Sponsoreeritud postitus.

COVID-19 pandeemia ei ole andmeteaduse tõusu peatanud – kõigi tööstusharude ettevõtted jätkavad andmete võimsuse kasutamist konkurentsieelise saavutamiseks. USA tööstatistika büroo prognoosib järgmise kümnendi jooksul kiiret tööhõive kasvu andmeteaduse valdkonnas, ennustades, et aastaks 31 suureneb töökohtade arv umbes 2030%..

Andmeteadus on ka valdkond, mis hõlmab paljusid tööstusharusid ja hõlmab nii kvantitatiivseid kui ka loomingulisi oskusi. Suurenenud huvi ja nõudluse tõttu on andmeteadlaseks olemise ulatus märkimisväärselt arenenud koos investeeringute suurenemisega nii andmeteadusesse kui ka laiematesse analüüsivaldkondadesse. Ettevõte, kes palkab andmeteadlast või koostab andmeteaduse meeskonda, võib paljude muude rollide hulgas otsida statistikut, masinõppeinseneri või andmebaasihaldurit.

Andmeteaduse valdamine nõuab põhioskusi, mis ulatuvad kõrgtasemel matemaatikast kuni oskuseni vaadata mis tahes probleemi ja mõelda, millised andmekogumid ja statistilised metoodikad võiksid aidata teil lahendust leida. Andmeteadlased peaksid siiski kaaluma mõnele domeenile spetsialiseerumist.

Spetsialiseerumine võimaldab teil tõestada end oma domeenis usaldusväärse ressursina, aidates teil suurendada oma mõju, kui peate oma teadmisi CV-s kajastama või kui peate oma ideid teistele organisatsiooni sidusrühmadele tutvustama. Kõige tähtsam on see, et spetsialiseerumine annab teile rohkem vabadust oma tugevaid külgi kasutada ja töötada projektidega, mille vastu olete eriti kirglik.

Paljud andmeteadlased tegelevad sellega kraadiõpe selleks, et omandada kõikehõlmavad oskused, mida nad vajavad valdkonnas edukaks navigeerimiseks. Üks olulisemaid tegureid, mida a andmete teadusprogramm on võimalus kohandada õppekava vastavalt teie ainulaadsetele huvidele, valides valikkursused. Valikkursused võimaldavad teil keskenduda teemadele, mis sobivad teie karjääriga, et saaksite hakata arendama ainulaadset eriala.

Vaatame mõningaid andmeteaduse spetsialiseerumisvaldkondi.

Andmekaeve ja statistiline analüüs

 
Andmekaeve hõlmab suurte andmehulkade analüüsi, et saada tähendusrikast teavet. Selle eriala eksperdid kasutavad andmete mustrite, suundumuste ja korrelatsioonide paljastamiseks statistikat ja ennustavaid mudeleid. Seda teavet saab kasutada tulevaste tulemuste ennustamiseks ja ärilahenduste väljatöötamiseks.

Andmetehnika

 
Saate kujutada andmeteaduse meeskonda teatevõistlusena, kus andmeinsener annab teatepulga üle andmeteadlasele. Andmeinsenerid loovad ja hooldavad raamistikke, mis muudavad andmed analüüsiks kasulikuks vorminguks. See hõlmab erinevatest allikatest pärit andmete koondamist, puhastamist ja struktureerimist ühte lattu.

Andmebaasi haldamine ja arhitektuur

 
Andmearhitektid visualiseerivad ja kujundavad organisatsiooni täieliku digitaalse raamistiku "plaani". Selle valdkonna spetsialistid teevad sageli koostööd ettevõtete juhtide ja andmeteaduse meeskondadega, et luua uusi lahendusi ettevõttesisese teabe korraldamiseks ja erinevate sidusrühmade poolt kasutamiseks. Andmearhitektid alustavad tavaliselt andmeinseneridena ja tõusevad positsioonile, kui nad omandavad teabehalduses teadmisi.

