Как начать карьеру в области науки о данных

Каждая область имеет уровень сложности, который человек должен оценить, прежде чем посвящать ему свое время и силы. В то время как некоторые области, такие как астрофизика, имеют репутацию сложных, в то время как другие области воспринимаются как простые. Эта статья призвана дать читателю представление об уровне сложности области науки о данных.

Краткое описание науки о данных и почему это считается сложным

Внезапная революция в аппаратных возможностях компьютеров и распространение Интернета привели к тому, что данные генерируются очень быстрыми темпами. Это заставило различные секторы бизнеса хранить эти данные, так как теперь данные являются ключом к решению многих бизнес-проблем, которые раньше могли решить только опытные профессионалы бизнеса. Науку о данных можно понимать как научный способ анализа данных и создания прогностических моделей, которые анализируют основные закономерности данных и устанавливают взаимосвязь между различными переменными и целью (то, что необходимо предсказать). Поскольку это относительно новая область, существует много предположений относительно уровня сложности этой области, и она имеет репутацию области, в которую сложно проникнуть.Существует множество причин, по которым наука о данных считается сложной, и, хотя некоторые причины кажутся преувеличенными, есть аспекты науки о данных, которые могут считаться сложными.

AnalytixLabs – ведущий институт аналитики данных, который специализируется на обучении как отдельных лиц, так и корпораций с целью получения отраслевых знаний в области науки о данных и связанных с ней аспектов. Его возглавляют выпускники факультетов McKinsey, IIT, IIM и FMS, обладающие большим практическим опытом. Находясь в секторе образования в течение достаточно долгого времени, а также имея широкую клиентскую базу, AnalytixLabs очень помогает молодым соискателям сделать карьеру в области Data Science.

Сложна ли наука о данных? (Что затрудняет)

Есть особая причина, из-за которой Data Science иногда считается сложной: это требовательный характер этой области. Чтобы получить опыт в области науки о данных, нужно хорошо разбираться в математике, статистике, компьютерном программировании, визуализации, отчетности, понимании бизнеса, решении проблем и рассказывании историй. Поскольку это объединение нескольких дисциплин, любому человеку сложно овладеть этой областью, так как необходимо получить знания во всех этих областях. От начинающих специалистов в области данных требуется знание математики и статистики, поскольку многочисленные алгоритмы прогнозирования используют математические и статистические концепции, и для устранения неполадок в модели эти концепции должны быть хорошо известны. Инструменты реализации – это, как правило, R и Python, и они требуют навыков программирования. После анализа данныхважно понимать его значение для бизнеса и сообщать об анализе в простой исчерпывающей терминологии с использованием наглядных пособий. Наконец, необходимо также объяснить весь процесс разработки модели, чтобы другие могли ее изучить и обнаружить потенциальные дыры в петлях или понять, откуда приходит бизнес-вывод. Вся эта сложность заставляет Data Science казаться сложной дисциплиной. Однако хорошим аспектом этого является то, что ни один человек не может иметь все эти знания заранее. Таким образом, эта область дает всем равные возможности попробовать свои силы в ней, что делает ее уникальной формой обучения.необходимо также объяснить весь процесс разработки модели, чтобы другие могли ее изучить и обнаружить потенциальные дыры в петлях или понять, откуда приходит бизнес-вывод. Вся эта сложность заставляет Data Science казаться сложной дисциплиной. Однако хорошим аспектом этого является то, что ни один человек не может иметь все эти знания заранее. Таким образом, эта область дает всем равные возможности попробовать свои силы в ней, что делает ее уникальной формой обучения.необходимо также объяснить весь процесс разработки модели, чтобы другие могли изучить ее и обнаружить потенциальные дыры в петлях или понять, откуда приходит бизнес-вывод. Вся эта сложность заставляет Data Science казаться сложной дисциплиной. Однако хорошим аспектом этого является то, что ни один человек не может иметь все эти знания заранее. Таким образом, эта область дает всем равные возможности попробовать свои силы в ней, что делает ее уникальной формой обучения. Эта область дает всем равные возможности попробовать свои силы в ней, что делает ее уникальной формой обучения.

