Термин «наука данных» уже давно скрывается в углу, однако, только после революции больших данных эксперты отрасли заметили его присутствие.
О времени тоже …!
Наука о данных приобрела мгновенную популярность среди покровителей, поскольку отрасли по всему миру боролись с огромными данными, которые проникали из каждого сектора.
Результат … потребность в профессионале эксперта, который мог бы справиться со всеми данными и помочь предприятиям справиться с этим проницательным образом.
Вывод … всплеск спроса на специалистов по науке о данных, который на протяжении многих лет возросла.
Представьте себе это…
In 2015 alone the number of data science positions was more than two million, as per the Harvard Business Review. According to the New Vantage Partners survey in 2018, about 97% of firms invested in Big Data especially in Data Science roles. In 2019, the demand for data science professionals increased with numerous job openings, however, most of the positions went vacant.
Почему?
Отсутствие квалифицированных специалистов, которые были достаточно опытными, чтобы взять на себя сложную роль профессионала больших данных.
И хотя рынок выглядел многообещающе для аналитиков данных и ученых данных; Из прогнозов было обнаружено, что специалисты по науке о данных определенно правят награком.
Вот что говорят цифры!
A survey conducted by IBM revealed that there would be an increase of 364,000 to 2,720,000 openings in 2020. The survey also revealed that the unstoppable demand for data scientists would reach somewhere about 700,000 openings in 2020 itself. Other findings included: number of postings in 2015 was about 48,347; the projected five-year growth by 28%; annual salary about $94,576 The survey also revealed that the number of estimated postings in 2020 would be about 61,799.
Сказав все это; Давайте поймем, что именно является наукой данных и тонкой разницей между аналитиком данных и ученым данных.
Наука данных – это междисциплинарная область, в которой используется гипотетические, математические, вычислительные и другие практические методы для изучения и оценки данных. Он выделяет информацию, которая может использоваться для нескольких целей, таких как разработка продукта, анализ тенденций и прогнозирование.
Так в чем же разница между аналитиком данных и ученым данных? Аналитики данных против ученых данных: Тонкая разница
Аналитик данных переводит данные, полученные из исследования рынка, отчетов о продажах и других подлинных ресурсов на язык, который можно понять, для лучшего принятия решений.
С другой стороны, ученый по данным использует научные методы и алгоритмы для извлечения знаний из структурированных и неструктурированных данных и получает полезную информацию. Они также находят шаблоны, создают алгоритмы, проектируют эксперименты и разделяют результаты гораздо проще.
В дополнение к вышеупомянутым навыкам аналитика данных, ученый данных имеет:
Магистр или доктор философии по математике, статистике или информатике
Excellent knowledge of SQL, R, and Python languages Compelling skills like analytics, intellectual curiosity, and business acumen Exposure to agile development methodology, data mining, and emerging technologies Strong written and verbal communication skills Experience in presenting data using Periscope, business objects, and other tools Knowledge of Machine learning techniques
Короче говоря, роль аналитика данных может стать ступенькой для вашей роли ученых данных.
Аналитик данных для ученых данных: Смена
Переход от роли аналитика данных к ученым данных был бы прибыльным не только для вашего роста как профессионала, но и с точки зрения пакета заработной платы.
В настоящее время существует огромный спрос на квалифицированный (читать сертифицированные) Специалисты по науке о данных, которые могут позаботиться о огромном объеме данных, с которыми предприятия должны иметь дело на ежедневной основе.
Вот что вы могли бы сделать, чтобы убедиться, что вы находитесь на правильном пути …
Proactive is the key here. Don't wait for anyone to tell you. Keep honing your skills. Learning should be constant. Toff up your language (Python & R) and Mathematics skills. Participate in Kaggle or other competitions. You should upskill yourself to perform advanced experiments. Problem-solving should come naturally to you. Keep a track of what the influencers are talking about in the field Communicate effectively.
Чтобы быть в курсе всех последних эволюций в области, желательно поддерживать свое обучение.
Что может быть лучше, чтобы зарегистрироваться в программе сертификации. Сертификация от известного органа по сертификации позволит провести легкий и плавный переход от роли аналитиков данных к роли ученых данных.
Некоторые из лучших сертификатов науки о данных, доступных на рынке, перечислены ниже. Выберите и приготовьтесь к прибыльной карьере в области науки данных.
Сертификация ученых -старших данных (SDS) – DASCA Идеальная сертификация для вас, если вы находились в области исследований и аналитики более пяти лет. Сертификация SDS, предлагаемая Советом по науке о данных Америки, ускорит ваше путешествие, чтобы стать ученым для данных, поскольку это самая мощная сторонняя, нейтральная, агрессивная сертификация, агрессивная программа, предназначенная для большинства амбициозных специалистов. Программа была разработана для профессионалов, которые теперь ищут более сложные и большие роли ученых и архитекторов данных.
Программа сертификации Data Science and Statistics – MIT Программа сертификации Data Science and Statistics из Массачусетского технологического института (MIT) доставляется EDX. Эта программа позволяет вам освоить основы машинного обучения, статистики и науки данных.
Сертификация Data Science – Гарвардский университет это идеальная сертификация для профессионалов, стремящихся к плавному переходу от аналитика данных к ученым. Программа охватывает такие основы, как выборка данных, управление данными, анализ данных, прогноз данных и передачу результатов.
Программы сертификации из любого из этих вышеупомянутых органов по учете полномочий гарантировали бы, что у вас не только есть правильные знания, но и подготовлены для решения любых проблем в режиме реального времени, с которыми сегодня сталкиваются предприятия.
Так чего же ты ждешь…?
Получите сертификацию и пусть переход от аналитика данных к ученым -ученым начать…
Оригинал: “https://dev.to/reachtoanamikasingh/how-to-take-a-leap-from-the-data-analyst-to-data-scientist-1i7l”