tarkvarainsener vs andmeteadlane


Vastus 1:

Ausalt öeldes on andmete subjekti või tarkvarainseneri karjääri perspektiivikamalt otsustamine üsna subjektiivne. Enamasti seetõttu, et see on isikliku huvi küsimus ja asjaolu, et me ei saa kunagi kindlalt öelda, mida tulevik omab.

Ma võin siiski ainult oma arvamuse anda. Ja enne kui ma seda teen, laseme kõigepealt selgelt aru, kes on kes:

Andmeteadlane: lihtsamalt öeldes - inimene, kes teisendab või ekstraheerib andmeid erinevatel vormidel teadmiste saamiseks. Seejärel saab ettevõte neid teadmisi kasutada tarkade otsuste tegemiseks, et täiustada oma protsesse ja muutuda piisavalt intelligentseks, et oma tooteid edasi suunata ja müüa.

Tarkvarainsener: on isik, kes kasutab tarkvaratoote kavandamisel, arendamisel ja hooldamisel struktureeritud lähenemisviisi. Ärinõuded on selgeks tehtud, et arendustöö oleks lihtsamini kulgev.

Praegune stsenaarium: suurandmete kiire kasv on sisendiandmeks andmeteadlase kasvavale vajadusele, samas kui tarkvarainseneride jaoks tingib uue tarkvara arendamise vajaduse uute funktsioonide ja funktsioonide kasutamine.

Tänapäevase tüüpilise stsenaariumi korral on andmeteadlane keskendunud rohkem andmetele ja selles peituvatele mustritele ning ta ehitab andmete peal analüüsi. Andmeteadlane hõlbustab andmete modelleerimist, masinõpet, algoritme ja ärianalüüsi armatuurlaudu.

Arvestades, et tarkvarainsener ehitab rakendusi ja süsteeme. Siin on arendajad kaasatud kõigisse etappidesse alates kujundamisest, koodi kirjutamisest kuni testimise ja ülevaatuseni.

Vaatlused:

  • Kuna üha enam andmeid genereeritakse, on täheldatud, et tarkvarainseneride distsipliinis on infotehnikud kujunemas alamvõrguna.
  • Andmeinsener ehitab süsteeme, mis koondavad, salvestavad ja hangivad andmeid tarkvarainseneride loodud erinevatest rakendustest ja süsteemidest.
  • Ja tarkvarainseneri tehtud tarkvarakujundus põhineb andmeteadlase tuvastatud nõuetel. Seega võime öelda, et infoteadus ja tarkvaratehnika käivad käsikäes.

Järeldused:

Isiklikult on mõlemad töökohad siin pikaajalise viibimise jaoks. Andmed lihtsalt kasvavad ja seetõttu on nõudlus andmeteadlaste järele, kes saaksid sellest aru saada. Teiselt poolt vajavad tarkvarainsenerid keeruka tarkvara valmistamist, mis hõlbustaks andmete käsitlemist ja manipuleerimist.

Nende kahe rolli võrdlemisel võtke arvesse mitte ainult nende oskuste kogumit, mis on vajalikud igaühe jaoks, vaid ka seda, kus näete end ettevõttes ja milliste sidusrühmadega eelistaksite koostööd teha. Kui saate toodete ehitamise ja teiste tehniliste inimestega suhelda, siis on tarkvara parem panus, samas kui need, kes arenevad keerukatest andmekogumitest teadmiste kogumisel ja nende olulisuse teatavaks tegemisel vähem tehnilistele kolleegidele, võivad paremini sobida infoteadusega.

Data Science on nišisegment ja seetõttu võimaldab selles hea anne nõuda paremat palka kui tarkvarainsener. Enamasti seetõttu, et tarkvarainseneride turg on küllastunud ja konkurentsivõimelisem.

Andmeteadlasena olemine pole aga igaühe tass teed. Ehkki see tundub artiklites ja ajaveebides glamuurne, peaksite päeva lõpuks valima oma huvide ja tugevate külgede põhjal karjääritee.

