Nasıl veri bilimcisi olunur: Bir hile sayfası

Veri bilimi alanında kariyer yapmakla ilgileniyorsanız, bu kitapçık gerekli beceriler, maaşlar, eğitim kaynakları ve daha fazlası hakkında bilgi almak için iyi bir referanstır.

<a href="https://www.techrepublic.com/a/hub/i/r/2021/10/11/aa1b952a-2602-4d80-8f43-764d54132b7f/resize/770x/412e2b17438726c2eccb8da0540ca455/data-science.jpg " target="_blank" data-component="modalEnlargeImage" data-headline="

" data-credit="Resim: Wright Studio/Shutterstock">veri-bilim.jpg

Resim: Wright Studio/Shutterstock

Veri bilimcileri büyük talep görüyor ve imrenilen 2 numaralı yeri alıyor Glassdoor'un 2021 için Amerika'daki En İyi İşleri listesi 5.971 iş ilanı ile ve talep artmaya devam ediyor. 2012'de Harvard Business Review, veri bilimcilerini şu şekilde faturalandırdı: 21. yüzyılın en seksi işi."

Veri bilimcileri arasında birçok farklı iş olabilir. "Gelişmiş analitiklere çok odaklanan veri bilimcileri var. Bazı veri bilimcileri yalnızca doğal dil işleme” dedi veri bilimcisi Dana Seidel. “Çalışma çok çeşitli becerileri kapsıyor” dedi.proje Yönetimi beceriler, veri becerileri, analiz becerileri, eleştirel düşünme becerileri."

GÖRMEK: İşe alım kiti: Veri bilimcisi (TechRepublic Premium)

Bu alan çok talep görüyor çünkü işletmelerin rekabetçi kalabilmeleri için veri analitiğine ihtiyaçları var. "Sonuçta, talebin hala yüksek olmasının ana nedeni, rakipleriniz veriye dayalı karar vermeye güveniyorsa ve siz güvenmiyorsanız, sizi geçecek ve pazar payınızı çalacaktır.

Bu nedenle şirketler, veri bilimi araçlarını ve tekniklerini uyarlamak ve kullanmak zorundalar, yoksa basitçe işten atılmak zorunda kalacaklar" dedi Christopher Zita. Veri Bilimine Doğru makalesi.

Alanla ilgilenenlerin veri bilimi alanında kariyere nasıl adım atacaklarını daha iyi anlamalarına yardımcı olmak için en önemli ayrıntıları ve kaynakları içeren bir kılavuz oluşturduk.

GÖRMEK: TechRepublic'in tüm hile sayfaları ve akıllı kişi kılavuzları

Yönetici Özeti

  • Veri bilimciler için neden artan bir talep var? Neredeyse her şirket artık veri toplama yeteneğine sahip ve veri miktarı giderek büyüyor. Bu, iş içgörüleri elde etmek için bu verileri etkin bir şekilde organize edip analiz edebilen belirli becerilere sahip çalışanlar için daha yüksek bir talebe yol açmıştır.

  • Veri bilimcisi iş rollerinden bazıları nelerdir? Çekirdek veri bilimcisi, araştırmacı ve büyük veri uzmanı, veri bilimi alanındaki en iyi iş unvanlarından bazılarıdır.

  • Veri bilimcisi olmak için hangi beceriler gereklidir? Bir veri bilimcisi için ortak beceri seti şunları içerir: makine öğrenimi, Python, Hadoop SPARK, SQL, Glassdoor'a göre.

