Рекламна публікація.

Пандемія COVID-19 не зупинила розвиток науки про дані — компанії в усіх галузях продовжують використовувати потужність даних для досягнення конкурентної переваги. Бюро статистики праці США прогнозує швидке зростання зайнятості в галузі даних протягом наступного десятиліття, прогнозуючи, що до 31 року кількість робочих місць зросте приблизно на 2030%..

Наука про дані також є сферою, яка охоплює численні галузі та охоплює як кількісні, так і творчі навички. З підвищенням інтересу та попиту масштаби того, що означає бути науковцем даних, значно розвинулися разом із збільшенням інвестицій як у науку про дані, так і в ширшу аналітику. Компанія, яка наймає науковця з даних або створює команду з обробки даних, може шукати статистика, інженера з машинного навчання або менеджера баз даних, серед багатьох інших ролей.

Освоєння науки про дані потрібен набір основних навичок, починаючи від передової математики і закінчуючи здатністю розглядати будь-яку задану проблему та думати про те, які набори даних і статистичні методології можуть допомогти вам знайти рішення. Однак спеціалісти з обробки даних все одно повинні розглянути питання про спеціалізацію в межах домену.

Спеціалізація дає вам змогу зарекомендувати себе як надійний ресурс у вашому домені, допомагаючи вам посилити свій вплив, коли вам потрібно представити свій досвід у резюме або коли вам потрібно представити свої ідеї іншим зацікавленим сторонам в організації. Найважливіше те, що спеціалізація дає вам більше свободи використовувати свої сильні сторони та працювати над проектами, якими ви особливо захоплені.

Багато науковців, які займаються даними, прагнуть вища освіта як спосіб отримати комплексні набори навичок, необхідних для успішної навігації на полі. Один із найважливіших факторів, який слід враховувати для a наукова програма даних це можливість налаштувати навчальний план відповідно до ваших унікальних інтересів за допомогою вибору факультативних курсів. Курси за вибором дозволяють вам зосередитися на темах, які відповідають вашій кар'єрі, щоб ви могли почати розвивати унікальну спеціалізацію.

Давайте поглянемо на деякі сфери спеціалізації в рамках науки про дані.

Інтелектуальний аналіз даних і статистичний аналіз

 
Інтелектуальний аналіз даних передбачає аналіз великих наборів даних для отримання значущої інформації. Фахівці цієї спеціалізації застосовують статистичні та прогнозні моделі, щоб виявити закономірності, тенденції та кореляції в даних. Цю інформацію можна використовувати для прогнозування майбутніх результатів і розробки бізнес-рішень.

Інженерія даних

 
Ви можете уявити команду обробки даних як естафету, де інженер даних передає естафету науковцю даних. Інженери з обробки даних створюють і підтримують інфраструктури, які перетворюють дані у формат, корисний для аналізу. Це передбачає консолідацію, очищення та структурування даних з різних джерел в єдине сховище.

Управління та архітектура баз даних

 
Архітектори даних візуалізують і проектують «схему» для повної цифрової структури організації. Фахівці в цій галузі часто співпрацюють із бізнес-лідерами та групами наукових спеціалістів, щоб створити нові рішення щодо організації та використання інформації на підприємстві різними зацікавленими сторонами. Архітектор даних зазвичай починають як інженери з обробки даних і просуваються вгору в міру розвитку досвіду в управлінні інформацією.

Інженерія машинного навчання

 
Давайте повернемося до аналогії з командою з обробки даних, яка є естафетою. Під час останнього етапу перегонів спеціаліст із обробки даних передає естафету інженеру з машинного навчання. Фахівці з даних розробляють теоретичні моделі, які інженери машинного навчання вводять у програмне забезпечення, що працює самостійно, щоб модель працювала у більшому масштабі. Порівняно з науковцями, що займаються загальними даними, інженери машинного навчання зосереджені на принципах розробки програмного забезпечення.

Бізнес-розвідка та стратегія

 
Аналітики бізнес-аналітики працюють рука об руку з дослідниками даних, щоб аналізувати дані та розробляти ідеї, які можуть допомогти покращити ефективність бізнесу. Використовуючи візуалізацію даних, аналітику даних і моделювання даних, аналітики бізнес-аналітики визначають закономірності та тенденції, які допомагають інформувати майбутню стратегію компанії. Науковці даних головним чином зосереджені на розробці нових алгоритмів для відповідей на гіпотетичні запитання, тоді як аналітики бізнес-аналітики застосовують існуючі алгоритми, щоб отримати інформацію про ефективність бізнесу.

Візуалізація даних

 
Фахівці з візуалізації даних представляють дані за допомогою інтерактивних візуальних інструментів, таких як графіки, діаграми та інфографіка. Візуальні інструменти дозволяють командам із вивчення даних краще розуміти тенденції, викиди та закономірності в даних, щоб вони могли отримати з них значущу думку. Візуальні інструменти також можна використовувати для ефективного передачі інформації зацікавленим сторонам.

Аналіз операційних даних

 
Операційні аналітики визначають сфери покращення бізнес-операцій, використовуючи дані, надані іншими членами групи обробки даних. Потім вони використовують статистичне програмне забезпечення для оцінки практичних рішень бізнес-проблем і консультують менеджерів щодо найкращих дій. Спеціалізація операційного аналітика вимагає складних навичок вирішення проблем, але вона менш технічна, ніж інші галузі науки про дані.

Аналіз маркетингових даних

 
Маркетингова аналітика – це практика вивчення даних для вимірювання та підвищення ефективності маркетингових кампаній. Інструменти аналітики допомагають маркетинговим аналітикам визначати рентабельність інвестицій у маркетингові зусилля, розуміти загальні маркетингові тенденції та визначати можливості, які відповідають уподобанням клієнтів.

 
Університет Пейс онлайн магістра наук у галузі даних особливості a Навчальна програма, призначена для STEM які можуть розширити ваші знання про ефективне керування даними та підготувати вас до застосування галузевих стандартних інструментів. Курси науки про дані в Pace ведуть викладачі Зайденберга, включно з практиками з досвідом роботи в приватному секторі та дослідниками, які активно розширюють межі галузі. Ви досліджуватимете теоретичні концепції та найкращі практики, які стали життєво важливими для повсякденної діяльності, а також для довгострокового стратегічного планування організацій.

Студенти в магістерська програма науки про дані розвивати навички, щоб:

• Впроваджуйте такі інструменти, як Spark, Hadoop, MapReduce, MATLAB і Weka
• Відкрийте для себе стратегічні ідеї за допомогою аналізу даних і прогнозної аналітики
• Розгорніть автоматизацію для ефективного й етичного керування даними
• Використовуйте такі мови програмування, як Python, R і SQL
• Чисті та структуровані дані для різноманітних програм
• Робота з алгоритмами машинного навчання

Дізнатися більше