V roku 2012 sa HBR označila za "najsexivejšiu prácu storočia" ako "vedec o údajoch". Ale čo skutočne prináša veda o údajoch? A čo je dôležitejšie, ako môžete získať zručnosti potrebné na to, aby ste sa nazývali vedeckými pracovníkmi?
Čo je Data Science?
Kedysi boli vedeckí vedci väčšinou v akademickom priestore. Teraz s nárastom veľkého zberu dát a potrebou analýzy sa vedci údajov stali vysokou požiadavkou v rade spoločností a odvetví, malých i veľkých.
Vedecká veda ako profesia zahŕňa rad zručností v rámci matematiky, štatistiky a počítačového programovania. Je to odvetvie, v ktorom dominujú muži, odhady žien v údajovej vede približne 10%.
Podľa spoločnosti Glassdoor je priemerná národná mzda pre vedcov údajov 113,436 dolárov. Pokiaľ ide len o kompenzáciu, veda o údajoch je oveľa atraktívnejšia ako iné podobné kariéry.
Zručnosti potrebné na to, aby bol vedcom údajov
Rovnako ako všetky pracovné miesta, špecifické zručnosti potrebné na obsadenie pozícií vedeckých informácií závisia od individuálnej spoločnosti.
Existujú však určité zručnosti / softvérové nástroje, ktoré zostávajú konzistentné.
- Štatistické programovacie jazyky , ako R a SAS
- Jazyk dotazovania databázy, ako napríklad SQL
- Základné štatistiky, ako sú štatistické testy, rozdelenia, odhadcovia maximálnej pravdepodobnosti atď
- Metódy strojového vzdelávania, ako sú k-najbližšie susedia, náhodné lesy, metódy súborov atď.
- Multivariabilný počet a lineárna algebra
- Zaznamenávanie údajov a vývoj nových produktov, ktoré sú riadené dátami
- Znalosť platformy Hadoop
- Vizualizačné nástroje ako Flare, HighCharts alebo AmCharts
Ako sa stať vedcom údajov
V súčasnosti existujú tri možnosti, ako sa stať vedcom údajov:
- Samoštúdium prostredníctvom programov ako Udacity
- Zúčastnite sa na bootovom tábore pre vedu údajov
- Absolvovanie školy na magisterské štúdium
Samozrejme, existujú výhody a nevýhody každej metódy.
Samoštúdium
Pros:
- Pohodlné: môžete to urobiť vo vlastnom čase v akomkoľvek prostredí a akýmkoľvek tempom
- Cenovo dostupné: mohlo by to stáť kdekoľvek od $ 0-600.
- Šetrí čas: on-line kurzy môžu byť dokončené do 8-18 mesiacov.
Zápory:
- Po dokončení získate certifikát
- Žiadna účasť typu peer-to-peer alebo učiteľ-študent
- Žiadna pomoc pri hľadaní zamestnania
Data Science Boot Camp
Pros:
- Časový záväzok: môže byť dokončený v 6 týždňoch až 3 mesiacoch
- Relatívne cenovo dostupné, prinajmenšom v porovnaní s získaním magisterského titulu (topánky sa pohybujú od bezplatného - 16 000 USD)
- Ideálny pre tých, ktorí chcú rýchlo zmeniť kariéru
- Mnohé bootovacie tábory ponúkajú pomoc pri procese vyhľadávania práce po dokončení
Zápory:
- Získajte len portfólio projektov - žiadne "skutočné" pracovné skúsenosti
- Veľa sa naučiť v krátkom čase
- Môže to byť až 40 hodín týždenne práce (na rozdiel od samoštúdia, kde môžete chodiť vlastným tempom a stále pracujete na čiastočný úväzok / na plný úväzok)
Magisterský stupeň
Pros:
- Po dokončení diplomu
- Štruktúrované vzdelávanie s profesionálne vyškolenými inštruktormi
- Skúsenosti v reálnom svete: veľa programov zahŕňa stáže, ktoré pridávajú skúsenosti a znalosti
- Veľký čas na to, aby ste sa naučili a absorbovali všetky informácie
Zápory:
- Drahé: mohlo by to stáť medzi 20 000 až 70 000 USD - bez nákladov na bývanie
- Časovo náročné: môže trvať aj najdlhšie (9-20 mesiacov)