V roce 2012 se HBR jmenovala "vědecka v oblasti informací" jako "nejsexiovějąí práce století". Co vąak vede datová věda? A co je důležitější, jak můžete získat dovednosti potřebné k tomu, abyste se nazývali vědeckou osobností v oboru informací?
Co je Data Science?
Jednou za čas byli vědci v oblasti dat většinou v akademickém prostoru. Nyní s nárůstem rozsáhlého sběru dat a potřebou analýzy se datové vědky staly velkou poptávkou v celé řadě společností a odvětví, malých a velkých.
Věda o datech jako povolání zahrnuje řadu dovedností v rámci matematiky, statistiky a počítačového programování. Je to průmysl ovládaný muži, odhady žen v oblasti vědy o datech jsou kolem 10%.
Podle společnosti Glassdoor je průměrná národní mzda pro vědce v oboru dat 113.436 dolarů. Když se podíváme pouze na kompenzace, věda o datech je mnohem atraktivnější než jiné podobné kariéry.
Dovednosti potřebné k tomu, aby byly vědeckou osobností
Stejně jako všechny pracovní pozice jsou specifické dovednosti potřebné k tomu, aby byly obsazovány vědecké poznatky, závislé na konkrétní společnosti.
Existují však určité dovednosti / softwarové nástroje, které zůstávají konzistentní.
- Statistické programovací jazyky , jako R a SAS
- Jazyk dotazování databáze, například SQL
- Základní statistiky, jako jsou statistické testy, distribuce, odhadci maximální pravděpodobnosti apod
- Metody strojového učení, jako jsou k-Nejbližší sousedé, náhodné lesy, metody souborů atd.
- Multivariabilní počet a lineární algebra
- Datalogování a vývoj nových produktů, které jsou řízeny daty
- Znalost platformy Hadoop
- Vizualizační nástroje jako Flare, HighCharts nebo AmCharts
Jak se stát vědcem v oblasti dat
V současné době existují tři životaschopné možnosti stát se vědcem v oblasti vědy:
- Samostudium prostřednictvím programů jako Udacity
- Zúčastněte se bootovacího tábora pro vědu o datech
- Přechod na magisterské studium na absolventskou školu
Samozřejmě existují výhody a nevýhody pro každou metodu.
Samostudium
Klady:
- Pohodlné: lze provádět na vlastní čas v libovolném prostředí a v jakémkoli tempu
- Cenově dostupný: může stát kdekoli od $ 0-600.
- Šetří čas: online kurzy mohou být dokončeny do 8-18 měsíců.
Nevýhody:
- Po dokončení obdržíte certifikát
- Žádná rovnocenná účast nebo zapojení učitele do studenta
- Žádná pomoc při hledání zaměstnání
Data Science Boot Camp
Klady:
- Malý časový závazek: může být dokončen za 6 týdnů až 3 měsíce
- Relativně cenově dostupné, přinejmenším ve srovnání s získáním magisterského titulu (bootovací tábory jsou v rozmezí od 16 000 do 16 000)
- Ideální pro ty, kteří chtějí rychle změnit svou kariéru
- Mnoho bootovacích táborů nabízí pomoc při hledání zaměstnání po dokončení
Nevýhody:
- Získejte pouze portfolio projektů - žádné "skutečné" pracovní zkušenosti
- Hodně se naučíte v krátkém čase
- Mohlo by to být až 40 hodin týdně práce (na rozdíl od samostudia, kde můžete jít svým vlastním tempem a stále pracovat na částečný úvazek / na plný úvazek)
Magisterský titul
Klady:
- Diplom po dokončení
- Strukturované učení s profesionálně vyškolenými instruktory
- Zkušenosti v reálném světě: mnoho programů zahrnuje stáže, které přispějí k získání zkušeností a znalostí
- Dostatek času se učit a absorbovat všechny informace
Nevýhody:
- Drahé: mohlo by to stát od 20 000 do 70 000 dolarů - bez nákladů na bydlení
- Časově náročné: může trvat i nejdelší (9-20 měsíců)