Introduktion til Data Science Karriere

Data Science er en karriere, hvor komplekse problemer skal løses ved at analysere dataene. Det er et forholdsvis komplekst felt, hvor forskere arbejder med millioner af datapunkter på tværs af felter som Business, Healthcare osv. I dagens verden spiller data en vigtig rolle som organisationer, enkeltpersoner, institutioner; alle er mere eller mindre relateret til data i deres daglige håndtering, og datamængden stiger som nogensinde. Efterhånden som datamængden vokser hvert sekund, er det vigtigste problem, der skal løses, at gemme og derefter behandle dem. I et traditionelt relationsdatabasestyringssystem var dataene struktureret, og datamængden var mindre i sammenligning med den enorme mængde data, vi støder på i dag. I dag kan dataene struktureres, semistruktureres og ustrukturerede takket være den avancerede teknologi og fra forskellige kilder som f.eks. Sociale netværkssteder osv.

De strukturerede data blev desuden analyseret ved hjælp af Business Intelligence-værktøjer, men når de ustrukturerede eller semistrukturerede data kommer ind i billedet, kan den samme metode ikke være så fleksibel. Efterhånden som dataene bliver komplekse, har vi brug for komplekse værktøjer til at analysere dem. Data Science er svaret på analyserne, der er involveret i komplekse data, såsom ustrukturerede og semistrukturerede data. Fra selvkørende biler til at forstå kundernes købsmønster, Data Science Career tilbyder løsningen af ​​at håndtere sådan kompleksitet i data og hjælpe organisationer med at forbedre deres forretning.

Uddannelse krævet til opbygning af Data Science Karriere

For at have en karriere inden for datavidenskab foretrækkes det, at man har en bachelor- eller kandidatgrad inden for et felt der er relateret til det, såsom datalogi, matematik osv. Personen har brug for at arbejde med datapunkter inden for forretning, sundhedsvæsen osv. Og skal være meget ivrig efter at lære, nysgerrig efter at udforske de komplekse problemer og være i stand til at visualisere dataene ved hjælp af højt avancerede algoritmer, som vil hjælpe organisationerne med at bestemme statistikken og mønsteret nyttigt for virksomheden.

De færdigheder, der kræves til Karriere inden for Data Science, er SQL, statistisk analyse og Microsoft Excel. Ud over disse færdigheder kan programmeringssprog som R og Python sammen med færdigheder i værktøjer til visualisering som Tableau være meget nyttige.

  • SQL er en af ​​de væsentligste komponenter i at arbejde med Data Science, da vi uden database ikke kan få adgang til eller analysere dataene. Så at have god hands-on i SQL er et must for Data Science.
  • Microsoft Excel er et meget grundlæggende værktøj, der bruges til at analysere dataene ved hjælp af mange indbyggede programværktøjer som en pivottabel, der hjælper med at opsummere og omorganisere dataene.
  • Python- og R-sprog i Data Science hjælper med at analysere og anvende de statistiske teknikker. De hjælper også med datavisualisering, hvilket igen hjælper med at kommunikere informationerne klart og mere effektivt.

Karrierevej til datavidenskab

Da vi allerede har diskuteret vigtigheden af ​​data og væksten af ​​dem hvert sekund, er det unødvendigt at sige, at Data Science Career kommer med spændende karriereveje for fagfolk. Data Science er en karriere med flere roller, da det er en kombination af mange forskellige områder. Roller for datavidenskab kan være programmerere, analytikere og statistikere osv. Mulighederne i datavidenskab er mange i disse dage på grund af det enorme datamængde og behovet for at analysere, hvilket tilføjer stor værdi til virksomheden.

Jobstillinger

Da Data Science Career er et felt med forskellige roller, er de forskellige jobstillinger Business Intelligence Analysts, Data Analysts, Data Mining Engineer, Data Architect og Data Scientist osv.

  • Business Intelligence Analysts er nødt til at forstå funktionerne, der er forbundet med Business, men kan også forventes at udføre dataanalyse, data mining, osv. Business Intelligence Analysts hjælper organisationen med at forbedre sin position ved at finde ud af mønstre i data ved at analysere konkurrenternes data.
  • Dataanalytikere hjælper med at undersøge rådataene for at producere meningsfulde resultater ved hjælp af programmeringssprog og analyseværktøjer. Det grundlæggende ansvar involverer rengøring og vedligeholdelse af data og derefter analyse af dataene for at præsentere dem.
  • Data Mining Engineers rolle involverer anvendelse af avancerede algoritmer til analyse af deres organisations data sammen med de involverede tredjepart.
  • Data Arkitekter er ansvarlige for at designe tegningerne til integration, vedligeholdelse af datakilderne ved at arbejde med designere, udviklere og brugere.
  • Datavidenskabsmænd finder tendensen ved at analysere den store mængde data for at gennemføre yderligere analyse. Dette giver en dybere indsigt i dataene. Datavidenskabsmænd arbejder med både Erhvervslivet og IT for at analysere datasættene og hjælpe med at forstå dataene og også løse de meget komplekse problemer i virksomheden.

Løn

Mængden af ​​data vokser så hurtigt, at rollen som Data Science Career-sti vil være meget vigtig, da efterspørgslen efter analyse af dataene vil stige i den nærmeste fremtid. Globalt øges efterspørgslen efter Data Science og årligt er den gennemsnitlige løn, der betales til Data Scientist, ca. $ 10.000 (US). Da dataforskere bringer stor værdi for dataene og også organisationerne støder på vigtigheden af ​​Big Data, og da efterspørgslen efter fagfolk er høj, forbliver den forventede løn for fagfolk inden for Data Science Karriere høj.

Karriereudsigter

Med boomet af Big Data ansætter organisationer flere og flere datafagfolk. Data Scientists vil have en lys og lovende karriere, da efterspørgslen efter fagfolk stiger hver dag. Mange organisationer er afhængige af Big Data for at forbedre deres forretning samt yde bedre kundeservice, så Data Science har store karrierer.

Konklusion

Med populariteten af ​​Big Data-teknologi og da Data er yderst vigtigt for organisationer, afhængigt af analysen af ​​den enorme mængde data, de modtager for at få indsigt. Data Science er en kombination af programmeringsfærdigheder, statistik og viden inden for modellering og algoritmer osv. Mulighederne på dette felt er adskillige, og fagfolk på dette område er sikker på at blomstre i deres karriere.

Anbefalede artikler

Dette er en guide til Data Science-karrierer. Her har vi drøftet en introduktion, uddannelse, jobposition, løn og karriereudsigt for Data Science. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -

  1. Karriere inden for forretningsanalyse
  2. Spørgsmål om forretningsintelligensinterview
  3. Karriere inden for e-læring
  4. Sådan forbindes database til PHP?

Kategori:

Big Data