Data Scientist

Посібник з кар’єри Data Scientist від BrainStation може допомогти вам зробити перші кроки до прибуткової кар’єри в галузі науки про дані. Читайте далі, щоб отримати огляд галузі науки про дані, а також посади Data Scientist.

Станьте спеціалістом із даних

Поговоріть із консультантом із навчання, щоб дізнатися більше про те, як наші навчальні табори та курси можуть допомогти вам стати спеціалістом із даних.



Натиснувши Надіслати, ви приймаєте наші Умови .



Подати

Не вдалося надіслати! Оновити сторінку та спробувати ще раз?

Дізнайтеся більше про наш навчальний табір Data Science

Дякую!

Ми зв'яжемося найближчим часом.



Перегляньте сторінку Data Science Bootcamp

Що таке Data Scientist?

Data Scientists збирають, організовують та аналізують великі набори великих даних – структурованих і неструктурованих даних – для створення ефективних бізнес-рішень і планів для компаній та інших організацій. Поєднуючи розуміння математики, інформатики та бізнесу, науковці з даних повинні володіти як технічними навичками для обробки й аналізу великих даних, так і діловою хваткою, щоб виявляти корисні ідеї, приховані в цих даних.

Data Science проти Data Mining

Існує кілька відмінностей між наукою про дані та аналізом даних. Давайте розглянемо ближче:

Наука про дані

  • Це широка галузь, яка, як правило, включає машинне навчання, штучний інтелект, прогнозну причинно-наслідкову аналітику та директивну аналітику
  • Працює з усіма видами даних, включаючи як структуровані, так і неструктуровані дані
  • Прагне створювати продукти, орієнтовані на дані, і приймати рішення на основі даних
  • Зосереджено на науковому вивченні даних і шаблонів

Видобуток даних

  • Це підмножина науки про дані, яка включає очищення даних, статистичний аналіз і розпізнавання шаблонів, а іноді включає візуалізацію даних, машинне навчання та перетворення даних
  • В основному має справу зі структурованими даними, а не з неструктурованими даними
  • Прагне отримати дані з різних джерел і зробити їх придатними для використання
  • Зосереджено на діловій практиці

Що робить Data Scientist?

Data Scientist аналізує великі набори даних, щоб виявити закономірності та тенденції, які ведуть до практичних бізнес-поглядів і допомагають організаціям вирішувати складні проблеми або визначати можливості для прибутку та зростання. Data Scientist може працювати практично в будь-якій галузі і повинен вміти працювати зі структурованими і неструктурованими наборами даних. Це багатодисциплінарна робота, і щоб стати спеціалістом із даних, ви повинні володіти розумінням математики, інформатики, бізнесу та комунікації, щоб ефективно виконувати свою роботу.



Хоча конкретні посадові обов’язки та обов’язки Data Scientist будуть сильно відрізнятися залежно від галузі, посади та організації, більшість ролей Data Scientist буде включати такі сфери відповідальності:

Дослідження

Дослідник даних повинен розуміти можливості та проблеми, характерні як для галузі, так і для окремої компанії.

Підготовка даних

Перш ніж отримати будь-яку цінну інформацію, спеціаліст із даних повинен визначити, які набори даних є корисними та релевантними, перш ніж збирати, витягувати, очищати та застосовувати структуровані та неструктуровані дані з різних джерел.



Створення моделей і алгоритмів

Використовуючи принципи машинного навчання та штучного інтелекту, спеціаліст із даних має бути здатним створювати та застосовувати алгоритми, необхідні для впровадження інструментів автоматизації.

Аналіз даних

Для спеціаліста з даних важливо вміти швидко аналізувати свої дані, щоб визначити закономірності, тенденції та можливості.

Візуалізація та комунікація

Data Scientist повинен вміти розповідати історії, відкриті за допомогою даних, створюючи та організовуючи естетично привабливі інформаційні панелі та візуалізації, а також володіти навичками спілкування, щоб переконати зацікавлених сторін та інших членів команди, що висновки в даних варті того, щоб діяти.

Останнє дослідження цифрових навичок BrainStation показало, що спеціалісти з обробки даних витрачають більшу частину свого часу на обговорення та очищення даних. Респонденти також дійшли висновку, що метою їх роботи найчастіше є оптимізація існуючої платформи, продукту чи системи (45%) або розробка нових (42%).

