Uvod v podatkovno kariero podatkov

Data Science je kariera, pri kateri je treba zapletene težave rešiti z analizo podatkov. To je dokaj zapleteno področje, kjer znanstveniki delajo z milijoni podatkovnih točk na področjih, kot so Business, Healthcare itd. V današnjem svetu so podatki ključnega pomena kot organizacije, posamezniki, institucije; vsi so bolj ali manj povezani s podatki v svojem vsakodnevnem poslovanju in količina podatkov se povečuje kot kdaj koli prej. Ker količina podatkov raste vsako sekundo, je najpomembnejše vprašanje, ki ga je treba obravnavati, shranjevanje in obdelava. V tradicionalnem sistemu za upravljanje relacijskih podatkovnih podatkov so bili podatki strukturirani, količina podatkov pa je bila manjša v primerjavi z ogromno količino podatkov, s katero se srečujemo danes. Danes so podatki lahko strukturirani, polstrukturirani in nestrukturirani zahvaljujoč napredni tehnologiji in iz različnih virov, kot so spletna mesta družbenega omrežja itd.

Poleg tega so bili strukturirani podatki analizirani z orodji Business Intelligence, toda ko pridejo v poštev nestrukturirani ali polstrukturirani podatki, ista metoda ne more biti tako prožna. Ko se podatki zapletejo, potrebujemo zapletena orodja za njihovo analizo. Data Science je odgovor na analitiko, ki je vključena v zapletene podatke, kot so nestrukturirani in polstrukturirani podatki. Podjetje Data Science Career, od samovozečih avtomobilov do razumevanja vzorca nakupa kupcev, ponuja rešitev ravnanja s tako zapletenostjo podatkov in pomaga organizacijam pri izboljšanju poslovanja.

Izobraževanje, potrebno za gradnjo Data Science Career

Če želite imeti poklicno kariero na področju podatkovnih znanosti, je bolje, da imaš diplomirani ali magistrski študij na področju, ki je povezano z njo, na primer računalništvo, matematika itd. Oseba mora sodelovati s podatkovnimi točkami v podjetju, zdravstvu itd. In bi morali biti zelo zainteresirani za učenje, radovedni za raziskovanje zapletenih vprašanj in imeti možnost vizualizacije podatkov z uporabo zelo naprednih algoritmov, ki bodo organizacijam pomagali pri določanju statističnih podatkov in vzorcev, koristnih za podjetje.

Spretnosti, potrebne za kariero Data Science, so SQL, statistična analiza in Microsoft Excel. Poleg teh znanj so lahko programski jeziki, kot sta R in Python, skupaj s spretnostmi za vizualizacijo orodij, kot je Tableau, zelo koristni.

  • SQL je eden bistvenih sestavnih delov dela z Data Science, saj brez podatkovne baze do podatkov ne moremo dostopati ali jih analizirati. Zato je dobro znanje SQL nujno za Data Science.
  • Microsoft Excel je zelo osnovno orodje, ki se uporablja pri analiziranju podatkov s pomočjo številnih vgrajenih programskih orodij, kot je vrtilna tabela, ki pomaga pri seštevanju in preurejanju podatkov.
  • Jeziki Python in R v Data Science pomagajo pri analizi in uporabi statističnih tehnik. Prav tako pomagajo pri vizualizaciji podatkov, kar posledično pomaga pri jasnem in učinkovitejšem posredovanju informacij.

Poklicna pot za Data Science

Ker smo že govorili o pomembnosti podatkov in rasti le-te vsako sekundo, ni treba reči, da Data Science Career prihaja z vznemirljivimi poklicnimi potmi za strokovnjake. Data Science je kariera z več vlogami, saj je kombinacija številnih različnih področij. Vloge za podatkovno znanost so lahko programerji, analitiki in statistiki itd. Priložnosti v Data Science je danes veliko zaradi velike količine podatkov in potrebe po analizi, ki podjetju prinaša veliko vrednost.

Delovna mesta

Ker je Data Science Career področje različnih vlog, so različna delovna mesta analitiki za poslovno inteligenco, analitiki podatkov, inženir podatkov za rudarjenje podatkov, arhitekt za podatke in znanstvenik za podatke itd.

  • Analitiki poslovne inteligence morajo razumeti funkcije, povezane s podjetjem Business, vendar lahko pričakujemo, da bodo izvajali tudi analizo podatkov, rudarjenje podatkov itd. Analize Business Intelligence pomagajo organizaciji, da izboljša svoj položaj s pomočjo ugotovitve vzorcev podatkov z analizo konkurentov. podatkov.
  • Podatkovni analitiki pomagajo pri pregledu neobdelanih podatkov in s pomočjo programskega jezika in analitičnih orodij prinesejo pomembne rezultate. Osnovne odgovornosti vključujejo čiščenje in vzdrževanje podatkov ter nato analizo podatkov za njihovo predstavitev.
  • Vloga inženirja rudarjenja podatkov vključuje uporabo naprednih algoritmov za analizo podatkov njihovih organizacij skupaj s tretjimi vpletenimi osebami.
  • Arhitekti podatkov so odgovorni za oblikovanje načrtov za integracijo, vzdrževanje virov podatkov s sodelovanjem z oblikovalci, razvijalci in uporabniki.
  • Znanstveniki podatkov zaznajo trend tako, da analizirajo veliko količino podatkov za nadaljnjo analizo. To omogoča globlji vpogled v podatke. Znanstveniki podatkov sodelujejo tako s podjetjem kot s IT-jem, da analizirajo zbirke podatkov in pomagajo pri razumevanju podatkov ter tudi rešijo zelo zapletene težave v poslu.

Plača

Količina podatkov raste tako hitro, da bo vloga poti Data Science Career zelo pomembna, saj se bo povpraševanje po analizi podatkov v bližnji prihodnosti povečalo. Povpraševanje po podatkih Science Science se po vsem svetu povečuje in vsako leto povprečna plača Data Scientist znaša približno 10.000 ameriških dolarjev. Ker podatkovni znanstveniki prinašajo veliko vrednost podatkom in se organizacije srečujejo tudi s pomembnostjo velikih podatkov in ker je povpraševanje po strokovnjakih veliko, pričakovana plača strokovnjakov s področja Data Science Career ostaja visoka.

Kariera

Z razcvetom Big Data organizacije najemajo vse več podatkovnih strokovnjakov. Znanstveniki podatkov bodo imeli svetlo in obetavno kariero, saj se povpraševanje po strokovnjakih vsak dan povečuje. Mnoge organizacije so odvisne od velikih podatkov za izboljšanje poslovanja in za zagotavljanje boljšega storitev za stranke, zato ima Data Science velike poklicne možnosti.

Zaključek

Zaradi priljubljenosti tehnologije Big Data in ker so podatki izrednega pomena za organizacije, ki so v veliki meri odvisni od analize velikega obsega podatkov, ki jih prejmejo za pridobitev vpogleda. Data Science je kombinacija veščin programiranja, statistike in znanja iz modeliranja in algoritmov itd. Priložnosti na tem področju so številne in strokovnjaki na tem področju zagotovo uspevajo v svoji karieri.

Priporočeni članki

To je vodnik za kariero Data Science. Tu smo razpravljali o uvedbi, izobraževanju, delovnem mestu, plači in kariernih možnostih Data Science. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -

  1. Kariera v poslovni analitiki
  2. Vprašanja o intervjuju s poslovno inteligenco
  3. Poklic v e-izobraževanju
  4. Kako povezati bazo podatkov s PHP?

Kategorija:

Veliki podatki