מדען נתונים

מדריך הקריירה של Data Scientist של BrainStation יכול לעזור לך לעשות את הצעדים הראשונים לקראת קריירה רווחית במדעי הנתונים. המשך לקרוא לסקירה כללית של תחום מדעי הנתונים, כמו גם את תפקיד מדען הנתונים.

הפוך למדען נתונים

דבר עם יועץ למידה כדי ללמוד עוד על האופן שבו מחנות ההפעלה והקורסים שלנו יכולים לעזור לך להיות מדען נתונים.



על ידי לחיצה על שלח, אתה מקבל את שלנו תנאים .



שלח

לא ניתן היה להגיש! לרענן את הדף ולנסות שוב?

למידע נוסף על מחנה ה-Data Science Bootcamp שלנו

תודה!

נהיה בקשר בקרוב.



הצג את דף Bootcamp של Data Science

מה זה מדען נתונים?

מדעני נתונים אוספים, מארגנים ומנתחים קבוצות גדולות של ביג דאטה - נתונים מובנים ולא מובנים - כדי ליצור פתרונות ותוכניות עסקיים מונעי נתונים ניתנים לפעולה עבור חברות וארגונים אחרים. בשילוב חוש למתמטיקה, מדעי המחשב ועסקים, מדעני נתונים צריכים להחזיק הן במיומנויות הטכניות לעיבוד וניתוח ביג דאטה והן בחוש העסקי כדי לחשוף תובנות מעשיות החבויות בנתונים אלו.

מדע נתונים לעומת כריית נתונים

ישנם כמה הבדלים בין מדע נתונים לכריית נתונים. בואו נסתכל מקרוב:

מדע נתונים

  • הוא תחום רחב הנוטה לכלול למידת מכונה, בינה מלאכותית, ניתוח סיבתי חזוי וניתוח מרשם
  • עוסק בכל סוגי הנתונים, כולל נתונים מובנים וגם נתונים לא מובנים
  • שואפת לבנות מוצרים ממוקדי נתונים ולקבל החלטות מונחות נתונים
  • מתמקד במחקר מדעי של נתונים ודפוסים

כריית מידע

  • היא תת-קבוצה של מדעי הנתונים הכוללת ניקוי נתונים, ניתוח סטטיסטי וזיהוי דפוסים, ולעיתים כוללת הדמיית נתונים, למידת מכונה וטרנספורמציה של נתונים
  • עוסק בעיקר בנתונים מובנים, לא בנתונים לא מובנים
  • שואפת לקחת נתונים ממקורות שונים ולהפוך אותם לשימושים
  • מתמקד בשיטות עסקיות

מה עושה מדען נתונים?

מדען נתונים מנתח מערכי נתונים גדולים כדי לחשוף דפוסים ומגמות שמובילות לתובנות עסקיות ניתנות לפעולה ולעזור לארגונים לפתור בעיות מסובכות או לזהות הזדמנויות להכנסות ולצמיחה. מדען נתונים יכול לעבוד כמעט בכל תחום וחייב להיות מיומן בטיפול במערכי נתונים מובנים ובלתי מובנים. זוהי עבודה רב-תחומית וכדי להיות מדען נתונים, עליך להיות בעל הבנה במתמטיקה, מדעי המחשב, עסקים ותקשורת כדי לבצע את עבודתך ביעילות.



למרות שהמשימות והאחריות הספציפיות של מדען נתונים ישתנו מאוד בהתאם לתעשייה, לתפקיד ולארגון, רוב תפקידי מדען הנתונים יכללו את תחומי האחריות הבאים:

מחקר

מדען נתונים צריך להבין את ההזדמנויות ונקודות הכאב הספציפיות הן לתעשייה והן לחברה בודדת.

הכנת נתונים

לפני שניתן למצוא תובנות חשובות כלשהן, מדען נתונים חייב להגדיר אילו מערכי נתונים שימושיים ורלוונטיים לפני איסוף, חילוץ, ניקוי ויישום נתונים מובנים ובלתי מובנים ממגוון מקורות.



יצירת מודלים ואלגוריתמים

באמצעות למידת מכונה ועקרונות בינה מלאכותית, מדען נתונים חייב להיות מסוגל ליצור וליישם את האלגוריתמים הדרושים להטמעת כלים של אוטומציה.

ניתוח נתונים

חשוב ש-Data Scientist יוכל לנתח במהירות את הנתונים שלו כדי לזהות דפוסים, מגמות והזדמנויות.

ויזואליזציה ותקשורת

מדען נתונים חייב להיות מסוגל לספר את הסיפורים שהתגלו באמצעות נתונים על ידי יצירה וארגון של לוחות מחוונים והדמיות מושכים מבחינה אסתטית, תוך שהוא בעל כישורי תקשורת לשכנע בעלי עניין וחברי צוות אחרים שכדאי לפעול לפי הממצאים בנתונים.

