Εκπαίδευση

Η επιστήμη δεδομένων, ένας οδηγός για αρχάριους για να γίνει επιστήμονας δεδομένων

Επιστημονικά δεδομένα

Ανυπομονείτε να μάθετε για την επιστήμη δεδομένων;

Είστε πρόθυμοι να αποκτήσετε κάποια επαγγελματική εκπαίδευση ή πιστοποιητικό σε αυτόν τον τομέα;

Θέλετε να βεβαιωθείτε ότι γνωρίζετε καλά τα οφέλη που μπορεί να προσφέρει στις επιχειρήσεις;

Λοιπόν, όποιοι και αν είναι οι λόγοι για να αναζητήσετε τις λεπτομέρειες της επιστήμης δεδομένων, έχετε το ιδανικό μέρος για να απαντήσετε σε όλες τις ερωτήσεις σας.

Τι είναι η επιστήμη δεδομένων;

Η επιστήμη δεδομένων ορίζεται ως μια διεπιστημονική μελέτη που κάνει χρήση των επιστημονικών μεθόδων, διαδικασιών, αλγόριθμοι και συστήματα για να αναδείξουν τις χρήσιμες πληροφορίες, ανεξάρτητα από το εάν τα δεδομένα είναι δομημένα ή όχι. Όταν μιλάμε για την επιστήμη των δεδομένων, αναφερόμαστε βασικά στους όρους της εξόρυξης δεδομένων και των μεγάλων δεδομένων επίσης. Μέχρι το 2010, δεν υπήρχε η έννοια της επιστήμης των δεδομένων, αλλά καθώς εξελίχθηκαν οι όροι των μεγάλων δεδομένων και της εξόρυξης δεδομένων, ο όρος, η επιστήμη των δεδομένων δημιουργήθηκε επίσης.

Ποιος είναι επιστήμονας δεδομένων;

Αρχικά υπήρχε ένα ασαφές περίγραμμα σταδιοδρομίας του επιστήμονα δεδομένων, αλλά καθώς άρχισε στην πράξη, η καριέρα ενός επιστήμονα δεδομένων έγινε μια πολυαναμενόμενη δουλειά στις επιχειρήσεις και οι επαγγελματικά ειδικευμένοι άνθρωποι, που ήξεραν πώς να ασχοληθούν με την επιστήμη των δεδομένων, ήταν υψηλή ζήτηση.

Σήμερα, όλες οι μεγάλες επιχειρήσεις γνωρίζουν ότι χρειάζονται κατάλληλους επιστήμονες δεδομένων στις ομάδες τους, ή μπορούν απλώς να αναθέσουν σε εξωτερικούς συνεργάτες έναν επαγγελματία εκπαιδευμένο και να κάνουν όλη την ανάλυση δεδομένων και τη δομή δεδομένων από αυτόν. Αυτοί οι επιστήμονες δεδομένων είναι σαν το πακέτο κάθε οργανισμού σήμερα, καθώς ο όγκος των δεδομένων αυξάνεται πολύ και ορισμένα αφοσιωμένα άτομα πρέπει να το φροντίσουν.

Δεδομένου ότι η επιστήμη των δεδομένων αναφέρεται με ασφάλεια ως ένα επόμενο επίπεδο τεχνητής νοημοσύνης, επομένως δεν απαιτεί τις βασικές δεξιότητες εξόρυξης δεδομένων και προγραμματισμού, αλλά ζητά από τους επαγγελματίες να προχωρήσουν στις δεξιότητές τους για την ανάλυση δεδομένων και να παρέχουν δεδομένα μεγάλου φάσματος ανάλυση δομής για τις επιχειρήσεις. Επίσης, η διαδικασία της επιστήμης των δεδομένων είναι μια κυκλική διαδικασία, που συνεχίζει να εισέρχεται σε μια φάση ή την άλλη κατά καιρούς και ο επιστήμονας δεδομένων πρέπει να είναι αρκετά ευέλικτος, στις δεξιότητές του, ώστε να μπορεί να φροντίζει όλες αυτές τις φάσεις και τα συμβάντα που σχετίζονται με δεδομένα ανά πάσα στιγμή.

Πώς να γίνετε επιστήμονας δεδομένων;

Δεδομένου ότι υπάρχει μεγάλη ζήτηση από τους επιστήμονες δεδομένων στη βιομηχανία, οι άνθρωποι έρχονται προς τα εμπρός για να γίνουν ειδικοί σε αυτόν τον τομέα. Τώρα μπορούν εύκολα μάθετε την επιστήμη των δεδομένων με τη βοήθεια των σύντομων διαδικτυακών μαθημάτων, αυτά τα μαθήματα παρέχουν επίσης πιστοποιητικά κατά την ολοκλήρωση και ακόμη και βοήθεια στην απόκτηση κάποιων πολύ καλών θέσεων εργασίας στον τομέα. Έτσι, εάν σκοπεύετε να γίνετε επαγγελματίας σε αυτόν τον τομέα, εγγραφείτε σε κάποιο αξιόπιστο ιστότοπο σε αυτόν τον τομέα και γίνετε επιστήμονας δεδομένων σήμερα.

