Überblick
- Die steigende Nachfrage nach Data Scientists hält auch in an 2021
- Verstehen Sie, wie es ist, ein Datenwissenschaftler zu sein in 2021
Einführung
Von großen E-Commerce-Unternehmen wie Amazon, Walmart, zu den Social-Media-Giganten Facebook und Snapchat, an die Krankenhausverwaltung, Jeder stellt Data Scientists ein! Aber, Was macht diese Rolle so aus? “sexiest Job-Rolle des 21. Jahrhunderts”? Wir werden jeden einzelnen Aspekt dieser Arbeit in diesem Artikel besprechen..
Wenn Sie sich für diesen Job begeistern und eine Zukunft in diesem Bereich gestalten möchten in 2021, Dies ist der richtige Ort! Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie der Meinung sind, dass das Coronavirus die Jobanforderungen als Datenwissenschaftler beseitigt hat!, jedoch, hat jedem die Leistungsfähigkeit und Bedeutung prädiktiver Algorithmen bewusst gemacht!
Wenn Sie Ihre Reise im Bereich Data Science beginnen, es ist umfassender Data Science-Lernpfad für 2021.
das Lernpfad für 2021 ist die definitive und umfassendste Sammlung von Ressourcen, die auf strukturierte Weise zusammengestellt wurden. Dies Lernweg ist für alle, die eine Karriere in der Datenwissenschaft anstreben. Dann, ob neu, haben einige Jahre Berufserfahrung oder sind ein mittlerer Profi, es ist Data Science-Lernpfad ist für Sie.
Inhaltsverzeichnis
- Wer ist ein Datenwissenschaftler??
- Andere datengesteuerte Rollen
- Eigenschaften eines Data Scientists
- Welche Fähigkeiten man meistern sollte 2021 Datenwissenschaftler werden?
- Gehalt eines Data Scientists
Wer ist ein Datenwissenschaftler??
Data Science ist eine Kombination aus Datenanalyse, algorithmische Entwicklung und Technologie zur Lösung analytischer Probleme.
Ein Data Scientist arbeitet an komplexen und spezifischen Problemen, um nichtlineares Wachstum in das Geschäft zu bringen. Zum Beispiel, erstellen Sie eine Kreditrisikolösung für die Bankenbranche oder nutzen Sie Vehicle Imaging und bewerten Sie den Schaden automatisch für eine Versicherungsgesellschaft.
In einfachen Worten, Ein Data Scientist ist ein Problemlöser, der Daten verwendet, um Probleme zu lösen, die einen Geschäftswert schaffen.
Ein typischer Lebenszyklus eines Data-Science-Projekts sieht so aus:
- Verwandeln Sie das Geschäftsproblem in ein Datenproblem
- Hypothesengenerierung
- Datensammlung oder -extraktion
- Explorative Datenanalyse und Hypothesenvalidierung
- Datenmodellierung
- Modellbereitstellung
- Präsentieren Sie Ihre Arbeit dem Benutzer / Klient / endgültig interessiert
Ein Data Scientist ist jedoch möglicherweise nicht an allen diesen Schritten beteiligt.. Schauen wir uns einige der datenwissenschaftsbasierten Rollen an.
Andere datengesteuerte Funktionen
Dateningenieur
Würde die vom Data Scientist erzielten Ergebnisse in der Produktion unter Verwendung von Best Practices der Branche umsetzen. Zum Beispiel, Implementieren des für die Kreditrisikomodellierung erstellten Machine-Learning-Modells in Bankensoftware.
Dateningenieure sind für die Speicherung verantwortlich, Vorverarbeitung und Verwendung dieser Daten durch andere Mitglieder der Organisation. Erstellen Sie die Datenpipelines, die Daten aus mehreren Ressourcen sammeln, transformiere sie und speichere sie in einer brauchbareren Form.
Einige der von Dateningenieuren am häufigsten verwendeten Tools sind SQL, NoSQL-Datenbanken, Apache Airflow, Funke, Amazon Redshift, etc.
Sie können die Artikel zum Thema Data Engineering lesen hier und sehen Sie, ob Ihre Interessen mehr mit Data Engineering korrelieren.
Business Analyst
Führen Sie das Geschäft und treffen Sie tägliche Entscheidungen. Sie kommunizieren gleichzeitig mit der IT-Seite und der Business-Seite.
Business Analytics-Profis müssen in der Präsentation von Business-Simulationen und Business-Planung geübt sein. Ein Großteil Ihrer Aufgabe besteht darin, Geschäftstrends zu analysieren. Zum Beispiel, Webanalyse / Preisanalyse.
