Jak zostać naukowcem danych

Analiza danych przeszła z nowo uformowanego terminu w 2007 roku do jednej z najbardziej poszukiwanych dyscyplin w świecie zawodowym. Ale co tak naprawdę robi naukowiec? Jak możesz włamać się na pole? Oto, co musisz wiedzieć, jeśli chcesz zdobyć umiejętności, aby zostać naukowcem danych.

Co robią naukowcy zajmujący się danymi?

Badacze danych łączą statystyki, informatykę i analizę danych, aby uporządkować ogromne ilości niesfornych danych, które są obecnie gromadzone przez tysiące firm. Powszechnie wiadomo, że Twoje konto na Facebooku zawiera cenne informacje Czy powinieneś się martwić, że Twoje dane na Facebooku zostaną zeskrobane? Czy powinieneś się martwić, że Twoje dane na Facebooku zostaną zeskrobane? Jak byś się czuł, gdybyś odkrył swoje zdjęcie na stronie internetowej, gdzie ludzie oceniają je pod względem tego, czy wyglądasz jak palant? To prawdziwa historia. i że Google chce wiedzieć o Tobie absolutnie wszystko. Ale teraz nawet lokalne start-upy zbierają dane, które, jak mają nadzieję, mogą zostać wydobyte i przekształcone w przydatne strategie rozwoju ich firm.

Dane, które gromadzą firmy, są często bardzo nieporządne - są niekompletne, niezorganizowane, niespójnie oznaczone i często po prostu błędne. Ale jest tam wiele cennych informacji, a naukowcy zajmujący się danymi są tymi, którzy generują spostrzeżenia, które można zastosować w działaniach biznesowych firmy.

Wiele opisów nauki o danych podkreśla znaczenie odkrywania w tej dziedzinie; badacze danych mogą nie wiedzieć, czego szukają, przechodząc przez terabajty danych, ale będą wiedzieć, kiedy zobaczą coś interesującego (potrzeba intuicji i odkrywania jest jednym z powodów, dla których jest to praca, która nie może być dobrze wykonanym przez roboty 8 wykwalifikowanych miejsc pracy, które wkrótce mogą zostać zastąpione przez roboty 8 wykwalifikowanych miejsc pracy, które wkrótce mogą zostać zastąpione przez roboty Czy maszyny przychodzą do twojej pracy? Możesz być zaskoczony. Ostatnie postępy w sztucznej inteligencji stanowią zagrożenie dla pracy umysłowej.) . Muszą też być dobrzy w prezentowaniu tych informacji innym osobom, ponieważ menedżerowie i kadra kierownicza zwykle nie są dobrze zorientowani w języku analizy danych jako badacze danych.

Krótko mówiąc, badacze danych analizują ogromne ilości danych i przekształcają je w strategie, które można zastosować. Nie popełnij błędu: to nie jest łatwa praca. Jest to jednak niezwykle cenne dla firm i zawsze tak będzie, dlatego naukowcy danych mogą spodziewać się bezpiecznych miejsc pracy w przyszłości Praca techniczna przyszłości: co studiować, jeśli chcesz fajnej pracy jutro Praca techniczna przyszłości: co robić Studiuj, czy chcesz jutro fajnej pracy Jeśli jesteś studentem i chcesz znaleźć dobrą pracę technologiczną w przyszłości, zrozumienie kierunku technologii pomoże Ci przygotować się na sukces i dowiedzieć się, co studiować, aby uzyskać ... I dobrze zarabiają za te umiejętności: specjalista od danych może z łatwością zarobić ponad 90 000 $ rocznie.

Czego potrzebują umiejętności Naukowcy zajmujący się danymi?