Data Scientist - хорошая карьера?

Не зря Data Scientist называют «самой сексуальной работой 21- ^{го века».}века ». Уровень проблем, с которыми сталкивается специалист по анализу данных, степень воздействия, которое он получает, и степень его влияния на принятие решений в бизнесе, делают его очень влиятельной позицией. На рынке мало специалистов по данным, что делает его отличным карьерным ростом, поскольку он гарантирует трудоустройство, и если кто-то станет мастером в этой области, то для таких энтузиастов науки о данных нет предела. Что наиболее важно, помимо высокого спроса на специалистов по анализу данных, уровень компенсации, предоставляемой специалистам в области науки о данных, выше, чем на других высокопрофильных должностях, так как, например, средняя зарплата специалиста по данным в Индии может составлять от 10 лаков в год. до 25 лаков в год, что делает его одним из самых желанных рабочих мест.

Как начать карьеру в области науки о данных?

Есть множество способов начать свою карьеру в Data Science. Некоторые из распространенных методов включают самостоятельное изучение многочисленных аспектов науки о данных, таких как базовая статистика, контролируемое и неконтролируемое обучение, разработка функций, интеллектуальный анализ данных и исследование, с использованием общих инструментов, таких как R и Python, математики, лежащей в основе алгоритмов, показателей оценки модели. и методы проверки. Однако, чтобы получить некоторое признание, можно пройти сертификацию, поскольку многочисленные платформы предоставляют сертификационные курсы, которые помогают отдельным лицам получить определенное признание. Образовательные платформы, такие как AnalytixLabs, даже предоставляют помощь в трудоустройстве, которая может очень помочь людям, которые хотят начать свою карьеру в этой области.Существует также возможность завершить курс по науке о данных, который предоставляется иностранными университетами (в основном европейскими или американскими) или некоторыми индийскими институтами премиум-класса. Хотя этот вариант может помочь увеличить перспективы трудоустройства соискателей, это очень дорогой и конкурентоспособный вариант.

Требует ли Data Science программирования?

Многочисленные инструменты предоставляют решения на основе Data Science. Такие инструменты, как Rapid Miner и Power BI, предоставляют интерфейс на основе графического пользовательского интерфейса с функциями перетаскивания, благодаря чему людям, не имеющим опыта работы в области компьютерных наук, особенно легко получить доступ к этой области. Некоторые другие инструменты, такие как SQL и даже SAS, используют подход, основанный на запросах, для реализации Data Science, что может быть немного сложным для некоторых, но, поскольку запросы почти на простом английском языке, это снова упрощает обучение для многих людей. Тем не менее, для выполнения углубленной науки о данных требуются специальные продвинутые инструменты, такие как R и Python, которые явно требуют от своих пользователей знания программирования.

Python, который является языком программирования или, как его обычно называют, языком сценариев, требует от пользователя высокого уровня понимания компьютерного кодирования, в то время как R, который является статистическим языком, имеет еще более крутую кривую обучения и является сложной задачей для людей, не знакомых с программированием. Тем не менее, это не должно вызывать беспокойства у кандидатов в науку о данных, поскольку это компьютерное кодирование не такой же сложности, как в других областях, основанных на кодировании, например, при разработке приложений и т. д.

Сколько времени нужно, чтобы изучить Python?

Уровень кодирования, необходимый для реализации многочисленных концепций Data Science, можно легко изучить за несколько дней и освоить за несколько месяцев даже тем, кто никогда в жизни не писал ни строчки кода. Причина такой короткой продолжительности заключается в том, что общие инструменты Data Science, такие как Python, работают как модульные языки и используют многочисленные пакеты на основе Data Science, также известные как библиотеки или модули, для реализации манипулирования данными и разработки моделей, которые выполняют большую часть внутренней работы, заставляя пользователя писать только ограниченные строки кода. Основное внимание при изучении любого инструмента, ориентированного на науку о данных, такого как python, должно быть сосредоточено на основах, поскольку, как только они станут понятными, написание сложных кодов становится очень простой задачей.

