Vue d'ensemble
- La demande accrue de scientifiques des données se poursuit également dans 2021
- Comprendre ce que c'est que d'être un data scientist dans 2021
introduction
De grandes entreprises de commerce électronique comme Amazon, Walmart, aux géants des réseaux sociaux Facebook et Snapchat, à l'administration hospitalière, Tout le monde recrute des data scientists! Mais, Qu'est-ce qui fait de ce rôle le “le poste le plus sexy du 21e siècle”? Nous allons discuter de chaque aspect de ce travail dans cet article..
Si vous êtes quelqu'un qui est enthousiasmé par ce travail et que vous souhaitez créer un avenir dans ce domaine en 2021, C'est le lieu où il faut être! Ne vous inquiétez pas si vous pensez que le coronavirus a supprimé l'exigence du poste de data scientist !, en échange, a fait prendre conscience à tout le monde de la puissance et de l'importance des algorithmes prédictifs!
Si vous commencez votre parcours dans le domaine de la science des données, Il est parcours d'apprentissage complet en science des données pour 2021.
Les parcours d'apprentissage pour 2021 est la collection définitive et la plus complète de ressources rassemblées de manière structurée. Ce Parcours d'apprentissage est pour toute personne qui souhaite poursuivre une carrière dans la science des données. Ensuite, si c'est nouveau, avoir quelques années d'expérience professionnelle ou être un professionnel de niveau intermédiaire, Il est parcours d'apprentissage en science des données c'est pour toi.
Table des matières
- Qui est un data scientist?
- Autres rôles axés sur les données
- Les qualités d'un data scientist
- Quelles compétences maîtriser 2021 devenir data scientist?
- Salaire d'un data scientist
Qui est un data scientist?
La science des données est une combinaison d'analyse de données, développement algorithmique et technologie pour résoudre des problèmes analytiques.
Un data scientist travaille sur des problèmes complexes et spécifiques pour apporter une croissance non linéaire à l'entreprise. Par exemple, faire une solution de risque de crédit pour le secteur bancaire ou utiliser l'imagerie des véhicules et évaluer automatiquement les dommages pour une compagnie d'assurance.
En mots simples, un data scientist est un résolveur de problèmes qui utilise des données pour résoudre des problèmes qui créent de la valeur commerciale.
Un cycle de vie typique d'un projet de science des données ressemble à ceci:
- Transformer le problème métier en problème de données
- Génération d'hypothèses
- Collecte ou extraction de données
- Analyse exploratoire des données et validation des hypothèses
- La modélisation des données
- Déploiement du modèle
- Présentez votre travail à l'utilisateur / client / final intéressé
Mais un data scientist peut ne pas être impliqué dans toutes ces étapes.. Examinons quelques-uns des rôles basés sur la science des données.
Autres fonctionnalités basées sur les données
Ingénieur de données
Mettre en œuvre les résultats obtenus par le scientifique des données en production en utilisant les meilleures pratiques de l'industrie. Par exemple, mettre en œuvre le modèle d'apprentissage automatique créé pour la modélisation du risque de crédit dans les logiciels bancaires.
Les ingénieurs de données sont responsables du stockage, prétraiter et faire utiliser ces données par d'autres membres de l'organisation. Créer les pipelines de données qui collectent des données à partir de plusieurs ressources, les transformer et les stocker sous une forme plus utilisable.
Certains des outils les plus utilisés par les ingénieurs de données sont SQL, Bases de données NoSQL, Flux d'air Apache, Étincelle, Amazon Redshift, etc.
Vous pouvez lire les articles sur l'ingénierie des données ici et voyez si vos intérêts sont plus corrélés avec l'ingénierie des données.
Analyste d'affaires
Diriger l'entreprise et prendre des décisions au jour le jour. Vous communiquerez simultanément avec le côté informatique et le côté commercial.
