Jak wyróżnić się na tle konkurencji w Data Science jako nowszy?

Wstęp

Rozwój zaawansowanych technologii informatycznych na przełomie XXI wieku zasygnalizował nadchodzącą zmianę paradygmatu tego, jak społeczeństwo ludzkie może funkcjonować w przyszłości. Wraz ze wzrostem automatyzacji, uczenia maszynowego i drukowania 3D wiele karier, które niegdyś były szanowanymi historycznie zawodami, staje się przestarzałe, zastępowane szybszymi i wydajniejszymi rozwiązaniami technologicznymi.

Data science, jedna z nowych i nadchodzących dziedzin technologii współczesnej ery, wydaje się atrakcyjną alternatywną ścieżką kariery dla osób na rynku pracy, z dużą ilością zasobów szkoleniowych online, materiałów i certyfikatów zapewnianych przez różne instytucje.

Data Science odnosi się do badania dowolnych ogromnych ilości danych w wielu źródłach i formatach przy użyciu narzędzi, takich jak algorytmy uczenia maszynowego i techniki, takie jak modelowanie predykcyjne, w celu wyodrębnienia wzorców i uzyskania znaczących informacji, które można wykorzystać do podejmowania rozsądnych decyzji biznesowych.

Jako dziedzina interdyscyplinarna, data science jako dziedzina łączy kilka pojęć, takich jak statystyka, analiza danych, informatyka, eksploracja danych i big data oraz wykorzystuje techniki i teorie zaczerpnięte z wielu dziedzin, takich jak matematyka, statystyka, informatyka, informatyka, oraz indywidualna wiedza o domenie dla każdej aplikacji.

Wiedza i spostrzeżenia uzyskane z danych mogą rozwiązać problemy w wielu różnych dziedzinach zastosowań. Nauka o danych umożliwia podejmowanie lepszych decyzji dzięki wykrywaniu wzorców i ulepszonej analizie predykcyjnej. Niektóre zastosowania nauki o danych to:

• Znalezienie najważniejszej przyczyny problemu poprzez znalezienie właściwych pytań, na których należy się skoncentrować.
• Wykonywanie badań eksploracyjnych i analizy surowych danych w celu określenia najlepszego podejścia do problemu.
• Modelowanie danych przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego w celu zwiększenia dokładności.
• Komunikacja i wizualizacja wyników za pośrednictwem niezbędnych mediów, takich jak wykresy czy dashboardy.

Przykładem korzyści, jakie mogą przynieść firmom zasady analizy danych, jest branża lotnicza, w której analiza danych jest wykorzystywana w planowaniu tras, harmonogramowaniu lotów oraz prognozowaniu opóźnień i zakłóceń. Analiza danych jest również wykorzystywana do decydowania, które samoloty kupić w celu uzyskania najlepszej ogólnej wydajności oraz do określania spersonalizowanych ofert promocyjnych na podstawie wzorców rezerwacji klientów.

Ponieważ firmy z różnych branż i agencje rządowe starają się wzmocnić podejmowanie decyzji poprzez analizę danych, nastąpił, co zrozumiałe, gwałtowny wzrost liczby kandydatów, którzy chcą wejść na rynek pracy. Chociaż z pewnością nie brakuje ofert pracy w data science, oto kilka rzeczy, które mogą pomóc zwiększyć szanse na zatrudnienie i wyróżnić się na tle konkurencji w branży data science:

Wskazówki, jak zostać odnoszącym sukcesy analitykiem danych

Myślenie krytyczne: Myślenie krytyczne to przydatna umiejętność w życiu codziennym, której szuka większość pracodawców, ale jeszcze bardziej w przypadku pracowników zajmujących się analizą danych. Od wnioskodawców oczekuje się spojrzenia na problemy z różnych perspektyw, aby zrozumieć, jak najlepiej do nich podejść i je przeanalizować.

Od analityków danych oczekuje się, że będą wiedzieć, jak sformułować pytanie, a nie tylko znaleźć odpowiedź i zademonstrować różnorodne techniki rozwiązywania problemów. Silne portfolio, które pokazuje krytyczne myślenie kandydata w różnych projektach, oczaruje potencjalnych pracodawców.