Γιατί να γίνω επιστήμονας δεδομένων;

Εάν δεν είστε ακόμα ξεκάθαροι για την καριέρα ενός επιστήμονα δεδομένων, πρέπει να δείτε αυτά τα στατιστικά στοιχεία. Η Glassdoor κατέταξε τη δουλειά του επιστήμονα δεδομένων, ως τη νούμερο ένα δουλειά στην Αμερική. Από την άλλη πλευρά, το LinkedIn έχει δηλώσει ότι η εργασία των επιστημόνων δεδομένων είναι μία από τις πιο πολλά υποσχόμενες θέσεις εργασίας για το έτος 2018-19.

Τι μπορεί να σας προσφέρει η καριέρα της επιστήμης δεδομένων;

Δεδομένου ότι τα δεδομένα είναι παντού και επεκτείνονται επίσης, η ανάγκη για την επιστήμη των δεδομένων δεν μπορεί ποτέ να παραβλεφθεί. Αν και, ο μεγάλος όρος της διαχείρισης δεδομένων περιλαμβάνει όλους τους τομείς της εξόρυξης δεδομένων, του προγραμματισμού δεδομένων και της ανάλυσης δεδομένων, ωστόσο οι επαγγελματίες με ποικιλία εμπειρογνωμοσύνης και δεξιοτήτων απαιτούνται για την επεξεργασία και τη διαχείριση αυτών των δεδομένων. Εάν είστε σε αυτόν τον τομέα, αυτές είναι οι ακόλουθες σταδιοδρομίες που πρέπει να αναζητήσετε.

  • Data Scientist

Απαιτείται από έναν επιστήμονα δεδομένων για να εξετάσει και να αναλύσει τα δεδομένα που υπάρχουν στην επιχείρηση και είναι σε θέση να τα εξορύξει, να τα καθαρίσει και να τα παρουσιάσει με έναν καλά οργανωμένο τρόπο, τα δεδομένα που ήταν προηγουμένως σε μη δομημένη μορφή. Ο επιστήμονας δεδομένων μπορεί να διαχειριστεί τα δεδομένα και στη συνέχεια να τα αναλύσει για να παράγει καλά δομημένες και στρατηγικά τοποθετημένες δομές δεδομένων. Ακολουθούν οι δεξιότητες που απαιτούνται από τους επιστήμονες δεδομένων όταν εργάζονται σε ένα συγκεκριμένο περιβάλλον.

  • Δεξιότητες προγραμματισμού (SAS, R, Python),
  • Στατιστικές και μαθηματικές δεξιότητες
  • Ιστορία και οπτικοποίηση δεδομένων
  • SQL και μηχανική μάθηση
  • Αναλυτής δεδομένων

Ο αναλυτής δεδομένων είναι επίσης ένα πολύ υπεύθυνο και αναπόσπαστο μέρος της οργάνωσης δεδομένων. Ο αναλυτής δεδομένων λειτουργεί ως γέφυρα μεταξύ του χάσματος του επιστήμονα δεδομένων και των επιχειρηματικών απαιτήσεων. Ένας αναλυτής δεδομένων, αναλύει και οργανώνει τα δεδομένα με τέτοιο τρόπο ώστε να είναι σε εξαιρετικά ευπαρουσίαστη μορφή και να μπορεί να οργανωθεί καλά, με τρόπο που οι επιχειρηματικές στρατηγικές μπορούν να ταιριάζουν με αυτά. Με απλά λόγια, ένας αναλυτής δεδομένων καθιστά τα δεδομένα αναγνώσιμα σε όλα τα άλλα μέρη της επιχείρησης και απαντά στα ερωτήματά τους που σχετίζονται με αυτήν. Εδώ είναι οι απαιτούμενες δεξιότητες.

  • Δεξιότητες προγραμματισμού (SAS, R, Python)
  • στατιστικές και μαθηματικές δεξιότητες
  • διαμάχη δεδομένων
  • οπτικοποίηση δεδομένων
  • Μηχανικός δεδομένων

ένας μηχανικός δεδομένων είναι ένα άτομο που αναλύει εκθετικά την αυξανόμενη ποσότητα δεδομένων και τα γρήγορα μεταβαλλόμενα δεδομένα με τέτοιο τρόπο, ώστε όλη η εστίασή του είναι στην ανάπτυξη, την ανάπτυξη και τη διαχείριση των δεδομένων έτσι ώστε να μπορεί να δοθεί στον αναλυτή δεδομένων καλή κατάσταση. Οι τυπικές δεξιότητες που απαιτούνται από έναν μηχανικό δεδομένων περιλαμβάνουν τα ακόλουθα.

  • Γλώσσες προγραμματισμού (Java, Scala)
  • Βάσεις δεδομένων NoSQL (MongoDB, Cassandra DB)
  • πλαίσια (Apache Hadoop)

Μαζί, αυτοί οι τρεις επαγγελματίες διαχείρισης δεδομένων μπορούν να προσφέρουν τα καλύτερα δυνατά αποτελέσματα που σίγουρα θα φέρουν μια θετική και καλύτερη αλλαγή στον οργανισμό. οπότε, εάν θέλετε να ακολουθήσετε μια καριέρα στον τομέα της επιστήμης δεδομένων, αυτά τα τρία πεδία μπορούν να είναι ένα από τα πολυαναμενόμενα. Σας ευχόμαστε ό, τι καλύτερο για την επιλογή της σταδιοδρομίας σας.

Σχετικά με τον Συγγραφέα

κενό

Συντακτικό Προσωπικό

Προσθήκη σχολίου

Κάντε κλικ εδώ για να δημοσιεύσετε ένα σχόλιο