  • Hangi endüstriler veri bilimciler için en sıcak pazarlara sahip? DICE 2021 Teknoloji Maaş Raporuna göre 2019-2020 arasında en hızlı büyüyen teknoloji maaşlarına sahip şehirler arasında Charlotte, Kuzey Karolina (%+13.8); Orlando, Florida, (+13.4%); New York, New York (+11.6%); Austin, Teksas (+%9.7); ve Philadelphia, Pensilvanya (+%8.3). Bu kategorideki diğer en üst sıradaki şehirler Detroit, Phoenix, Houston, Minneapolis ve Baltimore idi. Geleneksel "teknoloji merkezlerine" ek olarak, bu liste bir dizi gelişmekte olan şehri içerir. En yüksek ödeme yapan endüstrilerden bazıları, havacılık ve uzay ürünleri ve parça imalatı, 119,590 $; telekomünikasyon, 102.180$; federal yürütme organı (OEWS tanımı) 101.560 $; petrol ve gaz çıkarma, 101,130 dolar; ve yazılım yayıncıları, 96.510 dolar. Bir veri bilimcisinin ortalama maaşı nedir? Veri bilimcileri için ulusal ortalama taban maaş, Eylül 2021 itibariyle 117.288 dolardı. Cam kapı. LinkedIn, Eylül 2021 için ulusal ortalama taban maaşı 119.378 ABD Doları olarak belirledi. Maaşlar, konuma bağlı olarak büyük ölçüde değişir; en yüksek maaşlı pozisyonlar San Francisco, San Jose, Seattle ve New York'ta.

  • Veri biliminde bir kariyer için tipik mülakat soruları nelerdir? "Bir röportajda, nicel testler gerçekleştirme becerinizle ilgili teknik soruları yanıtlamanın yanı sıra büyük, karmaşık veri kümelerinin net görselleştirmelerini oluşturmayı bekleyin. Üzerinde çalıştığınız geçmiş projeleri ve veri bulgularını açık ve özlü bir şekilde nasıl ilettiğinizi tartışmaya hazır olun. iş ile ilgili sorunların çözülmesine yardımcı olmak için" Cam kapı önerildi.

  • Veri biliminde bir kariyer için kaynakları nerede bulabilirim? NS Veri Bilimi Derneği, Yöneylem Araştırması ve Yönetim Bilimleri Enstitüsü ve Uluslararası Analitik Enstitüsü sertifika ve eğitim seçeneklerinin yanı sıra meslek hakkında bilgi alabileceğiniz ulusal ve uluslararası kuruluşlardır. gibi programlama dillerinde bir dizi çevrimiçi kurs piton, r ve SQL birçok sağlayıcıdan edinilebilir.

Ek kaynaklar:

Veri bilimciler için neden artan bir talep var?

Her şirket bir dereceye kadar bir teknoloji şirketi haline geldikçe, bu verileri analiz edebilecek ve iş anlayışlarını toplayabilecek yetenekli profesyonellere olan ihtiyaç artar.

Glassdoor ekonomik araştırma görevlisi Pablo Ruiz Junco, "Şirketlerdeki verilerin boyutu büyüdükçe büyüdükçe, bu verileri etkin bir şekilde organize edip analiz edebilen belirli becerilere sahip çalışanlara daha fazla talep var" dedi. "Aynı zamanda, bu becerilere sahip insan sayısı, talebe kıyasla hala nispeten düşük ve bu da daha yüksek ücretle sonuçlanıyor."

GÖRMEK: Python dünyayı yiyor: Bir geliştiricinin yan projesi nasıl gezegendeki en sıcak programlama dili haline geldi (kapak hikayesi PDF) (Teknik Cumhuriyeti)

Teknolojideki ilerlemeler ve mevcut devasa çevrimiçi veri hacimlerinin her sektörü etkilediği ve ekonomi üzerinde muazzam etkileri olduğu belirtildi. Karen Panetta, IEEE üyesi ve Tufts Üniversitesi'nde yüksek lisans mühendisliği dekanı. Bu "veri çığı" olarak adlandırılan şey, yalnızca veri hacmiyle ilgili değil, aynı zamanda değişme ve büyüme hızı ve mevcut çeşitli veri türleri ile de ilgilidir.

Panetta, "Bir elektronik tablonun ve geleneksel bir veritabanının nasıl kullanılacağını bilmek, ortaya çıkan Büyük Veri devriminde yeterli olmayacak." Dedi. "Analizlerin, kararların kritik olabileceği gerçek zamanlı olarak yapılması gerekiyor. Yazılım araçlarının nasıl kullanılacağını basitçe bilmek, bu zorluğun sadece bir kısmı. Verileri disiplinler arası anlamak, anlamını iletebilmek ve istatistikler, geleneksel bir 'sayı kırıcı'dan ayırt edici faktörler olacaktır."

Ek kaynaklar:

Veri bilimcisi iş rollerinden bazıları nelerdir?

