В мире, где ежедневно производится 2,5 квинтиллиона байтов данных, профессионал, который может систематизировать эти огромные данные для предоставления бизнес-решений, действительно является героем! Много говорится о том, почему большие данные никуда не денутся и почему . Основываясь на том, что уже было написано и сказано, давайте обсудим возможности карьерного роста в Data Science и почему «Data Scientist» - самая привлекательная должность из 21улвек.
Возможности карьерного роста в области Data Science
Специалист по анализу данных, согласно Harvard Business Review, «является высокопоставленным профессионалом, имеющим образование и любопытство, чтобы делать открытия в мире больших данных». Поэтому неудивительно, что специалисты по данным - желанные профессионалы в области анализа больших данных и ИТ.
Эксперты прогнозируют, что к 2020 году будет существовать 40 зеттабайт данных ( Источник ), Возможности карьерного роста в Data Science будут взлетать до небес! Нехватка квалифицированных специалистов в мире, который все чаще обращается к данным для принятия решений, также привела к огромному спросу на специалистов по данным как в стартапах, так и в солидных компаниях. Согласно исследованию McKinsey Global Institute, к 2018 году только США столкнутся с нехваткой около 190 000 профессионалов с глубокими аналитическими навыками. Поскольку волна больших данных не показывает никаких признаков замедления, глобальные компании стремятся нанимать специалистов по данным, чтобы укротить свои критически важные для бизнеса большие данные.
Тенденции заработной платы специалистов по данным
Отчет Glassdoor показывает, что специалисты по анализу данных возглавляют список лучших рабочих мест в Америке. Далее в отчете говорится, что средняя зарплата специалиста по данным составляет впечатляющие 91470 долларов в США и₹622 162 а на сайте размещено более 2300 вакансий ( Источник ).
На Indeed.com по состоянию на май 2019 года средние зарплаты специалистов по данным по объявлениям о вакансиях в США на 80% выше, чем средние зарплаты по всем объявлениям о вакансиях по стране.
В Индии тенденция не изменилась по состоянию на май 2019 года: средняя зарплата специалиста по анализу данных составляет рупий. 622 162 по данным Payscale.com.
Должности специалиста по данным
Специалист по анализу данных носит много шляп на рабочем месте. Специалисты по данным не только отвечают за бизнес-аналитику, они также участвуют в создании продуктов данных и программных платформ, а также в разработке визуализаций и алгоритмов машинного обучения.
Некоторые из выдающихся Должности Data Scientist находятся:
- Специалист по данным
- Архитектор данных
- Администратор данных
- Аналитик данных
- Бизнес-аналитик
- Менеджер данных / аналитики
- Менеджер по бизнес-аналитике
TOP DATA SCIENCE: ПРОФИЛИ
Горячие навыки в области науки о данных
Навыки программирования, объединенные со знанием статистики и умением критически мыслить, составляют арсенал успешного специалиста по данным. Вот некоторые из востребованных навыков Data Scientist, которые откроют большие возможности для карьерного роста в Data Science:
- Языки программирования: R / Python / Java
- Статистика и прикладная математика
- Рабочее знание и Искра
- Базы данных: SQL и NoSQL
- и
- Владение фреймворками глубокого обучения:
- Креативное мышление и отраслевые знания
На диаграмме Payscale.com ниже показано среднее Заработная плата специалиста по данным по навыкам в США и Индии.
Валюта: Индия - ₹, США - $
Ожидается, что рост возможностей карьерного роста в Data Science будет продолжаться еще долгое время. По мере того как данные пронизывают нашу жизнь, а компании пытаются разобраться в генерируемых данных, большие и малые предприятия будут продолжать ухаживать за квалифицированными специалистами по данным. Показательный пример: просмотр доски объявлений на сайте Indeed.com показывает, что ведущие компании конкурируют друг с другом за найм специалистов по данным. Несколько громких имен включают Facebook, Twitter, Airbnb, Apple, LinkedIn, IBM и PayPal среди других.
Пришло время повысить квалификацию в области Data Science и Big Data Analytics, чтобы воспользоваться открывающимися на вашем пути карьерными возможностями в области Data Science.
Эдурека имеет специально подобранный который поможет вам получить опыт в алгоритмах машинного обучения, таких как кластеризация K-средних, деревья решений, случайный лес, наивный байесовский анализ. Вы познакомитесь с концепциями статистики, временных рядов, интеллектуального анализа текста, а также познакомитесь с глубоким обучением. Новые партии для этого курса скоро начнутся !!
Есть вопрос к нам? Пожалуйста, отметьте это в разделе комментариев, и мы свяжемся с вами.
Похожие сообщения:
как сортировать числа в c ++