Карьерный рост в науке о данных: будущее работы уже здесь

Карьерный рост в науке о данных является одним из самых быстрых в мире: Harvard Business Review назвал ее самой популярной профессией 21 века, а LinkedIn назвал ее самой быстрорастущей профессией в 2017 году. Бизнес-лидеры называют данные новой нефтью.

Прогнозируется, что к 2026 году в этой области появится примерно 11,5 млн новых рабочих мест , а объем рынка больших данных к тому времени составит 96 млрд долларов США . Тем не менее, несмотря на все эти цифры, существует большой разрыв между вакансиями и талантами в этой области. По данным Quanthub , ожидается, что глобальная нехватка технологий достигнет 85 миллионов в ближайшие десять лет.

По данным PwC, на Ближнем Востоке искусственный интеллект (ИИ) — мощная движущая сила индустрии обработки данных — к 2030 году только в ОАЭ будет стоить 320 миллиардов долларов США . Таким образом, регион движется к колоссальному развитию, но нуждается в армии профессионалов и экспертов, чтобы довести его до намеченных высот.

Для профессионалов, которые хотят сменить профессию или начать ее, карьера в области науки о данных — это то, что нужно.

Карьерный рост, основанный на данных

Вот роли для специалиста по науке о данных на выбор.

Специалист по данным

Исследователи данных просматривают проекты от начала до конца. У них есть полное понимание бизнес-проблемы, они анализируют и систематизируют информацию, которая решает проблему. Они являются лучшими профессионалами, которые делятся целостным пониманием, обнаруживают закономерности, делятся решениями и предсказывают будущие тенденции, касающиеся проблемы. Как правило, в крупных организациях навыки специалиста по данным проявляются в действии, ведущем проект, вместо того, чтобы полностью вникать в детали на уровне выполнения.

Аналитик данных

Как следует из названия, аналитики данных — это те, кто глубоко погружается в информацию — структурированную или неструктурированную — и анализирует ее. Они выполняют поисковые запросы в базе данных и извлекают ценные данные для бизнес-задачи. Они используют алгоритмы и модели для обработки, оптимизации и управления данными. Карьерный путь аналитика данных также включает в себя визуализацию, а это означает, что им необходимо представлять данные в виде упрощенных диаграмм и чисел.

Инженер данных/архитектор

Инженеры данных — это те, кто проектирует, создает и поддерживает экосистемы данных, которые ученые данных используют для запуска своих алгоритмов. Они также тестируют эти системы и конвейеры, чтобы обеспечить высокую оптимизацию работы. Обновление системы данных также является обязанностью инженера данных. Они форматируют пакеты данных и сопоставляют эти форматы с форматами в системе данных, облегчая работу специалистов по данным .

Рассказчик данных

Одна из новейших и наиболее творческих возможностей науки о данных, рассказывание историй о данных, включает в себя визуализацию данных, создание отчетов и статистики, а также их выражение таким образом, чтобы это соответствовало повествованию о бизнес-проблеме. Данные, собираемые учеными и аналитиками данных, часто имеют сложный, числовой и статистический форматы. Рассказчики данных преодолевают разрыв между техническими данными и человеческим пониманием, создавая историю, чтобы упростить понимание.

Ученый по машинному обучению

Ученый по машинному обучению (ML) отвечает за исследование и разработку новых методов, алгоритмов и подходов к науке о данных. Ученый по машинному обучению по-прежнему является перспективной вакансией в этой отрасли. Специалисты по машинному обучению обычно входят в состав отдела исследований и разработок (НИОКР) любой организации. Они отвечают за поиск инновационных подходов к обработке и анализу данных, что часто приводит к публикации работ.

Бизнес-аналитик

У бизнес-аналитиков несколько иные функции, чем у других специалистов по науке о данных. Они больше созвучны с деловой стороной проблемы. В их обязанности входит использование собранных данных и знаний для разработки практических идей для решения бизнес-проблем.

Они имеют общее представление о системах данных, обработке больших наборов данных и организации ценных данных. Тем не менее, конечная ответственность за привязку данных к решению проблем лежит на бизнес-аналитиках, что делает эту карьеру одним из самых результативных специалистов по данным .

