Введение
Наука о данных — это быстрорастущая область, которая включает в себя извлечение идей и знаний из данных с использованием комбинации статистических, вычислительных методов и методов машинного обучения. В связи с экспоненциальным ростом данных в последние годы увеличился спрос на профессионалов, которые могут превратить необработанные данные в ценные идеи и способствовать принятию решений в бизнесе, здравоохранении и многих других отраслях.
Область науки о данных предлагает широкий спектр карьерных возможностей с различными специализациями и направлениями.
Давайте посмотрим на 10 лучших вакансий в отрасли Data Science в 2023 году.
Ученый по данным
Ученый по данным отвечает за анализ и интерпретацию сложных наборов данных, чтобы предоставить бизнесу полезную информацию.
Вот некоторые из ключевых навыков, на развитии которых вы должны сосредоточиться, а также идеи проектов, которые помогут вам развить эти навыки:
А. Языки программирования:
Python и R — два самых популярных языка программирования в науке о данных. Сосредоточьтесь на изучении синтаксиса, функций и библиотек этих языков, чтобы иметь возможность манипулировать данными и анализировать их.
- Идея проекта. Создайте простую модель машинного обучения для прогнозирования целевой переменной с использованием набора данных на Python или R.
Б. Обработка данных и визуализация:
Узнайте, как использовать такие инструменты, как Pandas, NumPy и Matplotlib, для обработки и визуализации данных.
- Идея проекта: анализировать и визуализировать данные из общедоступного набора данных, например данные Всемирного банка по глобальным показателям здоровья.
C .Статистика и вероятность:
Изучите основы статистики и теории вероятностей, включая проверку гипотез и регрессионный анализ.
- Идея проекта.Анализ и проверка гипотез с использованием набора данных о коэффициентах оттока клиентов для телекоммуникационной компании.
Д. Машинное обучение:
Получите четкое представление об алгоритмах и методах машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя, регрессионный анализ и кластеризацию.
- Идея проекта.Создайте механизм рекомендаций для службы потоковой передачи фильмов или музыки, используя методы совместной фильтрации.
Э. Инженерия данных:
Узнайте, как управлять крупномасштабными данными и обрабатывать их с помощью таких инструментов, как Hadoop, Spark и базы данных SQL.
- Идея проекта. Создайте конвейер для извлечения данных из API, преобразуйте их с помощью Spark и загрузите в базу данных SQL для анализа.
F .Коммуникация и визуализация:
Развивайте навыки общения и представления данных для нетехнических заинтересованных сторон с помощью таких инструментов, как Tableau или Power BI.
- Идея проекта. Создайте панель инструментов с помощью Tableau, чтобы визуализировать данные о продажах и предоставить информацию гипотетической команде по продажам.
Аналитик данных
Аналитик данных отвечает за сбор и анализ данных для выявления закономерностей и тенденций.
Вот некоторые из ключевых навыков, на развитии которых вы должны сосредоточиться, а также идеи проектов, которые помогут вам развить эти навыки:
А . Сбор и очистка данных:
Узнайте, как собирать, очищать и упорядочивать данные с помощью таких инструментов, как Excel, SQL или OpenRefine.
- Идея проекта: собрать и очистить набор данных об уровне преступности в вашем городе и проанализировать тенденции с помощью Excel или SQL.
Б . Анализ и визуализация данных:
Развивайте навыки анализа и визуализации данных с помощью таких инструментов, как Python, R или Tableau.
- Идея проекта. Анализ и визуализация набора данных о качестве воздуха для определения тенденций и закономерностей с помощью Python или Tableau.
С . Статистика:
Изучите основы статистики, включая проверку гипотез и регрессионный анализ.
- Идея проекта. Проанализируйте набор данных об удовлетворенности клиентов, чтобы определить, существует ли значительная разница в уровнях удовлетворенности между двумя группами, используя проверку гипотез.
Д . Связь:
Развить навыки общения и представления данных для нетехнических заинтересованных сторон.
