2012an, HBR-ek "datu zientifikoa" izendatu zuen "mendetako lanik zoriontsuena". Baina, zer gertatzen da zientziaren datuek benetan? Eta, are garrantzitsuagoa dena, nola eskuratu dezakezun datu zientifiko bat deitzeko behar dituzun trebetasunak?
Zer da Datu Zientziak?
Behin behin, datu zientifikoak espazio akademikoan gehienak izan ziren. Orain, datuen bilketa handiagoaren eta azterketaren beharra areagotuz, datuen zientzialariek eskari handia izan dute hainbat enpresa eta industrietan, txikiak eta handiak.
Datuen zientzia lanbide gisa matematika, estatistika eta ordenagailu programazioan trebetasunak sartzen dira. Gizonek nagusi duten industria da, datu zientifikoen emakumezkoen estimazioak% 10 inguru dira.
Glassdoor arabera, datu zientifikoen batez besteko soldata nazionala 113.436 $ da. Bakarrik konpentsazioari begira, datu zientziak beste karrera antzekoak baino erakargarriagoak dira.
Datuen zientzilari izateko behar diren trebetasunak
Lan guztiak bezala, datuak zientzia posizioak betetzeko behar diren gaitasun espezifikoak banakako konpainiaren araberakoak dira.
Baina koherentea izaten jarraitzen duten trebetasun / software tresna batzuk daude.
- Programazio estatistikoko hizkuntzak , R eta SAS bezalakoak
- Datu-basearen kontsulta SQL bezalako hizkuntza
- Oinarrizko estatistikak, esate baterako, probak estatistikoak, banaketak, gehienezko bideragarritasun estimatzaileak, eta abar
- Makina ikasteko metodoak, esaterako, k-Hurbileko bizilagunak, ausazko basoak, multzoen metodoak, eta abar.
- Kalkulu multivariagarria eta algebra lineala
- Datu-driven datu berriak erregistratzea eta garatzea
- Hadoop plataformarekin ezaguna
- Bistaratze tresnak, adibidez Flare, HighCharts edo AmCharts
Nola Datu Scientist bihurtu
Gaur egun, hiru zientzialari bihurtzeko aukera bideragarriak daude:
- Autoebaluazioa Udacity bezalako programen bidez
- Datu zientzien abiaraztean parte hartzea
- Graduondoko ikasketak egiteko masterra
Jakina, metodo bakoitzeko pros eta aurkariak daude.
Auto-Study
pros:
- Konbentzionala: edozein unetan eta edozein erritan egin daiteke zure denbora
- Merkean: edozein unetan kostatuko litzateke $ 0-600.
- Denbora aurrezten du: lineako ikastaroak 8-18 hilabetetan burutu daitezke.
Cons:
- Bakarrik jaso ondoren ziurtagiri bat
- Parekoak ez direnak edo irakasle-ikasleen inplikazioa
- Lan-ehiza ez da laguntzarik
Data Science Boot Camp
pros:
- Denbora gutxiko konpromisoa: 6 aste edo 3 hilabetetan burutu daiteke
- Erlatiboki merkeak, gutxienez maisu titulua lortzea (kanpamentuetan kanpoko dohainik dohainik izatea - $ 16,000)
- Karrerak azkar aldatzea bilatzen dutenentzat aproposa
- Abiaduraren alokairua askok laguntza ematen dute lan bilaketa prozesuan amaitzean
Cons:
- Proiektu-zorroa soilik lortu behar da, ez "benetako" lana
- Denboraldi labur batean ikasteko asko
- Lan astean 40 ordu egon litezke (auto-ikasketa ez bezala zure erritmoan joan eta oraindik ere lanaldi partzialean / lanaldi osoan)
Master titulua
pros:
- Diploma amaitzean
- Ikasleen trebakuntza profesionalekin ikaskuntza egituratua
- Mundu errealeko esperientzia: askotariko programak esperientzia eta ezagutza gehituko zaizkie praktikak
- Denbora asko ikasteko eta informazio guztia xurgatzeko
Cons:
- Garestia: $ 20.000- $ 70.000 arteko kostua izan liteke, gastuak ez barne
- Denbora asko: luzeena ere (9-20 hilabete)