Администратор базы данных

Иногда профессионалы, разрабатывающие базу данных, и те, кто ее использует, разные. В таких случаях команды должны быть согласованы, чтобы обработка данных могла продолжаться эффективно. Эта обязанность лежит на администраторе базы данных. Администраторы базы данных контролируют систему базы данных и обеспечивают ее бесперебойную работу. Они также ведут учет потока данных, создавая резервные копии. Если сотруднику требуется доступ к базе данных, он отвечает за предоставление разрешения.

Статистик

Иногда для получения точных результатов организациям требуются эксперты определенной функции. А статистики — это эксперты, которые строят карьеру в науке о данных , используя статистические теории и модели. Статистики несут ответственность за сбор, организацию, представление и анализ данных с использованием статистических методов. Как правило, они работают в отраслях, которым необходима статистика для непрерывного функционирования, таких как спорт, финансы, транспорт, исследования рынка и т. д. Они также могут быть академическими экспертами.

Эволюция ролей

Область науки о данных постоянно развивается. Таким образом, карьера, доступная в отрасли, не ограничивается упомянутыми выше. Ожидается появление нескольких конкретных ролей: инженеры по искусственному интеллекту (ИИ), разработчики ИИ, специалисты по глубокому обучению, разработчики систем машинного обучения и другие.

Путь специалиста по науке о данных

Если вы все еще задаетесь вопросом , является ли наука о данных хорошей карьерой , вы обнаружите, что специалисты по данным видят захватывающий прогресс по мере продвижения по лестнице.

Начальный уровень

Обычно профессионал на этом этапе является стажером, младшим или младшим сотрудником. Будучи работой начального уровня, профессионалы сырые и выполняют простые задачи. Эти задачи включают отладку существующих моделей.

Ожидается, что младшие сотрудники или сотрудники не будут создавать новые модели, а будут выполнять запросы к текущим базам данных и статистическим моделям для сбора и анализа данных. Как правило, именно они исполняют обязанности и не обязательно полностью осведомлены о бизнес-проблемах. Им назначают задачи, а не берутся за работу самостоятельно.

Средний уровень

Примерно через два-пять лет младший специалист по науке о данных повышается до должности «Старший». Инженеры машинного обучения, разработчики искусственного интеллекта, менеджеры по науке о данных, архитекторы данных обычно начинают с этой должности, поскольку в этой области требуются более глубокие знания.

Будучи старшими, специалисты по науке о данных являются архитекторами новых моделей и продуктов. Они знают о бизнес-проблемах и отвечают за работу отдельных команд для решения конкретной проблемы. Они разрабатывают новые системы, устраняют логические недостатки в существующих моделях, пишут инновационные, но повторно используемые коды и строят безопасные конвейеры данных.

Старший уровень

На самом продвинутом уровне находятся ведущие специалисты по науке о данных и директора, которые наблюдают за крупными проектами, часто намечая путь решения бизнес-проблемы и предоставляя макет для различных заданий. Как правило, они обладают деловым мышлением, понимают различные бизнес-задачи, открывают новые возможности и являются лидерами.

Они оснащены для работы с несколькими организациями и проектами одновременно. Они объединили, если не глубокие, знания обо всех системах баз данных, методах машинного обучения и искусственного интеллекта и языках программирования. Это конечная цель карьеры в науке о данных.

Войдите в постоянно растущую область науки о данных

Если вы все еще здесь, скорее всего, вы заинтересованы в том, чтобы сделать шаг вперед и стать профессионалом в области обработки данных. Но вы беспокоитесь о том, как начать карьеру в науке о данных без опыта .

В нашей программе профессиональных сертификатов по науке о данных для принятия бизнес-решений мы помогаем вам сделать этот скачок. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или профессионалом в другой области, этот курс познакомит вас с основами науки о данных и поможет вам стать новыми лидерами завтрашнего дня.

В ближайшие несколько лет эта область будет расти в геометрической прогрессии. Присоединяйтесь к преобразующему карьерному пути, который будет определять способ ведения бизнеса и вдохновлять мир на то, чтобы он становился лучше. Пришло время войти в самую быстрорастущую область в мире .