Úvod do datové kariéry
Data Science je kariéra, kde složité problémy je třeba vyřešit analýzou dat. Je to docela složitá oblast, kde vědci pracují s miliony datových bodů napříč obory, jako je podnikání, zdravotnictví atd. V dnešním světě hrají data zásadní roli jako organizace, jednotlivci, instituce; každý má víceméně souvislost s daty při každodenním obchodování a objem dat neustále roste. Protože objem dat roste každou sekundu, je nejdůležitějším problémem, který je třeba řešit, je jejich uložení a zpracování. V tradičním systému správy relačních databází byla data strukturována a objem dat byl menší ve srovnání s obrovským objemem dat, se kterým se dnes setkáváme. V dnešní době mohou být data strukturována, polostrukturována a nestrukturována díky pokročilé technologii a z různých zdrojů, jako jsou stránky sociálních sítí atd.
Strukturovaná data byla navíc analyzována pomocí nástrojů Business Intelligence, ale když se nestrukturovaná nebo polostrukturovaná data objeví na obrázku, stejná metoda nemůže být tak flexibilní. Jak se data stanou složitá, potřebujeme k jejich analýze komplexní nástroje. Data Science je odpovědí na analytiku spojenou s komplexními daty, jako jsou nestrukturovaná a polostrukturovaná data. Od automobilů s vlastním pohonem až po pochopení vzorců zákazníků nabízí Data Science Career řešení řešení takové složitosti dat a pomáhá organizacím zlepšit jejich podnikání.
Vzdělání potřebné pro budování kariéry Data Science
Chcete-li mít kariéru v oboru datových věd, je vhodnější, aby měl bakalářský nebo magisterský titul v oboru, který s ním souvisí, jako je informatika, matematika atd. Osoba musí pracovat s datovými body v podnikání, zdravotnictví atd. A Měli bychom se velmi zajímat o učení, zvědaví na zkoumání složitých problémů a být schopni vizualizovat data pomocí vysoce pokročilých algoritmů, které pomohou organizacím při určování statistik a vzorců užitečných pro podnikání.
Dovednosti potřebné pro kariéru v oblasti vědy o datech jsou SQL, statistická analýza a Microsoft Excel. Kromě těchto dovedností mohou být velmi užitečné programovací jazyky jako R a Python a dovednosti v nástrojích pro vizualizaci, jako je Tableau.
- SQL je jednou ze základních součástí práce s Data Science, protože bez databáze nemůžeme data získat ani analyzovat. Dobré praktické použití v SQL je tedy pro Data Science nezbytností.
- Microsoft Excel je velmi základní nástroj používaný při analýze dat pomocí mnoha vestavěných programových nástrojů, jako je kontingenční tabulka, která pomáhá při sumarizaci a reorganizaci dat.
- Python a R jazyky v Data Science pomáhají při analýze a aplikaci statistických technik. Pomáhají také při vizualizaci dat, což zase pomáhá při jasném a efektivnějším předávání informací.
Profesní cesta pro Data Science
Protože jsme již každou sekundu diskutovali o důležitosti dat a jejich růstu, není třeba říkat, že Data Science Career přichází s profesionálními dráhami pro profesionály. Data Science je kariéra s více rolemi, protože je kombinací mnoha různých oborů. Role pro Data Science mohou být programátoři, analytici, statistici atd. Příležitosti v Data Science jsou v dnešní době spousty kvůli obrovskému objemu dat a potřebě analyzovat, což podniku přináší velkou hodnotu.
Pracovní pozice
Protože je Data Science Career oborem různých rolí, jsou různé pracovní pozice analytici Business Intelligence, Data Analysts, Data Mining Engineer, Data Architect a Data Scientist atd.
- Analytici Business Intelligence musí rozumět funkcím, které se týkají Business, ale lze také očekávat, že provedou analýzu dat, dolování dat atd. Analytici Business Intelligence pomáhají organizaci zlepšit její pozici analýzou vzorců v datech analýzou konkurentů. data.
- Analytici dat pomáhají při zkoumání prvotních dat za účelem dosažení smysluplných výsledků pomocí programovacího jazyka a analytických nástrojů. Mezi základní povinnosti patří čištění a údržba dat a jejich následná analýza.
- Role inženýra dolování dat zahrnuje použití pokročilých algoritmů pro analýzu dat jejich organizací spolu se zúčastněnými třetími stranami.
- Data Architects jsou zodpovědní za navrhování plánů pro integraci, údržbu zdrojů dat spoluprací s návrháři, vývojáři a uživateli.
- Data Vědci zaznamenají trend analýzou velkého objemu dat a provedením další analýzy. To poskytuje hlubší vhled do dat. Vědci dat spolupracují jak s obchodem, tak s IT na analýze datových sad a pomoci při porozumění datům a také k řešení velmi složitých problémů v podnikání.
Plat
Objem dat roste tak rychle, že role cesty Data Science Career bude velmi důležitá, protože v blízké budoucnosti vzroste poptávka po analýze dat. Globálně se poptávka po Data Science zvyšuje a ročně je průměrná mzda vyplácená Data Scientistovi přibližně 10 000 $ (USA). Protože vědci v oblasti dat přinášejí velkou hodnotu datům a organizace se také setkávají s významem společnosti Big Data, a jelikož je poptávka po odbornících vysoká, očekávaný plat pro profesionály v oblasti vědecké práce v oblasti dat zůstává vysoký.
Výhled do zaměstnání
S rozmachem velkých dat najímají organizace stále více profesionálů v oblasti dat. Datovědci budou mít jasnou a slibnou kariéru, protože poptávka po profesionálech každým dnem roste. Mnoho organizací závisí na velkých datech při zlepšování svého podnikání a poskytování lepších zákaznických služeb, takže Data Science má velké kariérní vyhlídky.
Závěr
S popularitou technologie Big Data a jako Data je nanejvýš důležitá pro organizace, které do značné míry závisí na analýze obrovského objemu dat, která získají, aby získali přehled. Data Science je kombinací programovacích dovedností, statistik a znalostí v oblasti modelování a algoritmů atd. Možnosti v této oblasti jsou četné a odborníci v této oblasti jistě prosperují ve své kariéře.
Doporučené články
Toto je průvodce kariérou Data Science. Zde diskutujeme úvod, vzdělání, pracovní pozici, platy a kariérní vyhlídky Data Science. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Kariéra v Business Analytics
- Rozhovory s otázkami Business Intelligence Interview
- Kariéra v e-learningu
- Jak připojit databázi k PHP?