ปัจจุบันนี้ผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science มีความจำเป็นในธุรกิจเกือบทุกด้าน มันไม่ใช่แค่เรื่องการเงินเท่านั้น
ความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลแตกต่างกันคุณวุฒิเพิ่มขึ้นทุกปี ตามรายงานของ MADE Big Data Academy จาก Mail.ru Group และ HeadHunter พอร์ทัลการสรรหาบุคลากรในปี 2019 มีตำแหน่งงานว่างเพิ่มขึ้น 1.4 เท่าในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลเมื่อเทียบกับปี 2018 และจำนวนตำแหน่งงานว่างในสาขาแมชชีนเลิร์นนิงเพิ่มขึ้น 1.3 เท่า
รายได้ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็เติบโตเช่นกัน ตามที่ฮ.ru แม้กระทั่งผู้เยาว์ในรัสเซียก็ได้รับประมาณ 120,000 rubles ในขณะที่นักวิเคราะห์ธุรกิจสามารถนับได้ 170,000 rubles และอื่น ๆ และนักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ - จาก 200,000 rubles
ใครเป็นที่ต้องการและทำไม?
ส่วนใหญ่ในรัสเซียพวกเขากำลังมองหานักวิทยาศาสตร์ข้อมูลบริษัท การเงินและไอที และข้อกำหนดที่พบบ่อยที่สุดสำหรับผู้สมัครคือความรู้เกี่ยวกับภาษาโปรแกรม Python เกิดขึ้นในงาน 45% ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเกือบครึ่งหนึ่ง (51%) ในแมชชีนเลิร์นนิง
แน่นอนว่าจำนวนนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน จากข้อมูลของ HH.ru ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูล 246 รายและผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่อง 47 รายโพสต์เรซูเม่ของตนทุกเดือน
รายการข้อกำหนดจากผู้สมัครรวมถึง:
- ความรู้เกี่ยวกับ SQL
- การครอบครองเหมืองข้อมูล (Data Mining);
- ความรู้ที่มั่นใจเกี่ยวกับสถิติทางคณิตศาสตร์
- ความสามารถในการทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่
- ครอบครอง C ++, Git, Linux
ในเวลาเดียวกันประมาณ 65% ของตำแหน่งงานว่างในสาขาการวิเคราะห์ข้อมูลและตำแหน่งว่างของผู้เชี่ยวชาญในสาขาแมชชีนเลิร์นนิง 50% อยู่ในมอสโกว เซนต์ปีเตอร์สเบิร์กครองอันดับสองในรัสเซีย (15% และ 18% ตามลำดับ) แน่นอนว่าผู้หางานส่วนใหญ่กระจุกตัวอยู่ในเมืองหลวงทั้งสองแห่ง แต่วันนี้เพื่อที่จะได้รับการฝึกอบรมไม่จำเป็นต้องย้ายไปที่ใดที่หนึ่ง แต่การทำงานในรูปแบบระยะไกลโดยการเอาท์ซอร์สกำลังกลายเป็นรูปแบบใหม่สำหรับการจัดระเบียบขั้นตอนการทำงาน
จะศึกษาข้อมูลสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ที่ไหนและสิ่งที่จำเป็นสำหรับสิ่งนี้?
