Panoramica
- L'aumento della domanda di data scientist continua anche in 2021
- Comprendi com'è essere un data scientist in 2021
introduzione
Da grandi aziende di e-commerce come Amazon, Walmart, ai colossi dei social media Facebook e Snapchat, all'amministrazione ospedaliera, Tutti stanno assumendo data scientist! Ma, Cos'è che rende questo ruolo il “ruolo lavorativo più sexy del 21° secolo”? Discuteremo ogni aspetto di questo lavoro in questo articolo..
Se sei una persona entusiasta di questo lavoro e vuole creare un futuro in questo campo in 2021, Questo è il posto dove stare! Non preoccuparti se pensi che il coronavirus abbia rimosso il requisito del lavoro di data scientist!, Invece, ha fatto capire a tutti la potenza e l'importanza degli algoritmi predittivi!
Se stai iniziando il tuo viaggio nel campo della scienza dei dati, è percorso di apprendimento completo della scienza dei dati per 2021.
il percorso di apprendimento per 2021 è la raccolta definitiva e più completa di risorse messe insieme in modo strutturato. Questo percorso di apprendimento è per chiunque voglia intraprendere una carriera nella scienza dei dati. Quindi, se è nuovo, hai qualche anno di esperienza lavorativa o sei un professionista di medio livello, è percorso di apprendimento della scienza dei dati è per te.
Sommario
- Chi è uno scienziato dei dati??
- Altri ruoli basati sui dati
- Qualità di un data scientist
- Quali abilità padroneggiare 2021 diventare uno scienziato dei dati?
- Stipendio di un data scientist
Chi è uno scienziato dei dati??
La scienza dei dati è una combinazione di analisi dei dati, sviluppo algoritmico e tecnologia per risolvere problemi analitici.
Un data scientist lavora su problemi complessi e specifici per portare una crescita non lineare al business. Ad esempio, creare una soluzione per il rischio di credito per il settore bancario o utilizzare l'imaging del veicolo e valutare automaticamente il danno per una compagnia di assicurazioni.
In parole semplici, uno scienziato dei dati è un risolutore di problemi che utilizza i dati per risolvere problemi che creano valore aziendale.
Un tipico ciclo di vita di un progetto di data science si presenta così:
- Trasforma il problema aziendale in un problema di dati
- Generazione di ipotesi
- Raccolta o estrazione dei dati
- Analisi esplorativa dei dati e convalida delle ipotesi
- Modellazione dei dati
- Distribuzione del modello
- Presenta il tuo lavoro all'utente / cliente / finale interessato
Ma uno scienziato dei dati potrebbe non essere coinvolto in tutti questi passaggi.. Diamo un'occhiata ad alcuni dei ruoli basati sulla scienza dei dati.
Altre funzionalità basate sui dati
Ingegnere dei dati
Implementerebbe i risultati ottenuti dal data scientist nella produzione utilizzando le migliori pratiche del settore. Ad esempio, implementare il modello di apprendimento automatico creato per la modellazione del rischio di credito nel software bancario.
Gli ingegneri dei dati sono responsabili dell'archiviazione, pre-elaborare e far utilizzare questi dati da altri membri dell'organizzazione. Crea le pipeline di dati che raccolgono dati da più risorse, trasformali e conservali in una forma più fruibile.
Alcuni degli strumenti più utilizzati dai data engineer sono SQL, Database NoSQL, Flusso d'aria Apache, Scintilla, Amazon Redshift, eccetera.
Puoi leggere gli articoli di ingegneria dei dati qui e vedi se i tuoi interessi sono più correlati con l'ingegneria dei dati.
Analista di affari
Gestisci l'attività e prendi decisioni quotidiane. Comunicherai con il lato IT e il lato business contemporaneamente.
I professionisti dell'analisi aziendale devono essere abili nella presentazione di simulazioni aziendali e pianificazione aziendale. Gran parte del tuo ruolo sarebbe quello di analizzare le tendenze del business. Ad esempio, analisi web / analisi dei prezzi.