Näpunäide. Enne kui pühendute ühele või teisele, katsetage erinevat tüüpi projektidega ja suhelge ettevõtte erinevate osadega, et näha, kuhu teie isiksus ja oskused kõige paremini sobivad - sest just selles kasvab teil pikaajaliselt kõige rohkem .


Vastus 2:

Pikemas perspektiivis on sellele küsimusele selge ja ilmne vastus. Kuid vastus on ainulaadne igaühel, kes seda loeb.

Siit edasi, mis on paljulubavam karjäärina… andmeteadlase või tarkvaraarendajana?

Olen viimased paarkümmend aastat olnud tarkvaraarendaja. Olin teismelisena iseõppinud ja olen alates ülikooli lõpetamisest täielikult tööle võtnud.

Tarkvaramaailm on minu jaoks siiani olnud väga hea.

Kuid siin on asi. Tarkvaraarendus pole kõigile.

Näiteks olid mul keskkoolis tagasi väga nutikad sõbrad, keda üritasin koodeksisse õppimisse meelitada ja veenda. Nad õppisid mõnda, kuid nad ei võtnud seda eriti arvesse.

Aastaid hiljem sai ühest mu sõbrast väga edukas mehaanikainsener. Veel üks sõber sattus IT-valdkonda ja viimati kuulsin, et töötasin Google'i andmekeskuses. Ja kolmandaks sõbraks sai lõpuks ka ise programmeerija, kuid ta ladus umbes kümmekond aastat ringi, enne kui sattus koodimaailma.

See varane kogemus õpetas mulle tohutu õppetunni. Programmeerimine on fantastiline, kui teile meeldib programmeerimine. Pole mõtet jälitada, kui see ei klapi sinuga.

Ma ütleksin sama ka andmeteaduse kohta. See on fantastiline väli, kui see teiega klõpsab. Kohutav, kui see ei õnnestu.

Ja arva ära mis?

Paremad palgad ja pikaajalised kasvuväljavaated ei tähenda palju, kui te tööd ei naudi. Aastas paar tuhat dollarit lisatasu maksmine vihatud töö tegemiseks pole seda väärt.

Nii paljud inimesed ajavad karjääri otsimisel raha enda arvele, sest nad valivad midagi sellist, mis neile isegi ei meeldi, et saada tõeliselt heaks ja saada väga hästi palka.

Sest see on mündi teine ​​külg. Kui te ei naudi oma väljakut piisavalt, et selles väga hästi osa saada, ei saa te selle eest makstud top dollarit.

Suurem osa minu programmeerija õnnestumisest tuleneb sellest, et ma naudin ehitustarkvara. Mulle meeldib see piisavalt, et tegin midagi enne, kui keegi mulle selle eest maksis. Aastakümneid hiljem makstakse mulle koodikirjutamise eest väga hästi. See on päris lahe. Kuid kui ma seda vihkaksin, poleks ma kunagi piisavalt hästi saanud, et hästi maksta.

Nii et kui olete infoteaduse ja programmeerimise vahel, valige see, kelle kohta teile meeldib õppida ja mida rohkem teha.

Kui te ei tea, milline see on, valige üks ja hakake seda tegema järgmised 6 kuud iga päev, et näha, kas teile meeldib see. Seejärel proovige teist 6 kuud. Aasta lõpus on teil palju selgem pilt sellest, mida soovite oma karjääri ja elu järgmiste paarikümne aasta jooksul teha.

-Brian

PS, millest kirjutan

koodi- ja karjääriküsimused

ka mujal ...


Vastus 3:

Esiteks on mõned raamatud, mille pealkiri on "statistikaga varjatud", ning suurema osa suurandmete ja andmeteadlaste ümbritsevast hüpist saab kujundada samal viisil. Need on numbrid või kontekstist välja võetud statistika.

Enne minu ülesastumist sõltub kahe karjääri vahel teie pühendumuse tase. Tarkvaraarendaja jaoks on nõudlus praegu väga suur ja see on väga reaalne. Bakalaureusekraadiga või isegi ilma ühetaolise töökoha saate hõlpsalt, kui teil on programmeerimiskogemusi.