Могу ли я изучать науку о данных самостоятельно?

21- ^явек – это век информации с повсеместной доступностью Интернета и Google, любой человек может узнать почти обо всем (если только не классифицировано государственными органами). В Интернете доступны видеолекции Массачусетского технологического института и других престижных учебных заведений, которые может бесплатно просмотреть любой желающий. Вдобавок к этому многочисленные каналы YouTube посвящены тому, чтобы люди узнали о различных аспектах Data Science. Кроме того, в Интернете доступно большое количество электронных книг, которые могут использовать кандидаты в Data Science. Однако даже при всем этом есть серьезный недостаток в изучении такой продвинутой области самостоятельно, который заключается в высокой вероятности потеряться в море информации и потерять из виду, что нужно изучить в первую очередь и на какой глубине. .Каждый аспект науки о данных требует своего изучения, и при необходимости можно углубиться в него. Это может привести к тому, что самообучающиеся увязнут в определенных темах и погрузятся в такую глубину, которая может оказаться невыгодной, что приведет к потере времени и ненужному утомлению.

Структура обучения науке о данных или, как ее обычно понимают, «учебная программа» или учебная программа – это самая важная вещь, которая может быть должным образом предоставлена только курсами, разработанными профессионалами. Кроме того, поскольку эта область требовательна и часто может вызывать различные вопросы в умах учащихся, платформы, на которых учащиеся могут взаимодействовать с инструкторами, имеют огромное значение.

Каковы разные области науки о данных?

Как упоминалось ранее, Data Science – это объединение нескольких дисциплин. Хотя нужно знать все эти дисциплины, чтобы работать как специалист по данным, эти дисциплины также действуют как разные области в области науки о данных. Среди общего домена включают:

Инженерия данных и управление данными

Количество данных, доступных для использования, резко возросло в последнее время, и это вызвало потребность в профессионалах, которые специализируются на хранении больших объемов данных, предоставлении их, когда это необходимо, управлении ими и обеспечении того, чтобы архитектура хранения большой объем данных эффективен. Сфера больших данных может быть понята как подобласть науки о данных, которая занимается предоставлением данных.

Data Mining и подготовка данных

Как только данные станут доступными, прежде чем их можно будет проанализировать, их необходимо подготовить и проанализировать, то есть изучить. Все это делает его отдельной областью, поскольку существуют определенные методы исследования данных, требующие специализации со стороны специалиста по данным. Подготовка данных включает в себя обширную разработку функций, которая, среди прочего, включает концепции обработки отсутствующих значений и выбросов.

Отчетность и визуализация

После того, как данные добыты, подготовлены и проанализированы, становится необходимым кратко сообщить о находке. Здесь пригодятся графики и другие методы визуализации, поскольку они могут относительно легко объяснить большой объем информации. Существуют специальные инструменты, специально предназначенные для создания отчетов, такие как MS Excel, Power BI и Tableau, которые специалисты по данным должны знать для создания эффективных отчетов и визуализации.

Статистический анализ

Статистику можно рассматривать как основу науки о данных. Он действует как метод исследования данных, понимания взаимосвязи между функциями, которые многое объясняют о бизнесе. Статистика помогает в большинстве случаев двумерного анализа. Это также помогает понять производительность моделей и выполнить проектирование функций, таких как сокращение функций и т. Д.

Разработка модели

Алгоритмы используются для разработки моделей, и для глубокого понимания внутренней работы этих алгоритмов требуется специализация. В то время как определенный специалист по данным может позаботиться о предоставлении данных, их подготовке и проведении базового анализа, существует группа специалистов по данным, которая отвечает за выбор правильной статистической модели, модели машинного обучения или глубокого обучения и настройку ее гиперпараметров. и убедившись, что он соответствует данным. Эта область науки о данных также отвечает за оценку и проверку прогнозных моделей.

