Как начать карьеру в Data Science?

Зачем становиться специалистом по аналитике данных?

Причины для того, чтобы стать специалистом по аналитике данных, убедительны, особенно в сегодняшней среде, управляемой данными. Многие компании в разных отраслях начали использовать науку о данных, осознавая ее решающую роль в содействии успеху и росту. Специалисты, работающие с данными, вносят значительный вклад в бизнес и различные области, такие как здравоохранение, маркетинг, производство и образование. Их способность анализировать и интерпретировать сложные данные неоценима, поскольку они способствуют принятию стратегических решений и инноваций, которые поддерживают конкурентоспособность и дальновидность организаций. Вот пять причин стать специалистом по аналитике данных:

• Дата-сайентисты, работающие с данными, решают сложные проблемы и задачи, манипулируя, анализируя и интерпретируя данные. Затем они превращают данные в мощный источник информации, который помогает улучшить тенденции, условия, продажи и т. д. в компании.

• Специалисты по обработке данных — одна из самых высокооплачиваемых профессий в технологической отрасли. По данным Indeed, по состоянию на 29 апреля 2024 года средняя годовая зарплата специалистов по обработке данных в США составляет $124,33, а по данным Payscale, в Германии в 2024 году она составит €56 400.

  

• Data science сочетает в себе технические навыки и способности решать проблемы. Это предоставляет прекрасную возможность для тех, кто любит использовать различные навыки.

• Дата-сайентисты, работающие с данными, постоянно узнают о новых достижениях в своей области, которые постоянно меняются и расширяются за счет новых методов, инструментов и технологий.

• У специалистов по обработке и анализу данных множество карьерных возможностей. Они могут работать аналитиками данных, инженерами по машинному обучению, специалистами по данным, бизнес-интеллект аналитиками и т. д.

Какова необходимая квалификация для специалиста по обработке и анализу данных?

Необходимая квалификация специалиста по данным включает как мягкие (soft skills), так и профессиональные навыки. Профессиональные навыки подобны инструментам в вашем наборе инструментов, а мягкие навыки — это то, как вы их эффективно используете. И то, и другое необходимо для успешной карьеры в области науки о данных.

Профессиональные Навыки:

• Статистика и Вероятность:

  Анализ данных основан на статистических концепциях, таких как проверка гипотез, корреляция и регрессионный анализ. Квалифицированный специалист по данным должен обладать хорошими знаниями в области математики и статистики.

• Программирование:

  Дата-сайентисты используют такие языки программирования, как Python и R, для управления данными, построения моделей и автоматизации задач.

• Фильтрация Данных:

  необработанные данные бесполезны. Дата-сайентисты должны фильтровать, систематизировать и предварительно обрабатывать данные для получения более точных и последовательных результатов и идей. Этот процесс включает в себя удаление дубликатов или ненужной информации, исправление ошибок, заполнение или удаление нулевых значений, а также создание формата данных, подходящего для анализа.

• Анализ и Визуализация Данных:

  После того, как данные отфильтрованы и готовы, специалисты по обработке и анализу данных изучают их и выявляют тенденции и закономерности. Они используют такие инструменты, как Tableau и PowerBI, для создания визуализации данных. Визуализация делает сложные данные понятными, что хорошо как для технических, так и для нетехнических пользователей.

• Машинное Обучение и Методы глубокого обучения:

  Знание алгоритмов машинного обучения, понимание концепций глубокого обучения и искусственного интеллекта становятся все более важными для специалистов по данным.

• Облачные Вычисления (бонус):

  Облачные вычисления не являются обязательными для специалиста по данным, но их полезно иметь. По мере роста объемов данных все большее значение приобретают их хранение и обработка. Знакомство с облачными платформами, такими как AWS, Azure или Google Cloud Platform, является плюсом для специалиста по данным.

Мягкие навыки (Soft Skills):

• Коммуникация:

  Дата-сайентисты должны объяснять сложные выводы и идеи технической и нетехнической аудитории.

• Сотрудничество:

  специалисты по обработке и анализу данных работают вместе с инженерами по данным, бизнес-аналитиками и экспертами в предметной области для создания точных моделей для нужд бизнеса.

• Решение Проблем:

  Data science включает в себя решение проблем. Дата-сайентисты должны уметь решать проблемы и творчески мыслить, чтобы получать значимые идеи.

Стоит ли делать карьеру в области аналитики данных?

Да, data science — достойная карьера. Она отлично подойдет для людей, которым нравится решать задачи и которые обладают необходимыми навыками и увлечениями. Data science — ваш идеальный путь, если вы разбираетесь в данных и их потенциале.

Каковы обязанности специалистов по обработке и анализу данных?

Специалисты по данным имеют 5 основных обязанностей в своем рабочем цикле:

• Сбор и предварительная обработка данных.
• Выполнение EDA (исследовательского анализа данных) для выявления закономерностей и тенденций.
• Построение статистических моделей и алгоритмов машинного обучения.
• Передача выводов и рекомендаций заинтересованным сторонам.
• Разработка информационных продуктов и решений.

Насколько сложна карьера в области обработки и аналитики данных?

