Este 2022 anul potrivit pentru a începe o carieră în știința datelor?


de AnalyticsInsight
23 februarie 2022

Cariera în știința datelor este cel mai fierbinte și cel mai solicitat subiect de pe piață în rândul tinerilor în 2022

Data Science folosește numeroase abordări statistice. Aceste abordări variază de la transformările datelor, modelarea datelor, operațiunile statistice (statistici descriptive și inferențiale) și modelarea învățării automate. Statistica este atuul numărul unu al fiecărui Data Scientist. Pentru a beneficia de răspunsurile predictive ale modelelor, este o cerință vitală să înțelegem stilurile modelului de date. În plus, tehnicile de optimizare pot fi aplicate pentru a îndeplini cerințele de afaceri ale utilizatorului și ale carierei în știința datelor.

Știința datelor a fost un subiect important în multe afaceri. Odată cu transferul industriilor către a patra revoluție industrială, automatizarea, inteligența sintetică și internetul lucrurilor au început să formeze viața noastră umană. Inutil să menționăm că știința datelor a revoluționat toate cele mai importante sectoare ale întreprinderilor, inclusiv IT, bancar, îngrijire fitness, divertisment, sport, trimestru de transport și multe altele. Și, în consecință, cariera în știința datelor se transformă în cel mai actual subiect la tineret, deoarece oferă o gamă uriașă.

Învățarea automată joacă forța motrice din spatele științei datelor

1. Oferirea de rezultate avansate pentru motorul de căutare utilizatorului

Algoritmii de învățare automată pot face consecințele căutării mult mai atractive pentru utilizator. Folosind algoritmii superiori de învățare automată ai Google, vom obține materiale de conținut nou bazate în principal pe istoricul de căutare precedent.

2.Calcul cuantic

Calculul cuantic și știința datelor sunt mari în viitor. Învățarea automată poate, de asemenea, să sistemeze informațiile mult mai rapid, cu învățare sporită și capabilități superioare. Pe baza acestui lucru, timpul necesar pentru remedierea problemelor complicate este redus drastic. Acest lucru va crește masiv industria sănătății.

3. Personalizare avansată

Miliarde de clienți din acest sector folosesc telefoane inteligente, ceasuri pe lângă diferite dispozitive digitale. Clienții generează acest tip de cantități uriașe de fapte, dezvoltând un potențial imens pentru ca industrie să aibă o expertiză mai mare. Prin urmare, agențiile sunt capabile să maximizeze prețurile pentru ele însele, pe lângă îmbunătățirea temeinic a expertizei în baza lor de utilizatori.

4.Medii fără cod

Cu ajutorul instrumentelor de învățare automată, software-ul evoluează la un preț astfel încât un doctorat. acum nu este necesar pentru înțelegerea intensității acelor operațiuni. Acesta este rezultatul unei evoluții consecvente în care funcții precum PyTorch și Tensor Flow pot fi aplicate pentru a realiza prototipuri rapide ale soluțiilor de știință a datelor.

Roluri în carieră în știința datelor

Mai jos sunt prezentate unele dintre cele mai răspândite titluri de post și cariere în domeniul științei datelor:

1.Arhitectul de date

Arhitecții de date lucrează intens cu utilizatorii, designerii de sisteme și dezvoltatorii pentru a crea modele pe care structurile de gestionare a datelor le folosesc pentru a centraliza, integra, întreține și proteja sursele de date.

Două. Data Scientist

Oamenii de știință de date încep prin a traduce un caz de afaceri într-o agendă de analiză, elaborând ipoteze și date de expertiză, pe lângă explorarea tiparelor în funcție de gradul de efect pe care îl pot avea asupra afacerilor. În plus, ei descoperă și aleg algoritmi pentru a ajuta la examinarea statisticilor. Oamenii de știință de date folosesc acum analiza întreprinderilor comerciale nu mai este cel mai bine pentru a explica impactul pe care statisticile vor avea asupra unei companii în destin, dar, de asemenea, pot ajuta la elaborarea de răspunsuri care să ajute compania să facă față acestor rezultate în viitor.

3. Senior Data Scientist

Un expert în știință de date se poate aștepta care vor fi nevoile viitoare ale unei afaceri. Pe lângă colectarea de statistici, în plus, ei examinează foarte bine faptele pentru a rezolva problemele de afaceri destul de complicate în mod eficient. Prin experiența lor, aceștia pot nu numai să proiecteze, ci și să facă presiuni suplimentare asupra îmbunătățirii standardelor recente, pe lângă crearea de abordări pentru aplicarea datelor statistice și să crească instrumente care să ajute în plus la examinarea statisticilor.

4. Inginer Data Mining

Inginerul de data mining examinează acum nu mai bine statisticile în întreprinderea lor comercială, dar în plus, faptele colectate de la 0,33 părți. Pe lângă studierea datelor, un inginer de data mining va crea algoritmi sofisticați pentru a ajuta la analiza datelor în plus.

5. Business Intelligence Analyst

Analiștii ABI folosesc datele pentru a ajuta la determinarea pieței noastre și a tendințelor de afaceri prin studierea statisticilor și creșterea unei imagini mai clare despre locul în care se află compania.

Distribuie acest articol

Faceți chestia cu împărtășirea

Despre autor

Mai multe informații despre autor

AnalyticsInsight


Analytics Insight este o platformă influentă dedicată perspectivelor, tendințelor și opiniilor din lumea tehnologiilor bazate pe date. Monitorizează evoluțiile, recunoașterea și realizările realizate de companiile de inteligență artificială, Big Data și Analytics din întreaga lume.

Mai multe de la Analytics Insight

Leave a Comment