Ако идејата да ги претвориш податоците во акција ти звучи интересно, тогаш Data Science можеби е вистинскиот кариерен пат за тебе!
Бројките само го потврдуваат тоа. Пазарот на труд за Data Science професионалци се прошири за 35% оваа година. Со ваков брз раст, замисли што ќе се случи за само неколку години.
Добрата вест е дека понудата на Data Science професионалци сè уште не е во чекор со побарувачката. Ова значи дека сега, повеќе од кога било, е совршено време да почнеш да се стекнуваш со вештините потребни на овој брзорастечки пазар на труд, а во овој блог пост ќе дознаеш како.
Што е Data Science?
Data Science комбинира статистика, веројатност и машинско учење со крајна цел да се добие увид од податоците кои се собираат.
Овие сознанија може да варираат од предвидување трендови, исходи, патерни, итн. Тие влијаат на речиси сè со што се среќаваме, како препораки за купување, персонализирани плејлисти и откривање болести. Покрај тоа, научниците на податоци се во првите редови во развојот на чет-ботови и автономни автомобили.
Кои се најдобрите Data Science работни улоги?
Во продолжение, погледни ги работниците позиции кои ги нуди Data светот и нивните улоги.
Data Scientist
- Препознава релевантни извори на податоци;
- Собира структурирани и неструктурирани податоци;
- Го подобрува процесот на собирање податоци;
- Наоѓа загубени податоци;
- Организира податоци во употребливи формати;
- Развива алгоритми за машинско учење;
- Развива модели на предвидување.
Data Engineers
- Анализира и организира необработени податоци;
- Развива pipelines и системи за податоци;
- Предвидува трендови и патерни;
- Ги прилагодува податоците за прописно и предвидливо моделирање;
- Создава прототипи и алгоритми.
Инженери за машинско учење
- Дизајнира системи за машинско учење;
- Истражува и имплементира ML алатки и алгоритми;
- Избира соодветни сетови на податоци и методи за претставување податоци;
- Ја препознава различноста во дистрибуцијата на податоците што може да влијае на перформансите на моделот;
- Го потврдува квалитетот на податоците.
Ова се само главните, но има многу повеќе работни улоги кои се под различен назив, како на пример:
- Business intelligence (BI) аналитичари;
- Раскажувач на податоци;
- NLP инженери;
- Архитекти на податоци;
- Deep Learning специјалисти.
Кои јазици за Data Science треба да ги знаеш?
Веројатно веќе ти е познато дека стотици различни програмски јазици имаат своја примена во науката за податоци.
Без паника! За да започнеш, треба да научите само 3 од најпопуларните програмски јазици што ги користат data science професионалците.
- Python
Ова е омилениот јазик меѓу програмерите во секоја дисциплина поради неговата разновидност и читливост. Широкиот опсег на моќни библиотеки и пакети на Python го олеснува моделирањето и пресметувањето на секоја примена на data science.
- R
Ова е статистички програмски јазик. Вклучува типови на променливи, структури на податоци и алатки како анализа и визуелизација.
R може да извршува различни функции како линеарни регресии и t-тестови. Можете исто така да го користите со RStudio за брзо да го прегледате неговиот аутпут.
- SQL
SQL е одличен за пребарување и уредување на податоците зачувани во вашите бази на податоци. Професионалците за податоци користат SQL за да извлечат податоци од базата на податоци пред да ги анализираат со R или Python.
Ова е неверојатно разновиден јазик. Неговата синтакса за основните прашања е слична на другите релациони бази на податоци како PostgreSQL, SQLite и MySQL.
Заедно со 3-те јазици наведени погоре, постојат и други помалку познати програмски јазици што ги користат научниците за податоци.
Овие програмски јазици, заедно со сите други јазици кои се потребни на секој успешен програмер се дел од наставната програма на Brainster Next College (Бреинстер Некст колеџ) – првиот акредитиран практичен ИТ-факултет кај нас.
Горјан Поповски е еден од професорите на Brainster Next College кој својата умешност, знаење и вештини ги пренесува на првата генерација студенти на факултетот преку предметот Податочна наука.
Кои се главните Data Science вештини што ти се потребни?
Разбирањето како да се кодира е само половина од битката.
Еве ги примарните вештини што треба да ги поседуваш:
- Критично размислување
Претворањето на огромни количини необработени податоци во нешто корисно може да биде предизвик, нели? Твојата способност за критичко размислување може да ти помогне!
Пред да започнеш со трансформирање на необработени податоци, треба да знаеш кои проблеми треба да ги решиш и кои типови на податоци ќе ти требаат за да ги решиш.
- Манипулација и анализа на податоци
Откако ќе го имаш на ум проблемот, собирањето и организирањето релевантни податоци е следниот чекор.
Ова е делот каде што научниците за податоци користат алатки како SQL или API за да извлечат релевантни податоци од поголеми сетови на податоци. Следно, тие применуваат јазици како Python или R за да ги истражат податоците и да ги визуелизираат.
- Одлична комуникација
Во секоја работна улога, одличните комуникациски вештини се секогаш голема предност. Бидејќи научниците на податоци тесно соработуваат со не-технички тимови, тие треба ефективно да комуницираат со менаџерите, засегнатите страни и директорите и да ги презентираат своите наоди со лесно разбирливи термини.
Кој е првиот чекор што треба да го преземеш за успешна Data Science кариера?
Патот кон Data Science кариерата е долг, но сега повеќе од кога било, e полесно да се стигне до таму.
На првиот акредитиран практичен ИТ-факултет кај нас – Brainster Next College (Бреинстер Некст колеџ) ќе имате можност да се стекнете со најбараните вештини на денешницата. Data science, Software Testing, Back-end и Front-end се само дел од професиите коишто ќе ви бидат достапни по дипломирање на Brainster Next College.
Преземи го првиот чекор кон успешна кариера во програмирање и дознај повеќе за нашите програми, методологија на работа, професори и процес на аплицирање.
Местата се ограничени, затоа закажи средба сега!