- Идея проекта. Создайте презентацию тенденций данных о продажах для нетехнической аудитории с помощью PowerPoint или Google Slides.
Е . Обработка данных:
Узнайте, как очищать данные и управлять ими с помощью таких языков программирования, как Python или R.
- Идея проекта: очистить и обработать набор данных о зарплатах сотрудников, чтобы определить тенденции и выбросы с помощью Python или R.
Ф . SQL и базы данных:
Узнайте, как использовать SQL и базы данных для извлечения больших наборов данных и управления ими.
- Идея проекта: извлечение и обработка набора данных о заказах клиентов из базы данных SQL для выявления тенденций и закономерностей.
Инженер по машинному обучению
Инженер по машинному обучению отвечает за разработку и внедрение алгоритмов машинного обучения для анализа данных и предоставления информации.
Вот некоторые из ключевых навыков, на развитии которых вы должны сосредоточиться, а также идеи проектов, которые помогут вам развить эти навыки:
А . Программирование:
Узнайте, как программировать на таких языках, как Python, R или Java.
- Идея проекта.Напишите программу, которая использует машинное обучение для прогнозирования исхода спортивного матча или цены акции.
Б . Статистика:
Получите четкое представление о статистических методах, включая регрессионный анализ, проверку гипотез и теорию вероятностей.
- Идея проекта. Проанализируйте набор данных о поведении клиентов, чтобы определить, какие факторы наиболее тесно связаны с их удержанием.
С . Алгоритмы машинного обучения:
Узнайте, как внедрять и применять алгоритмы машинного обучения, такие как нейронные сети, деревья решений и кластеризация k-средних.
- Идея проекта: использовать алгоритмы машинного обучения для классификации изображений животных по их признакам.
Д . Обработка данных:
Узнайте, как извлекать и очищать данные из различных источников с помощью таких инструментов, как pandas или dplyr.
- Идея проекта. Очистка и предварительная обработка набора данных твитов для анализа тональности.
Е . Глубокое обучение:
Развивайте навыки в методах глубокого обучения, таких как сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети.
- Идея проекта: использование сверточной нейронной сети для идентификации объектов на изображениях.
Ф . Развертывание модели:
Узнайте, как развертывать модели машинного обучения с помощью облачных платформ, таких как AWS или Azure.
- Идея проекта. Разверните модель машинного обучения, которая прогнозирует вероятность оттока клиентов на облачной платформе.
Аналитик бизнес-аналитики
Аналитик бизнес-аналитики отвечает за анализ бизнес-данных, чтобы предоставить информацию, которая может помочь в принятии бизнес-решений.
Вот некоторые из ключевых навыков, на развитии которых вы должны сосредоточиться, а также идеи проектов, которые помогут вам развить эти навыки:
А . Анализ данных:
Узнайте, как анализировать и интерпретировать данные с помощью таких инструментов, как Excel, SQL и Tableau.
- Идея проекта.Анализ данных о продажах компании для выявления тенденций и возможностей для роста.
Б . Визуализация данных:
Развивайте навыки визуализации данных и рассказывания историй, чтобы донести идеи до заинтересованных сторон.
- Идея проекта: создать панель инструментов с помощью Tableau, чтобы визуализировать тенденции в трафике веб-сайта и поведении пользователей.
С . Управление базой данных:
Узнайте, как управлять и организовывать большие наборы данных с помощью систем управления базами данных, таких как MySQL или PostgreSQL.
- Идея проекта.Спроектировать и внедрить базу данных для хранения информации о клиентах для розничной компании.
Д . Хранилище данных:
Развивайте навыки проектирования и создания хранилищ данных для консолидации и анализа данных из нескольких источников.
- Идея проекта. Создайте хранилище данных для консолидации данных из отделов маркетинга, продаж и обслуживания клиентов компании.
Е . Инструменты бизнес-аналитики:
Ознакомьтесь с инструментами бизнес-аналитики, такими как Microsoft Power BI или SAP BusinessObjects.
