Ако идејата да ги претворите податоците во акција ви звучи интересно, тогаш Data Science можеби е вистинскиот кариерен пат за вас!

Бројките само го потврдуваат тоа. Пазарот на труд за Data Science професионалци се прошири за 35% оваа година. Со ваков брз раст, замислете што ќе се случи за само неколку години.

Добрата вест е дека понудата на Data Science професионалци не може да биде во чекор со побарувачката. Ова значи дека сега, повеќе од кога било, е совршено време да влезете на овој брзорастечки пазар на труд, а во овој блог пост ќе видите како.

Што е Data Science?

Data Science комбинира статистика, веројатност и машинско учење со крајна цел да се добие увид од податоците кои се собираат.

Овие сознанија може да варираат од предвидување трендови, исходи, патерни итн. Тие влијаат на речиси сè со што се среќаваме, како препораки за купување, персонализирани плејлисти, откривање болести итн.

Покрај тоа, data научниците се во првите редови во развојот на чет-ботови и автономни автомобили. Колку е кул тоа?

Кои се најдобрите Data Science работни улоги?

Во продолжение, погледнете ги работниците позиции кои ги нуди Data светот и нивните улоги.

Data Scientist

• Препознава релевантни извори на податоци;
• Собира структурирани и неструктурирани податоци;
• Го подобрува процесот на собирање податоци;
• Наоѓа загубени податоци;
• Организира податоци во употребливи формати;
• Развива алгоритми за машинско учење;
• Развива модели на предвидување.

Data Engineers

• Анализира и организира необработени податоци;
• Развива pipelines и системи за податоци;
• Предвидува трендови и патерни;
• Ги прилагодува податоците за прописно и предвидливо моделирање;
• Создава прототипи и алгоритми.

Инженери за машинско учење

• Дизајнира системи за машинско учење;
• Истражува и имплементира ML алатки и алгоритми;
• Избира соодветни сетови на податоци и методи за претставување податоци;
• Ја препознава различноста во дистрибуцијата на податоците што може да влијае на перформансите на моделот;
• Го потврдува квалитетот на податоците.

Ова се само главните, но има многу повеќе работни улоги кои се под различен назив, како на пример:

• Business intelligence (BI) аналитичари;
• Раскажувач на податоци;
• NLP инженери;
• Архитекти на податоци;
• Deep Learning специјалисти.

Кои јазици за Data Science треба да ги знам?

Веројатно знаете дека стотици различни програмски јазици имаат своја примена во науката за податоци.

Не паничете! 🙂  За да започнете, треба да научите само 3 од најпопуларните програмски јазици што ги користат data science професионалците.

• Python

Ова е омилениот јазик меѓу програмерите во секоја дисциплина поради неговата разновидност и читливост. Широкиот опсег на моќни библиотеки и пакети на Python го олеснува моделирањето и пресметувањето на секоја примена на data science.

• R

Ова е статистички програмски јазик. Вклучува типови на променливи, структури на податоци и алатки како анализа и визуелизација.

R може да извршува различни функции како линеарни регресии и t-тестови. Можете исто така да го користите со RStudio за брзо да го прегледате неговиот аутпут.

• SQL

SQL е одличен за пребарување и уредување на податоците зачувани во вашите бази на податоци. Професионалците за податоци користат SQL за да извлечат податоци од базата на податоци пред да ги анализираат со R или Python.

Ова е неверојатно разновиден јазик. Неговата синтакса за основните прашања е слична на другите релациони бази на податоци како PostgreSQL, SQLite и MySQL.

Заедно со 3-те јазици наведени погоре, постојат и други помалку познати програмски јазици што ги користат научниците за податоци.

Кој јазик ќе треба да го знаете главно се одредува според целите на вашата компанија. Затоа, секогаш бидете отворени за учење нови јазици доколку е потребно!

Кои се главните Data Science вештини што ви се потребни?

Разбирањето како да се кодира е само половина од битката.

Еве ги примарните вештини што треба да ги поседувате (доколку ги немате, побрзајте да ги стекнете за да бидете покомпетентни на пазарот на труд):

• Критично размислување

Претворањето на огромни количини необработени податоци во нешто корисно може да биде предизвик, нели? Вашата способност за критичко размислување може да ви помогне!

Пред да започнете со трансформирање на необработени податоци, треба да знаете кои проблеми треба да ги решите и кои типови на податоци ќе ви требаат за да ги решите.

• Манипулација и анализа на податоци

Откако ќе го имате на ум проблемот, собирањето и организирањето релевантни податоци е следниот чекор.

Ова е делот каде што научниците за податоци користат алатки како SQL или API за да извлечат релевантни податоци од поголеми сетови на податоци. Следно, тие применуваат јазици како Python или R за да ги истражат податоците и да ги визуелизираат.

•  Одлична комуникација

Во секоја работна улога, одличните комуникациски вештини се секогаш голема предност! Бидејќи дата научниците тесно соработуваат со не-технички тимови, тие треба ефективно да комуницираат со менаџерите, засегнатите страни и директорите и да ги презентираат своите наоди со лесно разбирливи термини.

Иако ова се основните вештини што можат да ја формираат основата за вашата кариера во data science, има многу повеќе.

Но, не грижете се. Прашање на време е кога ќе стекнете други вештини, во зависност од барањата на вашата компанија.

Како да ја започнете вашата Data Science кариера денес?

Патот кон Data Science кариерата е долг, но сега повеќе од кога било, e полесно да се стигне до таму.

Сега кога ги разбирате основите што треба да ги имате за да постигнете успешна Data Science кариера, следниот чекор е да ве однесемe таму.

Без разлика дали веќе сте запознаени со програмските јазици или не, доколку имате желба да учите и вежбате, вие сте на правилното место!

Уписите за следната група на Академијата за Data Science се во тек! Интересот е преголем и бројот на места – ограничен, затоа резервирај го твоето навреме!

Закажи средба со нашиот student success manager за повеќе насоки и детали за програмата!