סקר המיומנויות הדיגיטליות העדכני ביותר של BrainStation מצא שאנשי מקצוע בתחום הנתונים השקיעו את רוב זמנם בהתחבטות וניקוי נתונים. המשיבים גם הגיעו למסקנה שמטרת עבודתם היא לרוב אופטימיזציה של פלטפורמה, מוצר או מערכת קיימים (45 אחוזים), או פיתוח של פלטפורמה, מוצר או מערכת חדשים (42 אחוזים).

סוגי מדעי הנתונים

התחום הרחב יותר של מדעי הנתונים משלב דיסציפלינות רבות ושונות, כולל:

הנדסת נתונים

תכנון, בנייה, אופטימיזציה, תחזוקה וניהול של התשתית התומכת בנתונים כמו גם בזרימת הנתונים ברחבי הארגון.

הכנת נתונים

ניקוי והמרת נתונים.

כריית מידע

חילוץ (ולפעמים ניקוי והפיכת) נתונים שמישים ממערך נתונים גדול יותר.

ניתוח חיזוי

שימוש בנתונים, אלגוריתמים וטכניקות למידת מכונה כדי לנתח את הסבירות לתוצאות עתידיות שונות על בסיס ניתוח נתונים.

למידת מכונה

אוטומציה של בניית מודלים אנליטיים בתהליך ניתוח הנתונים כדי ללמוד מנתונים, לגלות דפוסים ולהעצים מערכות לקבל החלטות ללא התערבות אנושית רבה.

נתונים להדמיה

שימוש באלמנטים חזותיים (כולל גרפים, מפות ותרשימים) כדי להמחיש תובנות שנמצאות בנתונים בצורה נגישה כדי שהקהלים יוכלו להבין מגמות, חריגים ודפוסים שנמצאים בנתונים.

היתרונות של Data Science

חברות בכל התעשיות בכל חלקי העולם מקדישות יותר ויותר כסף, זמן ותשומת לב למדעי הנתונים ומחפשות להוסיף מדען נתונים לצוות שלהן. מחקרים מראים שחברות שבאמת מאמצות קבלת החלטות מונעות נתונים הן פרודוקטיביות, רווחיות ויעילות יותר מהמתחרות.

מדעי הנתונים חיוניים כדי לעזור לארגונים לזהות את הבעיות וההזדמנויות הנכונות תוך כדי יצירת תמונה ברורה של התנהגות וצרכי ​​הלקוחות והלקוחות, ביצועי העובדים והמוצרים ובעיות עתידיות פוטנציאליות.

מדעי הנתונים יכולים לעזור לחברות:

  • לקבל החלטות טובות יותר
  • למידע נוסף על לקוחות ולקוחות
  • נצל את הטרנדים
  • צפו את העתיד

כיצד מדעי הנתונים יכולים לשפר את הערך עבור חברה?

מדעי הנתונים הם השקעה פופולרית יותר ויותר עבור עסקים מכיוון שההחזר הפוטנציאלי על פתיחת הערך של ביג דאטה הוא עצום. מדעי הנתונים הם השקעה ראויה כי:

    זה מסיר את הניחוש ומספק תובנות ניתנות לפעולה.חברות מקבלות החלטות טובות יותר על ידי נתונים וראיות ניתנות לכימות.חברות מבינות טוב יותר את מקומן בשוק.מדע הנתונים יעזור לחברות לנתח את התחרות, לחקור דוגמאות היסטוריות ולהציע המלצות מבוססות מספרים.ניתן למנף אותו לזיהוי כישרונות מובילים.אורבות לביג דאטה יש הרבה תובנות לגבי פרודוקטיביות, יעילות עובדים וביצועים כלליים. ניתן להשתמש בנתונים גם לגיוס והכשרת כישרונות.תוכל לדעת הכל על קהל היעד, הלקוח או הצרכן שלך.כולם מייצרים ואוספים נתונים עכשיו, וחברות שלא משקיעות כמו שצריך במדעי הנתונים פשוט אוספות יותר נתונים ממה שהן יודעות מה לעשות איתם. תובנות לגבי התנהגות, סדרי עדיפויות והעדפות של לקוחות או לקוחות קודמים או פוטנציאליים חשובות לאין ערוך, והן פשוט מחכות ל-Data Scientist מוסמך שיגלה.

שכר למדעני נתונים

בעוד שהמשכורות של מדעני נתונים משתנות מאוד לפי אזור ותעשיה, השכר הממוצע של מדעני נתונים בארה'ב מדווח כבין $96,000 ל-$113,000, תלוי במקור. מדען נתונים בכיר יכול להכניס כ-$130,000 בממוצע.

ביקוש למדעני נתונים

למדעני נתונים יש ביקוש גבוה והיצע גבוה כמעט בכל התעשיות. דו'ח של Deloitte Access Economics מצא כי 76 אחוז מהעסקים תכננו להגדיל את ההוצאות במהלך השנים הבאות על יכולות ניתוח נתונים, בעוד ש-IBM חזתה זינוק של 28 אחוז בביקוש למדעי הנתונים בתחילת העשור.

