Sponsorowany post.

Pandemia COVID-19 nie powstrzymała rozwoju nauki o danych — firmy ze wszystkich branż nadal wykorzystują moc danych w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej. Amerykańskie Biuro Statystyki Pracy przewiduje szybki wzrost zatrudnienia w dziedzinie nauki o danych w ciągu następnej dekady, przewidując, że liczba miejsc pracy wzrośnie o około 31% do 2030 r..

Data science to także dziedzina, która obejmuje wiele branż i obejmuje zarówno umiejętności ilościowe, jak i kreatywne. Wraz ze wzrostem zainteresowania i popytu zakres tego, co to znaczy być naukowcem danych, znacznie ewoluował wraz ze wzrostem inwestycji zarówno w naukę o danych, jak i w szersze dziedziny analityki. Firma, która zatrudnia analityka danych lub buduje zespół zajmujący się analizą danych, może poszukiwać między innymi statystyka, inżyniera uczenia maszynowego lub menedżera bazy danych.

Opanowanie nauki o danych wymaga zestawu podstawowych umiejętności, od zaawansowanej matematyki po umiejętność spojrzenia na dowolny problem i zastanowienia się, jakie zestawy danych i metodologie statystyczne mogą pomóc w znalezieniu rozwiązania. Analitycy danych powinni jednak nadal rozważyć specjalizację w domenie.

Specjalizacja pozwala Ci stać się zaufanym zasobem w Twojej domenie, pomagając Ci zwiększyć wpływ, gdy musisz przedstawić swoją wiedzę specjalistyczną w CV lub gdy chcesz zaprezentować swoje pomysły innym interesariuszom w organizacji. Co najważniejsze, specjalizacja daje większą swobodę w wykorzystywaniu swoich mocnych stron i pracy nad projektami, które szczególnie Cię pasjonują.

Wielu naukowców zajmujących się danymi dąży do tego skończyć edukację jako sposób na zdobycie wszechstronnych zestawów umiejętności, których potrzebują, aby skutecznie poruszać się w terenie. Jeden z najważniejszych czynników, które należy wziąć pod uwagę przy program nauki o danych to opcja dostosowania programu nauczania do Twoich unikalnych zainteresowań poprzez wybór kursów do wyboru. Kursy do wyboru pozwalają skupić się na tematach odpowiadających Twojej ścieżce kariery, dzięki czemu możesz zacząć rozwijać unikalną specjalizację.

Przyjrzyjmy się niektórym obszarom specjalizacji w nauce o danych.

Eksploracja danych i analiza statystyczna

 
Eksploracja danych obejmuje analizę dużych zestawów danych w celu uzyskania znaczących informacji. Eksperci w tej specjalizacji stosują statystyki i modele predykcyjne do ujawniania wzorców, trendów i korelacji w danych. Informacje te można wykorzystać do przewidywania przyszłych wyników i opracowywania rozwiązań biznesowych.

Inżynieria danych

 
Możesz wyobrazić sobie zespół zajmujący się analizą danych jako sztafetę, w której inżynier danych przekazuje pałeczkę naukowcowi. Inżynierowie danych tworzą i utrzymują struktury, które przekształcają dane do formatu przydatnego do analizy. Obejmuje to konsolidację, czyszczenie i strukturyzację danych z różnych źródeł w jednej hurtowni.

Zarządzanie i architektura bazy danych

 
Architekci danych wizualizują i projektują „plan” kompletnej cyfrowej struktury organizacji. Specjaliści w tej dziedzinie często współpracują z liderami biznesu i zespołami zajmującymi się analizą danych, aby tworzyć nowe rozwiązania dotyczące organizacji i wykorzystywania informacji w przedsiębiorstwie przez różnych interesariuszy. Architekci danych zwykle zaczynają jako inżynierowie danych i awansują w miarę zdobywania wiedzy w zakresie zarządzania informacją.

