Educatie

Data science, een beginnershandleiding om datawetenschapper te worden

Gegevenswetenschap

Kijk je ernaar uit om meer te leren over data science?

Ben je bereid om een ​​professionele opleiding of certificaat op dit gebied te krijgen?

Wil je zeker weten dat je goed op de hoogte bent van de voordelen die het de bedrijven kan opleveren?

Welnu, wat de redenen achter u ook zijn om naar de details van de gegevenswetenschap te zoeken, u heeft de perfecte plek om al uw vragen te beantwoorden.

Wat is data science?

De data science is gedefinieerd als een interdisciplinaire studie die gebruik maakt van de wetenschappelijke methoden, processen, algoritmen en systemen om de nuttige informatie naar buiten te brengen, ongeacht of de gegevens gestructureerd zijn of niet. Als we het hebben over data science, bedoelen we in feite ook de voorwaarden van datamining en big data. Tot 2010 bestond het concept van data science niet, maar naarmate de termen van big data en datamining evolueerden, werd ook de term data science bedacht.

Wie is een datawetenschapper?

Aanvankelijk was er een vaag carrièreoverzicht van de datawetenschapper, maar naarmate het in de praktijk kwam, werd de carrière van een datawetenschapper een langverwachte baan in de bedrijven en de vakbekwame mensen, die wisten hoe ze met de datawetenschap moesten omgaan, waren veel vraag.

Tegenwoordig weten alle grote bedrijven dat ze een goede datawetenschapper in hun teams nodig hebben, of ze kunnen gewoon een professioneel opgeleide uitbesteden en alle data-analyse en datastructurering door hem laten doen. Deze datawetenschappers zijn als het ware een onderdeel van elke organisatie vandaag, aangezien de hoeveelheid data enorm toeneemt en sommige toegewijde personen ervoor moeten zorgen.

Aangezien de datawetenschap veilig wordt aangeduid als een volgend niveau van kunstmatige intelligentie, vereist het daarom niet de basisvaardigheden van datamining en programmering, maar vraagt ​​het de professionals om zich verder te ontwikkelen in hun vaardigheden voor data-analyse en om een ​​groot spectrum aan data te leveren structuuranalyse voor de bedrijven. Het data science-proces is ook een cyclisch proces dat van tijd tot tijd steeds een fase of een andere fase ingaat en de data-wetenschapper moet flexibel genoeg zijn in zijn vaardigheden om al deze fasen en gebeurtenissen die relevant zijn voor gegevens op elk moment.

Hoe word je een data scientist?

Omdat er veel vraag is van de datawetenschappers in de industrie, komen de mensen naar voren om experts op dit gebied te worden. Ze kunnen nu gemakkelijk leer data science met behulp van de korte online cursussen leveren deze cursussen ook certificaten op bij voltooiing en zelfs bij het verkrijgen van echt goede banen in het veld. Dus, als u van plan bent een professional op dit gebied te worden, registreer u dan op een betrouwbare website op dit gebied en word vandaag een datawetenschapper.

Waarom data-wetenschapper worden?

Als je nog steeds niet duidelijk bent over de carrière van een datawetenschapper, moet je naar deze statistieken kijken. De Glassdoor heeft de baan van de datawetenschapper gerangschikt als de nummer één baan in Amerika. Aan de andere kant heeft LinkedIn verklaard dat de baan van datawetenschapper een van de meest veelbelovende banen is voor het jaar 2018-19.

Wat kan de carrière van de data science je bieden?

Omdat data overal aanwezig is en ook steeds groter wordt, kan de behoefte aan data science nooit over het hoofd worden gezien. Hoewel de uitgebreide term van datamanagement alle domeinen van datamining, dataprogrammering en data-analyse omvat, zijn er toch professionals met een verscheidenheid aan expertise en vaardigheden nodig voor het verwerken en beheren van deze data. Als je op dit gebied bent, zijn dit de volgende carrières om naar op te kijken.

  • Gegevens Scientist

Een datawetenschapper moet de data die in het bedrijf aanwezig is onderzoeken en analyseren en hij kan ze ontginnen, opschonen en vervolgens op een overzichtelijke manier presenteren, de data die voorheen in de ongestructureerde vorm was. De datawetenschapper kan de data beheren en vervolgens analyseren om goed gestructureerde en strategisch geplaatste datastructuren te produceren. Hieronder volgen de vaardigheden die de datawetenschappers nodig hebben wanneer ze in een bepaalde omgeving werken.

  • Programmeervaardigheden (SAS, R, Python),
  • Statistische en wiskundige vaardigheden
  • Storytelling en datavisualisatie
  • SQL en machine learning
  • Data Analyst

Een data-analist is ook een zeer verantwoordelijk en integraal onderdeel van de data-organisatie. De data-analist werkt als een brug tussen de kloof van de data-wetenschapper en de zakelijke eisen. Een data-analist analyseert en organiseert de data zodanig dat deze in een zeer representatieve vorm is en goed kan worden georganiseerd, op een manier die past bij de bedrijfsstrategieën. Eenvoudig gezegd: een data-analist maakt de data leesbaar voor alle andere partijen in het bedrijf en beantwoordt hun relevante vragen. Hier zijn de vereiste vaardigheden.

  • Programmeervaardigheden (SAS, R, Python)
  • statistische en wiskundige vaardigheden
  • gegevens ruzie
  • data visualisatie
  • Data engineer

een data engineer is een persoon die de exponentieel toenemende hoeveelheid data en de snel veranderende data zodanig analyseert, dat al zijn focus ligt op de ontwikkeling, inzet en het beheer van de data zodat deze aan de data analist kan worden gegeven in goede vorm. De typische vaardigheden die een gegevensingenieur vereist, zijn onder meer:

  • Programmeertalen (Java, Scala)
  • NoSQL-databases (MongoDB, Cassandra DB)
  • frameworks (Apache Hadoop)

Samen kunnen deze drie datamanagementprofessionals de best mogelijke resultaten opleveren die zeker een positieve en betere verandering in de organisatie zouden brengen. dus als u een carrière op het gebied van gegevenswetenschap wilt nastreven, kunnen deze drie gebieden een van uw langverwachte zijn. We wensen je het allerbeste voor je carrièrekeuze.

Over de auteur

blanco

Redactie

Reactie toevoegen

Klik hier om een ​​reactie te plaatsen