มีหลายวิธีในการเรียนรู้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หนึ่งในนั้นเป็นคลาสสิกมากกว่าในการเข้ามหาวิทยาลัยในสาขาไอที สิ่งนี้สามารถทำได้ในต่างประเทศเช่นกัน ตัวอย่างเช่นการเรียนปริญญาโทด้าน Data Science ที่มหาวิทยาลัยในอเมริกาอาจทำให้คุณเสียค่าใช้จ่ายเป็นจำนวนเงินที่น่าประทับใจมากตั้งแต่ $ 30,000 ถึง $ 120,000 แม้แต่หลักสูตรออนไลน์ในสาขาวิชาพิเศษนี้ในมหาวิทยาลัยต่างประเทศก็มีค่าใช้จ่ายอย่างน้อย $ 9,000 ยังมีผู้ที่ไม่พร้อม ใช้จ่ายในการฝึกอบรมของคุณในระดับดังกล่าวเนื่องจากค่าใช้จ่ายดังกล่าวยังคงต้องได้รับการชดเชย แต่จะไม่เกิดขึ้นทันที ตัวอย่างเช่นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรีเบคก้าวิคเคอรี่ซึ่งทำงานในสาขานี้มา 10 ปีได้สร้างโปรแกรมของตัวเองตามที่เธอศึกษาวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วยตนเอง แนวทางนี้ยังมีข้อเสียคือขาดข้อเสนอแนะและการสนับสนุนจากที่ปรึกษาหรือครูระยะห่างจากทีมทำงานคนเดียวและในที่สุดหลายคนพบว่ากระบวนการเรียนรู้นี้น่าเบื่อ
อีกทางเลือกหนึ่งคือการฝึกอบรมออนไลน์ในโรงเรียนดิจิทัลเฉพาะทางเช่น SkillFactory นักเรียนไม่เพียงได้รับการสอนชุดของเทคนิคและเทคนิคเท่านั้น แต่ยังสอนให้เรียนรู้ด้วย นอกจากนี้นักเรียนแต่ละคนจะมีพี่เลี้ยงที่คอยให้การสนับสนุนและช่วยเหลือและงานทั้งหมดที่ทำในกระบวนการเรียนรู้ไม่เพียง แต่สามารถใช้เป็นแฟ้มสะสมผลงานได้ ในขณะที่ยังเป็นนักเรียนของ SkillFactory นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอนาคตเข้าสู่ชุมชนอุตสาหกรรมซึ่งไม่เพียง แต่ช่วยในการหางานเท่านั้น แต่ยังสามารถสื่อสารกับเพื่อนร่วมงานและแบ่งปันประสบการณ์ได้อีกด้วย โรงเรียนออนไลน์เชื่อมั่นว่าการเรียนรู้เทคโนโลยีใหม่ ๆ นั้นไม่เพียงพอ - คุณต้องเชี่ยวชาญแนวทางใหม่ ๆ และวิธีคิดใหม่ ๆ และเป็นการยากที่จะรับมือกับมันเพียงลำพัง ดังนั้นนักเรียนทุกคนให้ข้อเสนอแนะแลกเปลี่ยนรหัสช่วยกันค้นหาข้อผิดพลาดและแบ่งปันปัญหาและกรณีจริง
สิ่งที่ Junior Data Scientist ควรทำได้:
- ใช้โครงสร้างอัลกอริทึมพื้นฐานและโครงสร้างข้อมูล Python เพื่อออกแบบอัลกอริทึม
- แสดงภาพข้อมูลโดยใช้ Pandas, Matplotlib, Seaborne;
- สร้างแบบจำลองคุณภาพอุตสาหกรรมโดยใช้แมชชีนเลิร์นนิงแบบคลาสสิกและโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อแก้ปัญหา Data Science
- ประเมินคุณภาพของแบบจำลอง (ความแม่นยำ / การเรียกคืน);
- รวมโซลูชันเข้ากับการผลิตและธุรกิจโดยทั่วไป
- ทำงานกับคลังข้อมูลประเภทต่างๆ
- ทำงานกับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
- รับข้อมูลจากแหล่งเว็บหรือผ่าน API
- ใช้วิธีการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์พีชคณิตเชิงเส้นสถิติและทฤษฎีความน่าจะเป็นในการประมวลผลข้อมูล
หากทักษะเหล่านี้ดูเหมือนยากสำหรับคุณ คุณสามารถเรียนหลักสูตร Data Scientist Profession ได้
ใครคือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเขาควรจะทำอะไรได้บ้าง?
