Podatkovna znanost odpira širok svet možnosti Prihodnost podatkovne znanosti po COVID | Prihodnji obseg podatkovne znanosti

dr.Področje znanosti je kombinacija številnih disciplin, vključno s statistiko, računalništvom, matematiko in operativnimi veščinami. Postopek poimenovanja pod enim dežnikom je nov, vendar je v mnogih pogledih vsak od njih dolgotrajen. Torej, poleg naslova ‘Data Scientist’, obstaja veliko poddisciplin za vsako od teh. Najpomembnejši med njimi so opisani spodaj. Spodnji opisi temeljijo na običajnih trendih, vendar se njihova imena in narava dela lahko razlikujejo od organizacije do organizacije in organizacije do organizacije. Zato glejte ta članek le kot vodilo in izberite šele po podrobnem branju delovnega mesta in pododdelka.

‘Statistik’ je poklic, ki so ga že dolgo izbrali tisti, ki jih najbolj zanima področje statistike. V vladnih programih, kot so družbene vede, popis in poskusi na področju zdravja (običajno imenovani “biostatistik”), je v vladnih programih, v katerih poteka socialno testiranje, veliko statističnega potenciala. Diplomanti katere koli ravni na področju statistike so praviloma tisti, ki pridejo na to področje. To je pomemben del predhodnega znanja in veščin.

Drugo podpolje je ‘Analitik’. To je širok pododdelek z več ravnmi. Analitik je ime skupini ljudi, ki bere kontekst, najde odgovore in jih izvaja. Treba je omeniti, da številna delovna mesta analitikov, ki se pričakujejo v podatkovni znanosti, včasih niso v interakciji s podatki. Zato je treba posebno pozornost nameniti podrobnostim tako imenovanih zaposlitvenih možnosti samo za analitike. Po drugi strani pa so lahko pričakovanja takšnih priložnosti, znanih pod številnimi imeni, enaka. Na primer, delovno mesto ‘Product Analyst and Data Science’ pri Googlu in delo ‘Data Scientist and Analytics’ pri Facebooku sta dve službi, vendar sta si po nalogah zelo podobni.

Poslovni analitik je podkategorija, ki si jo lahko ogledate, če pogledate ta pododdelek nekoliko globlje. Kot že ime pove, je poslovni analitik vrsta projekta, ki išče rešitve, ki neposredno podpirajo rast podjetja. Zmogljivosti programa Microsoft Excel bodo zelo pomembne za te pogoste primere.

READ  Nagrajena aplikacija Moovit - IT, oblak, računalniške novice in informacijska tehnologija - Nagrajena aplikacija Moovit - Si21

Priložnost postati ‘podatkovni analitik’ je, ko se malo oddaljiš od poslovnega smisla in preideš na malo več tehnologije. Naloge so podobne nalogam poslovnega analitika, vendar z malo računalniškega programiranja in še več, ste morda več kot le poslovni analitik. Zato nekateri uporabljajo delovna mesta podatkovnih analitikov kot korak k temu, da postanejo podatkovni znanstvenik. Vendar pa se imeni “poslovni analitik” in “podatkovni analitik” pogosto uporabljata zamenljivo.

Za tiste, ki jih zanima vizualizacija podatkov, je tukaj majhen pododdelek, imenovan »Poslovna inteligenca«. Naloga tukaj je počistiti razpoložljive podatke s pomočjo programiranja ali programske opreme, jih vizualizirati in se iz njih naučiti vzorcev. Čeprav bo morda moral vsak analitik podatkov to narediti do neke mere, so delovna mesta poslovne inteligence, ki temeljijo na tem, lahko idealna za tiste, ki jih zanima vizualizacija.

Naslednji korak je osredotočanje na znanost o podatkih. Poleg do sedaj zahtevanih veščin so lahko primerna delovna mesta splošnih podatkovnih znanstvenikov, če vas zanima matematično ustvarjanje podatkov, razumevanje modelov iz prefinjenih in inovativnih metod ter razvoj umetne inteligence. Hkrati so priložnosti, kot sta „Inženir za strojno učenje“ in „Programski inženir v strojnem učenju“, dobre, če stranke, ne glede na to, ali so ljudje ali drugi podjetniki, razumejo modele in jih zanima učinkovito posredovanje rezultatov in ne zagotavljanje rezultatov. .

Poleg tega so lahko priložnosti ‘Product Manager’ ali ‘Program Manager’, povezane z umetno inteligenco, pomembne za tiste, ki jih zanima razumevanje potreb stranke in katere vrste rezultatov so najpomembnejši in kako učinkoviti so predstavljeni rezultati. Na primer, številne ekipe pri Microsoftu so vodje projektov, podatkovni znanstveniki in programski inženirji, ki sodelujejo pri projektih.

READ  Igor Žeželj: Debik je predstavil laži, zlonamerne odločitve in klevete glede pogodbe za izboljšanje in vzdrževanje programske opreme za izračun plač v javnem sektorju.

Poleg tega, če želite raziskovati podatke, obstajajo priložnosti v laboratorijih številnih univerz po vsem svetu. Na splošno so to pomembne podatkovne priložnosti v današnjem svetu, a kot smo že omenili, je vsak primer videti kot inovativen, najpomembneje pa je, da se odločimo šele po podrobni analizi v smislu zanimanja in strokovnega znanja.

Avtor podatkovni znanstvenik pri Microsoftu

Poudarki vsebine: o znanosti o podatkih in njeni prihodnosti

Maja Irena

Predan televizijski strokovnjak. Poklicni znanstvenik pop kulture. Študent. Potovalni strokovnjak. Spletni fanatik.

Related Posts

Dodaj odgovor

Vaš e-naslov ne bo objavljen. * označuje zahtevana polja

Read also x