Praca w Data Science w USA: Kompletny przewodnik [Z profilami stanowisk]

Data Science to multidyscyplinarna dziedzina technologii, która wykorzystuje techniki naukowe, systemy i algorytmy do wydobywania istotnych informacji z danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Wyodrębnione informacje są następnie stosowane w wielu dziedzinach.

Analitycy danych są odpowiedzialni za analizę danych i przekształcenie ich w odpowiednie i użyteczne spostrzeżenia. Wykorzystują zaawansowane modele uczenia maszynowego do badania przeszłych trendów i przewidywania przyszłych wyników rynku. Biorąc pod uwagę futurystyczny projekt, nauka o danych jest jednym z najbardziej niezawodnych aspektów dla firm, które chcą podejmować przełomowe decyzje biznesowe i zachować konkurencyjność. Tak więc naturalnie rośnie zapotrzebowanie na specjalistów w dziedzinie nauki o danych. Jeśli jesteś początkującym w Pythonie i nauce o danych, certyfikat data science upGrad może z pewnością pomóc Ci głębiej zagłębić się w świat danych i analityki.

Jak wynika z badania przeprowadzonego przez LinkedIn , role Data Science odnotowywały stały wzrost na przestrzeni lat – tylko w latach 2015-2019 odnotowano 74% wzrost. Obecnie naukowcy zajmujący się danymi są bardzo poszukiwani w Stanach Zjednoczonych i na całym świecie.

Dlaczego dokładnie potrzebujemy nauki o danych?

Jakie są wymagane kwalifikacje?

Co takiego jest w tej dziedzinie, że studenci i profesjonaliści gromadzą się ostatnio w dziedzinie nauki o danych?

Przewijaj, aby się dowiedzieć!

Dlaczego analiza danych?

Data Science to połączenie programowania, matematyki i statystyki, które generują spostrzeżenia i znaczące interpretacje na podstawie dostępnych danych. Jest to najbardziej poszukiwana dziedzina technologii, ponieważ dane cyfrowe całkowicie odmieniły działalność biznesową, pomagając firmom w podejmowaniu bardziej trafnych i zorientowanych na klienta decyzji. Czemu?

• Zrozumienie i analiza danych zmniejsza niepewność w biznesie, pomagając w zrozumieniu wymagań i oczekiwań klientów dzięki mocy uczenia maszynowego.
• Uczenie maszynowe pomaga w tworzeniu produktów, które z pewnością trafią w gusta klientów.
• Podstawowym celem nauki o danych jest badanie wzorców wewnątrz danych przy użyciu kombinacji metod statystycznych. Naukowcy zajmujący się danymi przeprowadzają szczegółowe badanie danych, wydobywając spostrzeżenia, prowadząc spory i przetwarzając je w celu uzyskania pożądanych wyników. Na koniec dochodzą do istotnych wniosków z danych, które są następnie wykorzystywane do podejmowania kluczowych decyzji biznesowych.
• Data science dała początek wielu nowym domenom w branży IT. Ponieważ nauka o danych jest połączeniem statystyki i informatyki, jej zakres zastosowań jest szeroki.
• Branże i firmy są teraz zależne wyłącznie od analityków danych, aby zmaksymalizować zyski, ponieważ pomagają one firmom lepiej zrozumieć wymagania klientów docelowych. Dane te obejmują obserwowanie wzorca zakupów, częstotliwości zakupów i opinii klientów.
• Wykwalifikowani analitycy danych są atutem dla firmy, ponieważ potrafią wyodrębnić kluczowe informacje z dowolnego rodzaju danych i poprowadzić firmę we właściwym kierunku.

