Как выделиться среди конкурентов в науке о данных первокурснику?

Введение

Развитие передовых информационных технологий на рубеже 21 века сигнализировало о грядущем изменении парадигмы того, как человеческое общество может работать в будущем. С ростом автоматизации, машинного обучения и 3D-печати многие профессии, которые когда-то были исторически респектабельными профессиями, устаревают, заменяясь более быстрыми и эффективными технологическими решениями.

Наука о данных, одна из новых и перспективных технологических областей современной эпохи, выглядит привлекательной альтернативной карьерой для тех, кто работает на рынке труда, с большим количеством онлайн-ресурсов для обучения, материалов и сертификатов, предоставляемых различными учреждениями.

Наука о данных относится к изучению любых огромных объемов данных из нескольких источников и форматов с использованием таких инструментов, как алгоритмы машинного обучения и методы, такие как прогнозное моделирование, для извлечения закономерностей и получения значимой информации, которая может быть использована для принятия обоснованных бизнес-решений.

Как междисциплинарная область, наука о данных как область объединяет несколько концепций, таких как статистика, анализ данных, информатика, интеллектуальный анализ данных и большие данные, и использует методы и теории, взятые из многих областей, таких как математика, статистика, информатика, информатика, и индивидуальное знание предметной области для каждого приложения.

Знания и идеи, полученные из данных, могут решить проблемы в широком диапазоне областей применения. Наука о данных обеспечивает превосходное принятие решений благодаря обнаружению закономерностей и улучшенному прогностическому анализу. Некоторые приложения науки о данных:

• Выявление наиболее важной причины проблемы путем выявления правильных вопросов, на которых следует сосредоточиться.
• Выполнение предварительных исследований и анализ необработанных данных, чтобы определить, как лучше всего подойти к проблеме.
• Моделирование данных с использованием алгоритмов машинного обучения для повышения точности.
• Коммуникация и визуализация результатов с помощью необходимых средств, таких как графики или информационные панели.

Примером того, как принципы науки о данных могут принести пользу бизнесу, является авиационная отрасль, где наука о данных используется при планировании маршрутов, расписании рейсов и прогнозировании задержек и сбоев. Наука о данных также используется для принятия решения о том, какие самолеты приобрести для достижения наилучших общих характеристик, и для определения персонализированных рекламных предложений на основе моделей бронирования клиентов.

Поскольку компании из различных отраслей и государственные учреждения стремятся расширить возможности принятия решений с помощью науки о данных, по понятным причинам резко увеличилось число претендентов, стремящихся выйти на рынок труда. Хотя в науке о данных, безусловно, нет недостатка в вакансиях, вот несколько вещей, которые могут помочь повысить шансы на трудоустройство и выделиться на фоне остальных конкурентов в отрасли науки о данных:

Советы, как стать успешным специалистом по данным

Критическое мышление. Критическое мышление — это полезный навык в повседневной жизни, который нужен большинству работодателей, но тем более при приеме на работу в науке о данных. Ожидается, что кандидаты будут смотреть на проблемы с разных точек зрения, чтобы понять, как лучше всего подходить к ним и анализировать их.

Ожидается, что специалисты по данным будут знать, как сформулировать вопрос, а не просто найти ответ и продемонстрировать разнообразные методы решения проблем. Сильное портфолио, демонстрирующее критическое мышление кандидата в различных проектах, должно очаровать потенциальных работодателей.

Коммуникация: наука о данных как область не требует интенсивного общения; поскольку основная часть работы связана с запросом и анализом данных, немалый объем профессионального общения связан с передачей необходимых результатов стороне.

Специалисты по данным не работают в изолированном пузыре, и им, возможно, придется сотрудничать или отчитываться перед людьми в других областях, и поэтому ожидается, что они будут обладать хорошими ораторскими и письменными коммуникативными навыками для объяснения и обсуждения проблем, вопросов и идей.

Исследования утверждают, что неправильное общение обходится крупным организациям в 62 миллиона долларов в год, поэтому соискателям следует развивать свои навыки межличностного общения и технические знания, участвуя в групповых проектах, чтобы оставаться впереди конкурентов в отрасли обработки данных.

Интеллектуальное любопытство: любой хороший специалист по данным должен уметь искать решения поставленных перед ним проблем, но великие специалисты по данным — это те, кто активно ищет ситуации, которые они могут исправить. Ожидается, что ученые, работающие в новой революционной области информатики, смогут мыслить вне традиционных рамок решения проблем и реализовывать творческие решения, изучая незаметные проблемы.

Работодатели ищут специалистов по данным, которые страстно движимы любопытством. Они обладают мышлением, позволяющим решать проблемы, что может помочь компании масштабироваться и расти. Кандидаты могут продемонстрировать свое интеллектуальное любопытство через отдельные проекты, демонстрируя инициативу и отношение.

Предметные знания: наука о данных, как упоминалось ранее, представляет собой прорывную технологию, преобразующую деятельность целых отраслей и секторов экономики. Однако, как и любой инструмент, применение науки о данных ограничено знаниями и возможностями пользователя.

Хотя специалисты по обработке и анализу данных могут быть квалифицированы в обработке и анализе всех типов данных, они не будут обладать пониманием предметных знаний выше среднего в большинстве областей. Первокурсникам потребуется дополнительное обучение, прежде чем их навыки можно будет адекватно использовать. Поэтому компании, как правило, ищут кандидатов в науку о данных, которые имеют опыт работы в той же области, чтобы новый сотрудник мог сразу же взяться за дело.

Адаптивность: ожидается, что специалисты по обработке данных будут легко адаптироваться и будут способны приобретать новые навыки по мере необходимости в связи с изменением требований к работе. Учитывая различные потенциальные возможности использования науки о данных практически во всех аспектах бизнеса, ожидается, что специалисты по данным будут применять себя в различных ситуациях в рамках своей повседневной работы.

Работая в техноцентрической, быстро развивающейся области, специалисты по данным должны будут постоянно адаптироваться, чтобы идти в ногу с самыми последними разработками, чтобы идти в ногу с конкуренцией в отрасли обработки данных . Кандидаты могут подчеркнуть свою адаптивность, охватив разнообразие характера работы в своих предыдущих проектах.

Тайм-менеджмент: специалисты по данным должны обладать надежными навыками тайм-менеджмента, так как их динамичная работа иногда может быть очень требовательной. Ожидается, что кандидаты разработают свои стратегии управления временем, чтобы удовлетворить строгие требования работодателя. Хорошие навыки управления временем полезны не только в науке о данных, но и для повышения производительности и снижения стресса во всех аспектах жизни.

Заключение

В заключение отметим, что базовые технические знания самой науки о данных — это только самое качественное, что ищут работодатели в море претендентов; чтобы выделиться из толпы, нужно и дальше развивать и оттачивать свои мягкие навыки и личностные качества.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по науке о данных, которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1 -на-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.