Η επιστήμη των δεδομένων δεν είναι ένας στενός τομέας, καθώς περιλαμβάνει μια σειρά από υποδιαιρέσεις, όπως η τεχνητή νοημοσύνη, η βαθιά μάθηση, η μηχανική μάθηση, η προγνωστική ανάλυση, η οπτικοποίηση δεδομένων, ο μετασχηματισμός, η εξερεύνηση και η προετοιμασία, για να αναφέρουμε μόνο μερικά από αυτά. Και στη συνέχεια υπάρχουν διαφορετικά επίπεδα ικανοτήτων. Αν θέλετε να αποφασίσετε αν η επιστήμη των δεδομένων είναι για εσάς, βρίσκεστε στη σωστή σελίδα. Απαντώντας σε μερικές σημαντικές ερωτήσεις, μπορείτε να πάρετε αυτή την απόφαση. Διαβάστε παρακάτω για να μάθετε περισσότερα.
2. Τι κάνει ένας επιστήμονας δεδομένων;
Ένας έμπειρος επιστήμονας δεδομένων χρησιμοποιεί τα διαθέσιμα δεδομένα για να βγάλει διεισδυτικά συμπεράσματα. Με βάση αυτά τα συμπεράσματα λαμβάνονται σημαντικές αποφάσεις σε μεγάλους οργανισμούς και ιδρύματα.
Οι ρόλοι αυτών των επαγγελματιών περιλαμβάνουν την ανάλυση δεδομένων, την οπτικοποίηση δεδομένων, τον μετασχηματισμό δεδομένων και τη συλλογή δεδομένων. Εκτός από αυτό, προσφέρουν επίσης τις συστάσεις τους σχετικά με τις δράσεις που μπορούν να υλοποιηθούν με βάση τα ευρήματα των δεδομένων.
Επίσης, οι εν λόγω επαγγελματίες εργάζονται σε διάφορους τομείς όπως η ψυχαγωγία, η κυβέρνηση, η υγειονομική περίθαλψη, η ενέργεια και η τεχνολογία, για να αναφέρουμε μόνο μερικούς. Μερικά από τα μεγάλα ονόματα του τομέα περιλαμβάνουν τη Microsoft, τη Google, την amazon και το Twitter.
3. Ποιες είναι οι επαγγελματικές προοπτικές για τους καλούς επιστήμονες δεδομένων;
Όσον αφορά τις επαγγελματικές προοπτικές, να ξέρετε ότι είναι αρκετά θετικές. Σύμφωνα με τις προβλέψεις της IBM, υπήρξε αύξηση της ζήτησης για επιστήμονες δεδομένων κατά 28% το 2020. Σύμφωνα με πρόσφατη μελέτη, οι περισσότερες θέσεις εργασίας στον τομέα της τεχνολογίας απαιτούν δεξιότητες επιστήμης δεδομένων το 2020.
4. Πόσα μπορείτε να βγάλετε ως επιστήμονας δεδομένων;
Το ποσό των χρημάτων που μπορείτε να βγάλετε ως επιστήμονας δεδομένων εξαρτάται από την εταιρεία ή τον οργανισμό, τον ρόλο εργασίας, την εμπειρία και το υπόβαθρο. Κατά γενικό κανόνα, μπορείτε να βγάζετε από 50.000 έως 250.000 δολάρια.
Με άλλα λόγια, μπορείτε να βγάζετε ένα ικανοποιητικό χρηματικό ποσό κάθε μήνα. Έτσι, όσον αφορά τον μισθό, μπορείτε να βγάλετε πολλά χρήματα υπηρετώντας ως επιστήμονας δεδομένων.
5. Πώς μπορείτε να προετοιμαστείτε για μια καριέρα σε αυτόν τον τομέα;
Πρέπει να πληροίτε μερικές σημαντικές προϋποθέσεις. Ορισμένες από αυτές τις απαιτήσεις αναφέρονται παρακάτω.
- Υψηλή ποσοτική ικανότητα
- Ένα μυαλό που επικεντρώνεται στην επίλυση προβλημάτων
- Γνώση προγραμματισμού
- Ικανότητα αποτελεσματικής επικοινωνίας
- Ικανότητα συμμετοχής σε ομάδα
Έτσι, ίσως να θέλετε να αποκτήσετε πτυχίο, κατά προτίμηση σε έναν ποσοτικό κλάδο. Για παράδειγμα, μπορείτε να ακολουθήσετε ένα πτυχίο στα Οικονομικά, τις επιχειρήσεις, τα μαθηματικά, τη μηχανική, την τεχνολογία και τις θετικές επιστήμες.
6. Χρειάζεται να μάθετε μια γλώσσα προγραμματισμού;
Αν θέλετε να μάθετε τα βασικά της επιστήμης των δεδομένων, να ξέρετε ότι μπορείτε να ξεκινήσετε από κάπου. Δεν χρειάζεται να συγκλονιστείτε από τον αριθμό των γλωσσών προγραμματισμού που κυκλοφορούν εκεί έξω. Αν και έχει νόημα να είστε εξοικειωμένοι με πολλά εργαλεία μεγέθους δεδομένων, σας προτείνουμε να ξεκινήσετε με μερικές γλώσσες προγραμματισμού για να ξεκινήσετε.
Μόλις αναπτύξετε ένα σταθερό υπόβαθρο, μπορείτε να συνεχίσετε να προκαλείτε τον εαυτό σας και να μάθετε περισσότερες γλώσσες προγραμματισμού στην πορεία.
Εν ολίγοις, σας προτείνουμε να απαντήσετε σε αυτές τις απλές ερωτήσεις. Αυτό θα σας βοηθήσει να αποφασίσετε αν η επιστήμη των δεδομένων είναι για εσάς. Ελπίζουμε ότι αυτό το άρθρο θα σας βοηθήσει να κάνετε την επιλογή σας εύκολη.