Andmeteadlase jaoks pole bakalaureusekraadiga töö saamiseks garantiid. Nõutav on vähemalt kapten ja võib-olla ka doktorikraad. Mõnes andmeanalüütiku positsioonis on tegelike andmeteadlastega võrreldes vähem vabu nõudeid, kuid siiski on vaja bakalaureuse kraadi. Need ranged nõuded kajastavad juba nende kahe vahelist erinevat nõudmist.


Andmeteadlane on üsna uus ametinimetus ja andmeteadlase tööjõud on üsna väike. Kuna nad on valikulise rühmaga kõrge haridustasemega inimesed väikesed, on nende keskmine sissetulek kõrgem ja ka kõrgem kasvutempo. Nagu ma ütlesin, statistikaga valetamine.

Näiteks on teil alguses üks andmeteadlane. Järgmisel aastal luuakse kaks uut andmeteadlase ametikohta. Kasvutempo on 200% ja see ei ole kindlasti 200% kasv, sest me elame nii piiratud maailmas, kus on piiratud ressursid.

Muidugi on minu ja teiste spekulatsioonid see, kas andmeteadlastel on tulevikus rohkem nõudlust või mitte.


Tööhõive- ja statistikabüroos on statistika, mis pole kiiduväärne.

USA tööstatistika büroo

Tarkvaraarendajate positsioone on 1 256 200 ja need kasvavad 10 aasta jooksul endiselt 24%, mis on aastaks 2026 veel 301 488 töökohta. See arv ei kajasta isegi andmebaaside administraate ja muid IT-elukutseid.

BLS-i andmebaasis pole andmeteaduse pealkirja, kuid sellised töökohad nagu statistik, majandusteadlane ja aktuaar teevad sama tüüpi tööd, kuid hõlmavad vähem suurandmete ja andmete analüüsi raamistikku.

USA tööstatistika büroo

Statistikud

Matemaatikud ja statistikud

USA tööstatistika büroo

Seal on 21 300 majandusteadlase positsiooni, mille kasvutempo on 6%. Statistiliste andmete arv on praegu 36 540, kuid selle kasvutempo pole olemas, kuna see on segatud matemaatikutega, kuid kasvumäär on 33%, sealhulgas matemaatik. Viimaseks on aktuaare 23 600 ja need kasvavad 22%. Kui need kõik kokku liita, ei ületa see isegi 100 000 piiri.


On tõsi, et ettevõtted peavad selle Data Science'i vaguniga hakkama saama, kui mitte, siis jäävad nad maha, kuid kui palju nad vajavad ja millise kvalifikatsiooniga.

Kuid juba enne andmeteadlase tekkimist on rollid, näiteks statistikud ja majandusteadlased. Isegi teie keskmine insener töötleb andmeid. Füüsikud ja astronoomid töötlevad tohutult andmeid, mõelge vaid CERNile või sellele, mitu tähte on taevas. Nende mudelid on ilmselt keerukamad kui keskmine andmeteadlane. Teie psühholoogidel ja bioloogil on statistilised mudelid. Epidemioloogid kasutavad statistilist analüüsi ja Google Flu loodi Interneti-lähenemisega.

Andmeteadlastel on hulk oskusi ja tööriistu, kuid küsimus on selles, mida nad tahavad teha või õppida.


Vastus 4:

Mõlemad pakuvad töötajatele head palgapaketti. Konkurentsist rääkides on paljud inimesed hõivatud oma karjääri kujundamisel kas Java, C või C ++ alal, kuid väga vähesed inimesed on huvitatud andmetöötluse valdkonnast, nii et konkurentsi on vähem.

Andmeteadlast nimetatakse 21. sajandi seksikaimaks töökohaks.

