Introduksjon til Data Science Karriere

Data Science er en karriere der komplekse problemer må løses ved å analysere dataene. Det er et ganske sammensatt felt hvor forskere jobber med millioner av datapunkter på tvers av felt som Business, Healthcare, etc. I dagens verden spiller data en viktig rolle som organisasjoner, individer, institusjoner; alle er mer eller mindre relatert til data i den daglige behandlingen, og datamengden øker som alltid. Når datamengden vokser hvert sekund, er det viktigste problemet som må løses å lagre og deretter behandle dem. I et tradisjonelt relasjonsdatabasestyringssystem var dataene strukturert og datamengden var mindre i forhold til det enorme volumet av data vi møter i dag. I dag kan dataene struktureres, semistruktureres og ustruktureres takket være den avanserte teknologien og fra forskjellige kilder som sosiale nettverkssider, etc.

De strukturerte dataene ble dessuten analysert ved hjelp av Business Intelligence-verktøy, men når de ustrukturerte eller semistrukturerte dataene kommer inn i bildet, kan ikke den samme metoden være like fleksibel. Når dataene blir kompliserte, trenger vi komplekse verktøy for å analysere dem. Data Science er svaret på analysene som er involvert i komplekse data som ustrukturerte og semistrukturerte data. Fra selvkjørende biler til å forstå kjøpemønsteret til kunder, tilbyr Data Science Career løsningen på å håndtere slik kompleksitet i data og hjelpe organisasjoner med å forbedre sin virksomhet.

Utdanning som kreves for å bygge Data Science Karriere

For å ha en karriere innen datavitenskap er det å foretrekke at man har en bachelor- eller mastergrad innen et felt relatert til det, for eksempel datavitenskap, matematikk, osv. Personen trenger å jobbe med datapunkter i Business, Healthcare, etc and bør være veldig opptatt av å lære, nysgjerrig på å utforske de komplekse problemene og kunne visualisere dataene ved å bruke svært avanserte algoritmer som vil hjelpe organisasjonene i å bestemme statistikken og mønsteret som er nyttig for virksomheten.

Kompetansen som kreves for Data Science karrierer er SQL, statistisk analyse og Microsoft Excel. I tillegg til disse ferdighetene, kan programmeringsspråk som R og Python sammen med ferdigheter i verktøy for visualisering som Tableau være veldig nyttige.

  • SQL er en av de viktigste komponentene i å jobbe med Data Science da vi uten database ikke kan få tilgang til eller analysere dataene. Så å ha god hands-on i SQL er et must for Data Science.
  • Microsoft Excel er et veldig grunnleggende verktøy som brukes til å analysere dataene ved hjelp av mange innebygde programverktøy som en pivottabell som hjelper til med å oppsummere og organisere dataene på nytt.
  • Python- og R-språk i Data Science hjelper til med å analysere og anvende de statistiske teknikkene. De hjelper også med datavisualisering som igjen er med på å formidle informasjonen tydelig og mer effektivt.

Karrierevei for datavitenskap

Siden vi allerede har diskutert viktigheten av data og veksten av dem hvert sekund, er det unødvendig å si at Data Science Career kommer med spennende karriereveier for profesjonelle. Data Science er en karriere med flere roller, ettersom den er en kombinasjon av mange forskjellige felt. Roller for datavitenskap kan være programmerere, analytikere og statistikere, osv. Muligheter innen datavitenskap er mange i disse dager på grunn av det enorme datamengden og behovet for å analysere noe som gir stor verdi for virksomheten.

Jobbstillinger

Ettersom Data Science Career er et felt med forskjellige roller, er de forskjellige stillingene Business Intelligence Analysts, Data Analysts, Data Mining Engineer, Data Architect og Data Scientist, etc.

  • Business Intelligence Analysts må forstå funksjonene som involveres med Business, men det kan også forventes at de utfører dataanalyse, data mining, etc. Business Intelligence Analysts hjelper organisasjonen med å forbedre sin posisjon ved å finne ut mønstrene i data ved å analysere konkurrentenes data.
  • Dataanalytikere hjelper til med å undersøke rådataene for å gi meningsfulle resultater ved hjelp av programmeringsspråk og analyseverktøy. Det grunnleggende ansvaret innebærer rengjøring og vedlikehold av data og deretter analysere dataene for å presentere dem.
  • Rollen som Data Mining Engineer innebærer å bruke avanserte algoritmer for å analysere dataene fra deres organisasjoner sammen med de involverte tredjepartene.
  • Data Architects er ansvarlig for å utforme tegningene for å integrere, vedlikeholde datakildene ved å samarbeide med designere, utviklere og brukere.
  • Data forskere oppdager trenden ved å analysere det store volumet av data for å utføre videre analyse. Dette gir en dypere innsikt i dataene. Data Scientists jobber med både Business og IT for å analysere datasettene og hjelpe til med å forstå dataene og også løse de svært komplekse problemene i virksomheten.

Lønn

Datamengden vokser så raskt at rollen som Data Science Career-banen kommer til å bli veldig viktig ettersom etterspørselen etter å analysere dataene vil øke i løpet av en nær fremtid. Globalt øker etterspørselen etter Data Science og årlig er gjennomsnittlig lønn utbetalt til Data Scientist omtrent 10 000 dollar (USA). Ettersom dataforskere gir stor verdi for dataene, og også organisasjonene møter viktigheten av Big Data, og ettersom etterspørselen etter fagfolk er høy, forblir den forventede lønnen for fagfolk innen Data Science Career høy.

Karriereutsikter

Med boom av Big Data ansetter organisasjoner flere og flere fagfolk innen data. Data Scientists vil ha en lys og lovende karriere ettersom etterspørselen etter fagfolk øker hver dag. Mange organisasjoner er avhengige av Big Data for å forbedre sin virksomhet, samt gi bedre kundeservice, så Data Science har store karriereutsikter.

Konklusjon

Med populariteten til Big Data-teknologi, og da Data er av største betydning for organisasjoner, avhenger i stor grad av analysen av det enorme volumet av data de mottar for å få innsikt. Data Science er en kombinasjon av programmeringsferdigheter, statistikk og kunnskap innen modellering og algoritmer, etc. Mulighetene på dette feltet er mange, og fagfolk på dette feltet vil garantert blomstre i karrieren.

Anbefalte artikler

Dette er en guide til Data Science karrierer. Her har vi diskutert en introduksjon, utdanning, stilling, lønn og karriereutsikter fra Data Science. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -

  1. Karriere i forretningsanalyse
  2. Spørsmål om forretningsintelligensintervju
  3. Karriere innen E-læring
  4. Hvordan koble databasen til PHP?

Kategori:

Stor Data