Alcuni degli strumenti ampiamente utilizzati nell'analisi aziendale sono Eccellere, Quadro, SQL, Pitone. Le tecniche più utilizzate sono: metodi statistici, previsione, modellazione predittiva, e narrazione.
Puoi leggere gli articoli di analisi aziendale qui.
Quindi, Pensi di poter diventare uno scienziato dei dati?? Diamo un'occhiata ad alcune delle qualità di un data scientist!!
Qualità di un data scientist
Prima di scegliere la scienza dei dati come tuo campo, deve vedere se corrisponde alle tue passioni, obiettivi di carriera e assicurati che ti renda felice a lungo termine. Diamo un'occhiata ad alcuni di loro:
- Scricchiolio di numeri d'amore – Sei matto per i numeri? Ad esempio, Sei pronto per un indovinello?, supposizioni e stime in qualsiasi momento della giornata? Sei naturalmente attratto da quote e statistiche?? Parte dell'essere uno scienziato dei dati è calcolare frequentemente i numeri, se lo ami, sei fortunato!
- Divertiti a risolvere problemi non strutturati – È molto raro che uno scienziato dei dati si imbatte effettivamente in una dichiarazione di un problema strutturato, Invece, si occupa di dati non strutturati. Sei qualcuno che aiuta in questo settore?
- Siete curiosi – chiediti perché viene naturale per un buon data scientist. Alcuni dei migliori data scientist fermerebbero chiunque e chiederebbero una giustificazione se non sono chiari: Perché hai fatto questa domanda?? Qual è stato il tuo processo di pensiero?? Perché presumi? sono solo alcuni esempi di queste domande.
- Desidero risolvere i problemi – Gli scienziati dei dati hanno bisogno di un regalo per la risoluzione dei problemi. La maggior parte dei problemi che le aziende dovrebbero affrontare sarebbero unici per loro e ci vorrebbe un risolutore intelligente per risolverli.
- Goditi una ricerca approfondita: Un grande data scientist scava sempre a fondo per comprendere i segreti nascosti dei dati. Hai bisogno della prospettiva di un ricercatore per essere un buon data scientist. Quando è stata l'ultima volta che hai passato ore e ore immerso nella risoluzione di un problema?? Puoi farlo ancora e ancora??
- Amo raccontare storie – Uno scienziato dei dati deve essere un presentatore fluente. A che serve tutto il duro lavoro se non puoi influenzare i tuoi stakeholder? Comunicare con i dati e presentare storie basate sui dati è uno degli elementi più importanti nella vita di un data scientist..
Quali abilità padroneggiare 2021 diventare uno scienziato dei dati?
Kit di strumenti per la scienza dei dati – L'abilità più importante da acquisire all'inizio del tuo viaggio come scienziato dei dati sono le basi della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico.. Inizia da gli strumenti di data science più comuni e utilizzati di frequente: Python e le sue librerie come Pandas, NumPy, Matplolib e Seaborn.
Visualizzazione dei dati e SQL – Dopo aver chiarito le basi, dovresti iniziare con il set di abilità più importante di un data scientist. Acquisisci familiarità con le diverse tecniche e strumenti di visualizzazione dei dati, Como Tavolo. Durante questo periodo, dovresti anche iniziare il tuo viaggio in SQL.
Esplorazione dei dati – I dati sono nascosti con informazioni importanti. Ottenere queste informazioni sotto forma di approfondimenti è l'esplorazione dei dati. È l'abilità più essenziale per imparare a esplorare i tuoi dati con Exploratory Data Analytics (EDA). insieme a questo, dovrai anche comprendere gli importanti concetti statistici necessari per diventare uno scienziato dei dati.