לשכת הסטטיסטיקה של ארה'ב צופה צמיחה של 31 אחוז במדעי הנתונים במהלך 10 השנים הבאות. בינתיים, דו'ח Markets and Markets מצא כי השוק העולמי לביג דאטה צפוי לצמוח ל-229.4 מיליארד דולר עד 2025, כאשר פלטפורמת מדעי הנתונים תגדל ב-30% עד 2024.

בכל מקום בעולם, כך נראה, ההשקעות במדעי הנתונים צפויות לעלות ובכך גם הביקוש ל-Data Scientists.

באילו כלים משתמשים מדעני נתונים?

מדעני נתונים משתמשים במגוון של כלים ותכניות שונות לפעילויות כולל ניתוח נתונים, ניקוי נתונים ויצירת הדמיות.

Python היא שפת התכנות המובילה עבור מדעני נתונים שנשאלו בסקר המיומנויות הדיגיטליות של BrainStation. שפת תכנות למטרות כלליות, Python שימושית עבור יישומי עיבוד שפה לאומית וניתוח נתונים. R משמש לעתים קרובות גם לניתוח נתונים וכריית נתונים. עבור מחיקת מספרים כבדה יותר, כלים מבוססי Hadoop כמו Hive פופולריים. עבור למידת מכונה, מדעני נתונים עשויים לבחור מתוך מגוון רחב של כלים כולל h2o.ai, TensorFlow, Apache Mahout ו-Accord.Net. כלי ויזואליזציה הם גם חלק חשוב בארסנל של מדען נתונים. תוכניות כמו Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly ו-Infogram עוזרות למדעני נתונים ליצור דיאגרמות מושכות חזותית, מפות חום, גרפיקה, עלילות פיזור ועוד.

מדעני נתונים צריכים להיות מאוד נוחים גם עם SQL (בשימוש במגוון פלטפורמות, כולל MySQL, Microsoft SQL ו-Oracle) וגם עם תוכניות גיליונות אלקטרוניים (בדרך כלל Excel).

אילו כישורים צריכים מדעני נתונים?

ישנן מספר מיומנויות שכל מדעני הנתונים השאפתנים צריכים לפתח, כולל:

    לְהִצטַיֵן.הכלי הנפוץ ביותר עבור 66 אחוז מאנשי מקצוע הנתונים שנשאלו בסקר המיומנויות הדיגיטליות של BrainStation, Excel עדיין חיוני עבור מדעני נתונים.SQL.שפת שאילתה זו הכרחית בניהול מסדי נתונים והיא משמשת בערך מחצית מהמשיבים לנתונים.תכנות סטטיסטי.Python ו-R משמשים בדרך כלל על ידי מדעני נתונים כדי להפעיל בדיקות, ליצור מודלים ולערוך ניתוחים של מערכי נתונים גדולים.נתונים להדמיה.כלים כמו Tableau, Plotly, Bokeh, PowerBl ו-Matplotlib עוזרים למדעני נתונים ליצור ייצוגים חזותיים משכנעים ונגישים של הממצאים שלהם.

מסלולי קריירה של מדען נתונים

כמקצוע חדש יחסית, מסלולי הקריירה של Data Scientist אינם כתובים באבן, ואנשים רבים מוצאים את דרכם למדעי הנתונים מרקע במדעי המחשב, IT, מתמטיקה ועסקים. אבל ארבעת הצירים העיקריים למסלול הקריירה של מדען נתונים הם בדרך כלל נתונים, הנדסה, עסקים ומוצר. תפקידים רב-תחומיים רבים במדעי הנתונים דורשים שליטה במספר או בכל התחומים הללו.

אנשים העובדים במדעי הנתונים נמצאים בחזית השינויים הטכנולוגיים שהכי ישפיעו על העתיד. מכיוון שמדעי הנתונים יכולים לתרום להתקדמות כמעט בכל תחום אחר, מדעני נתונים נמצאים בעמדה להמשיך במחקר בכל דבר, החל מפיננסים ומסחר ועד סטטיסטיקה אקטוארית, אנרגיה ירוקה, אפידמיולוגיה, רפואה ותרופות, טלקומוניקציה - הרשימה היא כמעט אינסופית. כל תעשייה מפעילה את סוגי הנתונים השונים שלה, וממנפת אותם בדרכים שונות כדי להגיע ליעדים שונים. בכל מקום שזה קורה, מדעני נתונים יכולים להנחות קבלת החלטות טובה יותר, בין אם זה בפיתוח מוצרים, ניתוח שוק, ניהול קשרי לקוחות, משאבי אנוש או משהו אחר לגמרי.

