Χορηγία Δημοσίευση.

Η πανδημία COVID-19 δεν έχει σταματήσει την άνοδο της επιστήμης δεδομένων — οι επιχειρήσεις σε όλους τους κλάδους συνεχίζουν να αξιοποιούν τη δύναμη των δεδομένων για ανταγωνιστικό πλεονέκτημα. Το Γραφείο Στατιστικών Εργασίας των ΗΠΑ προβλέπει ταχεία ανάπτυξη της απασχόλησης στον τομέα της επιστήμης δεδομένων την επόμενη δεκαετία, προβλέποντας ότι ο αριθμός των θέσεων εργασίας θα αυξηθεί κατά περίπου 31% έως το 2030.

Η επιστήμη των δεδομένων είναι επίσης ένας τομέας που εκτείνεται σε πολλούς κλάδους και περιλαμβάνει τόσο ποσοτικές όσο και δημιουργικές δεξιότητες. Με αυξημένο ενδιαφέρον και ζήτηση, το εύρος του τι σημαίνει να είσαι επιστήμονας δεδομένων έχει εξελιχθεί σημαντικά παράλληλα με την αύξηση των επενδύσεων τόσο στην επιστήμη δεδομένων όσο και σε ευρύτερους τομείς ανάλυσης. Μια εταιρεία που προσλαμβάνει έναν επιστήμονα δεδομένων ή δημιουργεί μια ομάδα επιστήμης δεδομένων θα μπορούσε να αναζητά έναν στατιστικολόγο, έναν μηχανικό μηχανικής μάθησης ή έναν διαχειριστή βάσης δεδομένων, μεταξύ πολλών άλλων ρόλων.

Μάστερ επιστήμης δεδομένων απαιτεί ένα σύνολο βασικών δεξιοτήτων, που κυμαίνονται από προηγμένα μαθηματικά έως την ικανότητα να εξετάζετε οποιοδήποτε δεδομένο πρόβλημα και να σκεφτείτε ποια σύνολα δεδομένων και στατιστικές μεθοδολογίες θα μπορούσαν να σας βοηθήσουν να ανακαλύψετε μια λύση. Ωστόσο, οι επιστήμονες δεδομένων θα πρέπει να εξετάσουν το ενδεχόμενο εξειδίκευσης σε έναν τομέα.

Η εξειδίκευση σάς επιτρέπει να καθιερωθείτε ως ένας αξιόπιστος πόρος στον τομέα σας, βοηθώντας σας να αυξήσετε την επιρροή σας όταν πρέπει να εμφανίσετε την εμπειρία σας σε ένα βιογραφικό σημείωμα ή όταν πρέπει να παρουσιάσετε τις ιδέες σας σε άλλους ενδιαφερόμενους φορείς σε έναν οργανισμό. Το πιο σημαντικό, η εξειδίκευση σάς δίνει περισσότερη ελευθερία να αξιοποιήσετε τα δυνατά σας σημεία και να εργαστείτε σε έργα για τα οποία είστε ιδιαίτερα παθιασμένοι.

Πολλοί επιστήμονες δεδομένων επιδιώκουν μεταπτυχιακή εκπαίδευση ως ένας τρόπος για να αποκτήσουν τα ολοκληρωμένα σετ δεξιοτήτων που χρειάζονται για την επιτυχή πλοήγηση στο πεδίο. Ένας από τους πιο σημαντικούς παράγοντες που πρέπει να λάβετε υπόψη για α πρόγραμμα επιστήμης δεδομένων είναι η επιλογή προσαρμογής του προγράμματος σπουδών στα μοναδικά σας ενδιαφέροντα με την επιλογή των μαθημάτων επιλογής. Τα μαθήματα επιλογής σας επιτρέπουν να εστιάσετε σε θέματα που ταιριάζουν στην επαγγελματική σας πορεία, ώστε να μπορέσετε να αρχίσετε να αναπτύσσετε μια μοναδική εξειδίκευση.

Ας ρίξουμε μια ματιά σε μερικούς από τους τομείς εξειδίκευσης στην επιστήμη δεδομένων.