Google'i peaökonomist Hal Varian on kuulus öeldes, et “järgmise 10 aasta seksikaim töö on statistikud”. Aastal 2009 ei saanud me teada, kui õigeks ta saab - ühe pisikese erinevusega: neid nimetatakse nüüd andmeteadlasteks. Ja nad hakkavad maailma üle võtma

Data Science või Data Scientist on seotud automatiseeritud meetodite kasutamisega massiliste andmemahtude analüüsimiseks ja neist teadmiste ammutamiseks.

Põhimõtteliselt seisneb andmeteaduses tohutu hulga andmete kogumine, mida organisatsioonid koguvad, et saada uusi teadmisi, tuvastada suundumusi ja leida viise äritegevuse sujuvamaks muutmiseks. Kui arvestada, et 2020. aastal genereerib maailm 50x rohkem andmeid kui 2011. aastal, pole üllatav, et terve distsipliin on üles kasvanud, et aidata inimestel seda mõtestada.

Vau! Oota .. !!! 50x andmemaht tõuseb 2020. aasta lõpuks. See on tohutu ja seda tuleb õigesti käsitseda.

Las ma ütlen teile, miks on nii järsk nõudlus tõusnud? [Mul on Accenture'i raport, mis annab teile vastused]

Nõudlus heade andmeteadlaste järele on suuresti suurenenud, kuna suurandmete liikumine on muutunud tavapäraseks. Ettevõtted otsivad üha enam võimalusi, kuidas kasutada uusi teadmisi kogumiseks tohutul hulgal andmeid, mida nad koguvad ja säilitavad

Accenture'i raporti kohaselt usub 87% ettevõtetest, et suurandmete analüütika määratleb järgmise kolme aasta jooksul oma tööstuse konkurentsimaastiku. Ja 89% usub, et suure andmeanalüütiku strateegiata ettevõtted võivad järgmisel aastal turuosa kaotada ja nad pole enam nii konkurentsivõimelised.

[Viide:

Tööstuslik Internet muudab konkurentsimaastikku - Accenture

]

Andmeanalüütikute tähtsus kajastub ettevõtte kulutamisharjumustes. Ilmatu 73% ettevõtetest väidab, et kulutab üle 20% oma tehnoloogia eelarvest suurandmete analüüsile. Nad kasutavad seda raha investeerimiseks nii tehnoloogiaressurssidesse kui ka inimeste ressurssidesse eesmärgiga suurendada kasumlikkust, saada konkurentsieelist ja parandada keskkonnaohutust.

Probleem on selles, et kuigi tunnustatakse head andmete andmist, et andmeanalüüsist kasu saada, väidavad umbes 4 ettevõtet kümnest, et nende meeskondadel puuduvad vastavad oskused. Forrester Research võttis oma raportis probleemi kenasti kokku, öeldes: "Ettevõtted uputavad andmeid, kuid nälga tunnevad." Siis pole üllatav, et nõudlus andmeteadlaste järele on nii kiiresti kasvanud.

MIDA ANDMETEADLIKUD võivad oodata

Andmeteadlase töökohustused on sektorites ja isegi nendes sektorites erinevates ettevõtetes väga erinevad. Kuid üldiselt on andmeteadlase roll sõeluda läbi kõik sissetulevad (nii sisemised kui ka välised) andmevood, eesmärgiga avastada uusi teadmisi. Seejärel peavad nad muutma need teadmised soovitusteks konkurentsieelise saamiseks või pakiliste äriprobleemide lahendamiseks.

Tänapäeva andmeteadus ulatub kaugelt kaugemale kui lihtsalt andmete kogumisest ja aruandlusest. Andmeteadlased peavad mitte ainult küsitlema ja uurima olemasolevaid eeldusi ja protsesse, vaid suutma ka edastada oma järeldused ja soovitused viisil, mida organisatsiooni juhtkond saab aru ja mille alusel tegutseda.

Andmeteadlaste nõudluse järsk kasv on loonud uskumatu oskuste puuduse. McKinsey hinnangul on USA majanduses 2018. aastaks puudus analüütiliste teadmistega 140 000 - 190 000 inimesest. See puudus tähendab, et head andmeteadlased suudavad oma teenuste eest nõuda tipptasemel dollareid.

