Kako postati istraživač podataka

Znanost podataka prešla je iz novonastalog izraza u 2007. u jednu od najtraženijih disciplina u profesionalnom svijetu. Ali što znanstvenik podataka zapravo radi? I kako se možeš probiti na teren? Evo što trebate znati ako želite steći vještine da biste postali znanstvenik podataka.

Što rade podaci znanstvenici?

Znanstvenici podataka kombiniraju statistiku, informatiku i analizu podataka kako bi doveli red do ogromnih količina neistinitih podataka koje sada prikupljaju tisuće tvrtki. Poznato je da vaš Facebook račun sadrži vrijedne informacije Trebate li biti zabrinuti zbog brisanja podataka na Facebooku? Trebate li biti zabrinuti zbog brisanja podataka na Facebooku? Kako biste se osjećali kada biste otkrili svoju sliku na web mjestu na kojem ljudi rangiraju sliku prema tome izgledate li ili ne? Pa, to je istinita priča. i da Google želi znati apsolutno sve o vama. Ali sada čak i lokalne startup tvrtke prikupljaju podatke za koje se nadaju da ih mogu minirati i pretvoriti u korisne strategije za rast svog poslovanja.

Podaci koje tvrtke prikupljaju često su vrlo neuredni - nepotpuni su, dezorganizirani, nekoherentno označeni i često samo pogrešni. No, postoji mnogo vrijednih informacija, a znanstvenici s podacima su ti koji stvaraju uvid koji se može poduzeti u djelo s obzirom na poslovnu stranu tvrtke.

Mnogi opisi znanstvenih podataka naglašavaju važnost otkrića na terenu; znanstvenici podataka možda neće znati što traže dok prolaze kroz terabajte podataka, ali znat će kada vide nešto zanimljivo (ova potreba za intuicijom i otkrićem jedan je od razloga zašto je to posao koji ne može dobro obaviti roboti 8 vješti poslovi koji bi uskoro mogli zamijeniti roboti 8 vješti poslovi koji će uskoro biti zamijenjeni roboti Dolaze li strojevi za vaš posao? Možda ćete se iznenaditi. Nedavni napredak u AI dovodi u opasnost poslove s bijelim ovratnikom.) , Oni također trebaju biti u predstavljanju tih podataka drugima, budući da rukovoditelji i rukovoditelji obično ne znaju jezik analize podataka kao znanstvenici podataka.

Ukratko, znanstvenici s podacima analiziraju ogromne količine podataka i pretvaraju ih u primjenjive strategije. Nemojte pogriješiti: ovo nije lak posao. Ali za tvrtke je izuzetno vrijedan i uvijek će ih biti, zbog čega znanstvenici za podatke mogu očekivati ​​da će imati sigurne poslove u budućnosti Tech Jobs of the Future: Što studirati ako želite cool posao sutra Tech Jobs of the Future: What to Studirajte ako želite dobar posao sutra Ako ste student i želite zaposliti dobar tehnološki posao budućnosti, razumijevanje smjera tehnologije pomoći će vam da se pozicionirate do uspjeha i smislite što ćete naučiti za stjecanje…. I dobro su plaćene za ove vještine: znanstvenik podataka to lako može stvoriti preko 90 000 dolara godišnje.

Koje vještine trebaju znanstvenici?

Kao “znanost o podacima” je polje koje se brzo mijenja i često je loše definirano, raspon vještina koje ćete naći među znanstvenicima podataka je impresivno širok. Većina ih ima neki trening iz statistike, analize podataka i matematike. Gotovo svi imaju iskustvo u programiranju Kako odabrati jezik programiranja kako biste naučili danas i stekli odličan posao u dvije godine Kako odabrati programski jezik kako biste naučili danas i dobili sjajan posao za dvije godine. Potrebne su godine predanog rada da uistinu postanete dobar programer; pa postoji način da odaberete pravi jezik koji će početi od danas, kako bi se sutra zaposlili? , posebno u Python-u, R, Hadoop-u, SQL-u i drugim jezicima koji se koriste za pohranu podataka, statistiku i strojno učenje. Budući da je posebno popularno u analizi podataka, učenju Pythona 5 najboljih web stranica za učenje programiranja Pythona 5 najboljih web stranica za učenje programiranja Pythona Želite naučiti programiranje Pythona? Evo najboljih načina za učenje Pythona na mreži, od kojih su mnogi potpuno besplatni. dobro je mjesto za početak.

Poznavanje i drugih programa za analizu podataka, poput MATLAB, SAS i Minitab, može biti vrlo korisno.

Sposobnost jasne komunikacije s ljudima koji ne razumiju strojno učenje, statistiku ili analizu podataka također je vrlo važna. Ako pronađete nešto revolucionarno, ali to ne možete objasniti nikome, neće vam biti od koristi. Jasna komunikacija je meka vještina. 6 Meke vještine Svaki tehnološki radnik treba za uspjeh u karijeri 6 Meke vještine Svaki tehnološki radnik treba za uspjeh u karijeri Neke posebne vještine nedostaju u IT polju. Za uspjeh u karijeri potreban vam je pravi stav. Evo šest važnih mekanih vještina koje ćete primijetiti na sljedećem razgovoru za posao u IT-u. što se ovih dana traži od svakog tehnološkog radnika.