Εξόρυξη δεδομένων και στατιστική ανάλυση

 
Η εξόρυξη δεδομένων περιλαμβάνει την ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων για την παραγωγή ουσιαστικών πληροφοριών. Οι ειδικοί σε αυτήν την εξειδίκευση εφαρμόζουν στατιστικά και προγνωστικά μοντέλα για να αποκαλύψουν μοτίβα, τάσεις και συσχετίσεις στα δεδομένα. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την πρόβλεψη μελλοντικών αποτελεσμάτων και για την ανάπτυξη επιχειρηματικών λύσεων.

Μηχανική δεδομένων

 
Μπορείτε να φανταστείτε μια ομάδα επιστήμης δεδομένων ως αγώνα αναμετάδοσης, όπου ένας μηχανικός δεδομένων δίνει τη σκυτάλη σε έναν επιστήμονα δεδομένων. Οι μηχανικοί δεδομένων κατασκευάζουν και διατηρούν πλαίσια που μετατρέπουν τα δεδομένα σε μια μορφή που είναι χρήσιμη για ανάλυση. Αυτό περιλαμβάνει ενοποίηση, καθαρισμό και δόμηση δεδομένων από διαφορετικές πηγές σε μια ενιαία αποθήκη.

Διαχείριση και αρχιτεκτονική βάσης δεδομένων

 
Οι αρχιτέκτονες δεδομένων οπτικοποιούν και σχεδιάζουν το «σχεδιασμό» για το πλήρες ψηφιακό πλαίσιο ενός οργανισμού. Οι ειδικοί σε αυτόν τον τομέα συνεργάζονται συχνά με ηγέτες επιχειρήσεων και ομάδες επιστήμης δεδομένων για να δημιουργήσουν νέες λύσεις για το πώς θα οργανωθούν και θα χρησιμοποιηθούν πληροφορίες από μια επιχείρηση από διάφορους ενδιαφερόμενους φορείς. Οι αρχιτέκτονες δεδομένων ξεκινούν συνήθως ως μηχανικοί δεδομένων και ανεβαίνουν στη θέση τους καθώς αναπτύσσουν τεχνογνωσία στη διαχείριση πληροφοριών.

Μηχανική μηχανικής μάθησης

 
Ας επιστρέψουμε στην αναλογία μιας ομάδας επιστήμης δεδομένων που είναι ένας αγώνας σκυταλοδρομίας. Κατά τη διάρκεια του τελευταίου σκέλους του αγώνα, ένας επιστήμονας δεδομένων παραδίδει τη σκυτάλη σε έναν μηχανικό μηχανικής μάθησης. Οι επιστήμονες δεδομένων αναπτύσσουν θεωρητικά μοντέλα, τα οποία οι μηχανικοί μηχανικής μάθησης τροφοδοτούν σε λογισμικό που λειτουργεί αυτόματα για να κάνουν το μοντέλο να λειτουργεί σε μεγαλύτερη κλίμακα. Σε σύγκριση με τους γενικούς επιστήμονες δεδομένων, οι μηχανικοί μηχανικής μάθησης έχουν μεγάλη έμφαση στις αρχές της μηχανικής λογισμικού.

Επιχειρηματική ευφυΐα και στρατηγική

 
Οι αναλυτές επιχειρηματικής ευφυΐας συνεργάζονται χέρι-χέρι με επιστήμονες δεδομένων για να αναλύσουν δεδομένα και να αναπτύξουν πληροφορίες που μπορούν να βοηθήσουν στη βελτίωση της επιχειρηματικής απόδοσης. Μέσω της χρήσης οπτικοποίησης δεδομένων, ανάλυσης δεδομένων και μοντελοποίησης δεδομένων, οι αναλυτές επιχειρηματικής ευφυΐας εντοπίζουν πρότυπα και τάσεις που βοηθούν στην ενημέρωση της μελλοντικής στρατηγικής μιας εταιρείας. Οι επιστήμονες δεδομένων επικεντρώνονται κυρίως στο σχεδιασμό νέων αλγορίθμων για να απαντήσουν σε υποθετικές ερωτήσεις, ενώ οι αναλυτές επιχειρηματικής ευφυΐας εφαρμόζουν υπάρχοντες αλγόριθμους για να αποκαλύψουν πληροφορίες σχετικά με την απόδοση μιας επιχείρησης.

