Často sa považuje za „najsexi prácu desaťročia, Kariéra dátového vedca má bohatú históriu siahajúcu až do 60. rokov minulého storočia. Ukázalo sa, že táto oblasť je osvedčenejšia, ako si niektorí môžu myslieť. Napriek tomu stále priťahuje profesionálov z rôznych prostredí vďaka svojej zaujímavej povahe. Kariéra v oblasti dátovej vedy je vďaka prísľubu konkurencieschopných platov, stability pracovných miest a množstva pracovných miest vyplývajúcich z nedostatku kvalifikovaných jednotlivcov veľmi príťažlivá, a to aj pre tých, ktorí pochádzajú z netechnických oblastí. A tu je čerešnička na záver: môžete mať dokonca nárok na bezplatné školenie prostredníctvom konkrétneho poukazu programy.
Čo robí dátový vedec?
Takže, čo presne robí dátový vedec? Primárnou úlohou dátového vedca je analyzovať veľké množstvo dát, identifikovať vzory a trendy a predpovedať budúce trendy. Údaje sú dôležité pre všetky organizácie, ale premena nespracovaných údajov na použiteľné poznatky alebo „inteligentné údaje“ je rozhodujúca pre efektívne rozhodovanie v rámci organizácií.
Vedci zaoberajúci sa údajmi využívajú pokročilé analytické techniky, ako je prediktívna analytika, na generovanie presných predpovedí, ktoré pomáhajú podnikom zostať informované, čo im môže poskytnúť konkurenčnú výhodu.
Rastúci dopyt po dátových vedcoch
S rastúcim dôrazom na rozhodovanie založené na údajoch čelia podniky rastúcemu dopytu po kvalifikovaných vedcoch údajov. Okrem svojej odbornosti v manipulácii s údajmi majú títo odborníci zvyčajne ďalšie technické zručnosti, ako je programovanie v Pythone, ktoré ďalej zvyšujú ich hodnotu pre organizácie. V dôsledku toho teraz mnohé spoločnosti uprednostňujú školenie a rozvoj svojej pracovnej sily, aby uspokojili rastúcu potrebu odbornosti v oblasti údajov.
V dnešnom prostredí stále viac a viac odborníkov zvažuje, že sa vydá na cestu v oblasti dátovej vedy. Pred ponorením sa do tejto oblasti je však dôležité pochopiť základné zručnosti, dôležitosť matematiky, programovania a štatistiky, ako aj proces prechodu na kariéru v oblasti vedy o údajoch. Tento článok podrobne skúma tieto témy a poskytuje vám potrebné informácie, aby ste mohli začať svoju cestu vedy o údajoch.
Čo je dátový vedec?
V dnešnej dobe technológií a dát sa množstvo generovaných dát zvyšuje bezprecedentnou rýchlosťou. Tento nárast údajov vytvoril dopyt po ľuďoch, ktorí majú zručnosti na analýzu a transformáciu týchto údajov na zmysluplné a použiteľné informácie. Títo ľudia sú známi ako dátoví vedci – profesionáli, ktorí využívajú svoje analytické schopnosti na získavanie cenných poznatkov z interných a externých zdrojov. Ich primárnym cieľom je predpovedať budúce trendy, identifikovať potenciálne prekážky a odhaľovať užitočné poznatky pre podniky.
Data Scientist verzus Data Analyst: Aký je rozdiel?
Analytici údajov sa zameriavajú predovšetkým na tradičné techniky analýzy údajov, zatiaľ čo vedci údajov používajú vedeckejší prístup, ktorý často vyžaduje silné akademické zázemie v oblastiach, ako je matematika, fyzika alebo informatika. Tieto základné znalosti im poskytujú zručnosti na nahliadnutie do pokročilejších analýz vrátane aplikácií umelej inteligencie a strojového učenia.
Úloha a zodpovednosť dátového vedca
Dátoví vedci zohrávajú kľúčovú úlohu pri pomoci podnikom orientovať sa v zložitosti veľkých dát. Ich povinnosti zvyčajne zahŕňajú:
-
Otázky na formulovanie: Základný kameň každej analýzy spočíva v jasne definovanej otázke. Účinnosť analýzy závisí od presnosti a jasnosti položenej otázky.
-
Zhromažďovanie a čistenie údajov: Vedci údajov majú za úlohu identifikovať relevantné zdroje údajov z rôznych zdrojov, ako sú interné, externé alebo tretie strany, a vyčistiť údaje, aby sa zabezpečila presnosť a konzistentnosť.