לא רק שהיישומים למדעי נתונים רחבים, נוגעים למגזרים רבים ושונים, אלא שישנם גם סוגים שונים של מדעי נתונים. המשותף לכל הפעילויות הללו הוא שכולן מנסות להפוך נתונים לידע. ליתר דיוק, מדעני נתונים משתמשים בגישה שיטתית כדי לארגן ולנתח נתונים גולמיים כדי לזהות דפוסים שמהם ניתן לזהות או להסיק מידע שימושי.

בהתחשב בהיקף ההשפעה שלהם, אין זה פלא ש-Data Scientists תופסים עמדות בעלות השפעה רבה - ומבוקשת מאוד. בעוד שהדרך להיות מדען נתונים יכולה להיות תובענית, יש כעת יותר משאבים עבור מדעני נתונים שואפים מאי פעם, ויותר הזדמנויות עבורם לבנות את סוג הקריירה שהם רוצים.

אבל עם כל הדרכים שבהן מדעני נתונים יכולים לתרום לתעשיות שונות, וכל מסלולי הקריירה השונים ש-Data Scientist יכול ללכת, ניתן לחלק את סוגי העבודה שהם עושים לכמה קטגוריות עיקריות. לא כל מדעי הנתונים משתלבים בצורה מסודרת בקבוצות הללו, במיוחד בחזית מדעי המחשב, שם פורצים כל הזמן דרך חדשה - אבל הם יתנו לך מושג על הדרכים שבהן מדעני נתונים הופכים נתונים לתובנה.

סטָטִיסטִיקָה

בלב מדעי הנתונים, סטטיסטיקה היא תחום המתמטיקה שמתאר את המאפיינים השונים של מערך נתונים, בין אם זה מספרים, מילים, תמונות או סוג אחר של מידע מדיד. חלק גדול מהסטטיסטיקה מתרכז בזיהוי ותיאור של מה שיש שם - במיוחד עם מערכי נתונים גדולים מאוד, עצם הידיעה מה המידע עושה ומה לא כולל היא משימה בפני עצמה. בתחום מדעי הנתונים, זה נקרא לעתים קרובות אנליטיקה תיאורית. אבל הסטטיסטיקה יכולה להגיע אפילו רחוק יותר, ולבדוק אם ההנחות שלך לגבי מה שיש בנתונים נכונות, או, אם זה נכון, אם זה משמעותי או שימושי. זה יכול לכלול לא רק בחינת הנתונים, אלא גם מניפולציה שלהם כדי לצייר את התכונות הבולטות שלו. ישנן דרכים רבות ושונות לעשות זאת - רגרסיה ליניארית, רגרסיה לוגיסטית וניתוח אבחנה, שיטות שונות של דגימה וכן הלאה - אבל בסופו של דבר, כל אחת מהטכניקות הללו עוסקת בהבנת התכונות של קבוצת נתונים, ובאיזה דיוק תכונות אלו. לשקף איזו אמת משמעותית לגבי העולם שאליו הם מקבילים.

ניתוח נתונים

למרות שהוא בנוי על הבסיס של סטטיסטיקה, ניתוח הנתונים הולך קצת יותר רחוק, במונחים של הבנת סיבתיות, הדמיה והעברת ממצאים לאחרים. אם סטטיסטיקה מתכוונת להגדיר את מה ומתי של מערך נתונים, ניתוח נתונים מנסה לזהות את הסיבה ואיך. מנתחי נתונים עושים זאת על ידי ניקוי הנתונים, סיכומם, שינוים, בניית מודלים ובדיקתם. כפי שהוזכר לעיל, ניתוח זה אינו מוגבל למספרים בלבד. בעוד שניתוח נתונים רב משתמש בנתונים מספריים, אפשר גם לבצע ניתוח על סוגי נתונים אחרים - משוב כתוב של לקוחות, למשל, או פוסטים ברשתות חברתיות, או אפילו תמונות, אודיו ווידאו.

אחת המטרות העיקריות של מנתחי נתונים היא להבין סיבתיות, אשר לאחר מכן ניתן להשתמש בה כדי להבין ולחזות מגמות במגוון רחב של יישומים. בניתוח אבחוני, מנתחי נתונים מחפשים מתאמים המצביעים על סיבה ותוצאה, שתובנה יכולה לשמש בתורה כדי לעזור בשינוי התוצאות. ניתוח חזוי מחפש באופן דומה דפוסים, אך לאחר מכן מרחיב אותם עוד יותר, תוך אקסטרפולציה של המסלולים שלהם מעבר לנתונים ידועים כדי לעזור לחזות כיצד אירועים בלתי-מדודים או היפותטיים - כולל אירועים עתידיים - עשויים להתרחש. הצורות המתקדמות ביותר של ניתוח נתונים נועדו לספק הנחיות לגבי החלטות ספציפיות על ידי מודלים וחיזוי התוצאות של בחירות שונות כדי לזהות את דרך הפעולה המתאימה ביותר.