Les professionnels de l'analyse commerciale doivent maîtriser la présentation de simulations commerciales et de planification commerciale.. Une grande partie de votre rôle consisterait à analyser les tendances commerciales. Par exemple, analyse web / analyse des prix.
Certains des outils qui sont largement utilisés dans l'analyse d'affaires sont Exceller, Tableau, SQL, Python. Les techniques les plus utilisées sont: Méthodes statistiques, prévision, modélisation prédictive, Oui narration.
Vous pouvez lire les articles d'analyse commerciale ici.
Ensuite, Pensez-vous pouvoir devenir data scientist? Regardons quelques-unes des qualités d'un data scientist !!
Les qualités d'un data scientist
Avant de choisir la science des données comme domaine, faut voir si ça correspond à tes passions, objectifs de carrière et assurez-vous que cela vous rend heureux à long terme. Jetons un coup d'oeil à certains d'entre eux:
- Croquant des nombres d'amour – Êtes-vous fou des chiffres? Par exemple, Êtes-vous prêt pour une énigme, suppositions et estimations à tout moment de la journée? Êtes-vous naturellement attiré par les cotes et les statistiques? Une partie d'être un data scientist consiste à calculer fréquemment des nombres, si tu l'aimes, tu es chanceux!
- Aime résoudre des problèmes non structurés – Il est très rare qu'un data scientist tombe sur un énoncé de problème structuré, au lieu, traite des données non structurées. Êtes-vous quelqu'un qui aide dans ce domaine?
- Tu es curieux – demander pourquoi cela vient naturellement à un bon data scientist. Certains des meilleurs data scientists arrêteraient n'importe qui et demanderaient une justification s'ils ne sont pas clairs: Pourquoi as-tu posé cette question? Quel a été votre processus de pensée? Pourquoi supposez-vous? ne sont que quelques exemples de ces questions.
- J'ai envie de résoudre des problèmes – Les scientifiques des données ont besoin d'un don pour la résolution de problèmes. La plupart des problèmes auxquels les entreprises seraient confrontées leur seraient propres et il faudrait un solveur intelligent pour les résoudre.
- Profitez d'une recherche approfondie: Un grand data scientist creuse toujours profondément pour comprendre les secrets cachés des données. Vous avez besoin du point de vue d'un chercheur pour être un bon data scientist. À quand remonte la dernière fois que vous avez passé des heures et des heures immergés dans la résolution d'un problème? Pouvez-vous le faire encore et encore?
- j'aime raconter des histoires – Un data scientist doit être un présentateur fluide. À quoi bon tout le travail acharné si vous ne pouvez pas influencer vos parties prenantes? Communiquer avec des données et présenter des histoires fondées sur des données est l'un des éléments les plus importants dans la vie d'un data scientist..
Quelles compétences maîtriser 2021 devenir data scientist?
Boîte à outils de science des données – La compétence la plus importante à acquérir au début de votre parcours en tant que scientifique des données est les bases de la science des données et de l'apprentissage automatique.. Commencer à partir de les outils de science des données les plus courants et les plus utilisés: Python et ses bibliothèques comme Pandas, NumPy, Matplolib et Seaborn.
Visualisation des données et SQL – Une fois que vous avez clarifié les bases, vous devriez commencer avec les compétences les plus importantes d'un data scientist. Se familiariser avec les différentes techniques et outils de visualisation de données, como Tableau. Pendant ce temps, vous devriez également commencer votre parcours SQL.
Exploration des données – Les données sont masquées avec des informations importantes. La diffusion de ces informations sous forme d'insights est l'exploration de données. C'est la compétence la plus essentielle pour apprendre à explorer vos données avec Exploratory Data Analytics (AED). avec ça, vous devrez également comprendre les concepts statistiques importants requis pour devenir un data scientist.
Les bases de l'apprentissage automatique et l'art de la narration – Passons maintenant au véritable apprentissage automatique !! Après avoir acquis toutes les compétences ci-dessus, il est temps de commencer votre parcours d'apprentissage automatique. Dans cette durée, vous devrez couvrir les techniques de base de l'apprentissage automatique et l'art de la narration en utilisant une pensée structurée.