Niezbędne kwalifikacje dla aspirantów naukowców zajmujących się danymi

Formalna edukacja jest obowiązkowa, aby mieć podstawy w branży data science. Stopień licencjata z informatyki, fizyki, statystyki lub matematyki jest podstawowym warunkiem wstępnym. Rola naukowca danych wymaga wiele oprócz samych kwalifikacji edukacyjnych. Poniżej znajduje się lista podstawowych umiejętności, które musi posiadać analityk danych:

• Mocne zrozumienie podstaw data science
• Umiejętności statystyczne
• Kompetentna wiedza programistyczna
• Umiejętności analizy i manipulacji danymi
• Umiejętności wizualizacji danych
• Big Data, uczenie maszynowe i głębokie uczenie
• Inżynieria oprogramowania
• Umiejętności skutecznej komunikacji i opowiadania historii
• Umiejętności analitycznego myślenia oraz systematyczne i ustrukturyzowane podejście do rozwiązywania problemów
• Pasja do nauki

Kariera w Data Science: Lista miejsc pracy w Data Science w USA

Przyjrzyjmy się teraz niektórym z najbardziej poszukiwanych zawodów związanych z analityką danych w USA i ich wynagrodzeniem:

1. Menedżer bazy danych

Średnia pensja: 58 727 $ rocznie

Menedżerowie baz danych są odpowiedzialni za utrzymanie firmowej bazy danych, analizowanie i rozwiązywanie problemów, zbieranie i raportowanie informacji. Usprawniają również istotne informacje do wykorzystania w przyszłości i konfigurują systemy sprzętowe/programowe w zależności od wymagań firmy. Generują odpowiednie systemy do przechowywania i pobierania danych oraz wdrażają procedury odzyskiwania danych i środki bezpieczeństwa, aby zapewnić bezpieczeństwo danych. Menedżerowie baz danych codziennie nadzorują pracę zespołu baz danych.

2. Analitycy danych

Średnia pensja: 61 682 USD rocznie

Analitycy danych pełnią kluczową rolę w analizie i identyfikacji odpowiednich danych z puli źródeł. Automatyzują proces zbierania danych, aby był szybszy i wygodny. Obfite ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych informacji są wstępnie przetwarzane, przetwarzane, a następnie badane przez analityków danych w celu określenia znaczących wzorców i trendów. Ma to kluczowe znaczenie, ponieważ analitycy danych wyciągają istotne wnioski na podstawie tych trendów, aby podejmować mądre decyzje biznesowe.

Analitycy danych generują również modele biznesowe oparte na uczeniu maszynowym i łączą je za pomocą technik modelowania zespołowego w celu przewidywania wyników.

Jeśli chcesz rozpocząć karierę w Data Science i Machine Learning, 7-miesięczny Advanced Certificate Program UpGrad w Data Science najlepiej odpowiada Twoim zainteresowaniom. Dzięki pożądanym możliwościom uczenia się peer-to-peer i światowej klasy programowi nauczania, który obejmuje praktyczne projekty branżowe, uczniowie mają szansę zmienić swoją karierę dzięki temu zaawansowanemu programowi certyfikacji z IIIT-B.

3. Kierownik hurtowni danych

Średnia pensja : 123 855 USD rocznie

Do podstawowych zadań kierownika hurtowni danych należy nadzór nad systemami przechowywania danych, konserwacja maszyn, zgłaszanie błędów, zapewnienie bezpieczeństwa danych oraz zapewnienie wysokiej wydajności działania. Odpowiadają również za usprawnienie i nadzorowanie zarządzania bazą danych.

Kierownik hurtowni danych pełni podwójną rolę: administrowania danymi i administrowania bazami danych, co zazwyczaj wymaga 5-letniego doświadczenia w pokrewnej dziedzinie.

4. Programista baz danych

Średnia pensja : 75 774 $

Twórcy baz danych generują programy do automatyzacji gromadzenia i przechowywania danych, utrzymywania baz danych, usprawniania i optymalizacji sprzętu i oprogramowania systemu w oparciu o wymagania oraz aktualizowania ich zgodnie z aktualnymi trendami. Skupiają się głównie na zwiększeniu pojemności przechowywania danych i rozwiązywaniu problemów związanych z bazą danych. Krótko mówiąc, odpowiadają za projektowanie, programowanie, konstruowanie, generowanie nowych baz danych oraz przekształcanie istniejących baz danych zgodnie z wymaganiami firmy.