Genel olarak konuşursak, veri bilimcileri verileri çıkarır ve belirli şirket çıkarları için analiz eder ve ardından bu bilgiden yararlanmak için pazarlama departmanlarıyla birlikte çalışır. Bu çalışanlar, veri toplama yazılımı, programlama ve depolama tekniklerine aşina olmalıdır.

Veri bilimcisi işleri, aşağıdakilere göre 10 kategoriye ayrılır: Veri Bilimine Doğru.

veri bilimcisi—Bir veri bilimcisi her şeyden biraz bilir ve belirli bir proje için en iyi çözümler hakkında fikir verebilir. Yeni algoritmalar ve yaklaşımlar araştırmaktan ve geliştirmekten sorumludurlar. Büyük şirketlerde, projeleri baştan sona denetlerler.

Veri analisti—Veri analistleri, verilerin görselleştirilmesinden, dönüştürülmesinden ve işlenmesinden sorumludur. Trendleri ve öngörüleri gösteren raporlar hazırlayarak genellikle verileri iletişim için hazırlamaktan sorumludurlar.

veri mühendisi—Veri mühendisleri, veri boru hatlarının tasarımından, oluşturulmasından ve bakımından sorumludur. Verilerin işlenmeye ve analiz edilmeye hazır olduğundan emin olurlar. Ekosistemi ve boru hattını optimize ve verimli tutmaları gerekiyor.

Veri mimarı—Veri mimarı, veri mühendisine benzer. Her ikisinin de verilerin iyi biçimlendirilmiş ve erişilebilir olduğundan emin olmaları gerekir. Veri mimarları ayrıca belirli bir iş modelinin gereksinimleriyle eşleşen yeni veritabanı sistemleri tasarlar, oluşturur ve sürdürür.

Veri hikayesi anlatıcısı—Bu, bu listedeki en yeni iş rolüdür. Veri hikayesi anlatımı, yalnızca verileri görselleştirmek, raporlar ve istatistikler oluşturmaktan ibaret değildir; daha ziyade, verileri en iyi tanımlayan ve onu ifade etmek için kullanan anlatıyı bulmakla ilgilidir. Veri hikaye anlatıcısı, insanların verileri anlamasına yardımcı olur.

Makine öğrenimi bilim adamı—Bir makine öğrenimi bilimcisi, yeni veri işleme yaklaşımlarını araştırır ve kullanılacak yeni algoritmalar tasarlar.

Makine öğrenimi mühendisi—Makine öğrenimi mühendislerinin kümeleme, kategorizasyon ve sınıflandırma gibi çeşitli makine öğrenimi algoritmalarına çok aşina olmaları ve bu alandaki en son araştırma gelişmeleri konusunda güncel olmaları gerekir. Makine öğrenimi mühendislerinin, yazılım mühendisliğinin temelleri hakkında bazı bilgilere ek olarak güçlü istatistik ve programlama becerilerine sahip olmaları gerekir.

İş zekası geliştiricisi—İş Zekası geliştiricileri, iş kullanıcılarının hızlı ve verimli kararlar almak için ihtiyaç duydukları bilgileri bulmalarına olanak tanıyan stratejiler tasarlar ve geliştirir. BI geliştiricilerinin, iş modellerinin temelleri hakkında en azından temel bir anlayışa sahip olmaları gerekir.

Veritabanı yöneticisi—Bir veritabanı yöneticisi, veritabanını izlemekten, düzgün çalıştığından emin olmaktan, veri akışını izlemekten ve yedeklemeler ve kurtarmalar oluşturmaktan sorumlu olacaktır.

Teknolojide uzmanlaşmış roller—Veri bilimi alanı büyüdükçe daha spesifik teknolojiler ortaya çıkacaktır. Alan geliştikçe, yeni özel iş rolleri oluşturulacaktır. Bu iş rolleri, veri bilimcileri ve analizi için de geçerlidir.

Ek kaynaklar:

Veri bilimcisi olmak için hangi beceriler gereklidir?