Iskustvo u više polja korisno je ako ste željni znanstvenik podataka - i izvan područja u kojem radite. Sposobnost kreativnog razmišljanja i rješavanja problema iz višestrukih uglova izuzetno je korisno kada radite u znanosti o podacima, novi problemi često zahtijevaju inovacije i ad hoc rješenja.

Učenje vještina za znanost podataka

Budući da znanstvenici s podacima moraju biti u mogućnosti raditi s različitim alatima koji dolaze iz različitih područja, različiti poput razvoja aplikacija i teorije vjerojatnosti, put ka pridruživanju profesiji nije jasan. Mnogi znanstvenici podataka počinju kao informatičari ili statističari i stječu potrebne vještine dok su na poslu. Drugi potječu iz potpuno različitog podrijetla koji im pružaju iskustvo koje im je potrebno za rješavanje problema na kreativan način.

“Znanstvenici podataka sudjeluju u prikupljanju podataka, masiranju u obliku koji se može pratiti, čineći ga da ispriča svoju priču i prezentira tu priču drugima.”

- Mike Loukides, potpredsjednik, O'Reilly Media.

Međutim, obuka vezana uz znanost o podacima postaje svakim danom sve dostupnija. Iako su mjesta za obuku na razini stupnjeva malobrojna i izuzetno konkurentna, vrijedi ih istražiti. Istaknuti naglasak na vještinama koje ćete razvijati u ovim programima povećaće vam šanse da uđete u neki program i zaposlite posao, čak i bez diplome iz informatike ili podataka.

Resursi navedeni u nastavku pomoći će vam da započnete sa znanjima koja trebaju biti podatkovni znanstvenik. Neki su besplatni online tečajevi za fakultete. 8 najboljih web stranica za besplatne tečajeve na Internetu. 8 najboljih web stranica za besplatne tečajeve na Internetu. Želite li pristupiti besplatnim tečajevima na razini visokog učilišta? Evo nekoliko najboljih web mjesta za besplatne online tečajeve. , a neki su više resursi profesionalnog razvoja. Svi su besplatni, osim ako nije navedeno. Na kraju popisa uvrstio sam neke programe certificiranja, uranjanja i diplome, u slučaju da se pitate gdje možete steći ozbiljnu obuku u području podataka o podacima - ima ih još, ali ovi bi vam trebali dati ideju onoga što je dostupno.

Uvod

• Osnove velikih podataka (Sveučilište velikih podataka)

Programiranje

• Python (Google)
• Računarstvo za analizu podataka (Coursera)
• Analiza podataka s R (Coursera)
• Istraživanje podataka s R (Big Data University)
• Hadoop osnove I (Sveučilište velikih podataka)

Statistika i analiza podataka

• Vjerojatnost i statističko obrazloženje (Carnegie Mellon Univerity; besplatno za neovisne polaznike, 25 USD za studente) [Prekinuta veza uklonjena]
• Uvod u primijenjenu statistiku (internetski tečajevi)
• Analiza podataka (Coursera)
• Strojno učenje (Sveučilište Stanford preko Coursera)

Certifikati o znanosti o podacima

• Data Science (Sveučilište John Hopkins putem Coursera; besplatno bez certifikata, 475 USD sa certifikatom)
• Analiza podataka Nanodegree (Udacity; 200 USD mjesečno, 9-12 mjeseci)

Podrška programu Data Science

• Zipfian Akademija podataka znanosti 12-tjedna uranjanja (16.000 dolara)

Programi za znanost o podacima

• Profesionalni magistar informacijskih i podatkovnih znanosti na UC Berkeley
• MS iz Data Science na NYU
• MS u području podataka znanosti na Sveučilištu St. Thomas
• Online MS u području podataka na Sveučilištu Wisconsin
• MS u Analyticsu na Državnom sveučilištu Sjeverna Karolina
• MS u Analytics na Sveučilištu Severozapad

Gore navedeni popis trebao bi vam dati puno za početak. Jednom kada prođete kroz slobodne resurse, možete započeti sagledavanje nekih stvari specifičnih za svako polje, kao što su biostatistika, zdravstvena analitika podataka ili analiza podataka radi sigurnosti - postoji puno resursa koje možete koristiti bez povratka na škola 4 Online tečajevi koje biste mogli potrajati umjesto da se vratite u školu 4 Internetski tečajevi koje biste mogli potrajati umjesto da se vratite u školu Pohađanje sveučilišnog obrazovanja skup je prijedlog. U to nema sumnje. Za većinu ljudi to se potpuno isplati. Prednosti koje imaju diplome prema vašem imenu u potpunosti nadmašuju suvišnu zaduženost… za diplomu.

Tečajeve o tim temama možete pronaći na mjestima kao što su Coursera, Udacity, pa čak i na YouTubeu. Ideja za naprednije programske resurse također je dobra ideja. Postoje brojne stvari koje morate naučiti; samo će vam trebati neko vrijeme da pronađete one koje vam najviše odgovaraju.

Evo kratkog jednogodišnjeg nadahnjujućeg videa tvrtke Adobe o životu znanstvenika.

Želite li biti jedan? Ako imate bilo kakve dobre resurse za dijeljenje znanstvenim podacima, molim vas podijelite ih u komentarima kako bi ih drugi zainteresirani za to iskoristili.!

Slikovni krediti: Poduzetnik stoji na ploči (uredio), Krupni plan poslovne žene koji u ruci drži grafikone, Programski kod na monitoru putem Shutterstocka.