-
Analýza údajov: Prostredníctvom prieskumnej analýzy údajov vedci v oblasti údajov odhalia základné vzorce a štruktúry, identifikujú kľúčové premenné a odľahlé hodnoty.
-
Modelovanie údajov: Zahŕňa vývoj údajových modelov, ktoré načrtávajú tok informácií v rámci organizácie, aby sa zlepšila efektivita ukladania a zefektívnili postupy vykazovania.
-
Dokumentácia a vizualizácia: Dátoví vedci dokumentujú svoje procesy a prezentujú vizuálne reprezentácie svojich zistení, čím zjednodušujú komplexné dáta pre ľudí, ktorí nie sú oboznámení s technickými konceptmi.
Základné zručnosti na to, aby ste sa stali dátovým vedcom
Ak sa chcete stať data vedcom, budete potrebovať široké spektrum zručností:
– Technické zručnosti: Odbornosť v programovacích jazykoch (napr. Python, SQL, R), štatistické modelovanie, strojové učenie a technológie veľkých dát je kritická .
- Soft Skills: Efektívna komunikácia, kritické myslenie a schopnosti riešenia problémov sú nevyhnutné na interpretáciu údajov a sprostredkovanie poznatkov rôznym zainteresovaným stranám.
Ako prejsť na kariéru v oblasti dátovej vedy
Stať sa dátovým vedcom si nevyžaduje konvenčné technické zázemie. Aj keď môže byť prospešné mať zázemie v disciplínach STEM, mnohí úspešní dátoví vedci majú rôzne akademické zázemie. Kľúčovými faktormi úspechu v tejto oblasti sú zvedavosť, silná túžba učiť sa a schopnosť aplikovať princípy vedy o údajoch na výzvy reálneho sveta.
Deň v živote dátového vedca
Denná rutina dátového vedca sa môže značne líšiť v závislosti od odvetvia a konkrétneho projektu. Bežný deň však môže zahŕňať niekoľko kľúčových činností. Na začiatok môže dátový vedec začať deň skontrolovaním a validáciou novo získaných údajov, čím sa zabezpečí ich presnosť a spoľahlivosť. Potom pristúpia k analýze údajov, získaniu cenných poznatkov a vyvodeniu zmysluplných záverov. Popoludní sa môžu zapojiť do spoločných brainstormingových stretnutí s kolegami, pričom budú skúmať nové prístupy a stratégie analýzy údajov. Okrem toho by vyčlenili čas na spresnenie svojich zistení a prípravu prezentácií, aby mohli efektívne oznámiť výsledky iným oddeleniam alebo zainteresovaným stranám.
Pracovné príležitosti a potenciál zárobku pre dátových vedcov
Oblasť vedy o údajoch zažíva vysoký dopyt, čo vedie k konkurencieschopným platom pre profesionálov. Pozície na základnej úrovni ponúkajú atraktívne nástupné platy a ako vedci údajov získavajú skúsenosti, ich zárobkový potenciál sa podstatne zvyšuje. Táto kariérna cesta ponúka množstvo príležitostí v širokom spektre odvetví vrátane zdravotníctva, logistiky, online maloobchodu a dodávok energie, vďaka čomu je kariérnou voľbou pre budúcnosť.
Budúcnosť dátovej vedy
Prebiehajúca digitálna transformácia prináša významné zmeny vo všetkých odvetviach a v dôsledku toho sa predpokladá, že dopyt po dátových vedcoch sa v budúcnosti ešte zvýši. Pre ľudí, ktorí uvažujú o zmene kariéry, môže byť životaschopnou možnosťou začať ako dátový analytik a postupne si budovať odbornosť. Či už sa púšťate do prechodu do oblasti vedy o údajoch alebo len začínate svoju kariéru, existujú sľubné príležitosti pre tých, ktorí majú potrebné zručnosti a osvoja si správne myslenie.
Ste pripravení pustiť sa do Data Science & AI? Bootcamp Data Science & AI od Code Labs Academy vám ponúka perfektnú kombináciu teórie a praktických skúseností. Naši odborní inštruktori vás prevedú základmi a poskytnú vám zručnosti a znalosti potrebné na začatie úspešnej kariéry v tejto vzrušujúcej oblasti. Či už ste začiatočník alebo meníte kariéru, tento bootcamp je vašou bránou k tomu, aby ste sa stali profesionálom v oblasti dátovej vedy.
