Специалисты по данным востребованы во всем мире, и потребность в принятии решений на основе данных растет как никогда.
Компании постоянно ищут сотрудников, способных анализировать данные и делать качественные прогнозы.
Но вот вопрос,
Кто такой Data Scientist?
Человек, который сочетает знания математики, статистики и программирования для управления данными и получения информации. Специалисты по данным также участвуют в разработке прогностических моделей для принятия важных бизнес-решений.
Многие специалисты по данным начинают свою карьеру в качестве статистиков или аналитиков данных, но по мере развития больших данных менялись и их роли. Данные больше не являются чем-то второстепенным для ИТ-отдела, они требуют тщательного анализа, творческого любопытства и способности превращать высокотехнологичные идеи в новые способы получения прибыли.
Вот еще один вопрос, который может возникнуть у вас в голове,
Почему вам стоит стать Data Scientist?
1. Растущий спрос
Наука о данных создает ажиотаж почти во всех отраслях, и в последнее время она была одной из самых востребованных профессий, и ожидается, что в ближайшие годы она будет расти еще больше.
По некоторым данным, к 2026 году будет более 11 миллионов рабочих мест для специалистов по данным.
2. Высокая зарплата
Согласно аналитикам, наука о данных — одна из самых высокооплачиваемых профессий, средняя годовая зарплата специалиста по данным составляет 9 лакхов 90 тысяч рупий.
3. Низкая конкуренция
Наука о данных процветает, и компании отчаянно ищут специалистов по данным, однако спрос на специалистов по данным высок, а предложение довольно низкое. Специалистов по данным нанимают из компаний всех областей, включая свежие стартапы.
Таким образом, если вы приобрели минимальные навыки, вы можете рассчитывать на минимальную конкуренцию в области науки о данных.
4. Разнообразное рабочее воздействие
Как специалист по данным, вы можете опробовать широкий спектр областей в соответствии с вашими навыками, такими как ML, DL и AI. иметь возможность работать над разными вещами с существенной вовлеченностью и мобильностью.
Лучшие навыки, чтобы стать специалистом по данным
1. Знание программирования
Программирование обеспечивает способ общения с машинами, независимо от того, в какой компании вы будете проходить собеседование для специалиста по данным, и, вероятно, ожидается, что вы узнаете, как применить свои знания в области программирования, чтобы получить представление о данных.
Но нужно ли вам быть экспертом в языке программирования?
Нет, но вам должно быть удобно им пользоваться.
Для начала выберите язык программирования, который вам удобен, и одними из наиболее часто используемых языков программирования, используемых специалистами по данным, являются python, R, SQL и Scala.
Python — один из самых простых, гибких и широко используемых языков программирования из всех, с различными полезными библиотеками, которые можно использовать для ML и DL.
R в основном используется для статистического анализа и расширенной аналитики данных, а также предоставляет вам несколько исключительных библиотек для графической визуализации.
SQL используется для управления данными из системы производных баз данных, и мы можем использовать SQL для взаимодействия с базами данных для извлечения данных или управления ими.
Scala очень нов и больше похож на расширение для Java. Его можно использовать для применения концепций машинного обучения и анализа больших данных.
2. Математика и статистика
Математика и статистика — это два строительных блока, которые могут приблизить вас к вашей цели — стать специалистом по данным. Использование соответствующих математических и статистических концепций может помочь вам лучше изучить данные и получить существенную информацию.
Более того, понимание того, как работают различные алгоритмы ML, требует хороших статистических знаний и имеет решающее значение для понимания того, как и где использовать алгоритмы ML.
Общие математические концепции, которые вы будете использовать, включают линейную алгебру, вероятность, в то время как в статистике наиболее важно иметь представление о среднем значении, медиане, моде и стандартных отклонениях.
3. Машинное обучение
Для Data Scientist ML является важным навыком, необходимым для разработки прогностических моделей.
Существуют различные виды обучения, подобного машинному обучению, с учителем, без учителя и с подкреплением. Применение соответствующего типа обучения может дать вам качественный прогноз и оценку.
4. Обработка и анализ данных
Манипуляции с данными — это процесс очистки, структурирования и преобразования исходных данных в желаемые форматы для лучшего анализа.
Обработка данных занимает много времени, но, в конце концов, это поможет вам принимать эффективные бизнес-решения. После того, как необходимые манипуляции с данными выполнены, данные можно использовать для эффективного анализа данных.
Данные сами по себе состоят из фактов и цифр, анализ данных помогает вам представить данные в виде полезной информации, которая обеспечивает контекст для данных.
Это шаг, на котором вы можете изучить данные и найти интересные закономерности для проведения оценок.
Наиболее распространенные методы манипуляции, включая обработку пропущенных значений, масштабирование и преобразование данных для нормализации и т. д.
5. Визуализация данных
Представление данных или информации в визуальном формате, понятном аудитории как технических, так и нетехнических областей.
Визуализация данных — это способ передать связь между данными и изображениями. Это позволяет легче увидеть сильные стороны и закономерности.
Когда дело доходит до визуализации, вам может быть очень полезно ознакомиться с методами и инструментами визуализации данных.
Помимо этого, Python и R предоставляют вам различные пакеты, такие как ggplot2, Matplotlib, plumtree и т. д.
Это навыки, которые вам понадобятся, чтобы стать специалистом по данным, и чтобы дать вам лучшее представление об этой области, давайте также посмотрим,
Отрасли, которые нанимают специалистов по данным.
1. Банк, финансовые услуги и страховые компании
Специалистов по данным в основном нанимают для управления рисками и сегментации клиентов, чтобы ориентироваться на потенциальную клиентскую базу.
2. СМИ и развлечения
Компании, управляющие OTT-платформами, нанимают специалистов по обработке и анализу данных для разработки системы, способной выполнять аналитику в режиме реального времени, что также помогает им понять выбор пользователя и предоставить соответствующую рекомендацию.
3. Здравоохранение
Индустрия здравоохранения широко использует науку о данных для прогнозирования рисков для здоровья и открытия лекарств.
4. Розничная торговля/электронная коммерция
Для таких компаний, как клиенты Amazon и Flipkart, опыт играет важную роль в определении их охвата клиентов и удержания на рынке. Эти черты можно улучшить с помощью науки о данных, которая может помочь нам понять поведение клиентов, а затем продать им текущий продукт.