Типи науки про дані

Більш широка область науки про дані включає багато різних дисциплін, включаючи:

Інженерія даних

Проектування, створення, оптимізація, підтримка та керування інфраструктурою, яка підтримує дані, а також потік даних у всій організації.

Підготовка даних

Очищення та перетворення даних.

Видобуток даних

Вилучення (а іноді очищення та перетворення) корисних даних із більшого набору даних.

Прогнозна аналітика

Використання даних, алгоритмів і методів машинного навчання для аналізу ймовірності різних можливих майбутніх результатів на основі аналізу даних.

Машинне навчання

Автоматизація побудови аналітичної моделі в процесі аналізу даних, щоб вчитися на даних, виявляти закономірності та надавати системам можливість приймати рішення без особливого втручання людини.

Візуалізація даних

Використання візуальних елементів (включаючи графіки, карти та діаграми) для ілюстрації інформації, знайденої в даних, у доступний спосіб, щоб аудиторія могла зрозуміти тенденції, відхилення та закономірності, знайдені в даних.

Переваги Data Science

Компанії в усіх галузях у всіх частинах земної кулі приділяють все більше грошей, часу та уваги науці про дані і прагнуть додати до своєї команди спеціаліста з даних. Дослідження показують, що компанії, які дійсно приймають рішення на основі даних, є більш продуктивними, прибутковими та ефективними, ніж конкуренти.

Наука про дані має вирішальне значення, щоб допомогти організаціям визначити правильні проблеми та можливості, а також сформувати чітке уявлення про поведінку та потреби клієнтів і клієнтів, продуктивність співробітників і продуктів, а також потенційні проблеми в майбутньому.

Наука про дані може допомогти компаніям:

  • Приймайте кращі рішення
  • Дізнайтеся більше про клієнтів і клієнтів
  • Використовуйте тенденції
  • Передбачати майбутнє

Як наука про дані може підвищити цінність для компанії?

Наука про дані стає все більш популярною інвестицією для бізнесу, оскільки потенційна рентабельність інвестицій від розкриття цінності великих даних величезна. Наука про дані є гідною інвестицією, оскільки:

    Це усуває здогади та надає корисні ідеї.Компанії приймають кращі рішення на основі даних і кількісних доказів.Компанії краще розуміють своє місце на ринку.Наука про дані допоможе компаніям аналізувати конкуренцію, досліджувати історичні приклади та давати рекомендації на основі цифр.Його можна використовувати для виявлення найкращих талантів.У великих даних ховається багато інформації про продуктивність, ефективність співробітників і загальну продуктивність. Дані також можна використовувати для набору та навчання талантів.Ви дізнаєтеся все про свою цільову аудиторію, клієнта чи споживача.Зараз усі генерують і збирають дані, і компанії, які не інвестують належним чином у науку про дані, просто збирають більше даних, ніж вони знають, що з ними робити. Уявлення про поведінку, пріоритети та переваги минулих або потенційних клієнтів чи клієнтів є неоціненними, і вони просто чекають, поки кваліфікований спеціаліст із Data Scientist дізнається.

Заробітна плата для Data Scientists

Хоча заробітна плата Data Scientist сильно різниться в залежності від регіону та галузі, середня зарплата Data Scientist в США, як повідомляється, становить від 96 000 до 113 000 доларів США, залежно від джерела. Старший спеціаліст із обробки даних може принести в середньому приблизно 130 000 доларів США.

Попит на науковців даних

Практично в усіх галузях промисловості Data Scientists користуються великим попитом і дефіцитом. Звіт Deloitte Access Economics показав, що 76 відсотків компаній планують збільшити витрати протягом наступних років на можливості аналітики даних, тоді як IBM прогнозувала зростання попиту на науку про дані на 28 відсотків на початку десятиліття.

Бюро статистики праці США прогнозує 31-відсоткове зростання науки про дані протягом наступних 10 років. Тим часом, у звіті про ринки та ринки було виявлено, що світовий ринок великих даних, за прогнозами, зросте до 229,4 мільярдів доларів до 2025 року, а платформа для наукових даних зросте на 30 відсотків до 2024 року.

Схоже, що скрізь у світі зростуть інвестиції в науку про дані, а разом з цим і попит на науковців даних.

Які інструменти використовують Data Scientists?

Data Scientists використовують різноманітні інструменти та програми для діяльності, включаючи аналіз даних, очищення даних та створення візуалізацій.