หลักของ Data Science คือสิ่งต่อไปขั้นตอน "วิวัฒนาการ" ของมนุษยชาติในการทำงานกับข้อมูล. ก่อนหน้านี้นักคณิตศาสตร์และนักสถิติแก้ปัญหาที่คล้ายกัน ขณะนี้ด้วยการถือกำเนิดของปัญญาประดิษฐ์การเพิ่มประสิทธิภาพและสารสนเทศได้เข้าสู่วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งหมายความว่าแนวทางใหม่ในการค้นหาโซลูชันจากข้อมูลมีประสิทธิภาพมากกว่าวิธีการ "อะนาล็อก" ก่อนหน้านี้มาก
งานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเริ่มต้นด้วยการรวบรวมชุดข้อมูลขนาดใหญ่: มีโครงสร้างไม่ใช่ จากนั้นจะถูกแปลงเป็นรูปแบบที่อ่านง่าย ขั้นตอนต่อไป: การแสดงภาพและทำงานกับสถิติ ใช้เครื่องจักรและการเรียนรู้เชิงลึกการวิเคราะห์ความน่าจะเป็นแบบจำลองการทำนายและเครือข่ายประสาทเทียมเป็นวิธีการวิเคราะห์
ห้าฐานสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นพื้นที่ทุ่มเทให้กับการสร้างระบบอัจฉริยะที่ทำงานและทำตัวเหมือนคน AI เกี่ยวข้องกับเป้าหมายที่คล้ายคลึงกันในการใช้คอมพิวเตอร์เพื่อทำความเข้าใจสติปัญญาของมนุษย์ แต่ไม่จำเป็นต้อง จำกัด เฉพาะวิธีการที่เป็นไปได้ทางชีววิทยา ระบบอัจฉริยะที่มีอยู่ในปัจจุบันมีพื้นที่การใช้งานที่แคบมาก ตัวอย่างเช่นโปรแกรมที่สามารถเอาชนะคนที่เล่นหมากรุกไม่สามารถตอบคำถามได้
- การเรียนรู้ของเครื่อง -การสร้างเครื่องมือสำหรับดึงความรู้จากข้อมูล แบบจำลอง ML ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลโดยอิสระหรือเป็นขั้นตอน: การฝึกอบรมกับครูเกี่ยวกับข้อมูลที่จัดทำโดยบุคคลและไม่มีครู - การทำงานกับข้อมูลที่เกิดขึ้นเองและมีเสียงดัง
- การเรียนรู้เชิงลึก -การสร้างเครือข่ายประสาทเทียมหลายชั้นในพื้นที่ที่ต้องการการวิเคราะห์ขั้นสูงหรือเร็วขึ้นและการเรียนรู้ของเครื่องแบบเดิมล้มเหลว "ความลึก" มีให้โดยชั้นของเซลล์ประสาทที่ซ่อนอยู่ในเครือข่ายซึ่งทำการคำนวณทางคณิตศาสตร์
- Big Data - ทำงานร่วมกับ bigปริมาณข้อมูลที่มักไม่มีโครงสร้าง ความจำเพาะของทรงกลมคือเครื่องมือและระบบที่สามารถทนต่อแรงได้สูง
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล - ในแกนหลักของพื้นที่คือการเพิ่มขีดความสามารถของชุดข้อมูลการสร้างภาพการรวบรวมความคิดและการตัดสินใจจากข้อมูลนั้น นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้แมชชีนเลิร์นนิงและเทคนิคบิ๊กดาต้าหลายอย่างเช่นการประมวลผลแบบคลาวด์เครื่องมือสำหรับสร้างสภาพแวดล้อมการพัฒนาเสมือนจริงและอื่น ๆ อีกมากมาย