- Идея проекта. Создайте отчет в Power BI для отслеживания ключевых показателей эффективности маркетинговых кампаний компании.
Ф . Знание отрасли:
Развивайте знания и опыт в своей конкретной отрасли, чтобы определить соответствующие источники данных и идеи.
- Идея проекта. Анализ общедоступных источников данных для определения тенденций и идей в сфере здравоохранения.
Инженер данных
Инженер данных отвечает за проектирование и обслуживание систем данных, которые могут поддерживать анализ и интерпретацию данных.
Вот некоторые из ключевых навыков, на развитии которых вы должны сосредоточиться, а также идеи проектов, которые помогут вам развить эти навыки:
А . Дизайн базы данных:
Узнайте, как проектировать и внедрять эффективные структуры баз данных, которые можно масштабировать в зависимости от размера данных.
- Идея проекта.Спроектировать и внедрить схему базы данных для системы управления взаимоотношениями с клиентами.
Б . Интеграция данных:
Развивайте навыки интеграции данных из нескольких источников, включая API, базы данных и файлы.
- Идея проекта. Создайте конвейер данных, который извлекает данные из REST API, преобразует их и загружает в базу данных.
С . Хранилище данных:
Узнайте, как проектировать и создавать хранилища данных для консолидации и анализа данных из нескольких источников.
- Идея проекта. Создайте хранилище данных для консолидации данных из финансовой, кадровой и торговой систем компании.
Д . Моделирование данных:
Развивайте навыки создания моделей данных и управления ими для поддержки анализа данных и составления отчетов.
- Идея проекта: создать модель данных для платформы социальных сетей, включающую профили пользователей, публикации, комментарии и лайки.
Е . Преобразование данных:
Узнайте, как преобразовывать данные с помощью таких инструментов, как Apache Spark или Python.
- Идея проекта: используйте Apache Spark для преобразования и очистки большого набора данных отзывов клиентов.
Ф . Облачные вычисления:
Ознакомьтесь с платформами облачных вычислений, такими как Amazon Web Services или Google Cloud Platform.
- Идея проекта. Создание конвейера данных с использованием таких сервисов AWS, как S3, Lambda и Redshift.
Инженер по большим данным
Инженер по большим данным отвечает за проектирование и обслуживание систем больших данных, которые могут поддерживать крупномасштабный анализ данных.
Вот некоторые из ключевых навыков, на развитии которых вы должны сосредоточиться, а также идеи проектов, которые помогут вам развить эти навыки:
А . Распределенные вычисления:
Узнайте, как проектировать и разрабатывать приложения, которые могут обрабатывать и анализировать большие объемы данных в распределенных системах.
- Идея проекта: используйте Apache Hadoop и MapReduce для обработки больших наборов данных в кластере компьютеров.
Б . Архитектура данных:
Развить навыки проектирования и реализации крупномасштабных архитектур данных, которые могут обрабатывать несколько типов данных.
- Идея проекта. Разработка и реализация архитектуры данных, способной обрабатывать данные из различных источников, таких как веб-журналы, каналы социальных сетей и транзакционные базы данных.
С . Интеграция данных:
Развивайте навыки интеграции данных из нескольких источников, включая API, базы данных и файлы.
- Идея проекта. Создайте конвейер данных, который извлекает данные из нескольких источников, преобразует их и загружает в озеро данных.
Д . Безопасность данных:
Узнайте, как реализовать надежные меры безопасности для защиты конфиденциальных данных.
- Идея проекта. Реализуйте схему шифрования данных для конфиденциального набора данных с помощью таких инструментов, как Apache Ranger или Apache Knox.
Е . Визуализация данных:
Развивайте навыки визуализации больших наборов данных с помощью таких инструментов, как Tableau или D3.js.
- Идея проекта: используйте Tableau для создания панели мониторинга, которая визуализирует тенденции веб-трафика на нескольких веб-сайтах.
Ф . Облачные вычисления:
Ознакомьтесь с платформами облачных вычислений, такими как Amazon Web Services или Google Cloud Platform.