Masinõppe tehnika

 
Tuleme tagasi analoogia juurde, mille kohaselt andmeteaduse meeskond on teatevõistlus. Võistluse viimasel etapil annab andmeteadlane teatepulga masinõppeinsenerile. Andmeteadlased töötavad välja teoreetilisi mudeleid, mida masinõppeinsenerid sisestavad isekäitavasse tarkvarasse, et mudel töötaks suuremas mastaabis. Võrreldes üldiste andmeteadlastega on masinõppeinseneridel suur fookus tarkvaratehnika põhimõtetel.

Ärianalüüs ja strateegia

 
Ärianalüüsi analüütikud töötavad andmeteadlastega käsikäes, et analüüsida andmeid ja arendada teadmisi, mis võivad aidata parandada ettevõtte toimivust. Andmete visualiseerimise, andmeanalüütika ja andmemodelleerimise abil tuvastavad ärianalüüsi analüütikud mustreid ja suundumusi, mis aitavad ettevõtte tulevikustrateegiat kujundada. Andmeteadlased keskenduvad peamiselt uute algoritmide väljatöötamisele, et vastata hüpoteetilistele küsimustele, samas kui ärianalüüsi analüütikud kasutavad olemasolevaid algoritme, et leida teavet ettevõtte toimivuse kohta.

Andmete visualiseerimine

 
Andmete visualiseerimise spetsialistid esitavad andmeid interaktiivsete visuaalsete tööriistadega, nagu graafikud, diagrammid ja infograafika. Visuaalsed tööriistad võimaldavad andmeteaduse meeskondadel paremini mõista andmete suundumusi, kõrvalekaldeid ja mustreid, et nad saaksid andmetest sisukaid teadmisi hankida. Visuaalseid tööriistu saab kasutada ka teabe edastamiseks ettevõtte sidusrühmadele mõjusal viisil.

Toimingute andmete analüüs

 
Toimingute analüütikud tuvastavad äritegevuses parandatavad valdkonnad, kasutades andmeid, mille on esitanud teised andmeteaduse meeskonnaliikmed. Seejärel kasutavad nad statistikatarkvara, et hinnata äriprobleemide praktilisi lahendusi ja nõustada juhte parima tegutsemisviisi osas. Operatsioonianalüütiku spetsialiseerumine nõuab keerulisi probleemide lahendamise oskusi, kuid see on vähem tehniline kui muud andmeteaduse valdkonnad.

Turundusandmete analüüs

 
Turundusanalüütika on andmete uurimine, et mõõta ja parandada turunduskampaaniate tõhusust. Analüütikatööriistad aitavad turundusanalüütikutel määrata turundustegevuse investeeringutasuvust, mõista üldiseid turundustrende ja tuvastada võimalusi, mis vastavad klientide eelistustele.

 
Pace'i ülikool Internetis andmeteaduse magister funktsioonid a STEM-i määratud õppekava mis võib laiendada teie teadmisi tõhusa andmehalduse kohta ja valmistada teid ette tööstusstandarditele vastavate tööriistade rakendamiseks. Pace'i andmeteaduse kursusi juhivad Seidenbergi õppejõud, sealhulgas erasektori taustaga praktikud ja teadlased, kes nihutavad aktiivselt valdkonna piire. Saate uurida teoreetilisi kontseptsioone ja parimaid tavasid, mis on muutunud oluliseks nii igapäevaste toimingute kui ka organisatsioonide pikaajalise strateegilise planeerimise jaoks.

Õpilased andmeteaduse magistriõppekava arendada oskusi, et:

• Rakendage tööriistu, sealhulgas Spark, Hadoop, MapReduce, MATLAB ja Weka
• Avastage andmekaeve ja ennustava analüüsi abil strateegilisi teadmisi
• Kasutage automaatikaid andmete tõhusaks ja eetiliseks haldamiseks
• Kasutage programmeerimiskeeli, nagu Python, R ja SQL
• Puhastage ja struktureerige andmeid erinevate rakenduste jaoks
• Töötage masinõppe algoritmidega

LISATEAVE