2012-жылы, HBR катары "маалымат илимпоз" деген "кылымдын сексуалдуу жумуш." Бирок, маалымат, илим, чынында эле, алып эмне кылат? Андан да маанилүүсү, канткенде маалымат илимпоз ойлонуп чакыруу үчүн зарыл болгон көндүмдөргө ээ боло алабыз?
Data Science деген эмне?
Бир жолу, маалымат окумуштуулар академиялык мейкиндикке, негизинен эле. Азыр, чоң маалымат чогултуу жана талдоо үчүн зарыл жогорулоо менен, маалымат окумуштуулар чакан жана ири компаниялардын жана өнөр жай, бир катар жогорку суроо-талапка ээ болуп калды.
кесип катары маалыматтар илим, математика, статистика жана компьютер программалардын алкагында көндүмдөрдүн бир катар алынды. Бул адамдар үстөмдүк кылып келген өнөр жайы, маалымат, илим аялдардын баа 10% ке жакыны бар.
Glassdoor маалыматы боюнча, окумуштуулар үчүн орточо эмгек акысы $ 113.436 болуп саналат. жалгыз ордун карап, маалымат, илим сыяктуу башка кызматтарга караганда бир топ жагымдуу болот.
Skills бир Data Scientist болушу керек
баары жумуш болуп, белгилүү бир шык илим орду жеке компаниядан көз каранды маалыматтарды толтуруу керек.
Бирок, туруктуу бойдон бир skillsets / программалык инструменттер бар.
- Статистикалык программалоо тилдери , R жана SAS сыяктуу
- Базасы иреттей тили сыяктуу SQL катары
- Негизги статистика Мындай статистикалык сынактарынын, таратуунун, максималдуу ыктымалдыгы estimators, ж.б.у.с.
- к-жакынкы кошуналары сыяктуу Machine үйрөнүү методдору, кокус токойлор, ансамбли ыкмалары ж.б.
- Көп эсептери жана сызыктуу алгебранын
- болуп жаңы азыктарын маалыматтар журналдары жана өнүгүү маалымат кууп
- Hadoop platforming менен таныштыруу
- Мындай Flare, HighCharts же тотал катары Элестетүү аспаптар
Кантип Data Scientist боло
Бүгүнкү күндө, маалымат илимпоз болуп үч издегендер бар:
- Udacity сыяктуу программалар аркылуу өз алдынча изилдөө
- Маалыматтарга илим жүктөө лагерине катышуу
- магистр даражасын алуу үчүн мектепти бүтүрүп жаткан
Албетте, ар бир ыкмасы үчүн жакшы жактары жана жаман жактары бар.
Өзүн-өзү Изилдөө
Pros:
- Ыңгайлуу: ар кандай чөйрөдө жана ар кандай темп менен өз убагында жүргүзүлүшү мүмкүн
- Жеткиликтүү: $ 0-600 чейин каалаган барабар болуп калышы мүмкүн.
- убакытты үнөмдөөгө: онлайн сабактар 8-18 айдын ичинде бүтүшү мүмкүн.
Cons:
- Гана кабыл күбөлүк аяктагандан кийин
- Эч кандай бир рангдагы же мугалим-а-студент тартуу
- жумуш менен эч жардам
Data Science жүктөө Camp
Pros:
- Аз убакыт милдеттенме: 6 жуманын ичинде 3 айга чейин бүтүшү мүмкүн
- Салыштырмалуу арзан, жок эле дегенде, магистр даражасын алып караганда (жүктөөчү лагерлерди акысыз чейин жетет - 16,000 $)
- тез адистигин алмаштыруу издеп жүргөндөр үчүн Ideal
- Көптөгөн жүктөө лагерлерди аяктагандан кийин жумуш издөө жараянына жардам
Cons:
- Бир гана долбоорлорду ишке карата алуу - эч кандай "чыныгы" иш тажрыйбасы
- убагынын аз өлчөмдө үйрөнүүгө көп үчүн
- 40 саатка иш жумасына чейин болушу мүмкүн (өзүн-өзү изилдөөнүн айырмаланып, өз басыгына жараша барып, дагы бир бөлүгү убакыт / толук убакыт иштеген жерде)
Магистр илимий даражасына
Pros:
- бүткөндөн кийин Ардак грамотасы
- кесиптик даярдоодон инструкторлордун жардамы менен структураланган окутуу
- Реал-Дүйнөлүк тажрыйба көптөгөн программалар тажрыйба жана билимдери менен кошууга болот практикадан кирет
- билүүгө жана маалыматтардын баарын аягына чейин жетиштүү убакыт
Cons:
- Кымбат: $ ортосунда барабар болуп калышы мүмкүн 20,000- $ 70,000 - тирүү чыгымдарды, анын ичинде жок
- Убакыт-азык да узак (9-20 ай) алышат