Ինչպե՞ս դառնալ տվյալների գիտնական:

Հաճախ համարվում է «տասնամյակի ամենասեքսուալ աշխատանքը, տվյալների գիտնականի կարիերան հարուստ պատմություն ունի՝ սկսած 1960-ականներից: Այս ոլորտն ապացուցել է, որ ավելի կայացած է, քան ոմանք կարող են մտածել: Այնուամենայնիվ, այն շարունակում է ներգրավել տարբեր ծագում ունեցող մասնագետների՝ իր ինտրիգային բնույթի շնորհիվ: Մրցակցային աշխատավարձերի, աշխատատեղերի կայունության և հմուտ մարդկանց պակասի հետևանքով առաջացած մեծ աշխատատեղերի խոստումով տվյալների գիտության ոլորտում կարիերան շատ գրավիչ է, նույնիսկ նրանց համար, ովքեր գալիս են ոչ տեխնիկական ոլորտներից: Եվ ահա բալը վերևում. դուք կարող եք նույնիսկ իրավասու լինել անվճար վերապատրաստման հատուկ [վաուչերի] միջոցով (https://codelabsacademy.com/blog/part-time-data-science-bootcamp-with-the-bildungsgutschein-german-education): -վաուչեր) ծրագրեր:

Ի՞նչ է անում տվյալների գիտնականը:

Այսպիսով, կոնկրետ ինչ է անում տվյալների գիտնականը: Տվյալների գիտնականի առաջնային դերը մեծ քանակությամբ տվյալների վերլուծությունն է, օրինաչափությունները և միտումները բացահայտելը և ապագա միտումների վերաբերյալ կանխատեսումներ անելը: Տվյալները կարևոր են բոլոր կազմակերպությունների համար, սակայն չմշակված տվյալները գործնական պատկերացումների կամ «խելացի տվյալների» վերածելը կարևոր նշանակություն ունի կազմակերպություններում արդյունավետ որոշումներ կայացնելու համար:

Տվյալների գիտնականներն օգտագործում են առաջադեմ վերլուծական մեթոդներ, ինչպիսիք են կանխատեսող վերլուծությունը, ճշգրիտ կանխատեսումներ ստեղծելու համար, որոնք օգնում են բիզնեսին տեղեկացված մնալ, ինչը կարող է նրանց մրցակցային առավելություն տալ:

Տվյալների գիտնականների աճող պահանջարկը

Տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացման վրա աճող շեշտադրմամբ՝ բիզնեսները բախվում են տվյալների հմուտ գիտնականների աճող պահանջարկի: Ի հավելումն տվյալների մանիպուլյացիայի իրենց հմտությանը, այս մասնագետները սովորաբար տիրապետում են այլ տեխնիկական հմտությունների, ինչպիսիք են Python-ի ծրագրավորումը, որն էլ ավելի է մեծացնում նրանց արժեքը կազմակերպությունների համար: Հետևաբար, շատ ընկերություններ այժմ առաջնահերթություն են տալիս իրենց աշխատուժի վերապատրաստմանը և զարգացմանը՝ բավարարելու տվյալների փորձաքննության աճող անհրաժեշտությունը:

Այսօրվա լանդշաֆտում ավելի ու ավելի շատ մասնագետներ դիտարկում են տվյալների գիտության ուղին: Այնուամենայնիվ, նախքան այս ոլորտում սուզվելը, կարևոր է հասկանալ հիմնական հմտությունները, մաթեմատիկայի, ծրագրավորման և վիճակագրության կարևորությունը, ինչպես նաև տվյալների գիտության ոլորտում կարիերայի անցնելու գործընթացը: Այս հոդվածը խորությամբ ուսումնասիրում է այս թեմաները՝ տրամադրելով ձեզ անհրաժեշտ տեղեկատվություն՝ ձեր տվյալների գիտական ճանապարհորդությունը սկսելու համար:

Ի՞նչ է տվյալների գիտնականը:

Տեխնոլոգիաների և տվյալների այսօրվա դարաշրջանում ստեղծվող տվյալների քանակը աննախադեպ արագությամբ աճում է: Տվյալների այս աճը պահանջարկ է ստեղծել այն մարդկանց համար, ովքեր ունեն հմտություններ՝ վերլուծելու և վերափոխելու այս տվյալները իմաստալից և գործող տեղեկատվության: Այս մարդիկ հայտնի են որպես տվյալների գիտնականներ՝ մասնագետներ, ովքեր օգտագործում են իրենց վերլուծական հմտությունները՝ ներքին և արտաքին աղբյուրներից արժեքավոր պատկերացումներ քաղելու համար: Նրանց հիմնական նպատակն է կանխատեսել ապագա միտումները, բացահայտել հնարավոր խոչընդոտները և բացահայտել բիզնեսի համար շահավետ պատկերացումները:

Տվյալների գիտնականն ընդդեմ տվյալների վերլուծաբանի. Ո՞րն է տարբերությունը:

Տվյալների վերլուծաբանները հիմնականում կենտրոնանում են տվյալների վերլուծության ավանդական տեխնիկայի վրա, մինչդեռ տվյալների գիտնականները ավելի գիտական մոտեցում են ցուցաբերում՝ հաճախ պահանջում են ուժեղ ակադեմիական նախադրյալ այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսիք են մաթեմատիկայի, ֆիզիկայի կամ համակարգչային գիտությունը: Այս հիմնական գիտելիքները նրանց տալիս են ավելի առաջադեմ վերլուծություններ ուսումնասիրելու հմտություններ, ներառյալ արհեստական ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման կիրառությունները:

Տվյալների գիտնականի դերն ու պարտականությունները

Տվյալների գիտնականները առանցքային դեր են խաղում՝ օգնելով բիզնեսներին նավարկելու մեծ տվյալների բարդությունները: Նրանց պարտականությունները սովորաբար ներառում են.

Հարցերի ձևակերպում. Ցանկացած վերլուծության հիմնաքարը գտնվում է հստակ սահմանված հարցի մեջ: Վերլուծության արդյունավետությունը կախված է առաջադրված հարցի ճշգրտությունից և հստակությունից:
Տվյալների հավաքում և մաքրում. Տվյալների գիտնականներին հանձնարարված է բացահայտել տարբեր աղբյուրներից համապատասխան տվյալների աղբյուրները, ինչպիսիք են ներքին, արտաքին կամ երրորդ կողմերը, և մաքրել տվյալները՝ ապահովելու ճշգրտությունն ու հետևողականությունը:
Տվյալների վերլուծություն. Հետախուզական տվյալների վերլուծության միջոցով տվյալների գիտնականները բացահայտում են հիմքում ընկած օրինաչափությունները և կառուցվածքները՝ բացահայտելով հիմնական փոփոխականներն ու արտաքուստները:
Տվյալների մոդելավորում. Սա ներառում է տվյալների մոդելների մշակում, որոնք ուրվագծում են տեղեկատվության հոսքը կազմակերպության ներսում՝ բարելավելու պահպանման արդյունավետությունը և պարզեցնելու հաշվետվության ընթացակարգերը:
Փաստաթղթավորում և պատկերացում. Տվյալների գիտնականները փաստագրում են իրենց գործընթացները և ներկայացնում իրենց գտածոների տեսողական պատկերները՝ պարզեցնելով բարդ տվյալները տեխնիկական հայեցակարգերին անտեղյակ մարդկանց համար:

Հիմնական հմտություններ՝ տվյալների գիտնական դառնալու համար

տվյալների գիտնական դառնալու համար ձեզ անհրաժեշտ են հմտությունների լայն շրջանակ.

Տեխնիկական հմտություններ. ծրագրավորման լեզուների (օրինակ՝ Python, SQL, R), վիճակագրական մոդելավորման, մեքենայական ուսուցման և մեծ տվյալների տեխնոլոգիաների իմացությունը կարևոր է։ .
Փափուկ հմտություններ. արդյունավետ հաղորդակցությունը, քննադատական մտածողությունը և խնդիրների լուծման հմտությունները կարևոր են տվյալների մեկնաբանման և տարբեր շահագրգիռ կողմերին պատկերացումները հաղորդելու համար:

Ինչպես անցնել տվյալների գիտության կարիերայի

Տվյալների գիտնական դառնալը չի պահանջում սովորական տեխնիկական նախադրյալ: Թեև կարող է շահավետ լինել STEM առարկաների ֆոն ունենալը, տվյալների շատ հաջողակ գիտնականներ ունեն տարբեր ակադեմիական նախադրյալներ: Այս ոլորտում հաջողության հասնելու հիմնական գործոններն են հետաքրքրասիրությունը, սովորելու մեծ ցանկությունը և տվյալների գիտության սկզբունքները իրական աշխարհի մարտահրավերներին կիրառելու կարողությունը:

Տվյալների գիտնականի կյանքի մի օր

Տվյալների գիտնականի առօրյան կարող է մեծապես տարբերվել՝ կախված արդյունաբերությունից և կոնկրետ նախագծից: Այնուամենայնիվ, սովորական օրը կարող է ներառել մի քանի հիմնական գործողություններ: Սկսելու համար, տվյալների գիտնականը կարող է օրը սկսել՝ վերանայելով և վավերացնելով նոր ձեռք բերված տվյալները՝ ապահովելով դրանց ճշգրտությունն ու հուսալիությունը: Այնուհետև նրանք կշարունակեն վերլուծել տվյալները՝ արդյունահանելով արժեքավոր պատկերացումներ և իմաստալից եզրակացություններ անելով: Կեսօրից հետո նրանք կարող են ներգրավվել գործընկերների հետ համատեղ ուղեղային գրոհի նիստերի՝ ուսումնասիրելով տվյալների վերլուծության նոր մոտեցումներ և ռազմավարություններ: Բացի այդ, նրանք ժամանակ կհատկացնեն իրենց գտածոները ճշգրտելու և ներկայացումներ պատրաստելու համար՝ արդյունքներն արդյունավետորեն փոխանցելու այլ գերատեսչություններին կամ շահագրգիռ կողմերին:

Կարիերայի հնարավորություններ և վաստակելու ներուժ տվյալների գիտնականների համար

Տվյալների գիտության ոլորտը մեծ պահանջարկ ունի, ինչը հանգեցնում է մասնագետների մրցունակ աշխատավարձերի: Մուտքի մակարդակի պաշտոններն առաջարկում են գրավիչ մեկնարկային աշխատավարձեր, և քանի որ տվյալների գիտնականները փորձ են ձեռք բերում, նրանց վաստակելու ներուժը զգալիորեն մեծանում է: Այս կարիերայի ուղին առաջարկում է բազմաթիվ հնարավորություններ ոլորտների լայն շրջանակում, ներառյալ առողջապահություն, լոգիստիկա, առցանց մանրածախ առևտուր և էներգիայի մատակարարում, ինչը դարձնում է այն ապագա կարիերայի ընտրություն:

Տվյալների գիտության ապագան

Ընթացիկ թվային փոխակերպումը զգալի փոփոխություններ է բերում բոլոր ոլորտներում, և արդյունքում, կանխատեսվում է, որ ապագայում տվյալների գիտնականների պահանջարկն էլ ավելի կաճի: Մարդկանց համար, ովքեր մտածում են կարիերայի փոփոխության մասին, սկսելը որպես տվյալների վերլուծաբան և աստիճանաբար զարգացնել իրենց փորձը, կարող է լինել կենսունակ տարբերակ: Անկախ նրանից, թե դուք անցում եք կատարում դեպի տվյալների գիտության ոլորտ, թե նոր եք սկսում ձեր կարիերան, կան խոստումնալից հնարավորություններ նրանց համար, ովքեր տիրապետում են անհրաժեշտ հմտություններին և ընդունում են ճիշտ մտածելակերպը:

Պատրա՞ստ եք սուզվելու Data Science-ի և AI-ի մեջ Code Labs Academy-ի Data Science & AI Bootcamp-ն առաջարկում է ձեզ տեսության և գործնական փորձի կատարյալ խառնուրդ: Մեր փորձառու հրահանգիչները ձեզ կառաջնորդեն հիմունքների միջոցով և կտան ձեզ հմտություններ և գիտելիքներ, որոնք անհրաժեշտ են այս հետաքրքիր ոլորտում հաջող կարիերա սկսելու համար: Անկախ նրանից, թե դուք սկսնակ եք, թե փոխում եք կարիերան, այս ճամբարը տվյալների գիտության մասնագետ դառնալու ձեր դարպասն է:

Ձեզ բերվել է Code Labs Academy-ի կողմից – Your Leading Online Coding Bootcamp future Tech Innovators.