Sự nghiệp Điểm nổi bật: Dữ liệu Khoa học là gì?

Hôm nay "dữ liệu lớn", "phân tích", và tương tự là các từ ngữ có xu hướng. Và vì lý do tốt.

Trở lại vào năm 2012, HBR đã đặt tên "nhà khoa học dữ liệu" là "công việc hấp dẫn nhất thế kỷ. "Nhưng khoa học dữ liệu thực sự đòi hỏi gì? Và quan trọng hơn, làm thế nào bạn có thể có được những kỹ năng cần thiết để gọi mình là một nhà khoa học dữ liệu?

Dữ liệu Khoa học là gì?

Đã có một thời, các nhà khoa học dữ liệu hầu hết đều ở trong không gian học thuật. Giờ đây, với sự tăng trưởng của việc thu thập dữ liệu lớn và sự cần thiết phải phân tích, các nhà khoa học dữ liệu đã trở nên yêu cầu cao trong một loạt các công ty và ngành công nghiệp, nhỏ và lớn.

Khoa học dữ liệu như là một nghề nghiệp kết hợp một loạt các kỹ năng trong toán học, thống kê và lập trình máy tính. Đó là ngành được thống trị bởi nam giới, ước tính của phụ nữ trong khoa học dữ liệu khoảng 10%.

Theo Glassdoor, mức lương trung bình của quốc gia cho các nhà khoa học dữ liệu là $ 113, 436 (đầu tháng Hai, 2017). Xem xét bồi thường một mình, khoa học dữ liệu hấp dẫn hơn nhiều so với các ngành nghề tương tự khác.

Giống như tất cả các công việc, kỹ năng cụ thể cần thiết để bổ sung các vị trí khoa học dữ liệu phụ thuộc vào từng công ty.

Nhưng có một số công cụ phần mềm / phần mềm nhất định vẫn nhất quán.

Ngôn ngữ lập trình thống kê, như R và SAS

Ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu như SQL

• Các số liệu thống kê cơ bản như các bài kiểm tra thống kê, phân phối, ước lượng xác suất tối đa, …
• hàng xóm, rừng ngẫu nhiên, các phương pháp đồng bộ, vv
• Tính minh bạch với nền tảng Hadoop

Các công cụ trực quan như Flare, HighCharts hoặc AmCharts

• Đa dạng toán học và đại số tuyến tính
• Dữ liệu ghi lại và phát triển các sản phẩm mới > Tìm hiểu thêm về làm thế nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu và các kỹ năng cần thiết ở đây.
• Làm thế nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu
• Ngày nay, có ba lựa chọn khả thi để trở thành một nhà khoa học dữ liệu:

Tự nghiên cứu thông qua các chương trình như Udacity

Tham dự khóa đào tạo về khoa học dữ liệu

trường học cho một bằng thạc sĩ

• Tất nhiên, có ưu và khuyết điểm với từng phương pháp.
• Tự học
• Ưu điểm:

Thuận tiện: có thể thực hiện trong thời gian của bạn ở bất cứ môi trường nào và ở tốc độ nào

Giá cả phải chăng: có thể chi phí từ $ 0-600.

Tiết kiệm thời gian: các khóa học trực tuyến có thể được hoàn thành trong vòng 8-18 tháng.

• Nhược điểm:
• Chỉ nhận được giấy chứng nhận sau khi hoàn thành
• Không có sự tham gia của bạn bè /

Cam kết thời gian: có thể được hoàn thành trong 6 tuần tới 3 tháng

• Tương đối phải chăng, ít nhất là so với việc có bằng thạc sĩ (các trại huấn luyện khởi nghiệp từ $ 16,000 - miễn phí)
• Lý tưởng cho những ai muốn thay đổi sự nghiệp nhanh
• Nhiều trại đào tạo hỗ trợ quá trình tìm việc sau khi hoàn thành

Nhược điểm:

Chỉ nhận được danh mục các dự án - không có kinh nghiệm làm việc "thật"

• Rất nhiều điều để học hỏi trong một khoảng thời gian ngắn thời gian
• Có thể lên đến 40 giờ một tuần làm việc (không giống như tự học mà bạn có thể đi theo tốc độ của riêng bạn và vẫn làm việc bán thời gian / toàn thời gian)
• Thạc sỹ
• Ưu điểm:

Văn bằng sau khi hoàn thành

• Học tập có cấu trúc với các giảng viên được đào tạo chuyên nghiệp
• Kinh nghiệm trong thế giới thực: nhiều chương trình bao gồm thực tập sẽ làm tăng kinh nghiệm và kiến ​​thức
• Thời gian dư dật học tập và tiếp thu tất cả các thông tin

Nhược điểm:

Đắt tiền: Có thể có giá từ 20 đến 000 đô la - 70 ngàn đồng - không bao gồm chi phí sinh hoạt

• Hết thời gian: cũng có thể mất nhiều thời gian tháng)
• Để biết thêm thông tin về cân nhắc những ưu và khuyết điểm của khoa học dữ liệu học, hãy xem bài viết này.