Tak jak “nauka danych” to szybko zmieniająca się i często źle zdefiniowana dziedzina, zakres umiejętności, które znajdziesz wśród badaczy danych, jest imponująco szeroki. Większość z nich przechodzi szkolenie w zakresie statystyki, analizy danych i matematyki. Prawie wszyscy mają doświadczenie w programowaniu Jak wybrać język programowania, aby nauczyć się dzisiaj i uzyskać świetną pracę za 2 lata Jak wybrać język programowania, aby nauczyć się dziś i uzyskać świetną pracę za 2 lata Może minąć lata poświęconej pracy, aby stać się naprawdę dobry programista; więc czy istnieje sposób, aby wybrać odpowiedni język, aby zacząć od dziś, aby jutro zostać zatrudnionym? , szczególnie w języku Python, R, Hadoop, SQL i innych językach używanych do przechowywania danych, statystyki i uczenia maszynowego. Ponieważ jest to szczególnie popularne w analizie danych, nauka Python 5 najlepszych stron internetowych do nauki programowania w języku Python 5 najlepszych stron internetowych do nauki programowania w języku Python Chcesz nauczyć się programowania w języku Python? Oto najlepsze sposoby nauki języka Python online, z których wiele jest całkowicie darmowych. jest dobrym miejscem do rozpoczęcia.

Znajomość innych programów do analizy danych, takich jak MATLAB, SAS i Minitab, może być również bardzo przydatna.

Bardzo ważna jest również umiejętność jasnego komunikowania się z ludźmi, którzy nie rozumieją uczenia maszynowego, statystyki lub analizy danych. Jeśli znajdziesz coś przełomowego, ale nikomu nie możesz tego wyjaśnić, nie będzie to przydatne. Przejrzysta komunikacja to umiejętność miękka. 6 Miękkie umiejętności każdego pracownika technologii potrzebują sukcesu w karierze 6 Miękkie umiejętności każdego pracownika technologii potrzebują sukcesu w karierze Niektórych umiejętności specjalnych brakuje w dziedzinie IT. Do sukcesu w karierze potrzebujesz odpowiedniego podejścia. Oto sześć ważnych umiejętności miękkich, które zauważą Cię podczas następnej rozmowy o pracę w IT. który jest wymagany od każdego pracownika technologii w tych dniach.

Doświadczenia z wielu dziedzin są atutem, jeśli jesteś początkującym naukowcem danych - zarówno w obszarze, jak i poza nim, w którym pracujesz. Możliwość kreatywnego myślenia i rozwiązywania problemów z wielu różnych perspektyw jest niezwykle przydatna podczas pracy w dziedzinie danych, ponieważ nowe problemy często wymagają innowacji i rozwiązań ad hoc.

Nauka umiejętności informatycznych

Ponieważ naukowcy zajmujący się danymi muszą być w stanie pracować z różnorodnymi narzędziami pochodzącymi z różnych dziedzin, tak odrębnymi jak tworzenie aplikacji i teoria prawdopodobieństwa, ścieżka do zawodu nie jest jasna. Wielu naukowców zajmujących się danymi zaczyna pracę jako informatyk lub statystycy i zdobywa niezbędne umiejętności podczas pracy. Inne pochodzą z zupełnie innych środowisk, które dają im doświadczenie potrzebne do kreatywnego rozwiązywania problemów.

“Naukowcy zajmujący się danymi są zaangażowani w gromadzenie danych, masowanie ich w możliwą do prześledzenia formę, dzięki czemu opowiadają swoją historię i przedstawiają ją innym.”

- Mike Loukides, wiceprezes, O'Reilly Media.

Jednak szkolenia z zakresu nauk o danych stają się coraz bardziej dostępne z dnia na dzień. Chociaż miejsca na szkolenia na poziomie dyplomowym są niewielkie i bardzo konkurencyjne, warto je sprawdzić. Posiadanie przewagi nad umiejętnościami, które rozwiniesz w tych programach, zwiększy szanse na dostanie się do programu i znalezienie pracy, nawet bez dyplomu z informatyki lub danych.