Inżynieria uczenia maszynowego

 
Wróćmy do analogii zespołu data science do sztafety. Podczas ostatniego etapu wyścigu analityk danych przekazuje pałeczkę inżynierowi zajmującemu się uczeniem maszynowym. Naukowcy zajmujący się danymi opracowują modele teoretyczne, które inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym wprowadzają do samodzielnie działającego oprogramowania, aby model działał na większą skalę. W porównaniu do ogólnych naukowców zajmujących się danymi, inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym kładą duży nacisk na zasady inżynierii oprogramowania.

Wywiad i strategia biznesowa

 
Analitycy analityki biznesowej pracują ramię w ramię z analitykami danych, aby analizować dane i opracowywać spostrzeżenia, które mogą pomóc w poprawie wydajności biznesowej. Wykorzystując wizualizację danych, analizę danych i modelowanie danych, analitycy analityki biznesowej identyfikują wzorce i trendy, które pomagają kształtować przyszłą strategię firmy. Analitycy zajmujący się danymi skupiają się przede wszystkim na projektowaniu nowych algorytmów, aby odpowiadać na hipotetyczne pytania, podczas gdy analitycy analityki biznesowej stosują istniejące algorytmy do odkrywania informacji o wydajności firmy.

Wizualizacja danych

 
Specjaliści od wizualizacji danych prezentują dane za pomocą interaktywnych narzędzi wizualnych, takich jak wykresy, wykresy i infografiki. Narzędzia wizualne umożliwiają zespołom zajmującym się analizą danych lepsze zrozumienie trendów, wartości odstających i wzorców w danych, dzięki czemu mogą uzyskać z danych znaczące wnioski. Narzędzia wizualne mogą być również wykorzystywane do przekazywania informacji interesariuszom biznesowym w skuteczny sposób.

Analiza danych operacyjnych

 
Analitycy operacyjni identyfikują obszary usprawnień w działalności biznesowej na podstawie danych dostarczonych przez innych członków zespołu data science. Następnie za pomocą oprogramowania statystycznego oceniają praktyczne rozwiązania problemów biznesowych i doradzają menedżerom najlepszy sposób postępowania. Specjalizacja analityka operacyjnego wymaga złożonych umiejętności rozwiązywania problemów, ale jest mniej techniczna niż inne dziedziny nauki o danych.

Analiza danych marketingowych

 
Analityka marketingowa to praktyka polegająca na badaniu danych w celu pomiaru i poprawy skuteczności kampanii marketingowych. Narzędzia analityczne pomagają analitykom marketingowym w określaniu zwrotu z inwestycji w działania marketingowe, w zrozumieniu ogólnych trendów marketingowych i identyfikowaniu możliwości, które uwzględniają preferencje klientów.

 
Uniwersytet Pace online Magister nauk o danych funkcje a Program nauczania określony przez STEM które mogą poszerzyć Twoją wiedzę na temat efektywnego zarządzania danymi i przygotować Cię do stosowania standardowych narzędzi branżowych. Kursy nauki o danych w Pace są prowadzone przez wydział Seidenberga, w tym praktyków z doświadczeniem w sektorze prywatnym i badaczy, którzy aktywnie przesuwają granice tej dziedziny. Poznasz teoretyczne koncepcje i najlepsze praktyki, które stały się niezbędne w codziennych operacjach, a także długoterminowe planowanie strategiczne dla organizacji.

Studenci w program magisterski z data science budować umiejętności, aby:

• Implementuj narzędzia, w tym Spark, Hadoop, MapReduce, MATLAB i Weka
• Odkryj strategiczne spostrzeżenia dzięki eksploracji danych i analizom predykcyjnym
• Wdrażaj automatyzacje do efektywnego i etycznego zarządzania danymi
• Używaj języków programowania, takich jak Python, R i SQL
• Czyste i uporządkowane dane do różnych zastosowań
• Praca z algorytmami uczenia maszynowego

DOWIEDZ SIĘ WIĘCEJ