Rozwój kariery w dziedzinie Data Science: Nadeszła przyszłość pracy

Rozwój kariery w data science jest jednym z najszybszych na świecie. Harvard Business Review nazwał to najgorętszą pracą XXI wieku , a LinkedIn nazwał ją najszybciej rozwijającą się pracą w 2017 roku. Liderzy biznesu nazywają dane nową ropą.

Przewiduje się, że do 2026 r. w branży powstanie około 11,5 mln nowych miejsc pracy , a wielkość rynku Big Data wyniesie do tego czasu szacunkowo 96 mld USD . Jednak pomimo tych wszystkich liczb, istnieje duża przepaść między ofertami pracy a talentami w terenie. Według quanthub , oczekuje się, że globalny niedobór technologii dotknie 85 milionów w ciągu najbliższych dziesięciu lat.

Według PwC, na Bliskim Wschodzie sztuczna inteligencja (AI) – ogromny motor napędowy branży data science – będzie warta 320 miliardów dolarów do 2030 roku w samych Zjednoczonych Emiratach Arabskich. W ten sposób region zmierza w kierunku kolosalnego rozwoju, ale potrzebuje armii profesjonalistów i ekspertów, aby doprowadzić go do przewidywanych wyżyn.

Dla profesjonalistów, którzy chcą zmienić swój zawód lub rozpocząć go, ścieżka kariery data science jest idealnym miejscem.

Ścieżki kariery oparte na danych

Oto role, z których może wybierać specjalista ds. analityki danych.

Naukowiec ds. danych

Analitycy danych przeoczają projekty od początku do końca. Mają pełne zrozumienie problemu biznesowego oraz analizują i porządkują informacje, które rozwiązują problem. Są najlepszymi profesjonalistami, którzy dzielą się całościowymi spostrzeżeniami, odkrywają wzorce, dzielą się rozwiązaniami i przewidują przyszłe trendy dotyczące problemu. Ogólnie rzecz biorąc, w dużych organizacjach umiejętności analityka danych są widoczne w działaniu prowadzącym projekt, zamiast zagłębiać się w szczegóły na poziomie wykonania.

Analityk danych

Jak sugeruje tytuł, analitycy danych to ci, którzy zagłębiają się w informacje – ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane – i analizują je. Wykonują zapytania wyszukiwania w bazie danych i wydobywają cenne dane dotyczące problemu biznesowego. Wykorzystują algorytmy i modele do przetwarzania, optymalizacji i manipulacji danymi. Ścieżka kariery w analityce danych obejmuje również wizualizację, co oznacza, że ​​muszą przedstawiać dane za pomocą uproszczonych wykresów i liczb.

Inżynier danych/architekt

Inżynierowie danych to ci, którzy projektują, budują i utrzymują ekosystemy danych wykorzystywane przez naukowców zajmujących się danymi do uruchamiania swoich algorytmów. Testują również te systemy i rurociągi, aby zapewnić wysoce zoptymalizowane przebiegi. Aktualizacja systemu danych jest również obowiązkiem inżyniera danych. Formatują partie danych i dopasowują te formaty do tych w systemie danych, ułatwiając pracę naukowcom danych .

Narrator danych

Jedna z najnowszych i najbardziej kreatywnych możliwości nauki o danych , opowiadanie historii danych, obejmuje wizualizację danych, tworzenie raportów i statystyk oraz wyrażanie ich w sposób, który pasuje do narracji problemu biznesowego. Dane gromadzone przez naukowców zajmujących się danymi i analityków są często w złożonym formacie liczbowym i statystycznym. Narratorzy danych wypełniają lukę między danymi technicznymi a ludzkim zrozumieniem, tworząc historię, która upraszcza spostrzeżenia.

Naukowiec zajmujący się uczeniem maszynowym

Naukowiec zajmujący się uczeniem maszynowym (ML) jest odpowiedzialny za badanie i opracowywanie nowych metod, algorytmów i podejść do nauki o danych. Naukowiec ML to wciąż nadchodząca rola zawodowa w tej branży. Naukowcy zajmujący się ML są na ogół częścią działu Badań i Rozwoju (R&D) w każdej organizacji. Są odpowiedzialni za znalezienie innowacyjnych metod przetwarzania i analizy danych, często prowadzących do publikacji prac.

Analityk Biznesowy

Analitycy biznesowi pełnią nieco inne funkcje niż inne role związane z nauką o danych. Są bardziej dostosowane do biznesowego aspektu problemu. Ich obowiązkiem jest wykorzystanie zebranych danych i wiedzy do opracowania praktycznych spostrzeżeń w celu rozwiązania problemu biznesowego.

Mają ogólną wiedzę na temat systemów danych, obsługi dużych zbiorów danych i organizowania cennych danych. Jednak ostateczna odpowiedzialność za powiązanie danych z rozwiązywaniem problemów spoczywa na analitykach biznesowych, dzięki czemu jest to jedna z najbardziej satysfakcjonujących ścieżek kariery naukowców zajmujących się danymi .