Начало карьеры в области data science может быть полезным и сложным, требующим уникального сочетания навыков и преданности своему делу, чтобы справиться со всеми ее сложностями. Специалисты по данным должны уметь программировать и хорошо понимать математику и статистику. Они должны осваивать новые инструменты и продолжать изучать новые вещи. Работа с огромными объемами данных и поиск полезных закономерностей — тяжелая умственная работа.

Специалисты, работающие с данными, должны работать с людьми из других команд. Они должны объяснять сложные данные простыми способами, понятными нетехническим людям. Для человека, который любит решать проблемы, логически мыслить и узнавать новое, работа специалистом по данным может быть очень полезной, хотя это и сложно. Как начать свою карьеру в области аналитики данных Прежде чем начать карьеру в области аналитики данных, вам следует выбрать путь, по которому вы хотите идти. Затем вы можете поискать учебные курсы или онлайн-программы сертификации по науке о данных.

Как начать свою карьеру в области аналитики данных?

Карьерный путь в области аналитики данных

В области аналитики данных есть разные карьерные пути, но каждый путь важен и ценен. Наиболее распространенные профессии в data science:

• Data scientist Дата-сайентист (специалист по обработке данных)
• Аналитик данных
• Data engineer Дата-инженер (специалист по инженерии данных)
• Бизнес-интеллект (BI) аналитик
• Разработчик моделей данных
• Инженер машинного обучения

Будущие перспективы карьеры в области аналитики данных

Поскольку мы живем в мире, наполненном данными, аналитика данных никогда не потеряет своей важности, как и работа с данными. Ежедневно генерируются миллионы данных, которые будут продолжать расти. Ожидается, что в будущем карьера в области data science станет более разнообразной. Аналитика и обработка данных больше не ограничивается традиционными аналитическими фирмами. Она имеет широкий спектр применений во многих областях, которые в будущем будут расширяться, включая образование, здравоохранение и транспорт. Возможность удаленной работы также будет выше.

Ожидания по заработной плате специалиста по данным

Заработная плата специалиста по данным варьируется в зависимости от местоположения, отрасли, уровня опыта и конкретных навыков. Вот некоторые ожидаемые зарплаты для специалистов по данным в США:

По данным ZipRecruiter, по состоянию на2 мая 2024 г.

• Зарплаты специалистов по обработке данных начального уровня (с опытом работы от 0 до 2 лет) варьируются от 64,18 долларов США (25-й процентиль) до 81,73 долларов США (75-й процентиль) в год.

• Специалисты по обработке данных среднего звена (с опытом работы от 2 до 5 лет) зарабатывают от 98 500 долларов США (25-й процентиль) до 136 000 долларов США (75-й процентиль) в год.

• Зарплаты старших специалистов по данным (с опытом работы от 5 до 10 лет) варьируются от 118 500 долларов США (25-й процентиль) до 166 500 долларов США (75-й процентиль), при этом самые высокооплачиваемые специалисты (90-й процентиль) зарабатывают 188 000 долларов США в год в Соединенных Штатах.

Карьерный переход в Data Science

Переход на работу в область аналитики данных требует времени и усилий. Вам нужно освоить много новых навыков. Вот несколько ключевых моментов, которые следует учитывать:

• Текущие навыки:

  проверьте свои существующие знания в области программирования, статистики, математики и конкретной предметной области (например, в области финансов, образования, здравоохранения и т. д.).

• План обучения:

  Создайте структурированный план обучения на основе недостающих вам навыков и посещайте онлайн-курсы, учебные центры или программы получения степени. Data science включает в себя разнообразные навыки, такие как языки программирования (Python, R, SQL), статистическое моделирование, алгоритмы машинного обучения и визуализация данных.

• Сообщества:

  посещайте встречи и конференции по data science или присоединяйтесь к онлайн-сообществам, чтобы общаться с профессионалами в этой области.

• Получение сертификатов:

  Сертификаты от авторитетных организаций могут подтвердить ваши знания, и их полезно отражать в своем резюме.

• Опыт:

  ищите стажировки и работу с данными начального уровня, чтобы получить опыт работы с реальными данными.

Необходимые Квалификации для Data Science

При переходе с работы на дата-сайентиста необходимо соблюдать некоторые ключевые требования. Некоторые важные квалификации дата-сайентиста:

• Образование:

  Наличие степени бакалавра или магистра в области компьютерных наук, статистики, математики или инженерного дела полезно, хотя и не всегда обязательно.

• Программирование:

  знание таких языков, как Python (особенно работа с такими библиотеками, как NumPy, Pandas, Scikit-learn), R и SQL, является обязательным.

• Машинное обучение:

  Понимание и использование алгоритмов машинного обучения имеет решающее значение.

• Визуализация данных:

  Важно иметь возможность собирать, фильтровать, организовывать большие наборы данных и манипулировать ими с помощью таких инструментов визуализации, как Tableau, Power BI или Matplotlib.

Заключение

Начать или сменить карьеру в области Data science может быть непросто, но увлекательно. Ученые, работающие с данными, никогда не потеряют своей важности по мере роста спроса на решения, основанные на данных. Имея необходимую квалификацию и навыки, а также постоянно повышая квалификацию, люди могут добиться успеха в этой области.