The NY Times teatas, et algtaseme teadlaste palgad on tõusnud riiklikult 91 000 dollarini ja Silicon Valleys 110 000 dollarini. Kogenumad andmeteadlased võivad oodata 250 000 dollarist pluss boonuseid. Tegelikult on klaasukse andmetel andmeteadus Ameerikas praegu 15. kõrgeim tasustatud töö.

[Klaasukse teade:

Parimad töökohad Ameerikas

]

Kuna nii palju ettevõtteid võitleb talentide ja palkade pärast tõusuteel, pole üllatav, et hiljutises infograafikas nimetas LinkedIn Data Scientisti 2013. aastal viiendaks kõige kiiremini kasvavaks ametinimetuseks.

[Linkedini aruanne:

10 parimat tööpealkirja, mida 5 aastat tagasi ei eksisteerinud [INFOGRAPHIC]

]

See on väga lihtne, viimase 5 aasta jooksul on kasv 30-kordne ja nagu ma juba 2020. aasta lõpuks ütlesin, on töötlemiseks saadaval 50x andmeid.

  • Viimase 5 aasta jooksul on kasv 30-kordne
  • 2020. aasta lõpuks on töötlemiseks saadaval 50x andmeid
  • Data Scientistist jääb 2018. aastal tohutult puudu

Kõik hinnangud viivad ühe järelduseni: Data Scientisti valdkonnas saab olema hea karjäär ja muidugi võistlevad suured kaadrid nagu Google, Amazon, Facebook, LinkedIn jne, et parimaid talente nende organisatsiooni tõmmata.

Joonealune märkus: ärge otsige palka, otsige tipptasemel. Kui näitate oma potentsiaali, siis on palga tõus.

Andmeanalüütiku valdkonnas kõike head teie karjäärile. :)

Palun lugege ka seda artiklit:

wired.comÜtle oma lastele, et nad oleksid andmeteadlased, mitte arstid

Palun lugege ka,

Akash Dugami (आकाश दुगम) vastus küsimusele, millised on praegu arvuteadlaste jaoks kõige väärtuslikumad oskused, mida õppida?

Akash Dugami (आकाश दुगम) vastus küsimusele, millist statistikat peaksin teadmiste saamiseks teadma?

Akash Dugami (आकाश दुगम) vastus küsimusele Kuidas alustada karjääri suurandmetes? Ja milline veebikursus on värskema jaoks hea, et alustada suurandmete karjääri?

Kui vajate abi, võtke minuga kindlasti ühendust.


Vastus 5:

Armastad seda, kui sul on mõlemad. Andmeteadlane teab kindlasti, milline peaks olema tema taustandmete arhitektuur. Arendaja teab, kuidas kõike oma kodeerimisoskustega ühendada.

Andmeteadlane on keegi, kes paneb asjad kokku nii, et tootest oleks ettevõttele suurimat kasu. Arendajal ei pruugi sellist kogemust olla; ta keskendub asjade loomisele, mitte oma analüüsile.

Lõpuks sõltub see teie individuaalsest otsusest ja huvist. Kui soovite kujundada asju ja luua määratletud tulemusega algoritme ja teate, mida oodata, on tarkvaraarendus teie jaoks. Kui teile aga meeldib ettearvamatu, armunud statistikasse ja arengusuundadesse ning teil on sisemine majanduslik intelligentsus, olete tuleviku andmeteadlane.

Kuigi andmetöötluse valdkond areneb päevast päeva, ei domineeri selle tähtsus tarkvaraarendajate omal kunagi, kuna me palume neil pidevalt arendada tarkvara, millega andmeteadlased töötavad. Ja kui lisame rohkem andmeid, vajame lõpuks ka andmeteadlasi andmete tõlgendamiseks ja äri edendamiseks.