Python — це найкраща мова програмування для науковців з даних, опитаних в опитуванні BrainStation Digital Skills Survey. Мова програмування загального призначення, Python, корисний для програм обробки національної мови та аналізу даних. R також часто використовується для аналізу даних та інтелекту. Для інтенсивнішого аналізу чисел популярні інструменти на основі Hadoop, такі як Hive. Для машинного навчання дослідники даних можуть вибирати з широкого спектру інструментів, включаючи h2o.ai, TensorFlow, Apache Mahout і Accord.Net. Інструменти візуалізації також є важливою частиною арсеналу Data Scientist. Такі програми, як Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly та Infogram, допомагають Data Scientists створювати візуально привабливі діаграми, теплові карти, графіки, діаграми розсіювання тощо.

Data Scientists також повинні бути надзвичайно зручними як із SQL (використовується на різних платформах, включаючи MySQL, Microsoft SQL та Oracle), так і з програмами для електронних таблиць (як правило, Excel).

Які навички потрібні науковцям з даних?

Існує ряд навичок, які всі початківці спеціалісти з даних мають розвивати, зокрема:

    Excel.Найбільш використовуваний інструмент для 66 відсотків фахівців з обробки даних, опитаних в опитуванні BrainStation Digital Skills Survey, Excel все ще має вирішальне значення для Data Scientists.SQL.Ця мова запитів незамінна в управлінні базами даних, і нею користується приблизно половина респондентів даних.Статистичне програмування.Python і R зазвичай використовуються Data Scientists для проведення тестів, створення моделей та проведення аналізу великих наборів даних.Візуалізація даних.Такі інструменти, як Tableau, Plotly, Bokeh, PowerBl і Matplotlib, допомагають Data Scientists створювати переконливі та доступні візуальні уявлення своїх висновків.

Кар'єра Data Scientist

Будучи відносно новою професією, кар’єрні шляхи Data Scientist не прописані в камені, і багато людей знаходять шлях до науки про дані з досвіду в галузі інформатики, IT, математики та бізнесу. Але чотирма основними напрямками кар’єрного шляху Data Scientist зазвичай є дані, інженерія, бізнес і продукт. Багато міждисциплінарних ролей у науці про дані вимагають володіння кількома або всіма з цих областей.

Люди, які працюють у галузі науки про дані, знаходяться в авангарді технологічних змін, які найбільше вплинуть на майбутнє. Оскільки наука про дані може сприяти прогресу практично в будь-якій іншій області, Data Scientists можуть продовжити дослідження у всьому, від фінансів і торгівлі до актуарної статистики, зеленої енергетики, епідеміології, медицини та фармацевтики, телекомунікацій – список практично нескінченний. Кожна галузь передає свої власні типи даних, використовуючи їх різними способами для досягнення різних цілей. Де б це не відбувалося, Data Scientists можуть направляти прийняття кращих рішень, будь то розробка продуктів, аналіз ринку, управління відносинами з клієнтами, людські ресурси чи щось зовсім інше.

Мало того, що програми для науки про дані є широкими, зачіпаючи багато різних секторів, але також існують різні типи науки про дані. Спільним для всіх цих видів діяльності є те, що всі вони намагаються перетворити дані на знання. Точніше, Data Scientists використовують методичний підхід для організації та аналізу необроблених даних, щоб визначити закономірності, на основі яких можна ідентифікувати або вивести корисну інформацію.

З огляду на масштаби їх впливу, не дивно, що науковці даних займають дуже впливові та дуже затребувані посади. Незважаючи на те, що шлях стати спеціалістом із даних може бути складним, тепер для початківців Data Scientist є більше ресурсів, ніж будь-коли, і більше можливостей для побудови кар’єри, яку вони хочуть.

Але незважаючи на всі способи, яким науковці з даних можуть внести свій внесок у різні галузі, і всі різні кар’єрні шляхи, яким може йти Data Scientist, види роботи, які вони виконують, можна розділити на кілька основних категорій. Не вся наука про дані добре вписується в ці групи, особливо в авангарді інформатики, де постійно відкриваються нові знання, але вони дадуть вам певне уявлення про те, як науковці з даних перетворюють дані на розуміння.

