Sponsoreret indlæg.

COVID-19-pandemien har ikke stoppet fremkomsten af ​​datavidenskab - virksomheder på tværs af alle brancher fortsætter med at udnytte datakraften til en konkurrencefordel. US Bureau of Labor Statistics fremskriver en hurtig vækst i beskæftigelsen inden for datavidenskab i løbet af det næste årti og forudsiger, at antallet af job vil stige med omkring 31 % frem til 2030.

Datavidenskab er også et felt, der spænder over adskillige industrier og omfatter både kvantitative og kreative færdigheder. Med øget interesse og efterspørgsel har omfanget af, hvad det vil sige at være dataforsker, udviklet sig betydeligt sammen med stigende investeringer i både datavidenskab og bredere analytiske felter. En virksomhed, der ansætter en dataforsker eller bygger et datavidenskabsteam, kunne blandt mange andre roller være på udkig efter en statistiker, en maskinlæringsingeniør eller en databaseadministrator.

Mestring af datavidenskab kræver et sæt kernefærdigheder, lige fra avanceret matematik til evnen til at se på ethvert givet problem og tænke over, hvilke datasæt og statistiske metoder der kan hjælpe dig med at finde en løsning. Dataforskere bør dog stadig overveje at specialisere sig inden for et domæne.

Specialisering giver dig mulighed for at etablere dig selv som en betroet ressource inden for dit domæne, hvilket hjælper dig med at øge din indflydelse, når du skal fremhæve din ekspertise på et CV, eller når du skal præsentere dine ideer for andre interessenter i en organisation. Det vigtigste er, at specialisering giver dig mere frihed til at udnytte dine styrker og arbejde på projekter, som du brænder særligt for.

Mange dataforskere forfølger kandidatuddannelse som en måde at opnå de omfattende færdighedssæt, de har brug for for at kunne navigere i feltet. En af de vigtigste faktorer at overveje for en data science program er muligheden for at tilpasse læseplanen til dine unikke interesser med dit valg af valgfag. Valgfag giver dig mulighed for at fokusere på emner, der passer til din karrierevej, så du kan begynde at udvikle en unik specialisering.

Lad os tage et kig på nogle af specialiseringsområderne inden for datavidenskab.

Data mining og statistisk analyse

 
Data mining involverer analyse af store sæt data for at producere meningsfuld information. Eksperter i denne specialisering anvender statistikker og prædiktive modeller for at afsløre mønstre, tendenser og sammenhænge i data. Disse oplysninger kan bruges til at forudsige fremtidige resultater og til at udvikle forretningsløsninger.

Datateknik

 
Du kan forestille dig et datavidenskabshold som et stafetløb, hvor en dataingeniør afleverer stafetten til en dataforsker. Dataingeniører bygger og vedligeholder rammer, der transformerer data til et format, der er nyttigt til analyse. Dette involverer konsolidering, rensning og strukturering af data fra forskellige kilder til et enkelt lager.

Databasestyring og arkitektur

 
Dataarkitekter visualiserer og designer "blueprintet" for en organisations komplette digitale rammer. Specialister inden for dette domæne arbejder ofte sammen med virksomhedsledere og datavidenskabsteams for at skabe nye løsninger til, hvordan information i en virksomhed vil blive organiseret og brugt af forskellige interessenter. Dataarkitekter starter normalt som dataingeniører og rykker op i position, efterhånden som de udvikler ekspertise inden for informationsstyring.

Maskinlæringsteknik

 
Lad os vende tilbage til analogien af, at et datavidenskabshold er et stafetløb. Under løbets sidste del afleverer en dataforsker stafetten til en maskinlæringsingeniør. Dataforskere udvikler teoretiske modeller, som maskinlæringsingeniører fodrer ind i selvkørende software for at få modellen til at fungere i større skala. Sammenlignet med generelle datavidenskabsfolk har maskinlæringsingeniører et stærkt fokus på softwareingeniørprincipper.

Business intelligence og strategi

 
Business intelligence-analytikere arbejder hånd i hånd med datavidenskabsfolk for at analysere data og udvikle indsigt, der kan hjælpe med at forbedre virksomhedens ydeevne. Gennem brugen af ​​datavisualisering, dataanalyse og datamodellering identificerer business intelligence-analytikere mønstre og tendenser, der hjælper med at informere en virksomheds fremtidige strategi. Dataforskere fokuserer primært på at designe nye algoritmer til at besvare hypotetiske spørgsmål, hvorimod business intelligence-analytikere anvender eksisterende algoritmer til at afdække information om en virksomheds præstation.

Data visualisering

 
Datavisualiseringsspecialister præsenterer data med interaktive visuelle værktøjer, såsom grafer, diagrammer og infografik. Visuelle værktøjer giver datavidenskabsteams mulighed for bedre at forstå tendenser, outliers og mønstre i data, så de kan udlede meningsfuld indsigt fra dataene. Visuelle værktøjer kan også bruges til at kommunikere information til forretningsinteressenter på en effektfuld måde.

Analyse af driftsdata

 
Operationsanalytikere identificerer forbedringsområder i forretningsdriften ved hjælp af data leveret af andre medlemmer af datavidenskabsteamet. Derefter bruger de statistisk software til at evaluere praktiske løsninger på forretningsproblemer og rådgive lederne om den bedste fremgangsmåde. Operationsanalytikerspecialiseringen kræver komplekse problemløsningsevner, men den er mindre teknisk end andre områder inden for datavidenskab.

Analyse af markedsføringsdata

 
Marketinganalyse er praksis med at studere data for at måle og forbedre effektiviteten af ​​marketingkampagner. Analyseværktøjer hjælper marketinganalytikere med at bestemme investeringsafkastet af marketingindsats, at forstå overordnede marketingtendenser og identificere muligheder, der imødekommer kundernes præferencer.

 
Pace Universitetet online Master of Science i datavidenskab har en STEM-udpeget læseplan der kan udvide din viden om effektiv datastyring og forberede dig til at anvende industristandardværktøjer. Datavidenskabskurser på Pace ledes af Seidenberg-fakultetet, herunder praktikere med baggrund i den private sektor og forskere, der aktivt skubber feltets grænser. Du vil udforske de teoretiske koncepter og bedste praksis, der er blevet afgørende for den daglige drift såvel som langsigtet strategisk planlægning for organisationer.

Studerende i data science kandidatuddannelse opbygge færdigheder til at:

• Implementer værktøjer, herunder Spark, Hadoop, MapReduce, MATLAB og Weka
• Oplev strategisk indsigt gennem data mining og forudsigende analyser
• Implementer automatiseringer til at administrere data effektivt og etisk
• Brug programmeringssprog som Python, R og SQL
• Rens og strukturer data til en række applikationer
• Arbejd med maskinlæringsalgoritmer

LÆR MERE