Einige der Tools, die in der Geschäftsanalyse weit verbreitet sind, sind Excel, Malen, SQL, Python. Die am häufigsten verwendeten Techniken sind: statistische Methoden, Vorhersage, prädiktive Modellierung, Ja Erzählung.
Sie können die Artikel zur Geschäftsanalyse hier lesen.
Dann, Glauben Sie, dass Sie ein Data Scientist werden können?? Schauen wir uns einige der Eigenschaften eines Datenwissenschaftlers an!!
Eigenschaften eines Data Scientists
Bevor Sie sich für Data Science als Ihr Fachgebiet entscheiden, Muss sehen, ob es zu deinen Leidenschaften passt, Karriereziele und sorge dafür, dass es dich langfristig glücklich macht. Schauen wir uns einige davon an:
- Knirschen von Liebeszahlen – Bist du verrückt nach den Zahlen? Zum Beispiel, Bist du bereit für ein Rätsel, Vermutungen und Schätzungen zu jeder Tageszeit? Sind Sie von Natur aus von Quoten und Statistiken angezogen?? Ein Teil eines Data Scientists ist das häufige Rechnen von Zahlen, wenn du es liebst, du hast Glück!
- Viel Spaß beim Lösen unstrukturierter Probleme – Es ist sehr selten, dass ein Data Scientist tatsächlich auf eine strukturierte Problemstellung stößt, stattdessen, befasst sich mit unstrukturierten Daten. Sind Sie jemand, der in diesem Bereich hilft??
- Du bist neugierig – fragen Sie, warum es für einen guten Datenwissenschaftler selbstverständlich ist. Einige der besten Datenwissenschaftler würden jeden stoppen und nach einer Begründung fragen, wenn sie unklar sind: Warum hast du diese Frage gestellt? Was war dein Denkprozess? Warum glaubst du? sind nur einige Beispiele für diese Fragen.
- Ich sehne mich nach Problemlösungen – Data Scientists brauchen ein Geschenk zur Problemlösung. Die meisten Probleme, mit denen Unternehmen konfrontiert wären, wären einzigartig für sie und es würde einen intelligenten Löser erfordern, um sie zu lösen.
- Genießen Sie gründliche Recherche: Ein großartiger Datenwissenschaftler gräbt immer tief, um die verborgenen Geheimnisse von Daten zu verstehen. Sie brauchen die Perspektive eines Forschers, um ein guter Data Scientist zu sein. Wann haben Sie das letzte Mal Stunden und Stunden damit verbracht, ein Problem zu lösen?? Kannst du das immer wieder machen?
- Ich liebe es Geschichten zu erzählen – Ein Data Scientist muss fließend Präsentieren können. Was nützt all die harte Arbeit, wenn Sie Ihre Stakeholder nicht beeinflussen können? Die Kommunikation mit Daten und die Präsentation datengestützter Geschichten ist eines der wichtigsten Elemente im Leben eines Data Scientists..
Welche Fähigkeiten man meistern sollte 2021 Datenwissenschaftler werden?
Data Science-Toolkit – Die wichtigste Fähigkeit, die Sie sich zu Beginn Ihrer Reise als Data Scientist aneignen sollten, sind die Grundlagen von Data Science und Machine Learning.. Beginne von die gebräuchlichsten und am häufigsten verwendeten Data-Science-Tools: Python und seine Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Matplolib und Seaborn.
Datenvisualisierung und SQL – Sobald Sie die Grundlagen geklärt haben, Sie sollten mit den wichtigsten Fähigkeiten eines Data Scientists beginnen. Machen Sie sich mit den verschiedenen Techniken und Tools zur Datenvisualisierung vertraut, como Tisch. Während dieser Zeit, Sie sollten auch Ihre SQL-Reise beginnen.
Datenexploration – Daten werden mit wichtigen Informationen versteckt. Diese Informationen in Form von Erkenntnissen herauszuholen, ist Datenexploration. Es ist die wichtigste Fähigkeit, Ihre Daten mit Exploratory Data Analytics zu untersuchen (EDA). zusammen mit, Sie müssen auch die wichtigen statistischen Konzepte verstehen, die erforderlich sind, um Data Scientist zu werden.
Grundlagen des maschinellen Lernens und die Kunst des Geschichtenerzählens – Kommen wir nun zum echten maschinellen Lernen!! Nachdem Sie alle oben genannten Fähigkeiten erworben haben, Es ist Zeit, Ihre Reise zum maschinellen Lernen zu beginnen. In dieser Dauer, Sie müssen grundlegende Techniken des maschinellen Lernens und die Kunst des Geschichtenerzählens mit strukturiertem Denken abdecken.