Статистика

В основі науки про дані статистика — це область математики, яка описує різні характеристики набору даних, будь то числа, слова, зображення чи інша інформація, яку можна виміряти. Велика частина статистичних даних зосереджена на простому визначенні та описі того, що є – особливо з дуже великими наборами даних, просто знати, що інформація містить, а що не містить, є завданням для себе. У галузі науки про дані це часто називають описовою аналітикою. Але статистика може піти ще далі, перевіряючи, чи є ваші припущення щодо того, що міститься в даних, правильними, або, якщо це вірно, чи є вони значущими чи корисними. Це може включати не просто перевірку даних, а й маніпулювання ними, щоб виявити їх характерні риси. Існує багато різних способів зробити це – лінійна регресія, логістична регресія та дискримінантний аналіз, різні методи вибірки тощо – але в кінцевому підсумку кожен із цих методів стосується розуміння особливостей набору даних і того, наскільки точно ці характеристики відображають якусь змістовну правду про світ, якому вони відповідають.

Аналіз даних

Хоча він побудований на основі статистики, аналіз даних йде трохи далі, з точки зору розуміння причинно-наслідкових зв’язків, візуалізації та передачі результатів іншим. Якщо статистика має на меті визначити, що і коли набір даних, аналіз даних намагається визначити, чому і як. Аналітики даних роблять це, очищаючи дані, узагальнюючи їх, трансформуючи їх, моделюючи та тестуючи. Як згадувалося вище, цей аналіз не обмежується лише цифрами. Хоча багато аналізів даних використовує числові дані, також можна проводити аналіз інших типів даних – наприклад, письмових відгуків клієнтів, публікацій у соціальних мережах або навіть зображень, аудіо та відео.

Однією з головних цілей Data Analyst є розуміння причинно-наслідкових зв’язків, які потім можна використовувати для розуміння та прогнозування тенденцій у широкому діапазоні застосувань. У діагностичному аналізі аналітики даних шукають кореляції, які вказують на причину та наслідок, які, у свою чергу, можуть бути використані, щоб допомогти змінити результати. Прогнозний аналіз аналогічно шукає закономірності, але потім розширює їх далі, екстраполюючи їх траєкторії за межі відомих даних, щоб допомогти передбачити, як можуть відбутися невиміряні або гіпотетичні події, включаючи майбутні події. Найсучасніші форми аналізу даних спрямовані на надання вказівок щодо конкретних рішень шляхом моделювання та прогнозування результатів різних варіантів, щоб визначити найбільш відповідний курс дій.

Штучний інтелект і машинне навчання

Одним із великих досягнень, які зараз відбуваються в науці про дані, і яке може мати величезний вплив у майбутньому, є штучний інтелект, а точніше, машинне навчання. Коротше кажучи, машинне навчання передбачає навчання комп’ютера виконувати завдання, які, як правило, вимагають певної форми інтелекту або судження, наприклад, вміння ідентифікувати об’єкти на фотографії. Зазвичай це досягається шляхом надання численних прикладів того типу визначення, якому ви навчаєте мережу. Як ви можете собі уявити, для цього потрібні як купи (зазвичай структурованих) даних, так і здатність змусити комп’ютер зрозуміти ці дані. Сильні статистичні навички та навички програмування є обов’язковими.

Корисні ефекти машинного навчання практично необмежені, але, перш за все, це здатність виконувати складні або тривалі завдання швидше, ніж будь-яка людина, наприклад ідентифікувати певний відбиток пальця зі сховища мільйонів зображень або перехресне посилання. десятки змінних у тисячах медичних файлів, щоб визначити асоціації, які можуть дати ключ до того, що викликає захворювання. Маючи достатньо даних, експерти з машинного навчання можуть навіть навчати нейронні мережі створювати оригінальні зображення, витягувати значущі ідеї з масиву письмового тексту, робити прогнози щодо майбутніх тенденцій витрат або інших ринкових подій і виділяти ресурси, які залежать від надзвичайно складного розподілу, як-от енергія. , з максимальною ефективністю. Перевага використання машинного навчання для виконання цих завдань, на відміну від інших форм автоматизації, полягає в тому, що неконтрольований А.І. система може автоматично навчатися та вдосконалюватися з часом – навіть без нового програмування.

Бізнес-аналітика

Як ви могли здогадатися з попередніх посилань на ринкові події, світ бізнесу та фінансів є одним із місць, де машинне навчання зробило один із своїх найперших і найглибших впливів. Завдяки величезній кількості доступних числових даних – маркетингових баз даних, опитувань, банківської інформації, показників продажів тощо, більшість з яких добре організована та відносно проста в роботі – науковці з даних можуть використовувати статистику, аналіз даних та машинне навчання, щоб отримати уявлення про безліч аспектів ділового світу, направляти прийняття рішень та оптимізувати результати до такої міри, що бізнес-аналітика перетворилася на сферу науки про дані.