- Идея проекта.Используйте AWS или GCP для реализации конвейера данных, который обрабатывает и анализирует большие объемы данных.
Статистик
Статистик отвечает за разработку и анализ экспериментов и опросов для сбора данных и формирования выводов.
Вот некоторые из ключевых навыков, на развитии которых вы должны сосредоточиться, а также идеи проектов, которые помогут вам развить эти навыки:
А . Статистический анализ:
Развивайте навыки статистического анализа, включая проверку гипотез, регрессионный анализ и анализ временных рядов.
- Идея проекта: использовать статистический анализ для выявления тенденций в наборе данных о покупательском поведении клиентов.
Б . Программирование:
Изучите языки программирования, обычно используемые в статистическом анализе, такие как R или Python.
- Идея проекта: используйте R или Python для визуализации данных о тенденциях в случаях COVID-19 в разных штатах.
С . Манипуляции с данными:
Узнайте, как очищать, преобразовывать и обрабатывать данные, чтобы подготовить их к анализу.
- Идея проекта. Используйте Excel или SQL для очистки и преобразования набора данных о заказах клиентов.
Д . План эксперимента:
Узнайте, как планировать эксперименты для проверки гипотез и измерения влияния изменений.
- Идея проекта. Разработайте A/B-тест для оценки эффективности различных маркетинговых кампаний.
Е . Машинное обучение:
Ознакомьтесь с алгоритмами и методами машинного обучения.
- Идея проекта: используйте алгоритм дерева решений, чтобы предсказать, купит ли клиент продукт, на основе его истории покупок.
Ф . Связь:
Развить навыки передачи сложных статистических концепций и результатов нетехнической аудитории.
- Идея проекта.Создайте презентацию или отчет, в котором резюмируются результаты статистического анализа в ясной и лаконичной форме.
Архитектор данных
Архитектор данных отвечает за проектирование и внедрение систем данных, которые могут поддерживать анализ и интерпретацию данных.
Вот некоторые из ключевых навыков, на развитии которых вы должны сосредоточиться, а также идеи проектов, которые помогут вам развить эти навыки:
А . Моделирование данных:
Развить навыки моделирования данных, включая диаграммы сущностей-связей и диаграммы потоков данных.
- Идея проекта. Создайте модель данных для розничной компании, которая включает данные о клиентах, данные о продуктах и данные о продажах.
Б . Управление базой данных:
Узнайте, как управлять базами данных, включая настройку производительности, резервное копирование и восстановление, а также безопасность.
- Идея проекта: установка и настройка базы данных MySQL или SQL Server для веб-приложения.
С . Интеграция данных:
Узнайте, как интегрировать данные из нескольких источников и преобразовывать их в удобный формат.
- Идея проекта: используйте инструмент ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для извлечения данных из CSV-файла, их преобразования и загрузки в базу данных.
Д . Облачные вычисления:
Ознакомьтесь с платформами облачных вычислений, такими как AWS или Azure, и о том, как развертывать системы данных в облаке.
- Идея проекта.Разверните базу данных и веб-приложение в облаке с помощью AWS или Azure.
Е . Управление данными:
Разработайте понимание принципов управления данными и лучших практик, включая качество данных, управление метаданными и соответствие требованиям.
- Идея проекта. Разработка стратегии управления данными для компании и создание политик и процедур для обеспечения качества данных и соответствия требованиям.
Ф . Связь:
Развить навыки передачи сложных технических концепций нетехническим заинтересованным сторонам.
- Идея проекта. Создайте презентацию или отчет, объясняющий преимущества и риски внедрения решения для архитектуры данных.
Инженер по интеллектуальному анализу данных
Инженер по интеллектуальному анализу данных отвечает за разработку и реализацию алгоритмов для анализа данных и выявления закономерностей и тенденций.
Вот некоторые из ключевых навыков, на развитии которых вы должны сосредоточиться, а также идеи проектов, которые помогут вам развить эти навыки:
А . Очистка и подготовка данных:
Развить навыки очистки и подготовки данных, включая выявление и обработку пропущенных значений, выбросов и несоответствий.
