeak ez diren pertsonentzat datu konplexuak sinplifikatuz.
Datu-zientzialari bihurtzeko ezinbesteko gaitasunak
Datu zientzialaria izateko), trebetasun ugari beharko dituzu:
-
Trebetasun teknikoak: programazio lengoaiak (adibidez, Python, SQL, R), eredu estatistikoa, ikaskuntza automatikoa eta big data teknologietan trebetasuna funtsezkoa da. .
-
Trebetasun bigunak: komunikazio eraginkorra, pentsamendu kritikoa eta arazoak konpontzeko trebetasunak ezinbestekoak dira datuak interpretatzeko eta hainbat interesdunei ikuspegiak helarazteko.
Nola pasa Datu Zientzien karrerara
Datuen zientzialari bihurtzeko ez da ohiko prestakuntza teknikorik behar. STEM diziplinetan aurrekariak izatea onuragarria izan daitekeen arren, datu-zientzialari arrakastatsu askok jatorri akademiko anitza dute. Arlo honetan arrakasta izateko funtsezko faktoreak jakin-mina, ikasteko gogo handia eta datu-zientziaren printzipioak mundu errealeko erronketan aplikatzeko gaitasuna dira.
Egun bat Data Scientist baten bizitzan
Datu-zientzialari baten egunerokoa asko alda daiteke industriaren eta proiektu zehatzaren arabera. Hala ere, egun arrunt batek hainbat jarduera nagusi izan ditzake. Hasteko, datu-zientzialari batek eskuratu berri dituen datuak berrikusiz eta validating berrikusiz eta zehaztasuna eta fidagarritasuna bermatuz. Ondoren, datuak aztertzeari ekingo zioten, informazio baliotsuak ateraz eta ondorio esanguratsuak ateraz. Arratsaldean, lankideekin elkarlaneko ideia-jasa saioetan parte hartu dezakete, datuen analisirako ikuspegi eta estrategia berriak aztertuz. Gainera, denbora emango lukete beren aurkikuntzak hobetzeko eta aurkezpenak prestatzeko emaitzak eraginkortasunez beste sail edo interes-talde batzuei jakinarazteko.
Lanbide-aukerak eta datu-zientzialarientzako irabazi-potentziala
Datu-zientzien arloak eskaera handia izaten ari da, eta ondorioz, profesionalentzako soldata lehiakorrak dira. Hasierako posizioek hasierako soldata erakargarriak eskaintzen dituzte, eta datu-zientzialariek esperientzia lortzen duten heinean, haien irabazi-potentziala nabarmen handitzen da. Lanbide-ibilbide honek aukera ugari eskaintzen ditu industria ugaritan, besteak beste, healthcare, logistika, lineako txikizkako salmenta eta energia hornidura, etorkizunerako karrera aukera bihurtuz.
Datuen zientziaren etorkizuna
Etengabeko eraldaketa digitalak aldaketa handiak eragiten ditu industria guztietan, eta, ondorioz, datu-zientzialarien eskaria are gehiago areagotuko dela aurreikusten da etorkizunean. Karrerako aldaketa aztertzen ari diren pertsonentzat, datu-analista gisa hastea eta pixkanaka beren espezializazioa eraikitzea aukera bideragarria izan daiteke. Datu-zientzien eremura trantsizioan hasi edo zure karrera hasi besterik ez baduzu, aukera itxaropentsuak daude beharrezko trebetasunak dituztenentzat eta pentsamolde egokia hartzen dutenentzat.
Datu Zientzian eta AI-n murgiltzeko prest? Code Labs Academy-ren Data Science & AI Bootcamp-ek teoria eta esperientzia praktikoaren nahasketa ezin hobea eskaintzen dizu. Gure irakasle adituek oinarrietatik gidatuko zaituzte eta arlo zirraragarri honetan karrera arrakastatsua abiarazteko behar diren trebetasunak eta ezagutzak emango dizkizute. Hasiberria edo karrera aldatzen ari zaren ala ez, bootcamp hau datu-zientziako profesional bihurtzeko atea da.
Code Labs Academy-k ekarri dizu: Zure Leading Online Coding Bootcamp Etorkizuneko teknologia berritzaileentzat.
