Sponzorirano objavo.

Pandemija COVID-19 ni ustavila vzpona podatkovne znanosti – podjetja v vseh panogah še naprej izkoriščajo moč podatkov za konkurenčno prednost. Ameriški urad za statistiko dela predvideva hitro rast zaposlenosti na področju podatkovne znanosti v naslednjem desetletju in napoveduje, da število delovnih mest se bo do leta 31 povečalo za približno 2030 %..

Znanost o podatkih je tudi področje, ki zajema številne industrije in zajema tako kvantitativne kot ustvarjalne veščine. S povečanim zanimanjem in povpraševanjem se je obseg tega, kar pomeni biti podatkovni znanstvenik, znatno razvil skupaj z naraščajočimi naložbami v znanost o podatkih in širša področja analitike. Podjetje, ki zaposluje za podatkovnega znanstvenika ali gradi ekipo za podatkovne znanosti, bi lahko med številnimi drugimi vlogami iskalo statistika, inženirja strojnega učenja ali upravljavca baze podatkov.

Obvladovanje podatkovne znanosti zahteva niz osnovnih veščin, ki segajo od napredne matematike do sposobnosti pogleda na kateri koli problem in razmišljanja o tem, kateri nabori podatkov in statistične metodologije bi vam lahko pomagali pri iskanju rešitve. Vendar bi morali podatkovni znanstveniki še vedno razmisliti o specializaciji znotraj domene.

Specializacija vam omogoča, da se uveljavite kot zaupanja vreden vir v svoji domeni in vam pomaga povečati svoj vpliv, ko morate svoje strokovno znanje predstaviti v življenjepisu ali ko morate svoje ideje predstaviti drugim deležnikom v organizaciji. Najpomembneje je, da vam specializacija daje več svobode, da izkoristite svoje prednosti in delate na projektih, za katere ste še posebej navdušeni.

Številni znanstveniki s podatki se ukvarjajo podiplomsko izobraževanje kot način za pridobitev obsežnih naborov veščin, ki jih potrebujejo za uspešno krmarjenje po terenu. Eden najpomembnejših dejavnikov, ki jih je treba upoštevati pri a podatkovni znanstveni program je možnost, da z izbiro izbirnih predmetov prilagodite učni načrt vašim edinstvenim interesom. Izbirni predmeti vam omogočajo, da se osredotočite na teme, ki ustrezajo vaši poklicni poti, tako da lahko začnete razvijati edinstveno specializacijo.

Oglejmo si nekaj področij specializacije znotraj podatkovne znanosti.

Podatkovno rudarjenje in statistična analiza

 
Podatkovno rudarjenje vključuje analizo velikih nizov podatkov za pridobivanje smiselnih informacij. Strokovnjaki v tej specializaciji uporabljajo statistične podatke in napovedne modele, da razkrijejo vzorce, trende in korelacije v podatkih. Te informacije je mogoče uporabiti za napovedovanje prihodnjih rezultatov in razvoj poslovnih rešitev.

Podatkovni inženiring

 
Ekipo podatkovne znanosti si lahko predstavljate kot štafeto, kjer podatkovni inženir preda štafeto podatkovnemu znanstveniku. Podatkovni inženirji gradijo in vzdržujejo okvire, ki pretvorijo podatke v obliko, ki je uporabna za analizo. To vključuje konsolidacijo, čiščenje in strukturiranje podatkov iz različnih virov v eno samo skladišče.

Upravljanje baze podatkov in arhitektura

 
Podatkovni arhitekti vizualizirajo in oblikujejo "načrt" za celoten digitalni okvir organizacije. Strokovnjaki na tem področju pogosto sodelujejo s poslovnimi voditelji in skupinami za podatkovne znanosti, da bi ustvarili nove rešitve za to, kako bodo informacije v podjetju organizirane in uporabljene s strani različnih zainteresiranih strani. Podatkovni arhitekti običajno začnejo kot podatkovni inženirji in napredujejo na položaju, ko razvijajo strokovno znanje na področju upravljanja informacij.