Досить часто розробники Business Intelligence Developers не просто переглядають будь-які доступні дані, щоб побачити, що вони можуть виявити; вони активно збирають дані та розробляють методи та продукти, щоб відповісти на конкретні запитання та досягти конкретних цілей. У цьому сенсі розробники та аналітики Business Intelligence мають вирішальне значення для стратегічного розвитку у світі бізнесу та фінансів, допомагаючи керівництву приймати кращі рішення та приймати їх швидше, розуміти ринок, щоб визначити можливості та проблеми бізнесу та підвищити загальну ефективність системи та функціонування бізнесу, все з загальною метою досягнення конкурентної переваги та збільшення прибутку.

Інженерія даних

Остання головна область дослідження, в якій часто працюють спеціалісти з даних, включає цілий ряд різних посад – інженер даних, архітектор систем, архітектор додатків, архітектор даних, архітектор підприємства або архітектор інфраструктури, і це лише деякі з них. Кожна з цих ролей має свій власний набір обов’язків: одні розробляють програмне забезпечення, інші — розробляють ІТ-системи, а треті — узгоджують внутрішню структуру та процеси компанії з технологіями, які вона використовує для реалізації своїх бізнес-стратегій. Їх усіх пов’язує те, що науковці з даних, які працюють у цій галузі, застосовують дані та інформаційні технології для створення або покращення систем з урахуванням певної функції.

Наприклад, архітектор додатків спостерігає за тим, як бізнес або інше підприємство використовує конкретні технологічні рішення, потім проектує та розробляє програми (включаючи програмне забезпечення чи ІТ-інфраструктуру) для підвищення продуктивності. Архітектор даних так само розробляє додатки – у цьому випадку рішення для зберігання, адміністрування та аналізу даних. Архітектор інфраструктури може розробити комплексні рішення, які компанія використовує для ведення щоденної діяльності, щоб забезпечити відповідність цих рішень системним вимогам компанії, незалежно від того, чи працює це в автономному режимі чи в хмарі. Інженери з даних, зі свого боку, зосереджуються на обробці даних, розробці та впровадженні конвеєрів даних, які збирають, організують, зберігають, отримують та обробляють дані організації. Іншими словами, визначальною особливістю цієї широкої категорії науки про дані є те, що вона включає в себе проектування та створення речей: систем, структур і процесів, за допомогою яких здійснюється наука про дані.

Які найзатребуваніші вакансії в галузі науки про дані?

Наука про дані загалом є дуже затребуваною навичкою, тому є багато можливостей, які можна знайти в кожній області та спеціальності. Фактично, у 2019 році LinkedIn назвав Data Scientist найперспективнішою роботою року, а QuantHub спрогнозував гостру нестачу кваліфікованих Data Scientist у наступному році.

Ключове слово тут кваліфіковано. Часто технічні вимоги, які повинен відповідати Data Scientist, настільки специфічні, що може знадобитися кілька років досвіду роботи в галузі, щоб створити необхідний діапазон компетенцій, починаючи як спеціаліст загального профілю, а потім поступово додаючи все більше і більше здібностей і здібностей до їхній набір навичок.

Це лише деякі з найпоширеніших способів, які можуть зробити науковці з даних – існує стільки ж потенційних кар’єрних шляхів, скільки й науковців про дані, але в кожному разі просування по службі залежить від отримання нових навичок та досвіду з часом.

аналітик даних

Як випливає з назви, аналітики даних аналізують дані, але ця коротка назва відображає лише крихітну частину того, чого насправді можуть досягти аналітики даних. По-перше, дані рідко починаються у простій у використанні формі, і, як правило, аналітики даних відповідають за визначення типу даних, які потрібні, збирають і збирають їх, а потім очищають і впорядковують – перетворюють у більш доступні дані. зручну форму, визначаючи, що насправді містить набір даних, видаляючи пошкоджені дані та оцінюючи їх точність. Далі є сам аналіз – використання різних методів для вивчення та моделювання даних, пошуку закономірностей, вилучення значення з цих шаблонів та екстраполяції чи моделювання їх. Нарешті, аналітики даних надають свої знання іншим, представляючи дані на інформаційній панелі або базі даних, до яких інші люди можуть отримати доступ, і повідомляючи свої висновки іншим за допомогою презентацій, письмових документів, діаграм, графіків та інших візуалізацій.

