2012 жылы HBR «деректер ғалымы» деп «ғасырдың сексуалды еңбегі» деп атады. Бірақ деректер ғылымы шынымен нені білдіреді? Және одан да маңызды, өзіңізді деректер ғалымы деп атауға қажетті дағдыларды қалай алуға болады?
Data Science дегеніміз не?
Бір кездері деректер ғалымдары негізінен академиялық кеңістікте болды. Енді үлкен деректерді жинау және талдауға деген қажеттілік бар, ғалымдар шағын және ірі компаниялар мен өнеркәсіп салаларында сұранысқа ие болды.
Деректер ғылымы мамандық ретінде математика, статистика және компьютерлік бағдарламалау аясында бірқатар дағдыларды қамтиды. Бұл ерлер басым сала, деректер ғылымындағы әйелдердің бағалары шамамен 10% құрайды.
Glassdoor мәліметіне сәйкес, ғалымдардың орташа ұлттық жалақысы $ 113,436 құрайды. Жалақыға қарап, деректер ғылымы басқа ұқсас мансаптарға қарағанда әлдеқайда тартымды.
Деректер ғалымы болуы қажет
Барлық тапсырмалар секілді, деректерді ғылымға енгізу үшін қажетті нақты дағдылар жеке компанияға байланысты.
Дегенмен, белгілі бір дағдылар / бағдарламалық құралдар бар, олар дәйекті болып қалады.
- R және SAS сияқты статистикалық программалау тілдері
- SQL сияқты деректер қорын сұрау тілі
- Статистикалық сынақтар, үлестірулер, ең үлкен ықтималдық бағалаушылары және т.б. сияқты негізгі статистика
- Машинаны оқыту әдістері k - Жақын көршілер, кездейсоқ ормандар, ансамбльдер және т.б.
- Көп айнымалы есептеу және сызықтық алгебра
- Деректерді тіркеу және деректерге негізделген жаңа өнімдерді әзірлеу
- Hadoop платформасымен танысу
- Көрнекі құралдар ретінде Flare, HighCharts немесе AmCharts
Деректер ғалымы болу жолы
Қазіргі уақытта деректер ғалымы болудың үш нұсқасы бар:
- Udacity сияқты бағдарламалар арқылы өзін-өзі зерттеу
- Деректермен жұмыс жасайтын деректер базасына қатысу
- Магистратураға түсу үшін аспирантураға барады
Әр əдіске əрі оң жəне теріс түсініктер бар.
Өзін-өзі зерттеу
Артықшылықтары:
- Ыңғайлы: кез келген ортада және кез-келген жылдамдықпен өз уақытында жасалуы мүмкін
- Қолжетімді: кез келген жерде $ 0-600 тұратын болады.
- Уақытты үнемдейді: онлайн курстар 8-18 ай ішінде аяқталуы мүмкін.
Кемшіліктері:
- Аяқтағаннан кейін ғана сертификат алыңыз
- Тең-теңімен немесе мұғалімнен оқушының араласуына жол берілмейді
- Жұмыс іздеумен ешқандай көмек жоқ
Data Science Boot Camp
Артықшылықтары:
- Ұзақ уақыттық міндеттеме: 6 аптадан 3 айға дейін аяқталуы мүмкін
- Мүмкіндігінше салыстырмалы түрде қолжетімді, кем дегенде, магистр дәрежесін алуымен (жүктеу лагерлері тегін - $ 16,000)
- Мансапты жылдам өзгертуді қалайтындар үшін өте қолайлы
- Көптеген жүктеу лагерлері жұмыс аяқталғаннан кейін жұмыс іздеу процесінде көмек көрсетеді
Кемшіліктері:
- Тек жобалар қоржынын алыңыз - ешқандай «нақты» жұмыс тәжірибесі жоқ
- Уақыт өте қысқа уақыт ішінде көп нәрсені үйренуге болады
- Аптасына 40 сағатқа дейін жұмыс жасай аласыз (өзін-өзі зерттеуге қарағанда өзіңіздің қарқынды жүруіңізге және әлі де толық емес жұмыс уақытында жұмыс істеуге болады)
Магистр деңгейі
Артықшылықтары:
- Аяқталғаннан кейін диплом
- Кәсіби дайындалған нұсқаушылармен құрылымдық оқыту
- Шынайы әлемдік тәжірибе: көптеген бағдарламалар тәжірибе мен білімге қосылатын тәжірибелерді қамтиды
- Барлық мәліметтерді үйреніп, жұтып қоюға жеткілікті уақыт
Кемшіліктері:
- Қымбатты: тұру шығыстарын есептемегенде - $ 20,000 - $ 70,000 аралығында болуы мүмкін
- Уақытты үнемдейтін: ең ұзын (9-20 ай)