Bir veri bilimcisinin ihtiyaç duyabileceği 12 pazarlanabilir beceri: Gerçekten rapor:

  1. Bulut bilişim
  2. İstatistik ve olasılık
  3. İleri matematik
  4. Makine öğrenme
  5. Veri görselleştirme becerileri
  6. Sorgu dilleri
  7. Veritabanı Yönetimi
  8. görselleştirmeler
  9. Python kodlaması
  10. Microsoft Excel
  11. R programlama
  12. Veri tartışması

Pablo Ruiz Junco, "Veri bilimi alanına girmek ve gelecekteki işverenlerin gözünde öne çıkacak sağlam bir deneyim temeli oluşturmak istiyorsanız, ihtiyacınız olan üç temel beceri vardır: Python, R ve SQL" dedi. , Glassdoor ekonomik araştırma görevlisi. "Bu becerilerle, veri bilimcisi rolleri için tüm çevrimiçi iş ilanlarının %70'inden fazlasına başvurmaya hak kazanacaksınız. Ayrıca, becerilerinizi bu temel dillerin ötesine genişletmek sizi daha yüksek bir maaşa götürebilir ve daha geniş bir ağ oluşturmanıza olanak sağlayabilir. başvururken."

Ek kaynaklar:

Hangi veri bilimi iş rolleri en yüksek maaşları ödüyor?

Süre analistler, veri bilimcilerine olan talebin 2020 yılına kadar artacağını tahmin ediyor, bu talep 2020'de yavaşladı, COVID-19 salgını sayesinde. Neyse ki, bu yavaşlamanın sürmesi beklenmiyor.

Indeed'in bir raporuna göre, 2021'de ulusal ortalama maaşa göre en yüksek ücretli 15 veri işi:

  1. Makine öğrenimi mühendisi: 149.847 $
  2. Kurumsal mimar: 144.013 $
  3. Veri mimarı: 133.840 $
  4. Büyük veri mühendisi: 132.571 $
  5. Veri modelleyici: 93.476 $
  6. Veri bilimcisi: 122,519 $
  7. Altyapı mühendisi: 113,546 $
  8. İş zekası geliştiricisi: 100,494 ABD doları
  9. İstatistikçi: 99.055 $
  10. Veritabanı yöneticisi: 97.730 $
  11. İş zekası analisti: 96.737 $
  12. Veritabanı geliştiricisi: 89.250 $
  13. Veri ambarı yöneticisi: $84,221
  14. Veri analisti: 75.225 $
  15. Veritabanı yöneticisi: $65,558

Ek kaynaklar:

Bir veri bilimcisinin ortalama maaşı nedir?

Ortalama maaş rakamları, baktığınız iş sitesine bağlı olarak ABD'li veri bilimcileri için biraz farklılık gösterir. LinkedIn, ortalama taban ücretin 119.378 dolar olduğunu ve Glassdoor, pozisyon için ortalama taban ücretin 117.288 dolar olduğunu söylüyor.

San Francisco'daki veri bilimcileri, 160.525 dolarlık medyan taban maaşıyla en yüksek ücret alan kişilerdir ve bunu San Jose, California (107.226 dolar), Seattle (143.300 dolar) ve New York City (151.527 dolar) izlemektedir. Aslında.

NS Çalışma İstatistikleri Bürosu, bir veri bilimcisi için medyan ödemenin yapıldığını söyledi 2020 yılında yüksek lisans derecesi ile yılda 126.830 dolardı.

Yukarıda temel veri bilimcileri, araştırmacılar ve büyük veri uzmanları arasındaki maaş farklarında görüldüğü gibi, bireysel veri bilimcilerinin masaya getirdiği becerilerin ücret üzerinde büyük etkisi olabilir. İş arayanlar, en çok hangi rolle ilgilendiklerini düşünmeli ve hangi becerilerin öğrenmeye zaman ayırmaya değer olduğuna dair bir maliyet-fayda analizi yapmalıdır.

Ek kaynaklar:

Veri biliminde bir kariyer için tipik mülakat soruları nelerdir?

"Bir adayın veri bilimcisi olarak başarılı olup olamayacağını değerlendirmek için birkaç şey arıyorum: temel bilgiler hakkında temel bilgi, gerçek dünya sorunları hakkında yaratıcı ve bilimsel düşünme kapasitesi, yüksek düzeyde teknik konular hakkında olağanüstü iletişim ve sürekli merak," dedi Umbel'de mühendislik kıdemli direktörü Kevin Safford.