Erweitertes maschinelles Lernen – Bist du mit den Grundlagen fertig? Es ist Zeit, die Kerbe zu erklimmen! Sie sind bereit, fortgeschrittene Algorithmen für maschinelles Lernen zu behandeln. Außerdem lernen Sie das Funktions-Engineering und den Umgang mit Text- und Bilddaten kennen..
Unüberwachtes maschinelles Lernen: Der Umgang mit unstrukturierten Daten kann eine Herausforderung sein, Also lass uns zur Lösung springen! Es ist an der Zeit, dass Sie sich mit unbeaufsichtigten maschinellen Lernalgorithmen wie K-Means vertraut machen, Hierarchisches Clustering y, Schließlich, Tauchen Sie ein in ein Projekt!
Empfehlungs-Engines – Neugierig, wie Netflix, Amazonas, Zomato bietet so tolle Empfehlungen? Es ist Zeit für Sie, tief in die Empfehlungssysteme einzutauchen. Lernen Sie verschiedene Techniken zum Erstellen von Empfehlungs-Engines. Lernen Sie, verschiedene Projekte zu verwenden.
Mit Zeitreihendaten arbeiten – Unternehmen auf der ganzen Welt verlassen sich stark auf Zeitreihendaten und maschinelles Lernen hat das Szenario noch spannender gemacht.. In dieser Dauer, Sie lernen, mit Zeitreihendaten und verschiedenen Techniken zu arbeiten, um Probleme im Zusammenhang mit Zeitreihen zu lösen.
Einführung in Deep Learning und Computer Vision – Deep Learning und Computer Vision stehen bei den aktuellsten Projekten im Bereich Künstliche Intelligenz im Vordergrund, ob es sich um autonome Autos handelt, Maskenerkennungskameras und mehr. Während dieser Zeit, beginnt Ihre Reise im Bereich Deep Learning. Sie lernen grundlegende Deep-Learning-Architekturen kennen und lösen anschließend verschiedene Computer Vision-Projekte.
Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache – Ich frage mich, wie Social-Media-Giganten Twitter mögen, Facebook und Instagram verarbeiten eingehende Textdaten? Jetzt ist es an der Zeit, sich auf das Gebiet der Verarbeitung natürlicher Sprache zu konzentrieren (PNL). Hier lernen Sie weitere Deep-Learning-Architekturen kennen und lösen Projekte rund um NLP.
Modellbereitstellung – Was ist wichtiger, als ein Data-Science-Modell aufzubauen?? Implementieren! Jetzt, Schließlich, muss sich der Modellimplementierung bewusst sein. Lernen Sie verschiedene Möglichkeiten zur Implementierung Ihrer Modelle kennen. Verbringen Sie Zeit damit, Streamlit für die Modellbereitstellung zu erkunden, AWS, und Sie können das Modell auch mit Flask . implementieren.
Das Gehalt eines Data Scientists
Um eine Gehaltserhöhung zu bekommen, ist ein beruflicher Wechsel in die Datenwissenschaft absolut gerechtfertigt. Aber trotzdem, es ist nicht so einfach wie du denkst. Es gibt bestimmte Dinge, wie Berufserfahrung und Ihre aktuelle Domain, wer eine MASSIVER Rolle bei Ihrer Gehaltsentscheidung nach dem Übergang spielen wird.
Zahlen von der beliebten und relativ genauen Website namens Glastür, so sieht die Gehaltssituation für einen Data Scientist aus:
Wie du siehst, das durchschnittliche Gehalt in 2020 ist ungefähr INR 10,00,000 Pro Jahr.
Wenn du etwas mehr Erfahrung mitbringst und über relevante Domain-Erfahrung verfügst, kann eine höhere Position suchen (obwohl dies ein bisschen seltsam ist, wenn Sie keine Vorkenntnisse in Data Science haben):
Wie wir sagten, es kommt auf die Relevanz deiner bisherigen Erfahrungen an. Meistens, wenn Sie von einer anderen Rolle in die Datenwissenschaft wechseln, Sie sehen die erste Grafik.
Abschließende Anmerkungen
Zusammenfassend, Data Science ist heute das aufstrebendste Feld und Data Scientists schaffen eine bessere Zukunft für die Menschheit. Bist du jemand, der von diesem Feld angezogen wird?? Ich habe alle Dinge erwähnt, die Sie wissen müssen, bevor Sie im Jahr eine Karriere in der Datenwissenschaft beginnen 2021.
Viel Spaß beim Lernen!
