Требования к специалисту по данным

Наука о данных стала обычным терминалом в последние годы, но многие люди, похоже, не знают его точного значения, или некоторые могут спутать его с другими вещами. Это не статистика и не исследовательская работа. Это также не разработка программного обеспечения. Что такое Data Science?

Наука о данных резюмируется как недавно разработанная, развивающаяся область, которая включает в себя программирование, статистическую скорость, инструменты визуализации и бизнес-знания. Человек, работающий с данными с использованием этих методов, называется специалистом по данным. Это связующее звено между миром данных и миром бизнеса. Вам может быть интересно, как? Ответ очень простой. Каждую секунду из разных источников генерируется большой объем данных. Эти данные бывают структурированными или неструктурированными. В то время как первый имеет определенный формат и может быть легко интерпретирован, последний не имеет заранее определенного метода и включает в себя мультимедиа, презентации и веб-сайты, которые нельзя отсортировать. Данные сначала собираются, затем форматируются, анализируются, выполняются и, наконец, визуализируются в форме презентации. Эта визуализация имеет решающее значение, поскольку помогает бизнес-подразделениям понять тенденцию и выработать стратегию с точки зрения продаж и прибыли.

Требования Data Science:

Спрос на специалистов по данным быстро растет, поскольку как успешные компании, так и стартапы полагаются на них при управлении данными, производимыми их клиентами. Лучшим примером являются рекомендации, предоставляемые сайтом покупок или поисковыми системами на основе вашей недавней активности. Не только бизнес, но и медицина, СМИ и финансы ежедневно генерируют огромное количество данных, предлагая работу практически во всех секторах.

Обязанности и требования дата-сайентиста:

Чтобы стать специалистом по данным, вам необходимо иметь жадность в статистической математике, навыки технического программирования, хорошее мышление, а также сильную деловую хватку и словесные навыки, чтобы иметь возможность переводить технический язык и делиться своими идеями с предпринимателями и вносить свой вклад в поиск решений для их бизнеса. проблемы. Большие и малые организации, независимо от отрасли, требуют, чтобы обработчики данных интерпретировали и анализировали данные, которые они создают каждый день.

Станьте специалистом по данным:

Если вам кажется, что ваши навыки соотносятся с вышеупомянутым, вы можете стать специалистом по анализу данных, что на сегодняшний день является наиболее многообещающим профессиональным званием в технологическом мире. Чтобы стать специалистом по анализу данных, вы должны иметь образование в области математики, компьютерных наук, бакалавриата технических наук или MBA. Это поле также дает вам возможность работать над интересными вам проектами.

Вы должны хорошо разбираться в различных инструментах, таких как SAS, R, Python, SQL, Tableau, машинное обучение, IoT, Six Sigma, Mind Mapping, Data Mining, Data Optimization, Minitab, Scala и Spark, и это лишь некоторые из них.

Практические знания через тематические исследования или учебные лагеря в дополнение к теоретическим занятиям могут просто повысить ваши шансы на трудоустройство.