  • Andmeteadlased kirjutavad koodi keskmise lõpuni, tarkvaraarendajad aga koodi arendamiseks.
  • Data Science erineb põhiseadusest tulenevalt tarkvaraarendusest selle poolest, et andmeteadus on analüütiline tegevus, samas kui tarkvaraarendus on tavapärasest inseneriteadusest oluliselt kõrgem.
  • Andmeteadlased käsitlevad selliseid teemasid nagu petlike tehingute tuvastamine või töötajate ennustamine, kellele on ette nähtud ettevõttest lahkuda. Tarkvaraarendajad saavad valida andmeteadlase mudeleid ja muuta need täielikult funktsionaalseteks kokkulepeteks, mis põhinevad tootmise kvaliteedipõhimõtetel. Tarkvaraarendajad tegelevad selliste probleemidega nagu efektiivsema toimimise algoritmi loomine või kasutajaliideste loomine.

Rohkem teada saada:

2020. aasta viis andmeteaduse suundumust

Andmeteadlase elu

Andmeteadlane armastab suurandmeid. Nad hindavad suurt hulka krüptitud andmepunkte (struktureerimata ja struktureerimata) ning kasutavad nende puhastamiseks ja korraldamiseks oma ülimaitsvaid matemaatika-, statistika- ja programmeerimisoskusi. Seejärel kasutavad nad kõiki oma analüütilisi oskusi - tööstusteadmisi, kontekstuaalseid teadmisi, tõeliste hüpoteeside sarkasmi - äriprovokatsiooni varjatud lahenduste paljastamiseks.

Tarkvaraarendaja eluiga:

Tarkvaraarendaja ülesanne on tuvastada, kujundada, installida ja testida tarkvara süsteemi, mille ta on ettevõttele välja töötanud nullist. See võib ulatuda sisemiste programmide loomisest, mis võimaldavad ettevõtetel tõhusamalt töötada, kuni süsteemide tootmiseni, mida saab müüa avatud turul.

Kas tarkvaraarendajast võib saada andmeteadlane?

Jah, see on võimalik. Mõne inimese jaoks võib see olla lihtsam kui teiste jaoks. Andmeteadlase rollist tarkvara arendaja rolli vahetamise lihtsus sõltub teie arendatava tarkvara tüübist. Tõenäoliselt vajaks see tarkvaraarendaja osalist või täistööajaga andmetöötluse haridust. Fakt on see, et kuigi andmeteadus on suhteliselt uus, on see olnud olemas juba pikka aega. Andmeõpetust oleme kasutanud ajast, mil ilmateate, meditsiiniteraapiate tagajärgede ning kapitali- ja tooteturgude ennustamiseks kasutati arvuteid. Seetõttu oleks nende tarkvaraarendajate maksimum, kes on statistilisi mudeleid kasutades välja töötanud ennustavaid algoritme, andmeteadlase rolli täitmiseks palju sobivam kui keegi, kellel on ainus tarkvaraarenduse kogemus.

Andmeteadlaseks saamine on teekond. Kui tunnete selliseid andmeanalüüsivahendeid ja keeli nagu SQL, R, Python, SPSS ja SAS, on teekond märgatavalt lihtsam. Kui teil on statistikat puudutavaid teadmisi või kogemusi või kasutate statistilisi mudeleid oma haridusel või tööl põhinevate algoritmide täiustamiseks, oleks see isegi rahuldav. Eesmärk on võtta kokku teie idee tarkvaraarenduse rollis, mis ei sarnane andmeteadlase rolliga, vaid kohustab kasutama statistilisi mudeleid.

Kui plaanite karjääriks andmeteadust, pakub NearLearn parimat

andmeteadus Pythoni klassiruumikoolitusega Bangalores

. Kui me näeme pikas perspektiivis kõike üldiselt, siis on mõlemal väljal oma väärtus väga suur.


Vastus 6:

Ausalt öeldes tuleb karjäärivalik teha ainult huvides ja huvides.

Tarkvaraarendaja on tugevalt programmeerimiskeskne, samas kui andmeteadus töötab matemaatika, statistika ja programmeerimise ristumiskohas.

