Într-o lume în care se produc în fiecare zi 2,5 quintilioane de octeți de date, un profesionist care poate organiza aceste date imense pentru a oferi soluții de afaceri este într-adevăr eroul! S-a vorbit mult despre motivul pentru care Big Data este aici pentru a rămâne și de ce . Bazându-ne pe ceea ce a fost deja scris și spus, să discutăm despre oportunitățile de carieră în știința datelor și de ce „Data Scientist” este cel mai sexy titlu de post din 21Sfsecol.
Oportunități de carieră în știința datelor
Un cercetător de date, potrivit Harvard Business Review, „este un profesionist de rang înalt, cu pregătire și curiozitate pentru a face descoperiri în lumea Big Data”. Prin urmare, nu este o surpriză faptul că oamenii de știință din domeniul datelor sunt profesioniști râvniți în industria Big Data Analytics și IT.
Cu experți care prezic că până la 2020 vor exista 40 de zettabytes de date ( Sursă ), Oportunitățile de carieră în știința datelor vor trage doar pe acoperiș! Lipsa de profesioniști calificați într-o lume care se îndreaptă din ce în ce mai mult către date pentru luarea deciziilor a dus, de asemenea, la cererea uriașă pentru oamenii de știință a datelor în întreprinderi noi, precum și în companii bine stabilite. Un studiu al Institutului Global McKinsey afirmă că până în 2018, numai SUA se va confrunta cu o lipsă de aproximativ 190.000 de profesioniști cu abilități analitice profunde. Întrucât valul Big Data nu prezintă semne de încetinire, există o grabă în rândul companiilor globale de a angaja oamenii de știință de date pentru a-și îmblânzi Big Data-ul critic pentru afaceri.
Tendințe salariale ale cercetătorului de date
Un raport al Glassdoor arată că oamenii de știință din domeniul datelor sunt liderul pachetului pentru cele mai bune locuri de muncă din America. Raportul continuă spunând că salariul mediu pentru un Data Scientist este de 91.470 dolari impresionant în SUA și₹622.162 și există peste 2300 de locuri de muncă postate pe site ( Sursă ).
Pe Indeed.com, salariile medii Data Scientist pentru posturile de muncă din SUA sunt cu 80% mai mari decât salariile medii pentru toate posturile de muncă la nivel național, începând din mai 2019.
În India, tendința nu diferă din mai 2019, salariul mediu pentru un rol de Data Scientist este Rs. 622.162 conform Payscale.com.
Roluri ale postului de cercetător de date
Un Data Scientist își pune multe pălării la locul de muncă. Nu numai că oamenii de știință de date sunt responsabili pentru analiza afacerilor, dar sunt implicați și în construirea de produse de date și platforme software, împreună cu dezvoltarea de vizualizări și algoritmi de învățare automată.
Unii dintre cei proeminenți Titluri de posturi Data Scientist sunt:
- Data Scientist
- Arhitect de date
- Data Administrator
- Analist de date
- Analist de afaceri
- Manager de date / analize
- Business Intelligence Manager
ȘTIINȚA DE DATE DE TOP: PROFILURI
Abilități de știință a datelor fierbinți
Abilitățile de codare asociate cu cunoștințe de statistici și capacitatea de a gândi critic, alcătuiesc arsenalul unui om de știință de date de succes. Unele dintre abilitățile solicitate de Data Scientist care vor aduce oportunități mari de carieră în Data Science sunt:
- Limbaje de programare: R / Python / Java
- Statistică și matematică aplicată
- Cunoștințe de lucru și Scânteie
- Baze de date: SQL și NoSQL
- și
- Competență în cadrul de învățare profundă:
- Gândire creativă și cunoștințe din industrie
Graficul Payscale.com de mai jos arată media Salariu Data Scientist prin abilități în SUA și India.
Moneda: India - ₹, SUA - $
Evoluția ascendentă a oportunităților de carieră în știința datelor este de așteptat să continue pentru mult timp. Pe măsură ce datele pătrund în viața noastră, iar companiile încearcă să înțeleagă datele generate, oamenii de știință calificați în domeniul datelor vor continua să fie păcăliți de întreprinderile mari și mici. Caz de caz, o privire asupra forumului de locuri de muncă de pe Indeed.com dezvăluie companii de top care concurează între ele pentru a angaja Data Scientists. Câteva nume mari includ Facebook, Twitter, Airbnb, Apple, LinkedIn, IBM și PayPal, printre altele.
Este timpul să vă perfecționați în știința datelor și analiza Big Data pentru a profita de oportunitățile de carieră în știința datelor care vă apar.
Edureka are un special specializat care vă ajută să obțineți expertiză în algoritmi de învățare automată, cum ar fi K-Means Clustering, arbori de decizie, Random Forest, Naive Bayes. Veți învăța și conceptele de statistică, serii temporale, extragere de text și o introducere în învățarea profundă. Noile loturi pentru acest curs încep în curând !!
Ai o întrebare pentru noi? Vă rugăm să o menționați în secțiunea de comentarii și vă vom răspunde.
Postări asemănatoare:
ce este moștenirea multiplă în java