Komunikacja: nauka o danych jako dziedzina nie wymaga intensywnej komunikacji; z większością pracy związanej z zapytaniami i analizą danych, jest nie bez znaczenia ilość profesjonalnej komunikacji zaangażowanej w przekazywanie niezbędnych wyników.

Analitycy danych nie pracują w odosobnionej bańce i mogą być zmuszeni do współpracy lub raportowania do ludzi z innych dziedzin, dlatego oczekuje się od nich dobrych umiejętności mówienia i komunikacji pisemnej w celu wyjaśniania i omawiania problemów, pytań i pomysłów.

Badania pokazują, że niewłaściwa komunikacja kosztuje duże organizacje do 62 milionów dolarów rocznie, więc kandydaci powinni rozwijać swoje umiejętności interpersonalne i wiedzę techniczną poprzez udział w projektach grupowych, aby wyprzedzić konkurencję w branży data science.

Intelektualna ciekawość: każdy dobry analityk danych powinien być w stanie szukać rozwiązań problemów, które mu stawia – ale świetni badacze danych to ci, którzy aktywnie szukają sytuacji, które mogą naprawić. Będąc częścią przełomowej nowej dziedziny informatyki, od naukowców zajmujących się danymi oczekuje się, że będą w stanie myśleć poza tradycyjnymi ramami rozwiązywania problemów i wdrażać kreatywne rozwiązania, badając problemy, które nie są dostępne dla radaru.

Pracodawcy poszukują analityków danych, których pasją kieruje ciekawość. Mają nastawienie na rozwiązywanie problemów, które może pomóc firmie w skalowaniu i rozwoju. Wnioskodawcy mogą wykazać swoją ciekawość intelektualną poprzez indywidualne projekty, prezentując postawę inicjatywną.

Wiedza dziedzinowa: Nauka o danych, jak już wspomniano, jest przełomową technologią przekształcającą działanie całych branż i sektorów gospodarki – Jednak, jak każde narzędzie, zastosowania data science są ograniczone wiedzą i możliwościami użytkownika.

Chociaż analitycy danych mogą być biegli w przetwarzaniu i analizowaniu wszystkich rodzajów danych, nie mieliby ponadprzeciętnego zrozumienia wiedzy przedmiotowej w większości dziedzin. Odświeżacze wymagałyby dodatkowego szkolenia, zanim ich umiejętności będą mogły być odpowiednio wykorzystane. Dlatego firmy zwykle szukają kandydatów do nauki danych, którzy mają historię pracy w tej samej dziedzinie, aby nowy pracownik mógł zacząć działać.

Zdolność do adaptacji: od analityków danych oczekuje się dużej zdolności adaptacyjnej i zdolności do nabywania nowych umiejętności, gdy wymagają tego zmieniające się wymagania zawodowe. Biorąc pod uwagę różne potencjalne zastosowania nauki o danych w praktycznie każdym aspekcie działalności, od analityków danych oczekuje się, że w ramach swojej codziennej pracy będą stosować się do różnych sytuacji.

Pracując w skoncentrowanej na technologii, szybko rozwijającej się dziedzinie, naukowcy zajmujący się danymi będą musieli stale dostosowywać się, aby nadążyć za najnowszymi osiągnięciami, aby nadążyć za konkurencją w branży data science . Wnioskodawcy mogą podkreślić swoje zdolności adaptacyjne, uwzględniając różnorodność charakteru pracy w swoich poprzednich projektach.

Zarządzanie czasem: analitycy danych powinni posiadać niezawodne umiejętności zarządzania czasem, ponieważ ich szybka praca może czasami być bardzo wymagająca. Od kandydatów oczekuje się opracowania strategii zarządzania czasem, aby sprostać rygorystycznym wymaganiom pracodawcy. Dobre umiejętności zarządzania czasem są przydatne nie tylko w nauce o danych, ale także w celu poprawy produktywności i zmniejszenia stresu we wszystkich aspektach życia.

Wniosek

Podsumowując, podstawowa wiedza techniczna związana z samą nauką o danych to tylko najwyższa jakość, której poszukują pracodawcy w morzu aspirantów; aby wyróżnić się z tłumu należy dalej pielęgnować i doskonalić swoje umiejętności miękkie i cechy osobowości.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.