Introduktion till Data Science Karriär

Data Science är en karriär där komplexa problem måste lösas genom att analysera data. Det är ett ganska komplicerat område där forskare arbetar med miljontals datapunkter på olika områden som affär, hälsovård, etc. I dagens värld spelar data en viktig roll som organisationer, individer, institutioner; alla är mer eller mindre relaterade till data i sin dagliga dagshantering och datamängden ökar som alltid. När volymen av data växer varje sekund är den viktigaste frågan som bör hanteras lagra och sedan bearbeta den. I ett traditionellt relationsdatabashanteringssystem strukturerades data och datamängden var mindre jämfört med den enorma datamängd vi möter idag. Numera kan uppgifterna struktureras, semistruktureras och ostrukturerade tack vare den avancerade tekniken och från olika källor som sociala nätverkssajter etc.

De strukturerade data analyserades dessutom med hjälp av Business Intelligence-verktyg, men när den ostrukturerade eller semistrukturerade informationen kommer in i bilden kan samma metod inte vara lika flexibel. När uppgifterna blir komplexa behöver vi komplexa verktyg för att analysera dem. Data Science är svaret på analyser som är involverade i komplexa data såsom ostrukturerade och semistrukturerade data. Från självkörande bilar för att förstå kundernas köpmönster erbjuder Data Science Career lösningen att hantera sådan komplexitet i data och hjälpa organisationer att förbättra sin verksamhet.

Utbildning som krävs för att bygga Data Science Karriär

För att ha en karriär inom datavetenskap är det att föredra att man har en kandidatexamen eller magisterexamen inom ett område som är relaterat till det, t.ex. datavetenskap, matematik, etc. Personen måste arbeta med datapunkter inom affärsverksamhet, hälsovård, etc. borde vara mycket angelägna om att lära sig, nyfiken på att utforska de komplexa frågorna och kunna visualisera data med hjälp av mycket avancerade algoritmer som hjälper organisationerna att fastställa statistiken och mönstret som är användbart för företaget.

De färdigheter som krävs för Data Science-karriärer är SQL, statistisk analys och Microsoft Excel. Förutom dessa färdigheter kan programmeringsspråk som R och Python tillsammans med skicklighet i verktyg för visualisering som Tableau vara mycket användbara.

  • SQL är en av de väsentliga komponenterna i att arbeta med Data Science eftersom vi utan databas inte kan komma åt eller analysera data. Så att ha bra hands-on i SQL är ett måste för datavetenskap.
  • Microsoft Excel är ett mycket grundläggande verktyg som används för att analysera data med hjälp av många inbyggda programverktyg som en pivottabell som hjälper till att sammanfatta och omorganisera data.
  • Python- och R-språk i Data Science hjälper till att analysera och tillämpa de statistiska teknikerna. Dessutom hjälper de till med datavisualisering vilket i sin tur hjälper till att kommunicera informationen tydligt och mer effektivt.

Karriärväg för datavetenskap

Eftersom vi redan har diskuterat vikten av data och tillväxten av dem varje sekund, är det onödigt att säga att Data Science Career kommer med spännande karriärvägar för yrkesverksamma. Data Science är en karriär med flera roller eftersom det är en kombination av många olika områden. Roller för datavetenskap kan vara programmerare, analytiker och statistiker osv. Möjligheterna inom datavetenskap är många i dag på grund av den enorma datamängden och behovet av att analysera vilket ger ett stort värde för företaget.

Jobb

Eftersom Data Science Karriär är ett område med olika roller, är de olika jobbställningarna Business Intelligence Analysts, Data Analysts, Data Mining Engineer, Data Architect och Data Scientist, etc.

  • Business Intelligence Analysts måste förstå funktionerna som är förknippade med Business, men också kan förväntas utföra dataanalys, data mining, etc. Business Intelligence Analysts hjälper organisationen att förbättra sin position genom att ta reda på mönstren i data genom att analysera konkurrenternas data.
  • Dataanalytiker hjälper till att undersöka rådata för att ge meningsfulla resultat med hjälp av programmeringsspråk och analysverktyg. De grundläggande ansvarsområdena är rengöring och underhåll av data och sedan analysera uppgifterna för att presentera dem.
  • Rollen som Data Mining Engineer handlar om att använda avancerade algoritmer för att analysera deras organisations data tillsammans med berörda tredje parter.
  • Data Arkitekter ansvarar för att utforma ritningarna för att integrera, underhålla datakällorna genom att arbeta med designers, utvecklare och användare.
  • Dataforskare upptäcker trenden genom att analysera den stora mängden data för att utföra ytterligare analys. Detta ger en djupare inblick i data. Datavetare arbetar med både Business och IT för att analysera datasätten och hjälpa till att förstå data och lösa också de mycket komplexa problemen i affärer.

Lön

Datavolymen växer så snabbt att rollen som Data Science Karriärväg kommer att bli mycket viktig eftersom efterfrågan på analys av data kommer att öka inom en snar framtid. Globalt sett ökar efterfrågan på Data Science och per år är den genomsnittliga lönen som betalas till Data Scientist cirka 10 000 dollar (USA). Eftersom datavetare ger stort värde på uppgifterna och även organisationerna möter vikten av Big Data, och eftersom efterfrågan på yrkesverksamma är hög, förblir den förväntade lönen för professionella inom Data Science Career hög.

Karriärutsikter

Med den stora uppsvingen av Big Data, anställer organisationer fler och fler datapersonal. Data Scientists kommer att ha en ljus och lovande karriär eftersom efterfrågan på proffs ökar varje dag. Många organisationer är beroende av Big Data för att förbättra sin verksamhet och för att ge bättre kundservice, så Data Science har stora karriärmöjligheter.

Slutsats

Med populariteten av Big Data-teknik och eftersom Data är av yttersta vikt för organisationer beror till stor del på analysen av den enorma mängden data de får för att få insikter. Data Science är en kombination av programmeringsfärdigheter, statistik och kunskap om modellering och algoritmer, etc. Möjligheterna inom detta område är många och yrkesverksamma inom detta område kommer säkert att blomstra i sin karriär.

Rekommenderade artiklar

Detta är en guide till datavetenskapliga karriärer. Här har vi diskuterat en introduktion, utbildning, anställningsposition, lön och karriärutsikter för datavetenskap. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -

  1. Karriär inom affärsanalys
  2. Frågor om intervju om affärsintelligens
  3. Karriär inom e-lärande
  4. Hur ansluter man databas till PHP?

Kategori:

Big Data