Nozioni di base sull'apprendimento automatico e l'arte della narrazione – Ora passiamo al vero apprendimento automatico!! Dopo aver acquisito tutte le abilità di cui sopra, è ora di iniziare il tuo viaggio nell'apprendimento automatico. In questa durata, dovrai coprire le tecniche di base dell'apprendimento automatico e l'arte della narrazione usando il pensiero strutturato.
Apprendimento automatico avanzato – Hai finito con le basi?? È ora di salire di livello! Sei pronto per affrontare algoritmi avanzati di machine learning. Imparerai anche l'ingegneria delle funzioni e come lavorare con i dati di testo e immagine..
Apprendimento automatico senza supervisione: Gestire dati non strutturati può essere difficile, Quindi passiamo alla soluzione! È tempo che tu impari sugli algoritmi di apprendimento automatico non supervisionato come K-Means, Clustering gerarchico y, Finalmente, Immergiti in un progetto!
Motori di raccomandazione – Curioso come Netflix, Amazon, Zomato offre consigli così incredibili? È tempo per te di approfondire i sistemi di raccomandazione. Impara diverse tecniche per creare motori di raccomandazione. Impara a usare diversi progetti.
Lavora con i dati delle serie temporali – Le organizzazioni di tutto il mondo fanno molto affidamento sui dati delle serie temporali e l'apprendimento automatico ha reso lo scenario ancora più entusiasmante.. In questa durata, imparerai a lavorare con dati di serie temporali e diverse tecniche per risolvere problemi relativi alle serie temporali.
Introduzione al deep learning e alla visione artificiale – Deep learning e computer vision sono in prima linea nei progetti più attuali nel campo dell'intelligenza artificiale, se sono auto autonome, telecamere per il rilevamento di maschere e altro. Durante questo periodo, inizierà il tuo viaggio nel campo del Deep Learning. Imparerai le architetture di apprendimento profondo di base e poi risolverai diversi progetti di visione artificiale.
Nozioni di base sull'elaborazione del linguaggio naturale – Mi chiedo come i giganti dei social media come Twitter, Facebook e Instagram elaborano i dati di testo in arrivo? Ora è il momento di concentrarsi sul campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (PNL). Qui imparerai più architetture di deep learning e risolverai progetti relativi alla PNL.
Distribuzione del modello – Cosa c'è di più essenziale della costruzione di un modello di data science? Implementandolo! Ora, Finalmente, deve essere a conoscenza dell'implementazione del modello. Impara diversi modi per implementare i tuoi modelli. Trascorri del tempo esplorando streamlit per l'implementazione del modello, AWS, e puoi anche implementare il modello con Flask.
Lo stipendio di un data scientist
Fare un cambiamento di carriera nella scienza dei dati per ottenere un aumento è totalmente giustificato. tuttavia, non è così semplice come potresti pensare. Ci sono certe cose, come l'esperienza lavorativa e il tuo dominio attuale, chi giocherà un ruolo MASSIVO nella tua decisione salariale post-transizione.
Prendendo i dati dal popolare e relativamente accurato sito web chiamato Porta di vetro, ecco come si presenta la situazione salariale per un data scientist:
Come potete vedere, lo stipendio medio in 2020 è approssimativamente INR 10,00,000 per anno.
Se porti un po' più di esperienza e hai un'esperienza di dominio pertinente, può cercare una posizione più alta (anche se questo è un po' strano se non hai precedenti esperienze di data science):
Come abbiamo detto, tutto si riduce alla pertinenza della tua esperienza precedente. La maggior parte delle volte, se stai passando da un altro ruolo alla scienza dei dati, vedrai il primo grafico.
Note finali
In sintesi, La scienza dei dati è il campo più emergente oggi e gli scienziati dei dati stanno creando un futuro migliore per l'umanità. Sei qualcuno che è attratto da questo campo?? Ho menzionato tutte le cose che devi sapere prima di intraprendere una carriera nella scienza dei dati durante l'anno 2021.
Buon apprendimento!
