2012 წელს, HBR- მ დაასახელა "მონაცემთა მეცნიერი", როგორც "საუკუნის ყველაზე სექსუალური შრომა". მაგრამ რაშია მეცნიერების მონაცემები? და რაც მთავარია, როგორ შეძენთ საჭირო უნარებს მონაცემების მეცნიერზე?
რა არის მონაცემთა მეცნიერება?
ერთხელ, მონაცემთა მეცნიერები, ძირითადად, აკადემიურ სივრცეში იყვნენ. ახლა, დიდი მონაცემების შეგროვებისა და ანალიზის საჭიროების ზრდასთან ერთად, მონაცემთა მეცნიერებმა დიდი მოთხოვნა მოითხოვეს მცირე და მსხვილი კომპანიების და მრეწველობის სფეროში.
მონაცემთა მეცნიერება, როგორც პროფესია მოიცავს მათემატიკის, სტატისტიკისა და კომპიუტერული პროგრამების ფარგლებში უნარ-ჩვევებს. ეს არის მამაკაცთა დომინირების ინდუსტრია, მონაცემთა მეცნიერების ქალთა შეფასებები დაახლოებით 10%.
Glassdoor- ის მონაცემებით, მონაცემთა მეცნიერებისთვის საშუალო ხელფასი შეადგენს $ 113,436. მარტო კომპენსაციის ნახვა, მონაცემთა მეცნიერება ბევრად უფრო მიმზიდველია, ვიდრე სხვა მსგავსი კარიერა.
უნარ-ჩვევები საჭიროდ იყვნენ მონაცემთა მეცნიერი
ყველა სამუშაოების მსგავსად, მონაცემთა მეცნიერების პოზიციების შევსების კონკრეტული უნარები დამოკიდებულია ინდივიდუალურ კომპანიასთან.
მაგრამ არსებობს გარკვეული skillsets / პროგრამული ინსტრუმენტები, რომლებიც რჩება თანმიმდევრული.
- სტატისტიკური პროგრამირების ენები , როგორიცაა R და SAS
- მონაცემთა ბაზა querying ენა, როგორიცაა SQL
- ძირითადი სტატისტიკა, როგორიცაა სტატისტიკური ტესტები, დისტრიბუცია, მაქსიმალური ალბათობა და ა.შ.
- მანქანათმცოდნეობის მეთოდები, როგორიცაა კ-უახლოესი მეზობლები, შემთხვევითი ტყეები, ანსამბლის მეთოდები და სხვა.
- მულტივადიანი კალკულასი და წრფივი ალგებრა
- მონაცემების მოპოვება და განვითარება ახალი პროდუქტი, რომლებიც მონაცემთა ორიენტირებულია
- ცოდნა Hadoop platforming
- ვიზუალიზაცია ინსტრუმენტები, როგორიცაა Flare, HighCharts ან AmCharts
როგორ გახდე მონაცემთა მეცნიერი
დღესდღეობით არსებობს სამი ეფექტური ვარიანტი, რომ გახდეს მონაცემთა მეცნიერი:
- თვითმმართველობის შესწავლა მეშვეობით პროგრამები, როგორიცაა Udacity
- მონაცემთა მეცნიერების ჩაბარების ბანაკში დასწრება
- სამაგისტრო სკოლის ასპირანტურაში
რა თქმა უნდა, არსებობს დადებითი და cons თითოეული მეთოდით.
თვითმმართველობის შესწავლა
დადებითი:
- ხელსაყრელი: შეიძლება გაკეთდეს საკუთარი დროის ნებისმიერ გარემოში და ნებისმიერ ტემპში
- იაფი: შეიძლება დადოს სადმე 0-600 დოლარიდან.
- გადაარჩენს დრო: ონლაინ კურსები შეიძლება დასრულდეს 8-18 თვეში.
Cons:
- დასრულების შემდეგ მხოლოდ სერტიფიკატის მიღება
- თანხმობა არ არის თანატოლი ან მასწავლებლის მოსწავლეების ჩართულობა
- დახმარება არ არის სამუშაოს ნადირობა
მონაცემთა მეცნიერების ბანაკის ბანაკი
დადებითი:
- ცოტა ხნის ვალდებულება: შეიძლება დასრულდეს 6 კვირადან 3 თვემდე
- შედარებით ხელმისაწვდომი, მინიმუმამდე შედარებით სამაგისტრო (boot camps მერყეობს უფასო - $ 16,000)
- იდეალურია მათთვის, ვინც ეძებს კარიერის სწრაფად შეცვლას
- ბევრი ჩატვირთვის ბანაკი გთავაზობთ სამუშაოს ძიების პროცესში დასრულების შემდეგ
Cons:
- მხოლოდ პორტფელის პორტფელი - არა "რეალური" სამუშაო გამოცდილება
- ბევრი რამ ისწავლოს ხანმოკლე დროში
- შეიძლება იყოს 40 საათი კვირაში მუშაობა (განსხვავებით თვითმმართველობის კვლევა, სადაც შეგიძლიათ წასვლა საკუთარი ტემპით და კვლავ მუშაობა ნახევარ განაკვეთზე / სრული დრო)
მაგისტრის ხარისხი
დადებითი:
- დიპლომი დასრულებისთანავე
- სტრუქტურირებული სწავლება პროფესიონალურად მომზადებულ ინსტრუქტორებთან
- რეალურ სამყაროში გამოცდილება: ბევრი პროგრამა მოიცავს სტაჟირებას, რომელიც დაემატება გამოცდილებას და ცოდნას
- საკმარისი დრო იმისათვის, რომ ისწავლონ და აღიქვას ყველა ინფორმაცია
Cons:
- ძვირადღირებული: შეიძლება დაჯდა $ 20,000- $ 70,000- არ შედის საცხოვრებელი ხარჯები
- შრომატევადი: ასევე შეუძლია მიიღოს ყველაზე გრძელი (9-20 თვე)