Специализированная аналитика

Области науки о данных также можно понять с точки зрения различных областей бизнеса, в которых она реализована. Среди наиболее распространенных отраслевых доменов:

Розничная торговля и электронная торговля

Это сфера деятельности, ориентированная на клиента, в которой проводится 360-градусный анализ клиентов. Анализируются поведение клиентов и модели покупок, создаются системы рекомендаций для перекрестных продаж.

2. Логистика

Поскольку большая часть покупок происходит в Интернете, рынки соединяются по всему миру и возрастают глобальные рыночные зависимости, что привело к тому, что перемещение товаров между странами и городами стало обычным явлением. Это создает огромную логистическую проблему, которую может решить наука о данных, используя оптимизацию и другие алгоритмы.

3. Авиация и гостиничный бизнес

Этот сектор требует управления инвентарными запасами, где этот инвентарь может быть гостиничными номерами или самолетами. Кроме того, изучение и анализ отзывов клиентов – важная часть этого бизнеса, где важную роль играют такие концепции науки о данных, как интеллектуальный анализ текста и обработка естественного языка.

4. BFSI (Банковские финансовые услуги и страхование)

Среди старейших пользователей Data Science в этом домене по-прежнему задействовано большое количество Data Sceintsitst, которые отвечают за ряд действий от прогнозирования мошеннических и аномальных действий и клиентов до прогнозирования потенциальных кредитов, страховки или суммы инвестиций, процентной ставки, оттока клиенты и др.

Подходит ли наука о данных для новичков?

Науку о данных можно рассматривать как одну из лучших областей для новичков, поскольку она относительно открыта для людей из всех слоев общества, и поскольку эта область сама по себе относительно молода, новичков обычно считают, если они правильно демонстрируют свои способности. Кандидаты, имеющие опыт STEM, могут рассчитывать на свои навыки кодирования, математические или статистические навыки, в то время как кандидаты, не относящиеся к STEM, могут отточить свою деловую хватку, навыки отчетности и визуализации и могут продвинуться дальше. Наука о данных, будучи обширной областью, требует нескольких шагов, прежде чем проект может быть полностью выполнен.

Эти шаги требуют опыта от начального до среднего и экспертного уровня. Поскольку большинство трудоемких задач требуют базовых и промежуточных знаний, в области Data Science всегда есть много возможностей. Тем не менее, новички должны создавать множество проектов и загружать их на такие платформы, как GitHub, а также участвовать в хакатонах, чтобы освежить свои навыки и иметь что-то объяснить в интервью.

Является ли наука о данных ИТ-работой?

ехнически Data Science – это не ИТ-работа, поскольку она имеет дело не только с языками программирования и компьютерами. Требуется много теоретических знаний, относящихся к статистике, математике, разработке моделей, оценке и проверке. Вдобавок ко всему, для того, чтобы сделать какой-либо осязаемый вывод, необходимы бизнес-знания, а поскольку от специалистов по данным часто требуется сообщать свой анализ людям, которые могут или не могут принадлежать к этой области науки о данных, навыки отчетности и визуализации также являются необходимыми. требуется.

Все это делает эту область не связанной с ИТ, однако, по-прежнему в популярной культуре, работа специалиста по данным рассматривается как работа в сфере ИТ. Одна из причин этого – сильная зависимость от компьютерных языков, таких как Python, и близость к системам управления базами данных и хранилищам данных. Кроме того, с появлением больших данных работа Data Scientist, похоже, стала больше приближаться к ИТ, но все же следует помнить о других аспектах Data Science, которые не так ориентированы на ИТ.

Ошибки, которых следует избегать, начиная карьеру в области науки о данных

Есть определенные типичные ошибки, которые делают новички при построении своей карьеры в Data Science. Они включают-

Уделять больше внимания практической реализации алгоритмов.

Распространенная ошибка новичков заключается в том, что они увлекаются инструментами и просто сосредотачиваются на кодировании. Иногда это выходит из-под контроля, и можно закончить обучение программированию, а не изучение языка для того, что требуется для реализации машинного обучения и других библиотек. Другая часть этой проблемы состоит в том, чтобы упускать из виду практические аспекты Data Science, которые могут оказаться катастрофическими, и без знания теории, лежащей в основе Data Science, невозможно полностью реализовать или устранить неполадки в проекте.