Кар'єрний шлях аналітика даних

Data Analyst — це чудова точка входу у світ Data Science; це може бути посада початкового рівня, залежно від необхідного рівня знань. Нові аналітики даних, як правило, вступають у сферу діяльності відразу після школи – маючи ступінь зі статистики, математики, інформатики чи подібних – або переходять до аналізу даних із суміжної галузі, як-от бізнес, економіка чи навіть соціальні науки, як правило, покращуючи свої знання. навички в середині кар’єри через навчальний табір аналізу даних або подібну програму сертифікації.

Але незалежно від того, чи є вони нещодавніми випускниками чи досвідченими професіоналами, які роблять зміни в середині кар’єри, нові дослідники даних зазвичай починають із виконання рутинних завдань, таких як отримання та маніпулювання даними за допомогою мов R або SQL, створення баз даних, виконання базового аналізу та створення візуалізації за допомогою таких програм, як Tableau. Не кожному аналітику даних потрібно знати, як робити все це – може бути спеціалізація, навіть на молодшій посаді, – але ви повинні бути в змозі виконувати всі ці завдання, якщо сподіваєтеся прогресувати у своїй кар’єрі. Гнучкість є великим надбанням на цій ранній стадії.

Те, як ви просунетеся як аналітик даних, певною мірою залежить від галузі, в якій ви працюєте – наприклад, маркетингу чи фінансів. Залежно від галузі та типу роботи, яку ви виконуєте, ви можете вибрати спеціалізуватися на програмуванні на Python або R, стати професіоналом в очищенні даних або зосередитися виключно на побудові складних статистичних моделей або створенні красивих візуальних зображень; з іншого боку, ви також можете навчитися всього потроху, налаштувавши вас на керівну посаду, коли ви отримаєте звання старшого аналітика даних. Маючи великий і досить глибокий досвід, старший аналітик даних готовий взяти на себе керівну роль, наглядаючи за командою інших аналітиків даних, зрештою ставши керівником відділу або директором. Завдяки підготовці додаткових навичок аналітики даних також можуть перейти на більш просунуту позицію Data Scientist.

Data Scientist

Власне Data Scientists, як правило, можуть робити все, що можуть робити аналітики даних, а також ще кілька речей – насправді, маючи відповідну підготовку та досвід, аналітик даних може в кінцевому підсумку перейти на посаду Data Scientist. Так, спеціалісти з Data Scientists повинні вміти здобувати, очищати, маніпулювати, зберігати та аналізувати дані, а також розуміти й працювати з різними методами машинного навчання, а також вміти програмувати на Python, R чи подібній мові статистичного програмування, щоб створювати та оцінювати більш досконалі моделі.

Кар'єрний шлях Data Scientist

Багато людей вступають у цю сферу в якості аналітиків даних, перш ніж отримати досвід і додаткові навички, необхідні, щоб називати себе Data Scientists. Потім, з молодшого спеціаліста з обробки даних, наступним кроком, як правило, є старший спеціаліст із обробки даних – хоча ця проста зміна назви не відповідає зусиллям, необхідним для цього переходу; старший спеціаліст із обробки даних або володітиме чудовим розумінням практично всіх аспектів науки про дані – штучного інтелекту, сховищ даних, аналізу даних, хмарних обчислень тощо – на додаток до знайомства з галузевою галуззю, як-от бізнес-стратегія чи аналітика охорони здоров’я. , або вони будуть спеціалізуватися в одній із цих областей з досвідом на рівні гуру.

Варто зазначити, що в той час як деякі дослідники даних починають свою кар’єру в аналітиці та досягають більш високих посад у таких спеціалізованих галузях, як психологія, маркетинг, економіка тощо, інші починають як професіонали в одній із цих різних областей, перш ніж перейти до даних. роль науки.

Для багатьох старший спеціаліст із обробки даних є кінцевою метою кар’єри; це вже настільки просунута роль, що, принаймні в галузі науки про дані, це часто найвища посада, яку можна отримати – ви просто стаєте кращим, більш здібним старшим спеціалістом із обробки даних з більшими областями спеціалізації. Однак для деяких, особливо тих, хто використовує більш загальний підхід, є можливість досягти подальших успіхів на управлінській посаді, як-от провідний спеціаліст із обробки даних, керуючий командою чи відділом, або навіть головний спеціаліст із обробки даних, керуючи стратегією даних установи на найвищому рівні. і відповідаючи тільки генеральному директору.

