Возможно, вам будет интересно узнать или вы планируете начать карьеру в области науки о данных. Однако вы все еще не уверены в том, что требуется от вас, чтобы проникнуть в это поле. Этот блог предоставит вам руководство, которое поможет вам начать работу с наукой о данных.
Что такое наука о данных?
Наука о данных не имеет единого глобального определения. Он сочетает в себе различные области, такие как программирование, бизнес, статистика и искусственный интеллект, и это лишь некоторые из них. Наука о данных сыграла ключевую роль в обработке и анализе огромных данных, доступных по всему миру.
В следующем списке приведены некоторые области применения науки о данных:
- Поисковые системы. Популярные поисковые системы, такие как Google, Bing, Yahoo и DuckDuckGo, предоставляют релевантную информацию для поиска в результате анализа данных. С помощью науки о данных данные в Интернете анализируются, и пользователю предоставляются соответствующие результаты. Результаты также включают предложения и соответствующую информацию.
- Бизнес и финансы. Наука о данных помогает компаниям анализировать свою эффективность и подводить итоги. Он используется для прогнозирования будущей траектории бизнеса с использованием доступных данных. Информация помогает корректировать финансы в соответствии с рекомендациями, чтобы максимизировать производительность и минимизировать затраты.
- Здравоохранение. Благодаря интеграции науки о данных в здравоохранение можно идентифицировать различные заболевания и методы лечения. Это резко сократило время, необходимое для обнаружения различных методов лечения и происхождения болезней.
- Транспорт.Электромобили используют возможности науки о данных для обеспечения безопасности наших дорог. Беспилотные автомобили возможны благодаря искусственному интеллекту. Специалисты по данным также анализируют трафик и аварии в транспортном секторе, чтобы разработать эффективные, упорядоченные и безопасные транспортные системы.
Доступные карьерные пути в науке о данных
Есть карьерные пути, которые связаны с наукой о данных. Также внутри этих путей могут быть разные роли. К основным путям относятся:
- Аналитик данных. Аналитик данных собирает, очищает, анализирует и интерпретирует данные, превращая их в полезные идеи. Аналитик данных использует такие инструменты, как Python, R, Microsoft Excel, Google Sheets, Tableau, Power BI и SQL, для выполнения своей деятельности. Некоторые роли, вытекающие из анализа данных, включают бизнес-аналитика, финансового аналитика и системного аналитика.
- Инженер по машинному обучению. Инженер по машинному обучению развертывает модели машинного обучения для анализа данных организации. Эти модели строятся после периодов обучения и тестирования существующих данных, чтобы убедиться, что они достаточно точны.
- Инженер данных. Инженер данных проектирует и создает системы, позволяющие собирать данные. Инженеры данных важны, поскольку они выполняют начальные этапы жизненного цикла данных, которые включают сбор, хранение и анализ данных. Используемые инструменты и языки включают SQL, NoSQL, Python, Java, R и Scala.
- Ученый по обработке и анализу данных. Ученый по данным – это сочетание аналитика данных, инженера по машинному обучению и инженера по данным. Это варьируется в зависимости от организации.
Как начать заниматься наукой о данных
Начать курс
Узнав, в чем заключается ваш интерес к науке о данных, вы можете начать изучать путь по вашему выбору. Обучение относительно, вы всегда можете найти ресурсы и методы, которые подходят вам лучше всего. Следующий список содержит некоторые ресурсы, которые помогут вам начать обучение:
Сделать несколько проектов
После приобретения знаний всегда важно проверить свои знания. Проекты помогают вам закрепить то, что вы изучили. Вы также можете разместить хорошее портфолио проектов, чтобы продемонстрировать свой опыт потенциальным работодателям.
Свяжитесь с взаимными
Общение с людьми той же профессии дает вам преимущество. Вы можете сделать это, выполнив поиск на сайтах социальных сетей, таких как Twitter и LinkedIn. Вы также можете посещать виртуальные и физические встречи. Подобные мероприятия рекламируются на таких сайтах, как Meetup и Eventbrite.