Administrator bazy danych

Czasami profesjonaliści projektujący bazę danych i korzystający z niej są inni. W takich przypadkach zespoły muszą być zsynchronizowane, aby przetwarzanie danych mogło być kontynuowane wydajnie. Ta odpowiedzialność spoczywa na administratorze bazy danych. Administratorzy baz danych monitorują system bazodanowy i zapewniają jego płynne działanie. Prowadzą również ewidencję przepływu danych, tworząc kopie zapasowe. Jeśli pracownik potrzebuje dostępu do bazy danych, to on jest odpowiedzialny za udzielenie pozwolenia.

Statystyk

Czasami organizacje potrzebują ekspertów z określonej funkcji, aby uzyskać dokładne wyniki. Statystycy to eksperci, którzy budują karierę w nauce o danych, korzystając z teorii i modeli statystycznych. Statystycy są odpowiedzialni za zbieranie, organizowanie, prezentowanie i analizowanie danych za pomocą metod statystycznych. Zazwyczaj pracują w branżach, które potrzebują statystyk do ciągłego funkcjonowania, takich jak sport, finanse, transport, badania rynku itp. Mogą być również ekspertami akademickimi.

Ewoluujące role

Dziedzina data science stale się rozwija. W związku z tym kariery dostępne w branży nie ograniczają się do tych wymienionych powyżej. Oczekuje się, że pojawi się kilka konkretnych ról – inżynierowie sztucznej inteligencji (AI), programiści AI, specjaliści Deep Learning, programiści systemów ML i inni.

Podróż profesjonalisty zajmującego się analizą danych

Jeśli nadal zastanawiasz się , czy nauka o danych to dobra kariera , odkryjesz, że naukowcy zajmujący się danymi widzą ekscytujący postęp, gdy wspinają się po szczeblach kariery.

Poziom wejścia

Zazwyczaj na tym etapie profesjonalista jest stażystą, młodszym pracownikiem lub współpracownikiem. Będąc pracą na poziomie podstawowym, profesjonaliści są surowi i wykonują proste zadania. Zadania te obejmują debugowanie istniejących modeli.

Młodsi lub współpracownicy nie powinni budować nowych modeli, ale uruchamiać zapytania w obecnych bazach danych i modelach statystycznych w celu gromadzenia i analizowania danych. To oni na ogół wykonują i niekoniecznie są w pełni świadomi problemu biznesowego. Mają przydzielone zadania, a nie podejmują pracę na własną rękę.

Średni poziom

Po około dwóch do pięciu latach młodszy specjalista ds. analityki danych zostaje awansowany na stanowisko „starszego” stanowiska. Inżynierowie ML, programiści AI, menedżerowie ds. nauki danych, architekci danych zazwyczaj zaczynają od tej pozycji, ponieważ dziedzina wymaga bardziej dogłębnej wiedzy.

Jako senior, specjaliści od nauki danych są architektami nowych modeli i produktów. Są świadomi problemów biznesowych i są odpowiedzialni za prowadzenie poszczególnych zespołów dla konkretnego problemu. Projektują nowe systemy, usuwają błędy logiczne w obecnych modelach, piszą innowacyjne, ale wielokrotnego użytku kody i budują bezpieczne potoki danych.

Poziom wyższy

Na najbardziej zaawansowanym poziomie znajdują się wiodący specjaliści ds. analizy danych i dyrektorzy, którzy nadzorują duże projekty, często mapując ścieżkę rozwiązania problemu biznesowego i zapewniając układ dla różnych zadań. Zazwyczaj mają nastawienie biznesowe, rozumieją różne wyzwania biznesowe, odkrywają nowe możliwości i są liderami.

Są przygotowani do obsługi wielu organizacji i projektów jednocześnie. Połączyli, jeśli nie dogłębną, znajomość wszystkich systemów baz danych, praktyk ML i AI oraz języków programowania. Jest to ostateczny cel kariery naukowej w dziedzinie danych.

Wejdź na stale rozwijającą się dziedzinę Data Science

Jeśli nadal tu jesteś, prawdopodobnie jesteś zainteresowany zrobieniem kroku naprzód, aby zostać specjalistą od nauki danych. Martwisz się jednak, jak rozpocząć karierę naukową bez doświadczenia .

W naszym profesjonalnym programie certyfikacji w dziedzinie nauki o danych do podejmowania decyzji biznesowych pomagamy Ci wykonać ten krok. Niezależnie od tego, czy jesteś początkującym, czy profesjonalistą w innej dziedzinie, ten kurs wyposaży Cię w podstawy nauki o danych i pomoże Ci stać się wschodzącymi liderami jutra.

W ciągu najbliższych kilku lat pole będzie rosło wykładniczo. Dołącz do transformacyjnej ścieżki kariery, która pokieruje sposobem prowadzenia firm i zainspiruje świat, by stał się lepszym miejscem. Nadszedł czas, aby wejść na najszybciej rozwijającą się dziedzinę świata .