5. Analityk Business Intelligence

Średnia pensja: 69 695 $ rocznie

Analitycy Business Intelligence analizują dane firmy, aby znaleźć trendy i anomalie. Rejestrują swoje obserwacje i przesyłają je do kadry zarządzającej i interesariuszy w celu planowania innowacyjnych strategii. Zbierają również i przeglądają opinie klientów oraz nadzorują przesyłanie danych do magazynu. Opracowywanie polityki i tworzenie nowych technik przetwarzania danych i zamówień jest również częścią ich profilu zawodowego.

Studenci zainteresowani rolą Business Intelligence Analyst mogą dołączyć do 12-miesięcznego programu Executive PG w dziedzinie Data Science od IIIT-B. Jest to pierwszy w Indiach program PG zgodny ze standardami opracowanymi przez NASSCOM.

6. Inżynier Infrastruktury

Średnia pensja : 79 480 $ rocznie

Znani również jako inżynierowie chmury, inżynierowie infrastruktury instalują, utrzymują i debugują serwery, sieci i moduły przetwarzania w chmurze. Ponadto opracowują i utrzymują bezpieczne wirtualne sieci prywatne (VPN) i specjalizują się w technologiach wirtualizacji serwerów, VMWare, wirtualizacji Red Hat, Oracle VM i tak dalej.

7. Modelarz danych

Średnia pensja: 84 426 USD rocznie

Osoby zajmujące się modelowaniem danych wykorzystują analitykę danych i statystyki do badania trendów biznesowych i przewidywania przyszłych wyników. Opracowują i projektują modele predykcyjne dla firmy oraz generują raporty dla interesariuszy. Projektują, obliczają i dokumentują architekturę danych i modele danych za pomocą NoSQL, wielowymiarowych i względnych baz danych. Wyniki przewidywane przez osoby zajmujące się modelowaniem danych mają kluczowe znaczenie w uczeniu maszynowym, sztucznej inteligencji, zarządzaniu biznesem i nauce o danych.

8. Architekt danych

Średnia pensja: 121 239 $

Architekci danych należą do najlepiej opłacanych profesjonalistów w dziedzinie nauki o danych. Ich podstawową rolą jest generowanie i utrzymywanie firmowej bazy danych poprzez projektowanie najlepszych rozwiązań instalacji struktury bazy danych. Współpracują z analitykami danych i administratorami baz danych, aby zabezpieczyć dane firmy poprzez zatrzymanie złośliwych wpisów. Opracowują rozwiązania problemów z bazą danych, identyfikują aktualne wymagania i generują raporty z projektu. Zwykle są to pracownicy najwyższego szczebla i podlegają dyrektorowi generalnemu, dyrektorowi finansowemu i dyrektorowi operacyjnemu.

Architekci danych są wysoko wykwalifikowani w matematyce, statystyce, wizualizacji danych, migracji danych, RDBMS (system zarządzania relacyjnymi bazami danych) i przetwarzaniu w chmurze.

Jeśli ta kariera związana z nauką o danych jest zgodna z Twoimi zainteresowaniami, zalecamy zdobycie 18-miesięcznych studiów magisterskich z zakresu Data Science , aby znaleźć oferty pracy na globalnej platformie. upGrad oferuje możliwość kontynuowania edukacji online na renomowanym Uniwersytecie Liverpool John Moores, jednocześnie kontynuując swoje zobowiązania zawodowe. Ten kompleksowy kurs jest przeznaczony dla studentów zainteresowanych przetwarzaniem języka naturalnego, uczeniem głębokim, analityką biznesową, analizą biznesową/analizą danych, inżynierią danych i nauką o danych ogólnych.

Możesz także kontynuować studia magisterskie w dziedzinie nauki o danych z renomowanego Uniwersytetu Chandigarh.

Teraz, gdy znasz już najbardziej satysfakcjonujące możliwości kariery w dziedzinie data science, nadszedł czas, aby podnieść swoje umiejętności i zdobyć wymarzoną pracę!