- Идея проекта. Очистите и подготовьте набор данных для маркетинговой кампании, выявляя и обрабатывая отсутствующие данные, выбросы и несоответствия.
Б . Методы интеллектуального анализа данных:
Изучите различные методы интеллектуального анализа данных, такие как кластеризация, классификация и интеллектуальный анализ правил ассоциации.
- Идея проекта: использовать методы кластеризации для сегментации клиентов розничной компании или использовать интеллектуальный анализ ассоциативных правил для определения продуктов, которые часто покупают вместе.
С . Алгоритмы машинного обучения:
Развивайте знания и опыт работы с алгоритмами машинного обучения, такими как линейная регрессия, деревья решений и случайные леса.
- Идея проекта. Создайте модель прогнозирования оттока клиентов для телекоммуникационной компании с помощью алгоритмов машинного обучения.
Д . Визуализация данных:
Узнайте, как визуализировать данные и эффективно передавать идеи.
- Идея проекта. Создание визуализаций для представления информации, полученной в результате интеллектуального анализа данных, например тепловой карты, показывающей модели поведения клиентов.
Е . Запрос к базе данных:
Развить навыки выполнения запросов к базам данных для извлечения данных для анализа.
- Идея проекта: использование SQL для извлечения данных из базы данных для анализа и интеллектуального анализа данных.
F. Языки программирования:
Овладейте языками программирования, такими как Python, R или Java.
- Идея проекта. Создайте приложение для интеллектуального анализа данных на Python или R, которое может извлекать данные из базы данных, выполнять анализ и визуализировать результаты.
Администратор базы данных
Администратор базы данных отвечает за управление и обслуживание баз данных, в которых хранятся и систематизируются данные для анализа.
Вот некоторые из ключевых навыков, на развитии которых вы должны сосредоточиться, а также идеи проектов, которые помогут вам развить эти навыки:
А . Управление базой данных:
Развитие навыков управления системами баз данных, включая установку, настройку и обслуживание.
- Идея проекта: установка и настройка базы данных MySQL, создание таблиц и индексов и оптимизация запросов для повышения производительности.
Б . Резервное копирование и восстановление:
Узнайте, как внедрить процедуры резервного копирования и восстановления для защиты целостности систем баз данных.
- Идея проекта: разработка и реализация плана резервного копирования и восстановления для крупномасштабной системы баз данных.
С . Управление безопасностью:
Развить навыки управления безопасностью баз данных, включая контроль доступа, аутентификацию и авторизацию.
- Идея проекта: разработка и внедрение плана безопасности для системы баз данных здравоохранения, соответствующей требованиям HIPAA.
Д . Настройка производительности:
Узнайте, как оптимизировать производительность базы данных, отслеживая и настраивая выполнение запросов, использование памяти и дисковый ввод-вывод.
- Идея проекта: выявление и устранение узких мест производительности в системе базы данных электронной коммерции с высоким трафиком.
Е . Дизайн базы данных:
Развивайте навыки проектирования баз данных, включая нормализацию, проектирование схем и индексирование.
- Идея проекта: разработка и реализация схемы базы данных для платформы социальных сетей, которая поддерживает аутентификацию пользователей, создание сообщений и потоки комментариев.
Ф . SQL и сценарии:
Изучите SQL и языки сценариев, такие как Python или Perl.
- Идея проекта. Напишите скрипт для автоматизации резервного копирования базы данных или разработайте SQL-запросы для извлечения информации из большого набора данных.
Помните, что это всего лишь примеры навыков и проектов, которые могут помочь вам стать готовым к работе в отрасли науки о данных.
И есть много других путей к успеху в этой области. Ключ в том, чтобы быть увлеченным, развивать глубокое понимание основополагающих принципов и искать возможности применить свои навыки для решения реальных проблем.
Итак, это 10 лучших вакансий в области науки о данных в 2023 году !!!!
ПРИЯТНОГО ЧТЕНИЯ!!!!