Рекламная запись.

Пандемия COVID-19 не остановила рост науки о данных - компании во всех отраслях продолжают использовать возможности данных для получения конкурентного преимущества. Бюро статистики труда США прогнозирует быстрый рост занятости в области науки о данных в течение следующего десятилетия, прогнозируя, что количество рабочих мест увеличится примерно на 31% до 2030 г..

Наука о данных - это также область, которая охватывает множество отраслей и включает в себя как количественные, так и творческие навыки. С ростом интереса и спроса сфера того, что значит быть специалистом по данным, значительно расширилась вместе с увеличением инвестиций как в науку о данных, так и в более широкие области аналитики. Компания, которая нанимает специалиста по обработке данных или создает команду по анализу данных, может искать специалиста по статистике, инженера по машинному обучению или менеджера баз данных среди множества других ролей.

Освоение науки о данных требует набора основных навыков, от продвинутой математики до способности смотреть на любую проблему и думать о том, какие наборы данных и статистические методологии могут помочь вам найти решение. Тем не менее, специалистам по обработке данных все же следует подумать о том, чтобы специализироваться в какой-либо предметной области.

Специализация позволяет вам зарекомендовать себя как надежный ресурс в своей области, помогая вам усилить свое влияние, когда вам нужно включить свой опыт в резюме или когда вам нужно представить свои идеи другим заинтересованным сторонам в организации. Что наиболее важно, специализация дает вам больше свободы в использовании ваших сильных сторон и работе над проектами, которые вам особенно нравятся.

Многие специалисты по данным преследуют высшее образование как способ получить исчерпывающий набор навыков, необходимых для успешной работы в данной области. Один из наиболее важных факторов, которые следует учитывать при программа по науке о данных - это возможность настроить учебную программу в соответствии с вашими уникальными интересами с помощью выбранных вами курсов по выбору. Курсы по выбору позволяют вам сосредоточиться на темах, которые подходят вашему карьерному пути, чтобы вы могли начать развивать уникальную специализацию.

Давайте посмотрим на некоторые области специализации в науке о данных.

Интеллектуальный анализ данных и статистический анализ

 
Интеллектуальный анализ данных включает в себя анализ больших наборов данных для получения значимой информации. Специалисты этой специализации применяют статистику и прогнозные модели для выявления закономерностей, тенденций и корреляций в данных. Эту информацию можно использовать для прогнозирования будущих результатов и разработки бизнес-решений.

Инженерия данных

 
Вы можете представить команду по анализу данных как эстафету, в которой инженер по обработке данных передает эстафету специалисту по данным. Инженеры по обработке данных создают и поддерживают структуры, которые преобразуют данные в формат, полезный для анализа. Это включает в себя консолидацию, очистку и структурирование данных из разных источников в едином хранилище.

Управление базой данных и архитектура

 
Архитекторы данных визуализируют и разрабатывают «план» для полной цифровой структуры организации. Специалисты в этой области часто работают с бизнес-лидерами и группами специалистов по анализу данных, чтобы создать новые решения о том, как информация на предприятии будет организована и использована различными заинтересованными сторонами. Архитекторы данных обычно начинают свою деятельность с инженеров по обработке данных и продвигаются по служебной лестнице по мере накопления опыта в области управления информацией.

Машинное обучение

 
Вернемся к аналогии с командой по анализу данных, которая выступает в эстафете. На заключительном этапе гонки специалист по данным передает эстафету инженеру по машинному обучению. Специалисты по обработке данных разрабатывают теоретические модели, которые инженеры машинного обучения вводят в самоуправляемое программное обеспечение, чтобы модель работала в более крупном масштабе. По сравнению с обычными специалистами по обработке данных, инженеры по машинному обучению уделяют большое внимание принципам разработки программного обеспечения.

Бизнес-аналитика и стратегия

 
Аналитики бизнес-аналитики работают рука об руку с специалистами по обработке данных, чтобы анализировать данные и вырабатывать идеи, которые могут помочь повысить эффективность бизнеса. Используя визуализацию данных, аналитику данных и моделирование данных, аналитики бизнес-аналитики выявляют закономерности и тенденции, которые помогают информировать будущую стратегию компании. Специалисты по обработке данных в первую очередь сосредотачиваются на разработке новых алгоритмов для ответа на гипотетические вопросы, тогда как аналитики бизнес-аналитики применяют существующие алгоритмы для получения информации об эффективности бизнеса.

Визуализация данных

 
Специалисты по визуализации данных представляют данные с помощью интерактивных визуальных инструментов, таких как графики, диаграммы и инфографика. Визуальные инструменты позволяют группам специалистов по анализу данных лучше понимать тенденции, выбросы и закономерности в данных, чтобы они могли извлекать из данных значимые выводы. Визуальные инструменты также могут использоваться для эффективной передачи информации заинтересованным сторонам бизнеса.

Анализ операционных данных

 
Операционные аналитики определяют области улучшения бизнес-операций, используя данные, предоставленные другими членами группы по анализу данных. Затем они используют статистическое программное обеспечение для оценки практических решений бизнес-проблем и советуют менеджерам, как лучше всего действовать. Специализация операционного аналитика требует сложных навыков решения проблем, но она менее техническая, чем другие области науки о данных.

Анализ маркетинговых данных

 
Маркетинговая аналитика - это практика изучения данных для измерения и повышения эффективности маркетинговых кампаний. Инструменты аналитики помогают маркетинговым аналитикам определять рентабельность инвестиций в маркетинг, понимать общие маркетинговые тенденции и определять возможности, которые соответствуют предпочтениям клиентов.

 
Университет Пейс онлайн-магистр наук в области науки о данных оснащен Учебная программа, определяемая STEM которые могут расширить ваши знания об эффективном управлении данными и подготовить вас к применению стандартных инструментов. Курсы по науке о данных в Pace проводят преподаватели Зайденберга, включая практиков с опытом работы в частном секторе и исследователей, которые активно расширяют границы области. Вы изучите теоретические концепции и передовые методы, которые стали жизненно важными для повседневной работы, а также для долгосрочного стратегического планирования для организаций.

Студенты в магистерская программа по науке о данных развить навыки, чтобы:

• Внедрите инструменты, включая Spark, Hadoop, MapReduce, MATLAB и Weka.
• Откройте для себя стратегические идеи с помощью интеллектуального анализа данных и прогнозной аналитики
• Разверните автоматизацию для эффективного и этичного управления данными
• Используйте языки программирования, такие как Python, R и SQL.
• Очистите и структурируйте данные для различных приложений
• Работа с алгоритмами машинного обучения

Узнать больше