Einführung in die Data Science Karriere

Data Science ist eine Karriere, in der komplexe Probleme durch Analyse der Daten gelöst werden müssen. Es ist ein ziemlich komplexes Gebiet, in dem Wissenschaftler mit Millionen von Datenpunkten in Bereichen wie Unternehmen, Gesundheitswesen usw. arbeiten. In der heutigen Welt spielen Daten eine wichtige Rolle als Organisationen, Einzelpersonen, Institutionen; Jeder ist im täglichen Umgang mehr oder weniger mit Daten verbunden, und das Datenvolumen nimmt nach wie vor zu. Da das Datenvolumen von Sekunde zu Sekunde zunimmt, ist es das wichtigste Problem, es zu speichern und dann zu verarbeiten. In einem traditionellen relationalen Datenbankverwaltungssystem waren die Daten strukturiert und das Datenvolumen im Vergleich zu dem riesigen Datenvolumen, auf das wir heute stoßen, geringer. Heutzutage können die Daten dank der fortschrittlichen Technologie und aus verschiedenen Quellen wie Social Networking Sites usw. strukturiert, semi-strukturiert und unstrukturiert sein.

Darüber hinaus wurden die strukturierten Daten mithilfe von Business Intelligence-Tools analysiert. Wenn jedoch unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten angezeigt werden, kann dieselbe Methode nicht so flexibel sein. Da die Daten komplex werden, benötigen wir komplexe Tools, um sie zu analysieren. Data Science ist die Antwort auf die Analyse komplexer Daten wie unstrukturierter und semi-strukturierter Daten. Von selbstfahrenden Autos bis hin zum Verständnis des Kaufverhaltens von Kunden bietet Data Science Career die Lösung für den Umgang mit derart komplexer Datenmenge und hilft Unternehmen bei der Verbesserung ihres Geschäfts.

Ausbildung zum Aufbau einer Data Science-Karriere erforderlich

Um in den Datenwissenschaften Karriere zu machen, ist es vorzuziehen, einen Bachelor- oder Master-Abschluss in einem damit zusammenhängenden Fach wie Informatik, Mathematik usw. zu haben. Die Person muss mit Datenpunkten in den Bereichen Wirtschaft, Gesundheitswesen usw. arbeiten sollten sehr lernfreudig sein, neugierig auf die Erforschung der komplexen Probleme und in der Lage sein, die Daten mithilfe hochentwickelter Algorithmen zu visualisieren, die den Organisationen bei der Ermittlung der für das Unternehmen nützlichen Statistiken und Muster helfen.

Die für Data Science-Karrieren erforderlichen Fähigkeiten sind SQL, statistische Analyse und Microsoft Excel. Zusätzlich zu diesen Fähigkeiten können Programmiersprachen wie R und Python sowie Kenntnisse in Visualisierungstools wie Tableau sehr nützlich sein.

  • SQL ist eine der wesentlichen Komponenten für die Arbeit mit Data Science, da wir ohne Database nicht auf die Daten zugreifen oder sie analysieren können. Gute SQL-Kenntnisse sind daher ein Muss für Data Science.
  • Microsoft Excel ist ein sehr einfaches Tool, das zum Analysieren der Daten mithilfe zahlreicher integrierter Programmtools wie einer Pivot-Tabelle verwendet wird, mit deren Hilfe die Daten zusammengefasst und neu organisiert werden können.
  • Python- und R-Sprachen in Data Science helfen bei der Analyse und Anwendung der statistischen Techniken. Sie helfen auch bei der Datenvisualisierung, was wiederum dazu beiträgt, die Informationen klar und effizienter zu kommunizieren.

Karriereweg für Data Science

Da wir bereits die Wichtigkeit von Daten und deren sekündliches Wachstum erörtert haben, ist es unnötig zu erwähnen, dass Data Science Career mit aufregenden Karrierewegen für Profis verbunden ist. Data Science ist eine Karriere mit mehreren Rollen, da sie eine Kombination aus vielen verschiedenen Bereichen darstellt. Rollen für Data Science können Programmierer, Analysten und Statistiker usw. sein. Aufgrund des enormen Datenvolumens und der Notwendigkeit von Analysen, die dem Unternehmen einen hohen Mehrwert verleihen, bieten sich in Data Science zahlreiche Möglichkeiten.

Arbeitsstellen

Da Data Science Career ein Bereich mit unterschiedlichen Rollen ist, sind die verschiedenen Positionen Business Intelligence-Analysten, Datenanalysten, Data Mining-Ingenieur, Datenarchitekt und Datenwissenschaftler usw.

  • Business Intelligence-Analysten müssen die Funktionen von Business verstehen, können aber auch Datenanalysen, Data Mining usw. durchführen. Die Business Intelligence-Analysten helfen dem Unternehmen, seine Position zu verbessern, indem sie die Muster in den Daten durch Analyse der Mitbewerber herausfinden. Daten.
  • Mithilfe von Programmiersprachen und Analysetools können Datenanalysten die Rohdaten untersuchen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. Die Hauptverantwortung besteht darin, Daten zu bereinigen, zu pflegen und anschließend zu analysieren, um sie zu präsentieren.
  • Die Rolle des Data Mining Engineers umfasst die Verwendung fortschrittlicher Algorithmen zur Analyse der Daten ihrer Organisationen zusammen mit den beteiligten Dritten.
  • Data Architects sind dafür verantwortlich, die Entwürfe für die Integration und Pflege der Datenquellen in Zusammenarbeit mit den Designern, Entwicklern und Benutzern zu entwerfen.
  • Data Scientists erkennen den Trend, indem sie das große Datenvolumen analysieren, um weitere Analysen durchzuführen. Dies bietet einen tieferen Einblick in die Daten. Data Scientists arbeiten sowohl mit dem Business als auch mit der IT zusammen, um die Datensätze zu analysieren, das Verständnis der Daten zu fördern und die hochkomplexen Probleme im Business zu lösen.

Gehalt

Das Datenvolumen wächst so schnell, dass die Rolle des Data Science-Karrierepfads sehr wichtig sein wird, da der Bedarf an Datenanalysen in naher Zukunft zunehmen wird. Weltweit steigt die Nachfrage nach Data Science und das durchschnittliche Gehalt, das Data Scientist gezahlt wird, beträgt ca. 10.000 US-Dollar pro Jahr. Da Datenwissenschaftler den Daten einen hohen Stellenwert einräumen und die Unternehmen auf die Bedeutung von Big Data stoßen und die Nachfrage nach Fachleuten hoch ist, bleibt das erwartete Gehalt für Data Science Career-Fachleute hoch.

Karriereperspektive

Mit dem Boom von Big Data stellen Unternehmen immer mehr Datenprofis ein. Die Data Scientists werden eine glänzende und vielversprechende Karriere haben, da die Nachfrage nach Fachleuten täglich steigt. Viele Unternehmen sind auf Big Data angewiesen, um ihr Geschäft zu verbessern und einen besseren Kundenservice zu bieten. Daher bietet Data Science hervorragende Karrierechancen.

Fazit

Aufgrund der Popularität der Big-Data-Technologie und der Tatsache, dass Daten für Unternehmen von größter Bedeutung sind, müssen sie das riesige Datenvolumen analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen. Data Science ist eine Kombination aus Programmierkenntnissen, Statistiken und Kenntnissen in Modellierung und Algorithmen usw. Die Möglichkeiten auf diesem Gebiet sind zahlreich, und Fachleute auf diesem Gebiet werden mit Sicherheit in ihrer Karriere Erfolg haben.

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