בינה מלאכותית ולמידת מכונה

אחת ההתקדמות הגדולה המתרחשת כיום במדעי הנתונים - וזו שעומדת להשפיע עצומה בעתיד - היא בינה מלאכותית, וליתר דיוק, למידת מכונה. בקצרה, למידת מכונה כרוכה באימון מחשב לבצע משימות שאנו בדרך כלל חושבים עליהן כדורשות צורה כלשהי של אינטליגנציה או שיפוט, כמו היכולת לזהות את האובייקטים בתמונה. זה מושג בדרך כלל על ידי מתן דוגמאות רבות לסוג הנחישות שאתה מאמן את הרשת לעשות. כפי שאתה מתאר לעצמך, זה דורש שני חבילות של נתונים (בדרך כלל מובנים) ויכולת לגרום למחשב להבין את הנתונים האלה. כישורי סטטיסטיקה חזקים וכישורי תכנות הם חובה.

ההשפעות המועילות של למידת מכונה הן כמעט בלתי מוגבלות, אבל בראש ובראשונה היא היכולת לבצע משימות מורכבות או ממושכות מהר יותר ממה שכל אדם יכול היה אי פעם, כמו זיהוי טביעת אצבע ספציפית מתוך מאגר של מיליוני תמונות, או הצלבה. עשרות משתנים באלפי תיקים רפואיים כדי לזהות אסוציאציות שעשויות להציע רמזים למה גורם למחלה. עם מספיק נתונים, מומחי למידת מכונה יכולים אפילו להכשיר רשתות עצביות לייצר תמונות מקוריות, לחלץ תובנות משמעותיות מגופים עצומים של טקסט כתוב, לבצע תחזיות לגבי מגמות הוצאות עתידיות או אירועי שוק אחרים, ולהקצות משאבים התלויים בהפצה מורכבת ביותר, כמו אנרגיה. , ביעילות מירבית. היתרון בשימוש בלמידת מכונה לביצוע משימות אלו, בניגוד לצורות אחרות של אוטומציה, הוא ש-A.I ללא פיקוח. המערכת יכולה ללמוד ולהשתפר באופן אוטומטי עם הזמן - אפילו ללא תכנות חדש.

מודיעין עסקי

כפי שאולי ניחשתם מההתייחסות הקודמת לאירועי שוק, עולם העסקים והפיננסים הוא אחד המקומות שלמידת מכונה עשתה לאחת מההשפעות המוקדמות והעמוקות ביותר שלו. הודות לכמות האדירה של נתונים מספריים זמינים - מאגרי מידע שיווקיים, סקרים, מידע בנקאי, נתוני מכירות וכן הלאה, שרובם מאורגנים מאוד וקל יחסית לעבוד איתם - Data Scientists מסוגלים להשתמש בסטטיסטיקה, ניתוח נתונים, ו למידת מכונה כדי לחלץ תובנות על אינספור היבטים של העולם העסקי, הנחיית קבלת החלטות ואופטימיזציה של תוצאות, עד כדי כך שהבינה העסקית הפכה לתחום של מדעי הנתונים בפני עצמו.

לעתים קרובות למדי, מפתחי בינה עסקית אינם מסתכלים רק על כל הנתונים הזמינים במקרה כדי לראות מה הם יכולים לגלות; הם רודפים באופן יזום אחר איסוף נתונים ומפתחים טכניקות ומוצרים כדי לענות על שאלות ספציפיות ולהגיע ליעדים ספציפיים. במובן זה, מפתחים ואנליסטים של בינה עסקית הם חיוניים לפיתוח אסטרטגי בעולמות העסקים והפיננסים - עוזרים למנהיגות לקבל החלטות טובות יותר ולקבל אותן מהר יותר, להבין את השוק כדי לזהות את ההזדמנויות והאתגרים של העסק ולשפר את היעילות הכוללת של המערכות והתפעול של העסק, והכל במטרה כוללת של השגת יתרון תחרותי והגדלת הרווחים.

הנדסת נתונים

תחום המחקר העיקרי האחרון בו עובדים מדעני נתונים לעתים קרובות כולל מגוון שלם של כותרות עבודה שונות - מהנדס נתונים, ארכיטקט מערכות, ארכיטקט יישומים, ארכיטקט נתונים, ארכיטקט ארגוני או ארכיטקט תשתיות, כדי לציין רק כמה. לכל אחד מהתפקידים הללו יש מערך אחריות משלו, כאשר חלקם מפתחים תוכנה, אחרים מעצבים מערכות IT, ואחרים מיישרים את המבנה והתהליכים הפנימיים של החברה עם הטכנולוגיה שבה היא משתמשת כדי לממש את האסטרטגיות העסקיות שלה. מה שמקשר בין כולם הוא שמדעני נתונים הפועלים בתחום זה מיישמים נתונים וטכנולוגיית מידע כדי ליצור או לשפר מערכות מתוך מחשבה על פונקציה ספציפית.