Інженер даних

Інженерів з обробки даних відрізняє від інших професіоналів, що працюють у сфері даних, те, що вони проектують і будують цілі системи, включаючи інфраструктуру та процеси, які компанія використовує для максимального використання цих даних. Тобто інженери з обробки даних — це люди, які визначають способи, якими інші спеціалісти з даних можуть виконувати свою роботу. Які форми даних може вмістити система компанії? Які методи використовуються для збору даних із продажу та маркетингу або результатів опитування охорони здоров’я та надання їх доступності для аналізу? Для цього інженери з даних повинні бути добре обізнані з видами роботи, які виконують інші професіонали в галузі науки даних – адміністратори баз даних, аналітики даних, архітектори даних тощо – до такої міри, що інженери даних часто можуть виконувати кожну з цих ролей як добре. Але оскільки вони розробники, інженери з даних зазвичай витрачають більше часу на розробку, ніж інші професіонали в галузі науки про дані — пишуть програмне забезпечення, будують реляційні бази даних або розробляють інструменти, які дозволяють компаніям обмінюватися даними між відділами.

Кар'єрний шлях Data Engineer

Як і інші професії, що працюють у сфері даних, першим кроком до того, щоб стати інженером даних, часто є університетська освіта (зазвичай бакалавр або магістр інженерії, інформатики чи математики), але не завжди. Хтось із багатим досвідом роботи в ІТ або розробці програмного забезпечення може виявити, що він уже має всі необхідні навички, щоб стати інженером даних, за винятком самих навичок даних, і в цьому випадку деякі навички, такі як навчальний табір даних, можуть допомогти їм отримати до швидкості. Багато навичок, які потрібні інженеру з даних (наприклад, SQL, UNIX і Linux, розробка ETL або налаштування ІТ-систем), можна розвинути, працюючи в суміжній сфері; інші (наприклад, машинне навчання або створення конвеєрів даних) вимагатимуть більш цілеспрямованого навчання.

З огляду на це, більшість інженерів даних починають свою кар’єру, працюючи в якійсь підгалузі комп’ютерних наук, перш ніж отримати всі навички, необхідні для того, щоб стати молодшим інженером даних – справді, більшість вакансій для молодших інженерів даних вимагає від одного до п’яти років досвіду роботи. Звідти наступним логічним кроком стане старший інженер з даних і провідний інженер з даних. Але, оскільки вони володіють багатьма аспектами ІТ, програмної інженерії та науки про дані, є багато інших позицій, відкритих для інженерів даних, включаючи архітектора даних, архітектора рішень або архітектора додатків. Для тих, хто хоче виконувати менше практичних робіт і більше керувати співробітниками, інші варіанти включають менеджера з розробки продуктів або, врешті-решт, з урахуванням потрібних навичок людей, навіть керівника відділу даних або директора з інформації.

Чи можуть науковці з даних працювати з дому?

Як і багато інших робіт у сфері технологій, посади Data Scientist часто можна виконувати дистанційно, але це в кінцевому підсумку залежить від компанії, в якій ви працюєте, і виду роботи, яку ви виконуєте.

Коли Data Scientists можуть працювати віддалено?

Посади в галузі науки про дані, які працюють з дуже чутливими або конфіденційними даними та інформацією (яка включає їх велику кількість, навіть за межами таких галузей, як банківська справа та охорона здоров'я, оскільки власні дані можуть бути одним з найцінніших активів великої компанії), виявлять, що вони стикаються з набагато більшими обмеженнями щодо віддаленої роботи. У цих випадках, швидше за все, вам доведеться працювати в офісі в робочий час.

Деякі інші фактори, які слід враховувати:

  • Наскільки традиційна ваша компанія. Великі старі компанії зазвичай не настільки зручні для дистанційного зв’язку, хоча COVID, можливо, приніс великі зміни в цій сфері.
  • Як легко ви можете працювати з іншими товаришами по команді та відділами віддалено. Якщо ваша робота дуже спільна, швидше за все, вам доведеться з’явитися особисто.
  • Дослідники даних, які працюють за контрактом або навіть на консультаційній основі, можуть також мати більшу гнучкість у виборі свого власного розташування.

Kategori: Новини