Незнание основ языка

Поскольку языки, используемые для реализации Data Science, являются модульными по своей природе и широко используют библиотеки, у новичков может возникнуть соблазн набрать две-три строки кода, которые позволят им выполнить модель. Это означает, что основам языка не уделялось должного внимания. Это может создать проблемы, когда необходимо проявлять новаторский подход к кодам или выявлять синтаксические ошибки в кодах.

Изучение слишком большого количества языков за короткий промежуток времени

Распространенное заблуждение в области Data Science состоит в том, что инструменты могут сильно повлиять на производительность алгоритмов или могут сделать карьеру в Data Science или сломать ее. Однако правда в том, что после того, как уровень достигнут, не имеет значения, какой инструмент использует специалист по данным, то есть это может быть R или Python или любой другой инструмент с аналогичной гибкостью и возможностями. Изучение слишком большого количества языков в ожидании превосходства над другими иногда может быть контрпродуктивным, поскольку новички могут запутаться с этими языками и могут быть вынуждены искажать синтаксис. Каждому специалисту по анализу данных важно потратить некоторое время на свой инструмент и научиться его использовать, прежде чем переходить к любому другому инструменту.

Не участвовать в хакатонах или не проводить тематические исследования

Особенно для новичков важно получить некоторый практический опыт, который трудно получить до тех пор, пока не появится возможность работать или пройти обучение. Для этого только сосредоточение внимания на некоторых базовых упражнениях или самоисследование может серьезно ограничить понимание концепций. Таким образом, участие в хакатонах становится важным, что помогает развить навыки решения проблем. Если новички участвуют в программе сертификации, они должны решить предоставленные тематические исследования, чтобы получить некоторый прагматизм в отношении выполнения проектов.

Избегайте онлайн-викторин и интервью

Пока не будут представлены реальные возможности трудоустройства, новички должны пройти как можно больше онлайн-викторин и собеседований. Это готовит их к нелегкой битве за прохождение многочисленных собеседований и поиск работы.

Думая, что они знают или должны знать все

Наконец, возможно, что после сотен онлайн-лекций, нескольких книг и нескольких хакатонов может сложиться впечатление, что они знают все о Data Science, однако это может и окажется фатальным недостатком в их обучение как Data Science – это область, которую невозможно понять полностью за короткий или даже средний промежуток времени. На такие аспекты, как разработка функций, могут уйти годы, прежде чем будут полностью рассмотрены все аспекты одной темы. Поэтому никогда не следует утолять жажду знаний, а следует постоянно учиться и исследовать. Кроме того, новички должны реалистично формировать свои ожидания и не должны ожидать, что все узнают и исчерпают себя.

После объяснения всего, что касается различных аспектов науки о данных, можно сделать вывод, что область науки о данных уникальна, и нужно быть очень терпеливым, изучая ее, поскольку никто не может стать мастером в ней за ночь или за неделю. Это занимает месяцы напряженной работы, дисциплины и любознательности до уровня понимания может быть построено.

FAQs

Наука о данных – это просто?

Как и в любой другой области, при надлежащем руководстве наука о данных может стать легкой для изучения областью, и можно построить карьеру в этой области. Однако, поскольку он огромен, новичку легко потеряться и потерять зрение, что может сделать процесс обучения трудным и разочаровывающим.

Data Science – хорошая карьера?

С учетом того, что специалисты по анализу данных пользуются большим спросом и имеют зарплату выше среднего, Data Science, безусловно, является одной из замечательных профессий, частью которой стоит стать.

Будущее за наукой о данных?

Поскольку объем генерируемых данных продолжает расти, а также оборудование и инструменты для их обработки, у Data Science есть светлое будущее, особенно потому, что все больше и больше доменов все больше полагаются на Data Science для принятия решений.

Сообщите нам, если у вас есть какие-либо вопросы относительно обсуждения, затронутого в этой статье. Было бы неплохо узнать ваше мнение по этой теме.