אדריכל יישומים, למשל, מתבונן כיצד עסק או ארגון אחר משתמש בפתרונות טכנולוגיים ספציפיים, ולאחר מכן מעצב ומפתח יישומים (כולל תוכנה או תשתית IT) לשיפור הביצועים. ארכיטקט נתונים מפתח באופן דומה יישומים - במקרה זה, פתרונות לאחסון נתונים, ניהול וניתוח. אדריכל תשתית עשוי לפתח את הפתרונות הכוללים שבהם החברה משתמשת כדי לנהל עסקים יומיומיים כדי להבטיח שהפתרונות הללו עומדים בדרישות המערכת של החברה, בין אם זה לא מקוון או בענן. מהנדסי נתונים, מצידם, מתמקדים בעיבוד נתונים, תכנון והטמעת צינורות הנתונים שאוספים, מארגנים, מאחסנים, מאחזרים ומעבדים נתונים של ארגון. במילים אחרות, התכונה המגדירה של קטגוריה רחבה זו של מדעי הנתונים היא שהיא כרוכה בתכנון ובניית דברים: המערכות, המבנים והתהליכים שבאמצעותם מדעי הנתונים מתבצעים.

מהן המשרות המבוקשות ביותר במדעי הנתונים?

מדעי הנתונים באופן כללי הוא מיומנות מבוקשת מאוד, ולכן יש הרבה מאוד הזדמנויות שניתן למצוא בכל תחום והתמחות בתחום. למעשה, ב-2019, LinkedIn רשמה את Data Scientist כעבודה המבטיחה ביותר של השנה, ו-QuantHub חזה מחסור חריף ב-Data Scientists מוסמכים בשנה הקרובה.

מילת המפתח כאן היא מוסמכת. לעתים קרובות, הדרישות הטכניות ש-Data Scientist חייב לעמוד בהן הן כל כך ספציפיות שעשויות לדרוש כמה שנות ניסיון בעבודה בתעשייה כדי לבנות את מגוון הכישורים הדרוש, החל כגנרליסט, ואז לאט לאט מוסיף עוד ועוד כישורים ויכולות. מערך הכישורים שלהם.

אלו רק כמה מהדרכים הנפוצות ביותר שבהן מדעני נתונים יכולים לעשות זאת - ישנם מסלולי קריירה פוטנציאליים רבים כמו מדעני נתונים, אך בכל מקרה, קידום קריירה תלוי ברכישת מיומנויות וניסיון חדשים לאורך זמן.

אנליסט מידע

כפי שהשם מרמז, מנתחי נתונים מנתחים נתונים - אבל הכותרת הקצרה הזו לוכדת רק חלק זעיר ממה שמנתחי נתונים יכולים להשיג בפועל. ראשית, נתונים מתחילים לעתים רחוקות בצורה קלה לשימוש, ובדרך כלל הם מנתחי נתונים שאחראים לזהות את סוג הנתונים הדרושים, לאיסוף והרכבתם, ולאחר מכן לנקות ולארגן אותם - להמיר אותם למידע נוסף. טופס שמיש, קביעת מה מערך הנתונים מכיל בפועל, הסרת נתונים פגומים והערכת דיוקם. ואז יש את הניתוח עצמו - שימוש בטכניקות שונות כדי לבחון ולדגמן נתונים, לחפש דפוסים, לחלץ משמעות מהדפוסים הללו ולהקציף או להדגים אותם. לבסוף, מנתחי נתונים מעמידים את התובנות שלהם לזמינות לאחרים על ידי הצגת הנתונים בלוח מחוונים או מסד נתונים שאנשים אחרים יכולים לגשת אליהם, והעברת הממצאים שלהם לאחרים באמצעות מצגות, מסמכים כתובים ותרשימים, גרפים והדמיות אחרות.

מסלול קריירה של מנתח נתונים

Data Analyst הוא נקודת כניסה מצוינת לעולם של Data Science; זה יכול להיות תפקיד התחלתי, בהתאם לרמת המומחיות הנדרשת. מנתחי נתונים חדשים בדרך כלל נכנסים לתחום ישר מבית הספר - עם תואר בסטטיסטיקה, מתמטיקה, מדעי המחשב או דומה - או עוברים לניתוח נתונים מתחום קשור כמו עסקים, כלכלה, או אפילו מדעי החברה, בדרך כלל על ידי שדרוג שלהם מיומנויות באמצע הקריירה באמצעות bootcamp לניתוח נתונים או תוכנית הסמכה דומה.

אבל בין אם הם בוגרים טריים או אנשי מקצוע מנוסים שעושים שינוי באמצע הקריירה, מדעני נתונים חדשים בדרך כלל מתחילים בביצוע משימות שגרתיות כמו רכישת ותפעול נתונים בשפה כמו R או SQL, בניית מסדי נתונים, ביצוע ניתוח בסיסי והפקה הדמיות באמצעות תוכנות כמו Tableau. לא כל מנתח נתונים יצטרך לדעת איך לעשות את כל הדברים האלה - יכולה להיות התמחות, אפילו בתפקיד זוטר - אבל אתה אמור להיות מסוגל לבצע את כל המשימות האלה אם אתה מקווה להתקדם בקריירה שלך. גמישות היא נכס גדול בשלב מוקדם זה.

