Часто вважається «найсексуальнішою роботою десятиліття», Кар'єра спеціаліста з обробки даних має багату історію, починаючи з 1960-х років. Ця сфера виявилася більш усталеною, ніж деякі можуть думати. Тим не менш, він продовжує приваблювати професіоналів із різним досвідом завдяки своїй інтригуючій природі. Завдяки обіцянкам конкурентоспроможної заробітної плати, стабільності роботи та численних вакансій через дефіцит кваліфікованих кадрів кар’єра в галузі обробки даних є дуже привабливою навіть для тих, хто працює в нетехнічних галузях. І ось вишенька на вершині: ви навіть можете мати право на безкоштовне навчання за спеціальним ваучером програми.
Що робить Data Scientist?
Отже, що саме робить науковець з даних? Основна роль фахівця з обробки даних полягає в аналізі великих обсягів даних, виявленні закономірностей і тенденцій і прогнозуванні майбутніх тенденцій. Дані важливі для всіх організацій, але перетворення необроблених даних у практичну інформацію, або «розумні дані», має вирішальне значення для ефективного прийняття рішень в організаціях.
Науковці даних використовують передові аналітичні методи, такі як прогнозна аналітика, щоб генерувати точні прогнози, які допомагають компаніям залишатися в курсі, що може дати їм конкурентну перевагу.
Зростаючий попит на спеціалістів із обробки даних
Зі збільшенням уваги до прийняття рішень на основі даних компанії стикаються зі зростаючим попитом на кваліфікованих спеціалістів із обробки даних. Окрім навичок роботи з даними, ці спеціалісти зазвичай володіють іншими технічними навичками, такими як програмування на Python, що ще більше збільшує їх цінність для організацій. Отже, багато компаній зараз надають пріоритет навчанню та розвитку своєї робочої сили, щоб задовольнити зростаючу потребу в експертних знаннях з даних.
У сучасному ландшафті все більше і більше професіоналів розглядають можливість піти шляхом у галузі даних. Однак перш ніж занурюватися в цю сферу, важливо зрозуміти основні навички, важливість математики, програмування та статистики, а також процес переходу до кар’єри в галузі даних. У цій статті детально розглядаються ці теми, надаючи вам необхідну інформацію, щоб розпочати свою подорож у галузі даних.
Що таке Data Scientist?
У сучасну еру технологій і даних кількість даних, що генеруються, зростає безпрецедентною швидкістю. Цей сплеск даних створив попит на людей, які володіють навичками аналізу та перетворення цих даних у значущу та практичну інформацію. Ці люди відомі як науковці даних – професіонали, які використовують свої аналітичні навички, щоб отримати цінну інформацію з внутрішніх і зовнішніх джерел. Їхня головна мета — прогнозувати майбутні тенденції, визначати потенційні перешкоди та отримувати корисні ідеї для бізнесу.
Data Scientist проти Data Analyst: у чому різниця?
Аналітики даних зосереджуються насамперед на традиційних методах аналізу даних, тоді як дослідники даних використовують більш науковий підхід, що часто вимагає сильної академічної підготовки в таких галузях, як математика, фізика чи інформатика. Ці базові знання дають їм навички для більш розширеного аналізу, включаючи застосування штучного інтелекту та машинного навчання.
Роль і обов'язки спеціаліста з даних
Науковці з обробки даних відіграють ключову роль у допомозі підприємствам орієнтуватися у складних процесах великих даних. До їхніх обов’язків зазвичай входить:
-
Формулювання запитань: Наріжним каменем будь-якого аналізу є чітко визначене запитання. Ефективність аналізу залежить від точності і ясності поставленого питання.
-
Збір і очищення даних: спеціалістам із обробки даних доручено визначити відповідні джерела даних із різних джерел, як-от внутрішніх, зовнішніх чи сторонніх, і очистити дані для забезпечення точності та узгодженості.
-
Аналіз даних: за допомогою дослідницького аналізу даних спеціалісти з обробки даних виявляють базові закономірності та структури, визначаючи ключові змінні та викиди.
-
Моделювання даних: це передбачає розробку моделей даних, які окреслюють потік інформації всередині організації, щоб підвищити ефективність зберігання та оптимізувати процедури звітності.
-
Документація та візуалізація: дослідники даних документують свої процеси та представляють візуальні представлення своїх висновків, спрощуючи складні дані для людей, які не розбираються в технічних концепціях.
Основні навички для того, щоб стати спеціалістом з даних
Щоб стати фахівцем з обробки даних, вам знадобиться широкий спектр навичок:
-
Технічні навички: досвід роботи з мовами програмування (наприклад, Python, SQL, R), статистичним моделюванням, машинним навчанням і технологіями великих даних є критично важливим .
-
Комп’ютерні навички: ефективне спілкування, критичне мислення та навички вирішення проблем є важливими для інтерпретації даних і передачі думок різним зацікавленим сторонам.
Як перейти до кар'єри в галузі даних
Щоб стати науковцем з обробки даних, не потрібна звичайна технічна підготовка. Хоча досвід роботи в дисциплінах STEM може бути корисним, багато успішних дослідників даних мають різну академічну освіту. Ключовими факторами успіху в цій галузі є допитливість, сильне бажання вчитися та здатність застосовувати принципи науки про дані до реальних проблем.
Один день із життя спеціаліста з даних
Розпорядок дня фахівця з даних може сильно відрізнятися залежно від галузі та конкретного проекту. Однак звичайний день може включати кілька ключових заходів. Для початку фахівець із даних може розпочати день із перегляду та перевірки щойно отриманих даних, гарантуючи їх точність і надійність. Потім вони переходитимуть до аналізу даних, отримуючи цінну інформацію та роблячи важливі висновки. У другій половині дня вони можуть брати участь у спільній мозковій атаці з колегами, вивчаючи нові підходи та стратегії для аналізу даних. Крім того, вони виділять час для уточнення своїх висновків і підготовки презентацій, щоб ефективно донести результати до інших відділів або зацікавлених сторін.
Кар'єрні можливості та потенціал для заробітку для спеціалістів із обробки даних
Сфера даних має високий попит, що призводить до конкурентоспроможної зарплати для професіоналів. Посади початкового рівня пропонують привабливі стартові зарплати, і в міру того, як дослідники даних набувають досвіду, їхній потенціал заробітку значно зростає. Цей кар’єрний шлях пропонує численні можливості в багатьох галузях, зокрема охорона здоров’я, логістика, роздрібна торгівля в Інтернеті та енергопостачання, що робить його перспективним вибором професії.
Майбутнє Data Science
Цифрова трансформація, що триває, спричиняє значні зміни в усіх галузях, і, як наслідок, очікується, що в майбутньому попит на науковців з обробки даних зросте ще більше. Для людей, які планують змінити кар’єру, життєздатним варіантом може стати аналітик даних і поступове підвищення кваліфікації. Незалежно від того, чи розпочинаєте ви перехід у сферу науки про дані, чи тільки починаєте свою кар’єру, для тих, хто володіє необхідними навичками та має правильне мислення, є багатообіцяючі можливості.
Готові зануритися в науку про дані та штучний інтелект? Навчальний семінар Code Labs Academy Data Science & AI пропонує вам ідеальне поєднання теорії та практичного досвіду. Наші досвідчені інструктори проведуть вас через основи та дадуть навички та знання, необхідні для початку успішної кар’єри в цій захоплюючій сфері. Незалежно від того, чи ви новачок, чи змінюєте кар’єру, цей навчальний кемп — це ваш шлях до того, щоб стати професіоналом у галузі обробки даних.