Forrester analisti Kjell Carlsson'a göre, genç bir veri bilimcisi bir iş görüşmesinde aşağıdaki gibi sorular bekleyebilir:

  • Veri/veri bilimi/makine öğrenimi/gelişmiş analitiği nerede kullandığınızla en çok gurur duyduğunuz projede bana yol gösterin. Projedeki rolünüz neydi ve her adımda ne yaptınız?
  • Kullandığınız bir projeden bahsedin (buraya dil veya beceri ekleyin, örneğin Python, R).
  • Bir veri bilimi projesinde veri konusunda bilgili olmayan biriyle çalışmak zorunda kaldığınız bir zamanı anlatın.
  • Veri bilimcisi olmadığımı farz edin, bana açıklayın (veri bilimi konusunu ekleyin, örneğin çapraz doğrulama, denetimsiz öğrenme vb.).
  • Bana çok dağınık verilerle çalışmak zorunda kaldığınız bir zamandan bahsedin.
  • Bana ekipler halinde çalışma deneyiminizden bahsedin.
  • Yeni bir teknikte çabucak uzmanlaşmak zorunda kaldığınız bir zamandan bahsedin.

Görüşülen kişiye, ekibin üstlendiği bir veri bilimi projesine dayanan ve aşağıdaki gibi sorularla bir mini vaka çalışması verilebilir: Hangi verilere ihtiyacınız var? Test etmek istediğiniz hipotezler nelerdir? Bunları değerlendirmek için hangi teknik(ler)i kullanırdınız?

Carlsson, bir görüşmenin, görüşülen kişiye bir veri seti ve geniş bir soru verildiği ve bulgularını sunmasının istendiği bir alıştırmayı da içerebileceğini söyledi.

Empowered Staffing'in işe alımdan sorumlu başkan yardımcısı Daniel Miller'a göre, daha üst düzey pozisyonlar için şu sorular gündeme gelebilir:

  • Sıfırdan bir veri ambarı mı kurdunuz? Öyleyse, veri ambarını başarıyla uygulamak için oluşturduğunuz süreçten bahsedin. (Sıfırdan bir parçası olmadılarsa, bir şirket birleşmesiyle veya veri edinimiyle ilgilenen bir departmanın parçası olup olmadıklarını ve bunu nasıl ele aldıklarını sorabilirsiniz.)
  • Ne tür özelleştirilmiş panolar oluşturdunuz ve panonuz aracılığıyla hangi bilgiler/analizler sunuldu?
  • Bana üzerinde çalıştığınız en karmaşık veri projesini ve başarıya ulaşmak için neler yapabildiğinizi anlatın.
  • Verileri yönetici ve üst düzey liderlere açıklama ve sunma konusunda nasılsınız?

Ek kaynaklar:

Veri biliminde bir kariyer için kaynakları nerede bulabilirim?

NS Veri Bilimi Derneği, Yöneylem Araştırması ve Yönetim Bilimleri Enstitüsü ve Uluslararası Analitik Enstitüsü sertifika ve eğitim seçeneklerinin yanı sıra meslek hakkında bilgi alabileceğiniz ulusal ve uluslararası kuruluşlardır.

Bazı eğitim kurumlarının oluşturduğu veri bilimi lisans programlarıCalifornia Berkeley Üniversitesi, Northwestern Üniversitesi, Carnegie Mellon Üniversitesi ve Kennesaw Eyalet Üniversitesi dahil. Bu okullardan bazıları çevrimiçi kurslar sunmaktadır.

Aşağıdakiler gibi bir dizi çevrimiçi programlama kursu bulabilirsiniz. piton, r ve SQL, birçok sağlayıcıdan. Programlar ve seminerler ayrıca IEEE Bilgisayar Topluluğu.

Veri biliminde bir dizi sertifika da mevcuttur. Bunlar, satıcıdan bağımsız Sertifikalı Analitik Uzmanı (CAP), Dell EMC Kanıtlanmış Profesyonel sertifika programı, Microsoft Sertifikalı Çözümler Uzmanı (MCSE) ve SAS Veri Bilimi Sertifikasyonu.

Ek kaynaklar:

Editörün Notu: Bu makale en son bilgileri yansıtacak şekilde güncellendi.

Source link

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*