Чтобы начать карьеру в области науки о данных, важно понять контекст и значение этой области в современном мире, ориентированном на данные. Мы генерируем колоссальные объемы данных каждую секунду. С таким количеством данных в век информации наука о данных — процесс получения ценных знаний из данных — становится все более популярной.

Компании теперь ищут научных сотрудников по данным для более ориентированных на данные решений и принятия решений. Хотя наука о данных набирает популярность, вопрос «как стать научным сотрудником по данным» становится актуальным ежедневно. Чтобы начать карьеру в области науки о данных, этот блог пост предлагает важные советы, которые помогут вам найти нужный путь.

Почему стоит стать научным сотрудником по данным?

Причины становиться научным сотрудником по данным весьма убедительны, особенно в современном мире, ориентированном на данные. Многие компании из различных отраслей принимают науку о данных, признавая ее критическую роль в содействии успеху и росту. Научные сотрудники по данным вносят значительный вклад в бизнес и в различные области, такие как здравоохранение, маркетинг, производство и образование. Их способность анализировать и интерпретировать сложные данные бесценна, что содействует стратегическому принятию решений и инновациям, которые позволяют организациям оставаться конкурентоспособными и продуманными. Вот пять причин, чтобы стать научным сотрудников по данным:

• Научные сотрудники по данным преодолевают сложные проблемы и вызовы, манипулируя, анализируя и интерпретируя данные. Затем они превращают данные в мощный ресурс знаний, что помогает улучшить тенденции, условия, продажи компании и т. д.

• Научные сотрудники по данным относятся к самым высокозаработным профессиям в технологической отрасли. Согласно данным Indeed, по состоянию на 29 апреля 2024 года средняя годовая заработная плата научных сотрудников по данным в США составляет 124,33 доллара, в то время как согласно Payscale это составляет 56 400 евро в Германии в 2024 году.

  

• Наука о данных сочетает в себе технические навыки и способности к решению проблем. Это предоставляет отличную возможность для тех, кто любит использовать различные навыки.

• Научные сотрудники по данным постоянно изучают новые достижения в своей области, которые постоянно меняются и расширяются благодаря новым методам, инструментам и технологиям.

• Научные сотрудники по данным имеют множество карьерных путей. Они могут работать как аналитики данных, инженеры машинного обучения, научные сотрудники по данным, аналитики бизнес-анализа и т. д.

Какие необходимые квалификации для научного сотрудника по данным?

Необходимые квалификации для научного сотрудника по данным включают как мягкие, так и твердые навыки. Твердые навыки подобны инструментам в вашем ящике, а мягкие навыки — это то, как вы эффективно их используете. Оба являются обязательными для успешной карьеры в области науки о данных.

Твердые навыки:

• Статистика и вероятность:

  Анализ данных основывается на статистических концепциях, таких как тестирование гипотез, корреляция и регрессионный анализ. Квалифицированный научный сотрудник по данным должен иметь хорошие знания математики и статистики.

• Программирование:

  Научные сотрудники по данным используют языки программирования, такие как Python и R, для манипуляции данными, создания моделей и автоматизации задач.

• Очистка данных:

  Сырые данные бесполезны. Научные сотрудники по данным должны очищать, организовывать и предварительно обрабатывать данные для получения более точных и последовательных результатов и знаний. Этот процесс включает удаление дубликатов или ненужной информации, исправление ошибок, заполнение или удаление пустых значений и приведение формата данных в соответствие с анализом.

• Анализ и визуализация данных:

  После того как данные очищены и готовы, научные сотрудники по данным изучают их и идентифицируют тенденции и шаблоны. Они используют такие инструменты, как Tableau и PowerBI, для создания визуализаций данных. Визуализации делают сложные данные понятными, что полезно как для технических, так и для нетехнических пользователей.

• Машинное обучение и глубокое обучение:

  Знание алгоритмов машинного обучения, понимание глубокого обучения и концепций искусственного интеллекта становятся все более важными для научных сотрудников по данным.

• Облачные вычисления (бонус):

  Облачные вычисления не являются обязательными для научного сотрудника по данным, но их наличие будет полезным. Поскольку объемы данных растут, важность хранения и обработки возрастает. Знание облачных платформ, таких как AWS, Azure или Google Cloud Platform, является плюсом для научного сотрудника по данным.

Мягкие навыки:

• Коммуникация:

  Научные сотрудники по данным должны объяснять сложные результаты и выводы техническим и нетехническим аудиториям.

• Сотрудничество:

  Научные сотрудники по данным работают вместе с инженерами данных, бизнес-аналитиками и экспертами в области для создания точных моделей для бизнес-потребностей.

• Решение проблем:

  Наука о данных включает в себя решение проблем. Научные сотрудники по данным должны быть способны справляться с вызовами и мыслить креативно, чтобы получить значимые знания.

Стоит ли карьеру в науке о данных?

Да, наука о данных — это стоящая карьера. Это замечательно для людей, которые любят вызовы и имеют необходимые навыки и увлечения. Наука о данных — ваш идеальный путь, если вам интересны данные и их потенциал.

Каковы обязанности научных сотрудников по данным?

Научные сотрудники по данным имеют 5 основных обязанностей в своем рабочем цикле:

• Сбор и предварительная обработка данных.

• Выполнение EDA (исследовательского анализа данных) для выявления шаблонов и тенденций.