Inženiring strojnega učenja

 
Vrnimo se k analogiji, da je ekipa podatkovnih znanosti štafeta. Med zadnjim delom dirke podatkovni znanstvenik preda štafeto inženirju strojnega učenja. Podatkovni znanstveniki razvijajo teoretične modele, ki jih inženirji strojnega učenja vnesejo v samopogonsko programsko opremo, da bi model deloval v večjem obsegu. V primerjavi s splošnimi znanstveniki s podatki se inženirji strojnega učenja močno osredotočajo na načela programskega inženiringa.

Poslovna inteligenca in strategija

 
Analitiki poslovne inteligence delajo z roko v roki s podatkovnimi znanstveniki, da analizirajo podatke in razvijejo vpoglede, ki lahko pomagajo izboljšati poslovno uspešnost. Z uporabo vizualizacije podatkov, analitike podatkov in modeliranja podatkov analitiki poslovne inteligence prepoznajo vzorce in trende, ki pomagajo pri oblikovanju prihodnje strategije podjetja. Podatkovni znanstveniki se osredotočajo predvsem na oblikovanje novih algoritmov za odgovarjanje na hipotetična vprašanja, medtem ko analitiki poslovne inteligence uporabljajo obstoječe algoritme za odkrivanje informacij o uspešnosti podjetja.

Vizualizacija podatkov

 
Strokovnjaki za vizualizacijo podatkov predstavijo podatke z interaktivnimi vizualnimi orodji, kot so grafi, grafikoni in infografike. Vizualna orodja omogočajo skupinam za podatkovne znanosti, da bolje razumejo trende, izstope in vzorce v podatkih, tako da lahko iz podatkov pridobijo smiselne vpoglede. Vizualna orodja se lahko uporabljajo tudi za učinkovito sporočanje informacij poslovnim deležnikom.

Analiza operativnih podatkov

 
Operativni analitiki identificirajo področja izboljšav v poslovanju z uporabo podatkov, ki so jih zagotovili drugi člani skupine za podatkovne znanosti. Nato s statistično programsko opremo ocenijo praktične rešitve poslovnih problemov in svetujejo menedžerjem o najboljši poti ukrepanja. Specializacija operativnega analitika zahteva zapletene spretnosti reševanja problemov, vendar je manj tehnična kot druga področja podatkovne znanosti.

Analiza trženjskih podatkov

 
Marketinška analitika je praksa preučevanja podatkov za merjenje in izboljšanje učinkovitosti marketinških kampanj. Orodja za analitiko pomagajo marketinškim analitikom, da določijo donosnost naložbenih trženjskih prizadevanj, da razumejo velike tržne trende in prepoznajo priložnosti, ki ustrezajo željam strank.

 
Univerza Pace spletni magister znanosti o podatkih lastnosti a Kurikulum, ki je namenjen STEM ki lahko razširi vaše znanje o učinkovitem upravljanju podatkov in vas pripravi na uporabo industrijskih standardnih orodij. Tečaje podatkovnih znanosti pri Paceu vodi fakulteta Seidenberg, vključno s strokovnjaki z izkušnjami v zasebnem sektorju in raziskovalci, ki aktivno premikajo meje področja. Raziskali boste teoretične koncepte in najboljše prakse, ki so postali ključnega pomena za vsakodnevno poslovanje in dolgoročno strateško načrtovanje organizacij.

Študentje v magistrski program podatkovne znanosti zgraditi veščine za:

• Implementirajte orodja, vključno s Spark, Hadoop, MapReduce, MATLAB in Weka
• Odkrijte strateške vpoglede z rudarjenjem podatkov in napovedno analitiko
• Uvedite avtomatizacijo za učinkovito in etično upravljanje podatkov
• Uporabite programske jezike, kot so Python, R in SQL
• Čisti in strukturirani podatki za različne aplikacije
• Delajte z algoritmi strojnega učenja

NAUČI SE VEČ