Career Spotlight: Ce este Data Science?

Astăzi "date mari", "analize" și altele asemenea sunt buzzwords trending. Și pentru un motiv bun.

Înapoi în 2012, HBR a numit "omul de știință" ca "cea mai sexy slujbă a secolului". Dar ce înseamnă cu adevărat știința datelor? Și, mai important, cum puteți dobândi abilitățile necesare pentru a vă numi un om de știință?

Ce este Data Science?

Odată, oamenii de știință din date se aflau mai ales în spațiul academic. Acum, odată cu creșterea numărului mare de date și a nevoii de analiză, oamenii de știință din domeniul datelor au devenit foarte solicitați într-o serie de companii și industrii mici și mari.

Știința datelor ca profesie încorporează o serie de aptitudini în domeniul matematicii, statisticilor și programării pe calculator. Este o industrie dominată de bărbați, estimările femeilor din știința datelor sunt de aproximativ 10%.

Potrivit lui Glassdoor, salariul mediu pentru oamenii de stiinta de date este de 113.436 de dolari. Privind numai la despăgubiri, știința datelor este mult mai atractivă decât alte cariere similare.

Abilități necesare pentru a fi un om de știință

Ca toate locurile de muncă, abilitățile specifice necesare pentru ocuparea posturilor de științe date depind de compania individuală.

Dar există anumite seturi de competențe / instrumente software care rămân consecvente.

• Limbi de programare statistice, cum ar fi R și SAS
• Baza de interogări a bazei de date, cum ar fi SQL
• Statistici de bază, cum ar fi teste statistice, distribuții, estimatori de probabilitate maximă și așa mai departe
• Metode de învățare în mașină, cum ar fi k-Vecinii celui mai apropiat, păduri aleatorii, metode de ansamblu etc.
• Calcul multivariabil și algebră liniară
• Logarea datelor și dezvoltarea de noi produse care sunt bazate pe date
• Familiaritatea cu platforma Hadoop
• Instrumente de vizualizare, cum ar fi Flare, HighCharts sau AmCharts

Cum să deveniți un cercetător de date

În zilele noastre, există trei opțiuni viabile pentru a deveni om de știință:

• Auto-studiu prin programe ca Udacity
• Participă la o tabără de boot pentru știința datelor
• Mergând la școala de absolvire pentru un masterat

Desigur, există argumente pro și contra pentru fiecare metodă.

Studiu individual

Pro:

• Convenabil: poate fi făcut în timp propriu, în orice mediu și în orice ritm
• Accesibil: ar putea costa oriunde de la 0-600 $.
• Economisește timp: cursurile online pot fi terminate în interval de 8-18 luni.

Contra:

• Primiți un certificat după finalizare
• Nu există implicarea peer-to-peer sau profesor-student
• Nici o asistență cu vânătoarea de locuri de muncă

Tabăra de boot pentru știința datelor

Pro:

• Angajament puțin timp: poate fi finalizat în 6 săptămâni până la 3 luni
• Relativ la prețuri accesibile, cel puțin în comparație cu obținerea unei diplome de masterat (tabere de bagaje variind de la liber - 16.000 $)
• Ideal pentru cei care doresc să-și schimbe rapid cariera
• Multe tabere de boot oferă asistență în procesul de căutare a unui loc de muncă după finalizare

Contra:

• Obțineți doar un portofoliu de proiecte - fără experiență de muncă "reală"
• Multe pentru a învăța într-o scurtă perioadă de timp
• Ar putea fi de până la 40 de ore pe săptămână de muncă (spre deosebire de auto-studiu în cazul în care puteți merge în ritmul propriu și să lucreze încă cu fracțiune de normă / full-time)

Masterat

Pro:

• Diplomă la finalizare
• Învățarea structurată cu instructori instruiți profesional
• Experiența din lumea reală: multe programe includ stagii care vor adăuga experiență și cunoștințe
• Timp suficient pentru a învăța și pentru a absorbi toate informațiile

Contra:

• Scump: ar putea costa intre 20.000-70.000 de dolari - fara a include cheltuielile de trai
• Consumatoare de timp: poate dura și cea mai lungă (9-20 luni)