Ainuke asi, mis teeb sellest kuuma oskuse, on väljundi ja mastaapsuse vajadus, mis võib suurendada iga ettevõtte tootlikkust. Ja nüüd, kui inimesed saavad sellest üha teadlikumaks, näen ma tulevat revolutsiooni. Iga revolutsioon on võimalus leiutada midagi uut.

Kuna näen palju võimalusi, väidan, et karjäär andmeteaduste alal võib olla paljulubavam. Peaksin loetlema mõned üksikasjad mõlema karjäärivõimaluse kohta.

Tarkvara arendaja

Tarkvaraarendaja loob rakendusi ja süsteeme. Arendajad kaasatakse sellesse protsessi kõigisse etappidesse alates kujundamisest kuni koodi kirjutamiseni, katsetamiseni ja ülevaatuseni. Nad loovad tooteid loovad andmed. Tarkvaraarendaja on neist kolmest rollist vanim ning ta on kehtestanud metoodikad ja tööriistakomplektid.

Töö sisaldab:

  • Frontendide ja taustaprogrammide arendamine
  • Veebirakendused
  • Mobiilirakendused
  • Operatsioonisüsteemi arendamine
  • Tarkvara kujundamine

Andmeteadlane

On andmeteadlasi, kes täpsustavad andmetele rakendatavaid statistilisi ja matemaatilisi mudeleid. Kui keegi kasutab oma teoreetilisi teadmisi statistika ja algoritmide kohta, et leida parim viis andmeteaduste probleemi lahendamiseks, täidavad nad andmeteadlase rolli. Kui keegi loob järgmise kuu jooksul krediitkaardiga makseviivituste arvu ennustamiseks mudeli, kannavad nad andmeteadlase mütsi.

Andmeteadlane suudab lahendada äriprobleemi ja tõlkida selle andmeküsimuseks, luua ennustavaid mudeleid küsimusele vastamiseks ja jutuvestmist leidude kohta.

Statistikud, kes keskenduvad andmete statistilise lähenemisviisi juurutamisele, ja andmehaldurid, kes keskenduvad andmeteaduste töörühmade käitamisele, langevad tavaliselt andmeteadlase rolli.

Andmeteadlased on sild andmeteaduste programmeerimise ja juurutamise, andmeteadusteooria ja andmete ärimõjude vahel.

Andmeteadlane ehitab andmete peale analüüsi. See võib toimuda ühekordse analüüsina meeskonnale, kes üritab paremini mõista klientide käitumist, või masinõppe algoritm, mille tarkvarainsenerid ja andmeinsenerid seejärel koodi baasi rakendavad.

Töö sisaldab:

  • Andmete modelleerimine
  • Masinõpe
  • Algoritmid
  • Äriteabe armatuurlauad

Töövõimalused:

Nõudlus andmeteaduse oskuste järele kasvab pidevalt, kuid pakkumise poolel on suur puudujääk. See toimub ülemaailmselt ega piirdu ühegi geograafia osaga. Vaatamata sellele, et Big Data Data Science Analytics on kuum töö, on vajalike oskuste puuduse tõttu kogu maailmas endiselt palju täitmata töökohti.

Hoolimata sellest on andmeanalüüsi talentide nappus eriti terav ja talentide järele on oodata suuremat nõudlust, kuna globaalsemad organisatsioonid tellivad oma tööd allhanke korras.

Talendipuudujääke on kahte tüüpi: andmeteadlased, kes suudavad analüüse teha, ja Analytics-konsultant, kes saavad andmeid mõista ja neid kasutada. Nende ametinimetuste, eriti andmeteadlaste jaoks on talente väga vähe ja nõudlus on tohutu.

Kogu maailmas on nõudlus andmeteadlaste järele selgelt kasvanud, eriti nüüd, kui Glassdoor on selle nimetanud 2016. aasta seksikaimaks töökohaks. Ka andmeteadlaste jaoks on nende spetsialistide nõudluse ja pakkumise vahelise suurenevate lõhede tõttu väga lai tegevusvaldkond. Kui olete andmeteadlane, kes soovib olla seostatud mõne juhtiva ettevõttega või kui soovite alustada oma teadlasekarjääri koos valdkonna tipp-värbajatega, siis annavad need kümme ettevõtet teile just seda, mida otsite!

