Daha Taze Olarak Veri Biliminde Rekabette Nasıl Öne Çıkılır?

Tanıtım

21. yüzyılın başında ileri bilgi teknolojisinin yükselişi, insan toplumunun gelecekte nasıl çalışabileceği konusunda yaklaşan bir paradigma değişikliğine işaret etti. Otomasyon, makine öğrenimi ve 3D baskıdaki artışla birlikte, bir zamanlar tarihsel olarak saygın meslekler olan birçok kariyer, daha hızlı ve daha verimli teknolojik çözümlerle değiştirilerek eskime ile karşı karşıya kalıyor.

Modern çağın yeni ve gelecek teknoloji alanlarından biri olan veri bilimi, çeşitli kurumlar tarafından sağlanan çok sayıda çevrimiçi eğitim kaynağı ve materyal ve sertifika ile iş piyasasındakiler için çekici bir alternatif kariyer yolu gibi görünüyor.

Veri Bilimi, kalıpları çıkarmak ve sağlam iş kararları vermek için kullanılabilecek anlamlı bilgiler elde etmek için makine öğrenimi algoritmaları ve tahmine dayalı modelleme gibi teknikler gibi araçları kullanarak çok sayıda kaynak ve formatta herhangi bir büyük miktarda verinin incelenmesi anlamına gelir.

Disiplinlerarası bir alan olarak veri bilimi, istatistik, veri analizi, bilişim, veri madenciliği ve büyük veri gibi çeşitli kavramları bir araya getirmekte ve matematik, istatistik, bilgisayar bilimi, bilgi bilimi gibi birçok alandan alınan teknikleri ve teorileri kullanmaktadır. ve her uygulama için duruma göre alan bilgisi.

Verilerden elde edilen bilgi ve öngörüler, çok çeşitli uygulama alanlarındaki sorunları çözebilir. Veri bilimi, model keşfi ve gelişmiş tahmine dayalı analiz yoluyla üstün karar vermeyi sağlar. Veri biliminin bazı uygulamaları şunlardır:

• Odaklanacak doğru soruları keşfederek bir sorunun en önemli nedenini bulmak.
• Soruna en iyi nasıl yaklaşılacağını belirlemek için keşifsel çalışmalar ve ham verilerin analizi.
• Gelişmiş doğruluk için makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak veri modelleme.
• Grafikler veya panolar gibi gerekli ortamlar aracılığıyla sonuçların iletilmesi ve görselleştirilmesi.

Veri bilimi ilkelerinin işletmelere nasıl fayda sağlayabileceğine bir örnek, veri biliminin rota planlama, uçuş planlaması ve gecikmeleri ve kesintileri tahmin etmede kullanıldığı havayolu endüstrisidir. Veri bilimi ayrıca en iyi genel performans için hangi uçakların satın alınacağına karar vermek ve müşteri rezervasyon modellerine dayalı kişiselleştirilmiş promosyon tekliflerini belirlemek için kullanılır.

Çeşitli endüstrilerdeki ve devlet kurumlarındaki şirketler, veri bilimi yoluyla karar vermelerini güçlendirmeye çalıştıkça, iş piyasasına girmek isteyen adayların sayısında anlaşılır bir şekilde dik bir artış oldu. Veri biliminde kesinlikle iş fırsatı sıkıntısı olmamasına rağmen, kişinin istihdam edilebilirliğini artırmaya ve veri bilimi endüstrisindeki rekabetin geri kalanından sıyrılmaya yardımcı olabilecek birkaç şey :

Başarılı Bir Veri Bilimcisi Olmak İçin İpuçları

Eleştirel Düşünme: Eleştirel düşünme, günlük yaşamda yararlı bir beceridir ve çoğu işverenin aradığı bir beceridir, ancak veri bilimi işe alımlarında daha da fazladır. Başvuru sahiplerinden, sorunlara en iyi nasıl yaklaşacaklarını ve analiz edeceklerini anlamak için sorunlara farklı perspektiflerden bakmaları beklenir.

Veri bilimcilerin bir soruyu nasıl çerçeveleyeceklerini bilmeleri ve sadece bir cevap bulup çeşitli problem çözme teknikleri göstermeleri beklenir. Başvuranın çeşitli projelerdeki eleştirel düşüncesini sergileyen güçlü bir portföy, potansiyel işverenleri cezbedecektir.

İletişim: Bir alan olarak veri bilimi iletişim yoğun değildir; verilerin sorgulanması ve analizini içeren işin büyük bir kısmı ile, gerekli sonuçların tarafının iletilmesinde önemsiz olmayan miktarda profesyonel iletişim vardır.

