«Организации все больше осознают, что для получения максимальной выгоды от данных им требуется преданное руководство с соответствующими навыками»

В современном цифровом мире мы создаем огромное количество данных. Вы когда-нибудь задумывались, куда деваются эти огромные данные? И правда ли, что эти данные помогают организации, управляемой данными, улучшить свою способность нацеливаться на клиентов? Итак, ответ - да. «Компании всегда собирали и анализировали данные о своих клиентах, чтобы предоставлять более качественные услуги», и для этого организациям требуются современные методы обработки данных и программное обеспечение.

Вот тут-то и вступает в игру роль Data science. Data Scientist работает с данными, чтобы помочь компаниям в принятии решений, рекламных предложениях и прогнозной аналитике для любого бизнеса.

Data Scientist назван «самой сексуальной работой 21 века».

ШАГИ, ЧТОБЫ СТАТЬ ДАННЫМ-

В этом мире данных причин стать специалистом по данным может быть много, но для достижения работы своей мечты вам необходимо выполнить следующие 3 шага:

ШАГ 1. Убедитесь, что у вас есть квалификационная степень. Наука о данных - это область с большим количеством количественных показателей, требующая более высокой степени. Согласно исследованиям, 88% специалистов по анализу данных имеют степень магистра, а 46% - докторскую степень в области:

  • Информатика
  • Математика
  • Статистика
  • Экономика

ШАГ 2. Выполните предварительные требования к науке о данных. Чтобы стать специалистом по обработке данных, вам необходимо овладеть следующими технологиями, а также нетехническими навыками:

  1. Изучите статистику, вероятность и математический анализ: это один из самых важных навыков, который вам нужно иметь, чтобы стать опытным специалистом по анализу данных. Некоторые из важных тем, которые вам необходимо освоить как специалист по данным, - это описательная и логическая статистика, линейная алгебра, исчисление, дискретная математика и теория оптимизации, а для их изучения лучше всего подходят онлайн-курсы. Вы можете ознакомиться с этим списком 10 курсов по науке о данных и машинному обучению, чтобы получить более подробную информацию.
  2. Овладейте хотя бы одним языком программирования. По сути, программирование позволяет вам реализовать свое статистическое мышление на практике . Следовательно, вы должны владеть хотя бы одним языком программирования. Вот некоторые из основных языков программирования и инструментов, которые вы должны знать как специалист по данным:
  • Python: это самый популярный язык из-за его универсальности и масштабируемости. Читаемость кода Python также делает его популярным среди специалистов по анализу данных. Решая проблемы Data Science, такие как предварительная обработка данных, визуализация, предсказания и сохранение данных, для выполнения этих шагов в Python есть специальные библиотеки, такие как - Pandas, TensorFlow, Numpy, Matplotlib, SciPy, scikit-learn и т. Д. еще не начали с Python, я предлагаю вам совершить экскурсию по 240+ бесплатных руководств по питону и бесплатно стать экспертом по Python. Если вам нравятся онлайн-курсы, вы также можете проверить этот список лучших курсов по изучению Python.
  • R: R - важный инструмент для науки о данных, он очень популярен и выбирается многими статистиками и аналитиками данных. R - один из языков программирования, обеспечивающих интенсивную среду для анализа, обработки, преобразования и визуализации информации. Если вы хотите окунуться в карьеру, вы можете изучить R бесплатно здесь - 90+ БЕСПЛАТНО Серия руководств по R. Если вам нравятся онлайн-курсы, вы также можете проверить этот список бесплатных курсов по программированию на R.
  • Языки запросов к базам данных. SQL - самый важный навык, которым должен владеть специалист по данным. Это язык баз данных для извлечения данных из организованных источников данных, называемых реляционными базами данных. В Data Science SQL используется для обновления, запроса и управления базами данных. Поскольку специалист по данным получает данные, извлечение и обработка данных из базы данных является наиболее важной частью, и SQL играет в этом важную роль. См. Эти популярные 5 курсов по изучению баз данных и SQL.
  • Scala: Scala - это язык на основе Java, который является одним из технических навыков, необходимых специалисту по анализу данных. Он обеспечивает поддержку функционального программирования и сильной системы статических типов. Он предлагает возможность облегчить параллельную обработку в большом масштабе. Вот 16+ причин зачем изучать Scala, а если вы хотите изучать Scala, вот 5 бесплатных курсов Scala.

  1. Знания о бизнесе и предметной области. Многие популярные компании используют Data Science для упрощения своих обычных процессов. Есть много способов, с помощью которых Data Science помогает бизнесу работать лучше: принятие более разумных решений и прогнозная аналитика для прогнозирования результатов.

Вот лучшие инструменты Data Science, которые используются большинством специалистов по обработке данных и Shaping the Future of Data Scientists: - Лучшие инструменты Data Science.

ШАГ 3. Всегда старайтесь получать знания отовсюду:

  1. Пройдите сертификацию по науке о данных. Как специалисту по данным, важно всегда оставаться на шаг впереди, а в отрасли обработки данных сертификаты являются доказательством ваших навыков. Вот 7 лучших сертификатов специалистов по данным -
  • Программа профессиональной сертификации Dell EMC Proven
  • Академия наук о данных SAS
  • Сертифицированный эксперт по решениям Microsoft (MCSE)
  • Сертифицированный партнер Cloudera (CCA)
  • Сертифицированный специалист Cloudera: инженер по данным CCP
  • Сертификат Data Science - Гарвардская школа повышения квалификации

2. Попробуйте работать над реальными проектами: Как только вы освоите теорию, начните практиковать проект по науке о данных, взяв на себя проекты, которые очень помогут вам в построении вашей карьеры в области науки о данных. По мере того, как вы продвигаетесь через различные соревнования, вы зарабатываете себе репутацию в мире науки о данных. Также работа над независимыми проектами - еще один способ получить опыт в области Data Science.

Итак, мы обсудили некоторые важные шаги, чтобы стать специалистом по данным. Чтобы овладеть этими предметами, начинающий специалист по данным должен знать правильное направление. Помимо основных знаний и технических навыков, специалист по данным также должен обладать хорошими коммуникативными навыками. Вам следует прочитать блог о навыках, необходимых для того, чтобы стать специалистом по данным.