Οπτικοποίηση δεδομένων

 
Οι ειδικοί οπτικοποίησης δεδομένων παρουσιάζουν δεδομένα με διαδραστικά οπτικά εργαλεία, όπως γραφήματα, γραφήματα και γραφήματα. Τα οπτικά εργαλεία επιτρέπουν στις ομάδες επιστήμης δεδομένων να κατανοούν καλύτερα τις τάσεις, τις ακραίες τιμές και τα μοτίβα στα δεδομένα, έτσι ώστε να μπορούν να αντλούν σημαντικές πληροφορίες από τα δεδομένα. Τα οπτικά εργαλεία μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για την επικοινωνία πληροφοριών στους επιχειρηματικούς φορείς με αποτελεσματικό τρόπο.

Ανάλυση επιχειρησιακών δεδομένων

 
Οι επιχειρησιακοί αναλυτές εντοπίζουν τομείς βελτίωσης στις επιχειρηματικές λειτουργίες χρησιμοποιώντας δεδομένα που παρέχονται από άλλα μέλη της ομάδας επιστήμης δεδομένων. Στη συνέχεια, χρησιμοποιούν στατιστικό λογισμικό για να αξιολογήσουν πρακτικές λύσεις σε επιχειρηματικά προβλήματα και να συμβουλεύουν τους διευθυντές για την καλύτερη πορεία δράσης. Η εξειδίκευση των αναλυτών επιχειρήσεων απαιτεί πολύπλοκες δεξιότητες επίλυσης προβλημάτων, αλλά είναι λιγότερο τεχνικές από άλλους τομείς της επιστήμης δεδομένων.

Ανάλυση δεδομένων μάρκετινγκ

 
Η ανάλυση μάρκετινγκ είναι η πρακτική της μελέτης δεδομένων για τη μέτρηση και τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας των εκστρατειών μάρκετινγκ. Τα εργαλεία Analytics βοηθούν τους αναλυτές μάρκετινγκ να προσδιορίσουν την απόδοση της επένδυσης των προσπαθειών μάρκετινγκ, να κατανοήσουν τις τάσεις μάρκετινγκ μεγάλης εικόνας και να εντοπίσουν ευκαιρίες που ικανοποιούν τις προτιμήσεις των πελατών.

 
Το Πανεπιστήμιο Pace online Master of Science στην Επιστήμη Δεδομένων διαθέτει Πρόγραμμα σπουδών που καθορίζεται από το STEM που μπορεί να επεκτείνει τις γνώσεις σας για την αποτελεσματική διακυβέρνηση δεδομένων και να σας προετοιμάσει να εφαρμόσετε εργαλεία βιομηχανικά πρότυπα. Τα μαθήματα επιστήμης δεδομένων στο Pace διευθύνονται από τη σχολή του Seidenberg, συμπεριλαμβανομένων επαγγελματιών με υπόβαθρο στον ιδιωτικό τομέα και ερευνητών που ωθούν ενεργά τα όρια του πεδίου. Θα εξερευνήσετε τις θεωρητικές έννοιες και τις βέλτιστες πρακτικές που έχουν καταστεί ζωτικής σημασίας για τις καθημερινές λειτουργίες, καθώς και τον μακροπρόθεσμο στρατηγικό σχεδιασμό για τους οργανισμούς.

Μαθητές στο μεταπτυχιακό πρόγραμμα επιστήμης δεδομένων να αναπτύξουν τις δεξιότητες για να:

• Εφαρμόστε εργαλεία όπως Spark, Hadoop, MapReduce, MATLAB και Weka
• Ανακαλύψτε στρατηγικές πληροφορίες μέσω της εξόρυξης δεδομένων και των προγνωστικών αναλύσεων
• Αναπτύξτε αυτοματισμούς για τη διαχείριση δεδομένων αποτελεσματικά και ηθικά
• Χρησιμοποιήστε γλώσσες προγραμματισμού όπως Python, R και SQL
• Καθαρίστε και δομήστε δεδομένα για μια ποικιλία εφαρμογών
• Εργαστείτε με αλγόριθμους μηχανικής μάθησης

ΜΑΘΕΤΕ ΠΕΡΙΣΣΟΤΕΡΑ