Co je to datová věda?

„Velká data“, „analytika“ a podobně jsou dnes trendy. A z dobrého důvodu.

V roce 2012 označila společnost HBR „datového vědce“ za „nejvzdálenější práci století“. A co je důležitější, jak si můžete osvojit dovednosti potřebné k tomu, abyste si říkali datový vědec?

Co je datová věda?

Datoví vědci byli kdysi většinou v akademickém prostoru. Nyní, s nárůstem velkých sbírek dat a potřebou analýzy, se datoví vědci stali velmi žádanými v řadě firem a průmyslových odvětví, malých i velkých.

Datová věda jako profese zahrnuje řadu dovedností v oblasti matematiky, statistiky a počítačového programování. Je to průmysl, kterému dominují muži, odhady žen ve vědě o údajích se pohybují kolem 10%.

Podle společnosti Glassdoor je průměrný plat pro vědce za údaje ve výši 113 436 USD. Při pohledu na samotnou kompenzaci je věda o údajích mnohem atraktivnější než jiné podobné kariéry.

Dovednosti potřebné k tomu, aby byl datový vědec

Stejně jako všechny práce, i specifické dovednosti potřebné pro obsazení pozic v oblasti datových věd závisí na jednotlivých společnostech.

Existují však určité dovednosti / softwarové nástroje, které zůstávají konzistentní.

• Statistické programovací jazyky jako R a SAS
• Databázový dotazovací jazyk jako SQL
• Základní statistiky, jako jsou statistické testy, distribuce, odhady maximální pravděpodobnosti a tak dále
• Metody strojového učení jako k-Nejbližší sousedé, náhodné lesy, metody souboru atd.
• Vícerozměrný počet a lineární algebra
• Záznam dat a vývoj nových produktů, které jsou řízeny daty
• Seznámení s platformou Hadoop
• Vizualizační nástroje jako Flare, HighCharts nebo AmCharts

Jak se stát datovým vědcem

V současné době existují tři životaschopné možnosti, jak se stát vědeckým pracovníkem:

• Samostudium prostřednictvím programů jako Udacity
• Navštěvovat botanický tábor pro vědu
• Jít na postgraduální školu pro magisterský titul

Samozřejmě existují pro a proti každé metodě výhody a nevýhody.

Samostudium

Klady:

• Pohodlný: může být prováděn ve vašem vlastním čase v jakémkoliv prostředí a v každém tempu
• Cenově dostupné: může stát kdekoli od $ 0-600.
• Šetří čas: online kurzy mohou být dokončeny během 8-18 měsíců.

Nevýhody:

• Po dokončení obdržíte certifikát
• Žádné zapojení peer-to-peer nebo učitel-student-student
• Žádná pomoc při hledání zaměstnání

Data Science Boot Camp

Klady:

• Malý časový závazek: může být dokončen za 6 týdnů až 3 měsíce
• Relativně cenově dostupné, přinejmenším ve srovnání se získáním magisterského titulu (spouštěcí tábory se pohybují od volných - 16 000 USD)
• Ideální pro ty, kteří chtějí rychle změnit kariéru
• Mnoho zaváděcích táborů nabízí pomoc při hledání práce po dokončení

Nevýhody:

• Získejte pouze portfolio projektů - žádná "skutečná" pracovní zkušenost
• Hodně se učit v krátkém čase
• Může to být až 40 hodin týdně práce (na rozdíl od samostudia, kde můžete jít vlastním tempem a pracovat na částečný úvazek / plný úvazek)

Magisterský titul

Klady:

• Diplom po dokončení
• Strukturované učení s odborně vyškolenými instruktory
• Skutečné zkušenosti: mnoho programů zahrnuje stáže, které přispějí ke zkušenostem a znalostem
• Dostatečný čas učit se a absorbovat všechny informace

Nevýhody:

• Drahý: mohl by stát mezi $ 20,000 - $ 70,000 - ne včetně životních nákladů
• Časově náročné: mohou trvat i nejdéle (9-20 měsíců)