Kohustustest loobumine: olen ettevõtte @GreyAtom kaasasutaja, aidates inseneridel leida arenevate tehnoloogiate alal jätkusuutlikku karjääri.

GreyAtomi ülimalt valiva lipulaevaprogrammi eesmärk on juhendada töötavaid spetsialiste ja värskeid töötajaid oma andmeteaduste karjääri alustamisel. Õpilased ehitasid projektide alusel reaalajasid ja meie tööstust pakkuvate partnerite pakutavaid probleemide avaldusi. Programm on klassiruumis põhinev ja tugevalt praktikale orienteeritud. GreyAtom on ökosüsteem, kus õpilased saavad kasutada akadeemiliste ringkondade, tööstuses tegutsevate praktikute ja mõjutajate parimat.

Mõned kiirlingid

  • Programm - http://www.greyatom.com/full-stack-data-science-engineering/?utm_source=Quora&utm_medium=Answer&utm_term=Career&utm_campaign=2017-06
  • Vestlus akadeemilise nõunikuga - olete teretulnud jagama kõiki oma kahtlusi ja ebakindlust, makstes teile võimaluse, et prooviksime oma tasemel kõige paremini suunata teid teie karjääriteele. https://calendly.com/greyatom/counselling-session/

Vastus 7:

Esiteks proovime määratleda / eristada kirjeldatud 3 rolli:

Tarkvarainsener - kas hardcore-programmeerijad, kes elavad oma elu koodiridade kirjutamisel, tavaliselt üsna madalal tasemel (C / C ++ programmeerijad). Nad kavandavad ja ehitavad terve tarkvaraarhitektuuri väga keerukate süsteemide jaoks. Tüüpiline karjääritee viib teid süsteemitehnika ja tootehalduse juurde. Kaldub olema rohkem tehnoloogiale keskendunud.

Andmeanalüütik - üsna üldine roll, mis kirjeldab kedagi, kes tegeleb andmetega. Nad kipuvad kinni pidama palju kõrgema taseme tehnoloogiast, näiteks SQL, aruandlustööriistad ja excel. Üldiselt viib see karjäär teid inimeste või projektijuhtimise juurde. Kaldub olema rohkem ärile keskendunud.

Andmeteadlane - suhteliselt uus roll, mille autor on Jeff Hammerbacher, on andmetöötlusprogrammid, kellel on kogemusi matemaatika / statistika, teadusliku modelleerimise, arvutiprogrammeerimise, andmete analüüsi, aruande kujundamise, visualiseerimise, äriprotsesside jms alal. Põhimõtteliselt teevad nad kõik, mida võite mõelda analüütikute maailmas ja siis mõned. Neil on ka doktorikraad.

Algsele küsimusele vastamiseks toimige järgmiselt.

  • Palk - vähemalt algselt andmeteadlane. Neid inimesi, kes suudavad teha seda, mida andmeteadlane suudab, on väga vähe ja nad on üsna väärtuslikud neile ettevõtetele, kes neid vajavad. Nad oskavad päris häid palku maksta.
  • Pikaajaline kasv - need kõik, tõesti. Analüüsiruum, selle kõik osad, kasvab praegu üsna kiiresti ja eeldatakse lähitulevikus [1]. Ükski neist viisidest, sealhulgas visualiseerimine ja analüüs ei piira teie võimalusi edukaks ja õitsvaks karjääriks. See sõltub rohkem sellest, millised on teie isiklikud huvid ja kui kõvasti olete nõus selle nimel tööd tegema.

[1]

Gartner ütles, et ülemaailmne äriteabe, analüüsi ja jõudluse juhtimise tarkvara turg ületas 2011. aastal 12 miljardi dollari piiri