เช่นเดียวกับอาชีพอื่น ๆ การเรียนรู้ข้อมูลวิทยาศาสตร์เริ่มต้นด้วยพื้นฐาน - การศึกษาคณิตศาสตร์พีชคณิตเชิงเส้นและแน่นอนสถิติ เพื่อความเข้าใจอย่างจริงจังเกี่ยวกับ Data Science ผู้เชี่ยวชาญในอนาคตจะต้องมีหลักสูตรของมหาวิทยาลัยจริงในทฤษฎีความน่าจะเป็น (รวมถึงแคลคูลัส) โชคดีที่ทุกวันนี้วัสดุดังกล่าวหาได้ง่ายบนอินเทอร์เน็ตหรือแม้แต่ลงทะเบียนเรียนหนึ่งภาคการศึกษาที่มหาวิทยาลัยที่ดีที่สุดในรัสเซียบนแพลตฟอร์ม Open Education หรือเรียนหลักสูตรเต็มรูปแบบด้าน Data Science ที่ SkillFactory ซึ่งความรู้พื้นฐานจะเป็นก้าวแรกในการเรียนรู้อาชีพใหม่ ความรู้ทางคณิตศาสตร์มีความสำคัญเป็นหลักในการวิเคราะห์ผลลัพธ์ของการประยุกต์ใช้อัลกอริทึมการประมวลผลข้อมูล แน่นอนว่ามีวิศวกรที่แข็งแกร่งในแมชชีนเลิร์นนิงที่ไม่มีการศึกษาเช่นนี้ แต่ส่วนใหญ่เป็นกรณีที่หายาก
ขั้นตอนที่สองในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการเขียนโปรแกรม มันเพียงพอที่จะเรียนรู้ภาษาอย่างน้อยหนึ่งภาษาโดยเข้าใจความแตกต่างทั้งหมดของไวยากรณ์ ดังที่ได้กล่าวมาแล้วหนึ่งในภาษาที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดคือ Python
การเรียนรู้ของเครื่อง - องค์ประกอบที่สามอาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเมื่อเขาไม่จำเป็นต้องเขียนคำสั่งให้คอมพิวเตอร์ทำงานบางอย่างอีกต่อไป ML ประกอบด้วยรูปแบบหลักสามรูปแบบ ได้แก่ การเรียนรู้ภายใต้การดูแลการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแลและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง คุณสามารถอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการฝึกอบรมแต่ละประเภทในเอกสารขนาดใหญ่ของเรากับศาสตราจารย์ Jan Lekun
และสุดท้ายขั้นตอนสุดท้ายคือ Data Mining (การวิเคราะห์data) และการแสดงข้อมูลซึ่งเป็นกระบวนการวิจัยที่สำคัญและเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์โมเดลข้อมูลที่ซ่อนอยู่ตามตัวเลือกต่างๆสำหรับการแปลเป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์ซึ่งรวบรวมและจัดทำขึ้นในคลังข้อมูลเพื่ออำนวยความสะดวกในการตัดสินใจทางธุรกิจที่ออกแบบมาเพื่อลดต้นทุนและเพิ่มรายได้
แม้ว่าจะมีการศึกษาในด้านต่างๆกรอบเวลาค่อนข้างสั้นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องยืนยันคุณสมบัติของตนอย่างสม่ำเสมอผ่านหลักสูตรเฉพาะทางขั้นสูงเข้าร่วมแฮ็กกา ธ อนการแข่งขันแบบเปิดและเมื่อค้นหาในที่ทำงาน การยืนยันคุณสมบัติของคุณโดยอิสระจะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ ตัวอย่างเช่นโปรไฟล์ขั้นสูงใน Kaggle ซึ่งมีระบบอันดับ คุณสามารถเปลี่ยนจากมือใหม่ไปเป็นปรมาจารย์ เพื่อความสำเร็จในการเข้าร่วมการแข่งขันการตีพิมพ์สคริปต์และการอภิปรายคุณจะได้รับคะแนนที่เพิ่มคะแนน นอกจากนี้ไซต์จะบันทึกการแข่งขันที่คุณเข้าร่วมและผลลัพธ์ของคุณคืออะไร
สมัคร
ดูเพิ่มเติมที่:
ดูว่ารถแลนด์โรเวอร์แห่งความเพียรบินอยู่ที่ไหน
อาการของ coronavirus ในเด็ก สิ่งที่คุณควรใส่ใจกับ
นักดาราศาสตร์เห็นว่าหลุมดำปล่อยรังสีแกมมาริบหรี่ได้อย่างไร