Назад во 2012 година, ХБР го нарече "научник за податоци" како "најсекси работни места на векот". Но, што навистина значи науката за податоци? И уште поважно, како можете да ги стекнете вештините потребни за да се нарекувате научник за податоци?
Што е наука за податоците?
Еднаш, научниците за податоци најчесто беа во академскиот простор. Сега, со порастот на големото собирање на податоци и потребата за анализа, научниците за податоци станаа голема побарувачка во низа компании и индустрии, мали и големи.
Податоци науката како професија вклучува голем број на вештини во рамките на математиката, статистика и компјутерско програмирање. Тоа е индустрија во која доминираат мажи, проценките на жените во науката за податоци се околу 10%.
Според Glassdoor, просечната национална плата за научниците за податоци изнесува 113.436 долари. Гледајќи само на компензација, науката за податоци е многу поатрактивна од другите слични кариери.
Вештини потребни за да се биде научник на податоци
Како и сите работни места, специфичните вештини потребни за да се пополнат податоците за науката на податоците зависат од индивидуалната компанија.
Но, постојат одредени вештини / софтверски алатки кои остануваат доследни.
- Статистички програмски јазици , како што се R и SAS
- Барањето за пребарување на базата на податоци, како што е SQL
- Основни статистички податоци, како што се статистички тестови, дистрибуции, проценки за максимална веројатност, и така натаму
- Машинско учење методи како што се К-Најблиските соседи, случајни шуми, ансамбл методи, итн
- Мултиваријабилен калкулус и линеарна алгебра
- Логирање на податоци и развој на нови производи кои се управувани од податоци
- Запознавање со платформата Hadoop
- Алатки за визуелизација како Flare, HighCharts или AmCharts
Како да станете научник за податоци
Денес, постојат три остварливи опции за да станете научник за податоци:
- Самостојно учење преку програми како Udacity
- Присуство на камп за подигнување на науката за податоци
- Одење на факултет за магистрирал
Се разбира, постојат добрите и лошите страни на секој метод.
Самостојно проучување
Позитивни:
- Практично: може да се направи на свое време во било која средина и во секое темпо
- Достапен: може да чини било каде од $ 0-600.
- Заштедува време: онлајн курсеви може да се заврши во рок од 8-18 месеци.
Конс:
- Добивате сертификат по завршувањето
- Нема учество меѓу учесници од колеги или професори
- Нема помош при лов на работа
Камп за подигање на податоци за наука
Позитивни:
- Малку време посветеност: може да се заврши во 6 недели до 3 месеци
- Релативно прифатлива, барем во споредба со добивањето на магистратура (кампови за обука се движат од бесплатни - 16.000 долари)
- Идеален за оние кои бараат брзо менување на кариерата
- Многу логори за подигање нудат помош во процесот на барање работа по завршувањето
Конс:
- Добијте само портфолио на проекти - нема "вистинско" работно искуство
- Многу за учење за краток временски период
- Може да биде до 40 часа неделно на работа (за разлика од самостојно учење, каде што можете да одите на свој темпо и сè уште работите со скратено работно време / полно работно време)
Магистратура
Позитивни:
- Диплома по завршување
- Структурно учење со професионално обучени инструктори
- Реалниот свет искуство: многу програми вклучуваат практиканти кои ќе додадат искуство и знаење
- Огромно време за учење и апсорпција на сите информации
Конс:
- Скапо: може да чини помеѓу 20.000 и 70.000 долари - не вклучувајќи ги трошоците за живеење
- Долготрајно: исто така може да потрае најдолго (9-20 месеци)