האופן שבו אתה מתקדם כמנתח נתונים תלוי במידה מסוימת בתעשייה שבה אתה עובד - שיווק, למשל, או פיננסים. בהתאם למגזר ולסוג העבודה שאתה עושה, אתה יכול לבחור להתמחות בתכנות ב-Python או R, להיות מקצוען בניקוי נתונים, או להתרכז אך ורק בבניית מודלים סטטיסטיים מורכבים או ביצירת ויזואליות יפהפיות; מצד שני, אתה יכול גם לבחור ללמוד קצת מכל דבר, ולהגדיר אותך לתפקיד מנהיגותי כשאתה מקבל את התואר מנתח נתונים בכיר. עם ניסיון רחב ועמוק מספיק, מנתח נתונים בכיר מוכן לקחת על עצמו תפקיד מנהיגותי בפיקוח על צוות של מנתחי נתונים אחרים, ולבסוף להפוך למנהל מחלקה או מנהל. עם הכשרה נוספת במיומנויות, מנתחי נתונים נמצאים גם בעמדה חזקה לעבור לתפקיד המתקדם יותר של מדען נתונים.

מדען נתונים

מדעני נתונים יכולים בדרך כלל לעשות את כל הדברים שמנתחי נתונים יכולים לעשות, ועוד כמה דברים חוץ מזה - למעשה, עם ההכשרה והניסיון הנכונים, מנתח נתונים עשוי בסופו של דבר להתקדם לתפקיד של מדען נתונים. אז כן, מדעני נתונים צריכים להיות מסוגלים לרכוש, לנקות, לתפעל, לאחסן ולנתח נתונים - אבל גם להבין ולעבוד עם שיטות שונות של למידת מכונה, ולהיות מסוגלים לתכנת ב- Python, R, או בשפת תכנות סטטיסטית דומה. לבנות ולהעריך מודלים מתקדמים יותר.

מסלול קריירה של מדען נתונים

אנשים רבים נכנסים לתחום כמנתחי נתונים לפני שרכשו את הניסיון והכישורים הנוספים הנדרשים כדי לקרוא לעצמם מדעני נתונים. לאחר מכן, מ-Junior Data Scientist, השלב הבא הוא בדרך כלל בכיר Data Scientist - אם כי השינוי הפשוט הזה בכותרת סותר את העבודה הנדרשת כדי לבצע את המעבר הזה; מדען נתונים בכיר יקבל הבנה מעולה של כמעט כל ההיבטים של מדעי הנתונים - A.I., מחסני נתונים, עיבוד נתונים, מחשוב ענן וכן הלאה - בנוסף להיכרותו עם תחום ספציפי לתעשייה כגון אסטרטגיה עסקית או ניתוח שירותי בריאות. , או שהם יתמחו באחד מהתחומים הללו עם מומחיות ברמת הגורו.

ראוי להזכיר שבעוד כמה מדעני נתונים מתחילים את הקריירה שלהם באנליטיקה ועושים את דרכם לתפקידים בכירים יותר בתחומים מיוחדים כמו פסיכולוגיה, שיווק, כלכלה וכן הלאה, אחרים מתחילים כאנשי מקצוע באחד מאותם תחומים שונים לפני המעבר לנתונים. תפקיד מדעי.

עבור רבים, מדען נתונים בכיר הוא המטרה הסופית בקריירה; זה כבר תפקיד מתקדם כל כך, שלפחות בתחום מדעי הנתונים, זה לרוב התפקיד הבכיר ביותר שניתן להגיע אליו - אתה פשוט הופך למדען נתונים בכיר טוב יותר ומסוגל יותר עם תחומי התמחות גדולים יותר. עם זאת, עבור חלקם, במיוחד אלה הנוקטים בגישה כללית יותר, אפשר להתקדם יותר לתפקיד ניהולי כמו מדען נתונים מוביל, ניהול צוות או מחלקה, או אפילו מנהל נתונים ראשי, המוביל את אסטרטגיית הנתונים של מוסד ברמה הגבוהה ביותר ועונה רק למנכ'ל.