Apprentissage automatique avancé – Avez-vous fini avec les bases? Il est temps de monter d'un cran! Vous êtes prêt à aborder les algorithmes avancés d'apprentissage automatique. Vous découvrirez également l'ingénierie des fonctions et comment travailler avec des données de texte et d'image..
Apprentissage automatique non supervisé: Traiter des données non structurées peut être difficile, Alors passons à la solution! Il est temps pour vous de découvrir les algorithmes d'apprentissage automatique non supervisés comme K-Means, Regroupement hiérarchique y, finalement, Plongez dans un projet!
Moteurs de recommandation – Curieux de savoir comment Netflix, Amazone, Zomato offre de telles recommandations incroyables? Il est temps pour vous d'approfondir les systèmes de recommandation. Apprenez différentes techniques pour créer des moteurs de recommandation. Apprendre à utiliser différents projets.
Travailler avec des données de séries chronologiques – Les organisations du monde entier s'appuient fortement sur les données de séries chronologiques et l'apprentissage automatique a rendu le scénario encore plus excitant.. Dans cette durée, vous apprendrez à travailler avec des données de séries chronologiques et différentes techniques pour résoudre des problèmes liés aux séries chronologiques.
Introduction à l'apprentissage profond et à la vision par ordinateur – L'apprentissage profond et la vision par ordinateur sont à la pointe des projets les plus actuels dans le domaine de l'intelligence artificielle, s'il s'agit de voitures autonomes, caméras de détection de masque et plus. À ce temps, commencera votre voyage dans le domaine du Deep Learning. Vous apprendrez les architectures d'apprentissage en profondeur de base, puis résolvez différents projets de vision par ordinateur.
Notions de base sur le traitement du langage naturel – Vous vous demandez comment les géants des médias sociaux aiment Twitter, Facebook et Instagram traitent les données textuelles entrantes? Il est maintenant temps de se concentrer sur le domaine du traitement du langage naturel (PNL). Ici, vous apprendrez plus d'architectures d'apprentissage en profondeur et résolvez des projets liés à la PNL.
Déploiement du modèle – Quoi de plus essentiel que de construire un modèle de science des données? Le mettre en œuvre! À présent, finalement, doit être au courant de la mise en œuvre du modèle. Apprenez différentes façons de mettre en œuvre vos modèles. Passez du temps à explorer streamlit pour le déploiement de modèles, AWS, et vous pouvez également implémenter le modèle avec Flask.
Le salaire d'un data scientist
Faire un changement de carrière dans la science des données pour obtenir une augmentation est tout à fait justifié. Cependant, ce n'est pas aussi simple qu'on pourrait le penser. Il y a certaines choses, tels que l'expérience de travail et votre domaine actuel, qui jouera un rôle MASSIF dans votre décision salariale post-transition.
En prenant des chiffres du site Web populaire et relativement précis appelé Porte en verre, voici à quoi ressemble la situation salariale pour un data scientist:
Comme tu peux le voir, le salaire moyen en 2020 est d'environ INR 10,00,000 par an.
Si vous apportez un peu plus d'expérience et avez une expérience pertinente du domaine, peut chercher un poste plus élevé (bien que ce soit un peu bizarre si vous n'avez aucune expérience préalable en science des données):
Comme nous l'avons dit, tout se résume à la pertinence de votre expérience précédente. La plupart du temps, si vous passez d'un autre rôle à la science des données, vous verrez le premier graphique.
Remarques finales
En résumé, la science des données est le domaine le plus émergent aujourd'hui et les scientifiques des données créent un avenir meilleur pour l'humanité. Êtes-vous quelqu'un qui est attiré par ce domaine? J'ai mentionné toutes les choses que vous devez savoir avant de poursuivre une carrière dans la science des données dans l'année 2021.
Bon apprentissage!