Veri bilimcileri yalıtılmış bir balonda çalışmazlar ve diğer alanlardaki insanlarla işbirliği yapmak veya onlara rapor vermek zorunda kalabilirler ve bu nedenle sorunları, soruları ve fikirleri açıklamak ve tartışmak için iyi hitabet ve yazılı iletişim becerilerine sahip olmaları beklenir.

Araştırmalar, uygunsuz iletişimin büyük kuruluşlara yılda 62 milyon ABD Dolarına kadar mal olduğunu iddia ediyor, bu nedenle başvuru sahipleri , veri bilimi endüstrisindeki rekabette bir adım önde olmak için grup projelerine katılarak kişilerarası becerilerini ve teknik bilgilerini geliştirmelidir .

Entelektüel merak: Herhangi bir iyi veri bilimcisi, kendilerine verilen sorunlara çözümler aramalıdır - ancak büyük veri bilimciler, düzeltebilecekleri durumları aktif olarak arayanlardır. Yıkıcı yeni bir bilgi bilimi alanının parçası olan Veri bilimcilerinden, geleneksel problem çözme çerçevesinin dışında düşünebilmeleri ve radarın altındaki sorunları inceleyerek yaratıcı çözümler uygulayabilmeleri bekleniyor.

İşverenler, meraktan tutkuyla hareket eden veri bilimcileri ararlar. Şirketin ölçeklenmesine ve büyümesine yardımcı olabilecek bir problem çözme zihniyetine sahipler. Başvuru sahipleri, inisiyatif alma tutumunu sergileyen bireysel projeler aracılığıyla entelektüel meraklarını gösterebilirler.

Alan bilgisi: Daha önce de belirtildiği gibi, veri bilimi, ekonominin tüm endüstrilerinin ve sektörlerinin operasyonlarını dönüştüren yıkıcı bir teknolojidir - Ancak, herhangi bir araç gibi, veri biliminin uygulamaları da kullanıcının bilgi ve yetenekleri ile sınırlıdır.

Veri bilimcileri, her tür veriyi işleme ve analiz etme konusunda yetenekli olsalar da, çoğu alanda konu bilgisi hakkında ortalamanın üzerinde bir anlayışa sahip olmayacaklardır. Yeni başlayanlar, becerilerinin yeterince kullanılabilmesi için ek eğitime ihtiyaç duyacaktır. Bu nedenle şirketler, aynı alanda çalışma geçmişi olan veri bilimi adaylarını aramaya eğilimlidir, böylece yeni işe alınan kişi işe koyulabilir.

Uyarlanabilirlik: Veri bilimcilerinin yüksek düzeyde uyarlanabilir olmaları ve değişen iş gereksinimleri tarafından istendiğinde ve istendiğinde yeni beceriler edinebilmeleri beklenmektedir. Veri biliminin işin hemen her alanında çeşitli potansiyel kullanımları göz önüne alındığında, veri bilimcilerinin günlük çalışmalarının bir parçası olarak kendilerini farklı durumlara uygulamaları beklenmektedir.

Teknoloji merkezli, hızla gelişen bir alanda çalışan Veri bilimcileri , veri bilimi endüstrisindeki rekabete ayak uydurmak için en son gelişmelere ayak uydurmak için sürekli uyum sağlamak zorunda kalacaklar . Başvuru sahipleri, önceki projelerinde işin doğasındaki çeşitliliği kapsayarak uyarlanabilirliklerini vurgulayabilirler.

Zaman yönetimi: Veri bilimcileri, hızlı tempolu işleri bazen oldukça zorlu olabileceğinden, güvenilir zaman yönetimi becerilerine sahip olmalıdır. Başvuru sahiplerinden, işverenin zorlu taleplerini karşılamak için zaman yönetimi stratejilerini geliştirmeleri beklenecektir. İyi zaman yönetimi becerileri, yalnızca veri biliminde değil, yaşamın her alanında üretkenliği artırmak ve stresi azaltmak için de yararlıdır.

Çözüm

Sonuç olarak, veri biliminin temel teknik bilgisi, yalnızca işverenlerin bir aday denizinde aradıkları en önde gelen kalitedir; kalabalığın arasından sıyrılmak için kişinin yumuşak becerilerini ve kişilik özelliklerini daha fazla geliştirmesi ve bilemesi gerekir.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulmuş ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, 1 Endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.