• Создание статистических моделей и алгоритмов машинного обучения.

• Сообщение выводов и рекомендаций заинтересованным сторонам.

• Разработка продуктов и решений по данным.

Насколько сложна карьера в науке о данных?

Начать карьеру в науке о данных может быть как вознаграждающим, так и сложным, требующим уникального сочетания навыков и преданности делу, чтобы справиться с его сложностями. Научные сотрудники по данным должны знать, как программировать, и хорошо понимать математику и статистику. Им нужно успевать за новыми инструментами и постоянно учиться новому. Работа с огромными объемами данных и поиск полезных шаблонов — это тяжелая умственная работа.

Научные сотрудники по данным должны работать с людьми из других команд. Им нужно объяснять сложные данные простыми словами, чтобы их могли понять нетехнические люди. Для тех, кто любит решать проблемы, логически мыслить и изучать новое, быть научным сотрудником по данным может быть очень стоящим, хотя это и сложно. Как начать вашу карьеру в науке о данных Перед тем, как начинать свою карьеру в науке о данных, вы должны выбрать путь, который хотите пройти. Затем вы можете искать курсы или онлайн-программы по сертификации в области науки о данных.

Как начать карьеру в науке о данных

Карьерные пути в науке о данных

Наука о данных предлагает различные карьерные пути, но каждый путь важен и ценен. Наиболее распространенные карьеры в области науки о данных:

• Научный сотрудник по данным

• Аналитик данных

• Инженер данных

• Аналитик бизнес-анализа

• Моделлер данных

• Инженер машинного обучения

Перспективы будущего для карьеры в науке о данных

Поскольку мы живем в мире, переполненном данными, наука о данных никогда не утратит своей важности, так же как и рабочие места в области данных. Миллионы данных генерируются ежедневно, и это будет продолжать расти. В будущем ожидается, что карьеры в науке о данных станут более разнообразными. Наука о данных больше не ограничивается традиционными аналитическими фирмами. У нее широкий спектр приложений во многих областях, которые будут расширяться в будущем, включая образование, здравоохранение и транспорт. Возможность для удаленной работы также возрастет.

Ожидания по зарплате научных сотрудников по данным

Зарплаты научных сотрудников по данным варьируются в зависимости от местоположения, отрасли, уровня опыта и специфических навыков. Вот некоторые ожидания по зарплате для научных сотрудников по данным в США:

По состоянию на 2 мая 2024 года, согласно ZipRecruiter,

• Зарплаты научных сотрудников по данным начального уровня (с 0 до 2 лет опыта) варьируются от $64,18 (25-й процентиль) до $81,73 (75-й процентиль) в год.

• Научные сотрудники по данным среднего уровня (с 2 до 5 лет опыта) зарабатывают от $98,500 (25-й процентиль) до $136,000 (75-й процентиль) в год.

• Зарплаты старших научных сотрудников по данным (с 5 до 10 лет опыта) варьируются от $118,500 (25-й процентиль) до $166,500 (75-й процентиль), при этом топ-заработники (90-й процентиль) получают $188,000 в год по всей территории США.

Переключение на науку о данных как карьеру

Переключение на работу в области науки о данных требует времени и усилий. Вам нужно изучить многие новые навыки. Вот несколько ключевых моментов, которые следует учесть:

• Текущие навыки:

  Оцените свои текущие знания в программировании, статистике, математике и в определенной области (например, финансах, образовании, здравоохранении и т. д.).

• План обучения:

  Создайте структурированный план обучения на основе недостающих навыков и пройдите онлайн-курсы, курсы на базе или программы обучения. Наука о данных включает в себя разнообразные навыки, такие как языки программирования (Python, R, SQL), статистическое моделирование, алгоритмы машинного обучения и визуализацию данных.

• Сеть:

  Посещайте встречи и конференции по науке о данных, или присоединяйтесь к онлайн-сообществам, чтобы установить связи с профессионалами в этой области.

• Рассмотрите сертификации:

  Сертификации от авторитетных организаций могут подтвердить ваши знания, что будет полезно для вашего резюме.

• Опыт:

  Ищите стажировки и начальные рабочие места в области данных, чтобы получить опыт работы с реальными данными.

Требуемые квалификации для науки о данных

При переходе с одной работы на должность научного сотрудника по данным существуют некоторые ключевые квалификации. Некоторые важные квалификации научного сотрудника по данным:

• Образование:

  Наличие степени бакалавра или магистра в области информатики, статистики, математики или инженерии будет полезным, хотя и не всегда обязательным.

• Программирование:

  Уровень владения языками, такими как Python (особенно с библиотеками, такими как NumPy, Pandas, Scikit-learn), R и SQL, является обязательным.

• Машинное обучение:

  Понимание и использование алгоритмов машинного обучения имеют решающее значение.

• Визуализация данных:

  Важно уметь собирать, очищать, организовывать и манипулировать большими наборами данных, используя инструменты визуализации, такие как Tableau, Power BI или Matplotlib.

Заключение

Начало или переключение карьеры в области науки о данных может быть сложным, но захватывающим. Научные сотрудники по данным никогда не утратят своей важности, поскольку спрос на решения, ориентированные на данные, растет. Имея необходимые квалификации и навыки, а также постоянно обучаясь, люди могут подготовиться к успеху в этой области.