Karijera Spotlight: Što je Data Science?

Danas su “veliki podaci”, “analitika” i slično suvremene riječi. I za dobar razlog.

Još u 2012. HBR je nazvao „znanstvenika podataka“ kao „najseksi posao stoljeća“. Ali što uistinu podrazumijeva znanost o podacima? I što je još važnije, kako ste stekli vještine potrebne za sebe kao znanstvenika za podatke?

Što je Data Science?

Jednom davno, znanstvenici za podatke bili su uglavnom u akademskom prostoru. Sada, s porastom prikupljanja velikih podataka i potrebom za analizom, znanstvenici s podacima postali su vrlo traženi u nizu tvrtki i industrija, malih i velikih.

Znanost o podacima kao struka uključuje niz vještina iz matematike, statistike i računalnog programiranja. To je industrija u kojoj dominiraju muškarci, procjene žena u znanosti o podacima su oko 10%.

Prema Glassdoor-u, prosječna nacionalna plaća znanstvenika za podatke je 113.436 dolara. Gledajući samo naknade, znanost o podacima je mnogo atraktivnija od drugih sličnih karijera.

Vještine potrebne za znanstvenika podataka

Kao i svi poslovi, specifične vještine potrebne za popunjavanje znanstvenih pozicija podataka ovise o pojedinoj tvrtki.

No postoje određeni alati za vještine / softver koji ostaju dosljedni.

• Statistički programski jezici, kao što su R i SAS
• Jezik upita za bazu podataka kao što je SQL
• Osnovne statistike kao što su statistički testovi, distribucije, procjenitelji najveće vjerojatnosti i tako dalje
• Metode strojnog učenja kao što su k-najbliži susjedi, slučajne šume, metode ansambla itd.
• Multivarijabilni račun i linearna algebra
• Zapisivanje podataka i razvoj novih proizvoda koji se temelje na podacima
• Poznavanje Hadoop platforminga
• Alati za vizualizaciju kao što su Flare, HighCharts ili AmCharts

Kako postati znanstvenik za podatke

Danas postoje tri mogućnosti da postanete podatkovni znanstvenik:

• Samoučenje putem programa poput Udacity
• Sudjelovanje u kampu za obuku znanstvenika s podacima
• Pohađati diplomsku školu za magisterij

Naravno, za svaku metodu postoje prednosti i mane.

Samostalno istraživanje

Pros:

• Zgodan: može se obaviti u svoje slobodno vrijeme u bilo kojem okruženju i bilo kojim tempom
• Pristupačan: može koštati bilo gdje od $ 0-600.
• Štedi vrijeme: online tečajevi mogu biti završeni u roku od 8-18 mjeseci.

Cons:

• Nakon završetka primit ćete certifikat
• Nema sudjelovanja među vršnjacima ili uključivanja nastavnika i studenata
• Nema pomoći u traženju posla

Kampanja za znanost o podacima

Pros:

• Malo vremena: može se završiti za 6 tjedana do 3 mjeseca
• Relativno pristupačna, barem u usporedbi s dobivanjem magisterija (kampovi za obuku kreću se od besplatnih - 16.000 USD)
• Idealno za one koji žele brzo promijeniti karijeru
• Mnogi kampovi za obuku nude pomoć u procesu traženja posla nakon završetka

Cons:

• Dobiti samo portfelj projekata - bez "stvarnog" radnog iskustva
• Mnogo toga treba naučiti u kratkom vremenu
• Može biti do 40 sati tjedno rada (za razliku od samostalnog učenja u kojem možete ići vlastitim tempom i još uvijek raditi skraćeno radno vrijeme / puno radno vrijeme)

Magisterij

Pros:

• Diploma po završetku
• Strukturirano učenje s profesionalno obučenim instruktorima
• Iskustvo iz stvarnog svijeta: mnogi programi uključuju praksu koja će doprinijeti iskustvu i znanju
• Dovoljno vremena za učenje i apsorbiranje svih informacija

Cons:

• Skup: mogao bi koštati između 20.000 - 70.000 dolara - ne uključujući troškove života
• Dugotrajno: može trajati i najduže (9-20 mjeseci)