Кога си пред изборот на факултет кој треба да те спреми за идната кариера, нормално е да се чувствуваш несигурно и збунето доколку сè уште не знаеш кон кој кариерен пат сакаш да зачекориш.
Data Science (науката за податоци) спаѓа во една од најбараните и најплатените ИТ-кариери на глобално ниво.
Со спроведување на темелно истражување, стекнување практично искуство и оценување на твоите вештини и интереси, ќе бидеш подобро подготвен да донесеш информирана одлука за продолжување на кариерата во науката за податоци.
Овој блог пост ќе ти биде детален водич како да дознаеш дали Data Science е правилната професија за тебе
Разбери ја улогата на еден Data Scientist
Улогата на научникот за податоци е да извлече значајни сознанија и знаења од големи и сложени збирки на податоци со цел да го потпомогне донесувањето на одлуки и да ги реши деловните проблеми. Научниците за податоци ја користат својата експертиза во математиката, статистиката, програмирањето за да ги анализираат и интерпретираат податоците.
Еве неколку клучни одговорности и задачи кои обично се поврзани со улогата на еден научник за податоци:
- Собирање и истражување на податоци. Научниците за податоци собираат и стекнуваат релевантни збирки на податоци од различни извори. Тие ги истражуваат и разбираат податоците, ги идентификуваат моделите и го одредуваат нивниот квалитет и соодветност за анализа.
- Претходна обработка и чистење на податоците. Необработените податоци често бараат претходна обработка и чистење за да се отстранат недоследностите и вредностите што недостасуваат. Научниците за податоци применуваат техники како што се data wrangling трансформација и нормализација за да ги подготват податоците за анализа.
- Статистички моделирање и анализа. Научниците за податоци применуваат статистички техники и математички модели за да ги разберат и објаснат податоците. Тие користат техники како што се регресивна анализа, тестирање на хипотези, анализа на временски серии, кластерирање и класификација за да изградат предвидливи и објаснувачки модели.
- Машинско учење и предвидливо моделирање. Научниците за податоци развиваат и имплементираат алгоритми за машинско учење за да изградат предвидливи модели. Тие користат техники како надгледувано учење (на пр., decision trees, random forests, neural networks) и учење без надзор (на пр., clustering, dimensionality reduction) за да ги анализираат податоците и да прават предвидувања.
- Континуирано учење и следење на трендовите. Науката за податоци е поле кое брзо се развива. Научниците за податоци мора да останат ажурирани со најновите алатки, техники, трендови и развојни истражувања. Тие мора постојано да учат и да ги подобруваат своите вештини.
Процени ги твоите вештини и силни страни
Оценувањето на твоите постоечки вештини и силни страни е со цел да одредиш дали истите се усогласени со барањата на науката за податоци.
Еве неколку вештини што треба да ги поседува успешен научник на податоци:
- Решавање проблеми и аналитичко размислување. Научниците за податоци треба да бидат вешти решавачи на проблеми и да поседуваат силни способности за аналитичко размислување. Тие треба да бидат способни да ги разложат сложените проблеми на компоненти што може да се управуваат, да применуваат логично расудување и да развијат креативни решенија.
- Основно знаење и голема љубопитност за доменот. Љубопитниот начин на размислување е многу важен за постојано истражување на податоци, поставување значајни прашања и барање увиди што го поттикнуваат деловното влијание.
- Комуникација и раскажување приказни. Научниците за податоци треба ефективно да ги пренесат своите наоди и сознанија до различни засегнати страни. Силните вербални и писмени комуникациски вештини, како и способноста да се раскажуваат приказните на податоците се важни за пренесување на сложени концепти на јасен и разбирлив начин.
- Континуирано учење и приспособливост. Науката за податоци е поле што брзо се развива, па затоа е од суштинско значење подготвеноста за постојано учење, прилагодување и постојано ажурирање со новите технологии и техники. Да се биде отворен за истражување на нови пристапи и алатки ќе ти помогне да останеш пред другите во ова динамично поле.
- Соработка и тимска работа. Проектите за наука за податоци често вклучуваат соработка со други тимови. Силната соработка и вештините за тимска работа се клучни за ефективно работење заедно, искористување на разновидна експертиза и постигнување успешни резултати.
- Силна основа во математиката и статистиката. Науката за податоци вклучува работа со математички концепти и статистички техники. Солидното разбирање на линеарна алгебра, веројатност и статистика е од суштинско значење за задачи како моделирање, тестирање на хипотези и анализа на податоци.
- Познавање на програмски јазици. Научниците за податоци треба да бидат умешни во програмските јазици кои вообичаено се користат во науката за податоци, како што се Python или R. Овие јазици се разновидни и обезбедуваат широк опсег на библиотеки и алатки за манипулација со податоци, анализа и машинско учење.
- Манипулација и анализа на податоци. Способноста за ефикасно работење со податоци е од клучно значење. Познавањето на библиотеките за манипулација со податоци, како во Python, и познавање на SQL за барање бази на податоци се вредни вештини. Искуството во техниките за истражувачка анализа на податоци (EDA), чистење на податоци и претходна обработка е исто така важно.
Запомни дека стекнувањето и развивањето на овие вештини бара време, труд и многу пракса. Затоа, нека не те обесхрабрува доколку дел од овие овие вештини сè уште ги немаш усовршено. Сите можеш да ги стекнеш на Brainster Next College (Бреинстер Некст колеџ) – првиот практичен ИТ-факултет во Македонија.
Присуствувај на настани и вебинари
Учествувајте на локални настани, конференции или вебинари поврзани со науката за податоци. Ангажирањето со професионалци во областа може да ти помогне да добиеш увид во нивните искуства, најновите трендови и предизвиците со кои тие се соочуваат. Исто така, ќе ти даде можност да се поврзеш и со врсници кои споделуваат слични интереси со тебе.
Тука можеш да го проследиш вебинарот на професорот Горјан Поповски кој го предава предметот Податочна наука на студиската програма по Софтверско инженерство и иновации на Brainster Next College.
Brainster Next College е првиот акредитиран практичен ИТ-факултет кај нас кој нуди две уникатни додипломски студии за Софтверско инженерство и иновации и UX/UI и графички дизајн.
Преземи го првиот чекор кон успешна кариера и дознај повеќе за нашите програми, методологија на работа, професори и како можеш да студираш сега, а да плаќаш по вработувањето.
Местата за двете студиски програми се ограничени, аплицирај сега!