מהנדס נתונים

מה שמבדיל את Data Engineers מאנשי מקצוע אחרים העוסקים בתחום הנתונים היא העובדה שהם מתכננים ובונים מערכות שלמות - כולל התשתית והתהליכים שבהם החברה משתמשת כדי להפיק את המרב מהנתונים הללו. כלומר, מהנדסי נתונים הם האנשים שקובעים את הדרכים שבהן מדעני נתונים אחרים יכולים לבצע את עבודתם. אילו צורות נתונים המערכת של החברה יכולה להכיל? באילו שיטות נעשה שימוש כדי לאסוף נתונים ממכירות ושיווק, או תוצאות של סקר בריאות, ולהנגיש אותם לניתוח? לשם כך, מהנדסי נתונים צריכים להכיר היטב את סוגי העבודה שעושים אנשי מקצוע אחרים במדעי הנתונים - מנהלי מסדי נתונים, מנתחי נתונים, ארכיטקט נתונים וכן הלאה - עד כדי כך שמהנדסי נתונים יכולים לעתים קרובות לבצע כל אחד מהתפקידים הללו. נו. אבל בגלל שהם בונים, מהנדסי נתונים בדרך כלל מבלים יותר זמן בעבודה על פיתוח מאשר אנשי מקצוע אחרים במדעי הנתונים - כתיבת תוכנות, בניית מסדי נתונים יחסיים או פיתוח כלים המאפשרים לחברות לשתף נתונים בין מחלקות.

מסלול קריירה של מהנדס נתונים

כמו עבודות אחרות שעובדות בנתונים, הצעד הראשון להיות מהנדס נתונים הוא לעתים קרובות תואר באוניברסיטה (בדרך כלל תואר ראשון או שני בהנדסה, מדעי המחשב או מתמטיקה) - אבל לא תמיד. מישהו עם ניסיון רב בעבודה ב-IT או בפיתוח תוכנה עשוי לגלות שיש לו כבר את כל הכישורים הנדרשים כדי להפוך למהנדס נתונים מלבד מיומנויות הנתונים עצמם, ובמקרה זה כמה מיומנויות הדרכה מחדש, כגון סדנת נתונים, יכולה לעזור להביא אותם עד מהירות. ניתן לפתח רבות מהמיומנויות של מהנדס נתונים (כמו SQL, UNIX ו-Linux, פיתוח ETL או קביעת תצורה של מערכות IT) על ידי עבודה בתחום סמוך; אחרים (כמו למידת מכונה או בניית צינורות נתונים) ידרשו למידה ממוקדת יותר.

עם זאת, רוב מהנדסי הנתונים מתחילים את הקריירה שלהם בעבודה בתת-תחום כלשהו של מדעי המחשב לפני שהם רוכשים את כל הכישורים הנדרשים כדי להיות מהנדס נתונים ג'וניור - ואכן, רוב משרות המשרות של מהנדסי נתונים ג'וניור דורשות בין שנה לחמש שנות ניסיון בעבודה. משם, השלב ההגיוני הבא הוא למהנדס נתונים בכיר ומהנדס נתונים מוביל. אבל, עם השליטה שלהם בכל כך הרבה היבטים של IT, הנדסת תוכנה ומדעי הנתונים, יש המון תפקידים אחרים הפתוחים גם למהנדסי נתונים - כולל Data Architect, Solutions Architect או Applications Architect. עבור מישהו שרוצה לעשות פחות עבודה מעשית ויותר ניהול עובדים, אפשרויות אחרות כוללות מנהל פיתוח מוצר - או, בסופו של דבר, בהינתן כישורי האנשים הנכונים, אפילו קצין נתונים ראשי או קצין מידע ראשי.

האם מדעני נתונים יכולים לעבוד מהבית?

כמו משרות רבות בתחום הטכנולוגיה, תפקידי Data Scientist יכולים להתבצע לעתים קרובות מרחוק - אך הדבר תלוי בסופו של דבר בחברה בה אתה עובד ובסוג העבודה שאתה עושה.

מתי מדעני נתונים יכולים לעבוד מרחוק?

תפקידי מדעי נתונים שעובדים עם מידע ומידע רגישים או סודיים ביותר (הכוללים מספר רב מהם, אפילו מחוץ לתחומים כבדי פרטיות כמו בנקאות ובריאות, מכיוון שמידע קנייני יכול להיות אחד הנכסים היקרים ביותר של חברה גדולה) ימצאו שהם מתמודדים עם הגבלות רבות נוספות בנוגע לעבודה מרחוק. במקרים אלה, סביר להניח שתידרשו לעבוד במשרד במהלך שעות העבודה.

כמה גורמים נוספים שיש לקחת בחשבון:

  • כמה מסורתית החברה שלך. חברות גדולות וישנות יותר אינן בדרך כלל ידידותיות לרחוק - אם כי ייתכן ש-COVID הביא לשינויים גדולים בתחום זה.
  • באיזו קלות אתה יכול לעבוד עם חברי צוות ומחלקות אחרות מרחוק. אם העבודה שלך היא מאוד שיתופית, סביר יותר שתידרש להופיע באופן אישי.
  • ייתכן שלמדעני נתונים העובדים על חוזה - או אפילו על בסיס ייעוץ - תהיה יותר גמישות לבחור את המיקום שלהם.

Kategori: חֲדָשׁוֹת