Zasoby wymienione poniżej pomogą Ci zdobyć umiejętności potrzebne do bycia naukowcem danych. Niektóre z nich są bezpłatne kursy online College 8 najlepszych witryn dla bezpłatnych kursów College Online 8 najlepszych witryn dla bezpłatnych kursów College Online Zainteresowany dostępem do bezpłatnych kursów na poziomie uczelni? Oto niektóre z najlepszych stron do darmowych kursów online. , a niektóre z nich to zasoby bardziej profesjonalne. Wszystkie są bezpłatne, jeśli nie zaznaczono inaczej. Na końcu listy zamieściłem niektóre programy certyfikacyjne, immersyjne i dyplomowe, na wypadek gdybyś zastanawiał się, gdzie można zdobyć poważne szkolenie z zakresu analizy danych - jest ich więcej, ale powinny dać ci pomysł z tego, co jest dostępne.

Wprowadzenie

• Podstawy Big Data (Uniwersytet Big Data)

Programowanie

• Python (Google)
• Obliczenia do analizy danych (Coursera)
• Analiza danych z R (Coursera)
• Data Mining with R (Big Data University)
• Hadoop Fundamentals I (Big Data University)

Statystyka i analiza danych

• Prawdopodobieństwo i uzasadnienie statystyczne (Carnegie Mellon Univerity; bezpłatny dla niezależnych uczniów, 25 USD dla studentów akademickich) [Broken Link Removed]
• Wprowadzenie do statystyki stosowanej (kursy online)
• Analiza danych (Coursera)
• Uczenie maszynowe (Uniwersytet Stanforda przez Coursera)

Certyfikaty Data Science

• Data Science (John Hopkins University via Coursera; bezpłatny bez certyfikatu, 475 USD z certyfikatem)
• Analiza danych Nanodegree (Udacity; 200 USD / miesiąc, 9-12 miesięcy)

Program immersyjny Data Science

• Zipfian Academy Data Science 12-tygodniowy wciągający (16 000 $)

Programy studiów informatycznych

• Professional Master of Information and Data Science w UC Berkeley
• Ms Nauki o danych na NYU
• Magister nauk o danych na University of St. Thomas
• Online MS w Data Science na University of Wisconsin
• Ms w Analytics na North Carolina State University
• Magister analityki na Northwestern University

Powyższa lista powinna dać ci mnóstwo na początek. Po przejściu przez bezpłatne zasoby możesz zacząć przyglądać się pewnym rzeczom specyficznym dla danej dziedziny, takim jak biostatystyka, analiza danych opieki zdrowotnej lub analiza danych pod kątem bezpieczeństwa - istnieje wiele zasobów, z których możesz korzystać bez wracania do szkoła 4 kursy online, które możesz wziąć zamiast wracać do szkoły 4 kursy online, które możesz wziąć zamiast wracać do szkoły Uczęszczanie na studia wyższe to droga propozycja. Nie ma co do tego wątpliwości. Dla większości ludzi jest to całkowicie tego warte. Zalety, że posiadanie stopnia naukowego całkowicie przewyższa druzgocące zadłużenie… o stopień.

Możesz znaleźć kursy na te tematy w miejscach takich jak Coursera, Udacity, a nawet na YouTube. Dobrym pomysłem jest także przejście do bardziej zaawansowanych zasobów programistycznych. Istnieje mnóstwo rzeczy do nauki; musisz tylko poświęcić trochę czasu, aby znaleźć te, które najbardziej Ci odpowiadają.

Oto krótki 1-minutowy inspirujący film Adobe z życia naukowca danych.

Chcesz być jednym? Jeśli masz jakieś dobre zasoby do dzielenia się z początkującymi naukowcami danych, podziel się nimi w komentarzach, aby inni zainteresowani w tej dziedzinie mogli z nich skorzystać!

Kredyty obrazkowe: Biznesmen stojący przy tablicy (edytowany), Zbliżenie bizneswomanu trzymającego w ręku wykresy, Kod programu na monitorze za pośrednictwem Shutterstock.