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!!!!