V letu 2012 je HBR poimenoval "podatkovnega znanstvenika" kot "najbolj seksi posel stoletja." Toda kaj resnično prinaša znanost o podatkih? In še pomembneje, kako lahko pridobite veščine, potrebne za imenovanje podatkovnega znanstvenika?
Kaj je podatkovna znanost?
Nekoč so bili znanstveniki večinoma v akademskem prostoru. Zdaj, s povečevanjem velikega zbiranja podatkov in potrebe po analizi, so znanstveniki podatkov postali zelo zahtevni v številnih podjetjih in industrijah, majhnih in velikih.
Podatkovna znanost kot poklica vključuje vrsto spretnosti v matematiki, statistiki in računalniškem programiranju. To je industrija, v kateri prevladujejo moški, ocene žensk v podatkovni znanosti so okoli 10%.
Glede na Glassdoor je povprečna nacionalna plača za znanstvenike podatkov 113.436 $. Če pogledamo samo odškodnino, je znanost o podatkih veliko bolj privlačna kot druga podobna kariera.
Vaje, ki jih je treba naučiti
Kot vsa delovna mesta so posebne veščine, potrebne za zapolnjevanje podatkov znanosti o podatkih, odvisne od posamezne družbe.
Vendar pa obstajajo določene veščine / programska orodja, ki ostajajo dosledna.
- Statistični programski jeziki , kot sta R in SAS
- Jezik za poizvedbo baze podatkov, kot je SQL
- Osnovne statistike, kot so statistični testi, porazdelitve, ocenjevalci največje verjetnosti itd
- Metode strojnega učenja, kot so k-najbližje sosedje, naključni gozdovi, metode ansambla itd.
- Multivarable calculus in linearna algebra
- Beleženje podatkov in razvoj novih izdelkov, ki jih vodijo podatki
- Poznavanje platforme Hadoop
- Vizualna orodja, kot so Flare, HighCharts ali AmCharts
Kako postati podatkovni znanstvenik
Danes obstajajo tri možnosti, da postanemo znanstvenik za podatke:
- Samostojno učenje prek programov, kot je Udacity
- Udeležba na zagonskemu taborišču podatkov
- Pojdi na diplomsko šolo za magistrski študij
Seveda obstajajo prednosti in slabosti za vsako metodo.
Samo-študija
Prednosti:
- Priročno: mogoče je narediti v svojem času v vsakem okolju in v vsakem koraku
- Cenovno ugodno: stroški bi lahko bili od 0 do 600 USD.
- Prihranek časa: spletni tečaji se lahko zaključijo v 8-18 mesecih.
Slabosti:
- Po zaključku potrdila prejmete le
- Št nobenega sodelovanja med učenci in učenci
- Brez pomoči pri lovu na delovno mesto
Boot Camp o podatkovni znanosti
Prednosti:
- Nekaj časa: lahko se zaključi v 6 tednih do 3 mesecih
- Relativno cenovno, vsaj v primerjavi s pridobivanjem magistrskega študija (kampi za prosti čas segajo od brezplačne - 16.000 USD)
- Idealno za tiste, ki želijo hitro spremeniti kariero
- Številni zagonski taborci nudijo pomoč pri iskanju zaposlitve po zaključku
Slabosti:
- Dobi le portfelj projektov - brez "prave" delovne izkušnje
- Veliko se naučiti v kratkem času
- Lahko traja do 40 ur na teden dela (za razliko od samostojnega študija, kjer lahko greste na lasten ritem in še vedno delate s krajšim delovnim časom / polnim delovnim časom)
Magisterij
Prednosti:
- Diploma po zaključku
- Strukturirano učenje s strokovno usposobljenimi inštruktorji
- Izkušnje v realnem svetu: številni programi vključujejo pripravništvo, ki bo dodal izkušnje in znanje
- Veliko časa za učenje in absorbiranje vseh informacij
Slabosti:
- Drage: lahko stane med 20.000 in 70.000 dolarjev - ne vključuje življenjskih stroškov
- Dolgotrajno: lahko traja tudi najdaljši (9-20 mesecev)