Career Spotlight: Veri Bilimi Nedir?

Bugün "büyük veriler", "analitik" ve benzeri eğilimlerde. Ve iyi niyet için.

2012'de, HBR "yüzyılın en seksi işi" olarak "veri bilimcisi" seçti. "Ancak veri bilimi gerçekten ne gerektirecek? Ve daha da önemlisi, kendinize veri bilimcisi olmak için gereken becerileri nasıl elde edebilirsiniz?

Veri Bilimi Nedir?

Bir zamanlar veri bilimcileri çoğunlukla akademik alanda idi. Artık, büyük veri toplama ve analiz etme ihtiyacı arttıkça, veri bilimcileri, küçük ve büyük ölçekli birçok şirkette ve sektörde yüksek talep görmüştür.

Bir meslek olarak veri bilimi, matematik, istatistik ve bilgisayar programlamasında bir takım becerileri içerir. Erkeklerin egemen olduğu bir endüstridir; veri bilimlerinde kadınların tahminleri yaklaşık% 10'dur.

Glassdoor'a göre, veri bilimcileri için ortalama ulusal maaş 113, 436 (Şubat başı, 2017) 'dir. Tek başına tazminata baktığımızda, veri bilimi diğer benzer mesleklerden çok daha çekici.

Yetenekler Veri Bilimcisi Olması Gereken Beceriler

Tüm işler gibi, veri bilimi pozisyonlarını doldurmak için gereken beceriler de şirkete bağlı.

Fakat tutarlı olan bazı beceri setleri / yazılım araçları var.

• R ve SAS gibi istatistiksel programlama dili
• SQL gibi veritabanı sorgulama dili
• İstatistiksel testler, dağılımlar, maksimum olasılık tahmincileri gibi temel istatistikler ve benzeri
• Makine öğrenme yöntemleri, örneğin k-En yakın komşular, rastgele ormanlar, topluluk yöntemleri vb.

• Çok değişkenli hesap ve doğrusal cebir
• Verilerin günlüğe kaydedilmesi ve verilere dayanan yeni ürünlerin geliştirilmesi
• Hadoop platformlamaya aşinalık
• Flare, HighCharts veya AmCharts gibi görselleştirme araçları > Burada bir veri bilimcisi ve beceri sahibi olma konusunda daha fazla bilgi edinin.

Veri Bilimcisi Nasıl Olunur

Günümüzde veri bilimciliği için üç olası uygulama vardır:

Udacity

• gibi programlarla kendi kendine çalışma veri bilimi çizme kampına katılma> Mezun olunmak okul
• Tabii ki, her metodun artıları ve eksileri vardır.
• Öz-Çalışma

Artıları:

Uygun: kendi zamanınıza göre herhangi bir ortamda ve her hızda yapılabilir

Ekonomik: 0-600 dolardan maliyete neden olabilir.

• Zamandan tasarruf eder: Çevrimiçi kurslar 8-18 ay içinde tamamlanabilir.
• Eksileri:
• Tamamlandıktan sonra yalnızca bir sertifika alınız

Eşler arası ya da öğretmen-öğrenci katılımı yok

• İş avcılığı ile ilgili hiçbir yardım yok
• Data Science Boot Camp
• Artıları:

Kısa süreli taahhütler: 6 haftadan 3 aya kadar tamamlanabilir

En azından yüksek lisans derecesine kıyasla nispeten daha uygun fiyatlı (önyükleme kampları ücretsiz - 1600 $ aralığında)

• Değişmek isteyenler için ideal mesleklerini hızla
• Birçok önyükleme kampı, iş arama sürecinde tamamlandıktan sonra yardım sunar
• Eksileri:
• Sadece bir proje portföyü olsun - "gerçek" bir iş tecrübesi yok

Kısa sürede öğrenilecek çok şey

• Yüksek lisans derecesi
• Artıları:
• Diploma (mesai saati)

Haftanın 40 saatine kadar çalışma olabilir (kendi hızınıza gidebileceğiniz, kendi yarı zamanlı çalışabileceğiniz ve hala yarı zamanlı çalışabileceğiniz / tam zamanlı çalışmanın aksine) tamamlandığında

Profesyonel olarak eğitilmiş öğretim elemanlarıyla yapılandırılmış öğrenme

• Gerçek dünya deneyimi: birçok program, deneyim ve bilgiye katkıda bulunacak stajlar içeriyor
• Yeterli zaman
• Eksileri:
• Pahalı: 20,000-70,000 $ - yaşayan giderler dahil değil

Zaman alabilir: ayrıca en uzun sürebilir (9-20 ay)

• Veri bilimi öğrenmenin avantaj ve dezavantajlarını tartmak hakkında daha fazla bilgi için bu makaleye göz atın.