Om Kurserna

Genom år av erfarenhet av att arbeta med mer än 1000 toppföretag i världen, har vi utformat Readynez-metoden för lärande.
Träna i vilken teknik som helst med den prisbelönta Readynez-metoden och kombinera alla varianter av inlärningsstil, teknik och plats för att ta lärandeambitioner från avsikt till effekt.

Lär dig mer om Readynez Training

Hur man gör en karriär inom data science - Karriärväg för blivande data scientists

  • Datavetenskap
  • Karriärsbana
  • Certifieringar
  • Published by: André Hammer on nov 15, 2022
Web Blog Hero 1

Nästan allt vi gör i vår vardag är ett resultat av data, i en eller annan form. Fram till 2003 fanns det bara fem miljarder gigabyte data på internet. Men något förändrades 2011, mängden data som någonsin hade funnits, skapades på bara två dagar. Från och med 2013 producerades denna volym en gång var tionde minut. Som ett resultat bör det inte komma som en överraskning att skapandet av 90 % av all data skedde under det föregående decenniet.

Data är användbart, det vet vi, men innan idén om "big data" kom, hade det mestadels ignorerats. Enligt en definition från Gartner, "Big Data är informationstillgångar med hög volym, hög hastighet eller hög variation som kräver nya former av bearbetning för att möjliggöra förbättrat beslutsfattande, upptäckt av insikter och processoptimering."

För att uttrycka det enkelt är big data en samling mycket stora datamängder som inte kan bearbetas med vanliga datormetoder. Denna term hänvisar inte bara till data, utan också till de olika ramverk, verktyg och metoder som används för att arbeta med dem. Branschaktörer måste hitta andra sätt att hantera data på grund av tekniska framsteg, uppkomsten av nya sätt att kommunicera, som sociala nätverk, och lanseringen av nya, kraftfullare enheter.

Tillämpning av datavetenskap

McKinsey sade att big data-initiativ i det amerikanska sjukvårdssystemet "kan spara 300 till 450 miljarder dollar i sjukvårdskostnader, eller 12 till 17 procent av de 2,6 biljoner dollar baslinjerna i amerikanska sjukvårdskostnader." Å andra sidan tror man att dålig data kostar USA cirka 3,1 biljoner dollar per år.

Big Data är värdelös utan kompetensen hos proffs som vet hur man omvandlar banbrytande teknik till insikter som kan användas. Idag släpper allt fler organisationer in big data och använder dess kraft. Detta gör en dataforskare som vet hur man får praktiska insikter ur gigabyte med data, extremt värdefull. Så om Data Science är den väg du har valt är du troligen på en lukrativ väg.

—----------------------------------------------------- -------------------------------------------------- ----

Så vad gör en dataforskare?

Datavetenskapliga team är vanligtvis små och arbetar med flera affärsproblem. Datavetare förväntas ofta vara oberoende redan från dag ett.

Enligt boken Doing Data Science: I en vidare mening är en datavetare någon som förstår hur man dra slutsatser och dra slutsatser från stora mängder data, med hjälp av en kombination av mänsklig intuition och metoder och verktyg för statistik och maskininlärning. De lägger ner många timmar på att samla in, städa och mumsa data eftersom, ja, data är aldrig ren. Denna process kräver tålamod, statistik och färdigheter inom mjukvaruteknik. Det här är samma färdigheter som behövs för att förstå fördomar i data och för att felsöka kod som loggar utdata. Efter att data har organiserats spelar utforskande dataanalys (som kombinerar visualisering och datakänsla) en avgörande roll. De kommer att upptäcka mönster, konstruera modeller och utveckla algoritmer, varav några kommer att användas för att få insikt i hur produkten används och dess allmänna hälsa, medan andra kommer att användas som prototyper innan de integreras i slutprodukten. En dataforskare spelar en nyckelroll i datadrivet beslutsfattande såväl som experimentdesign. Även om deras medarbetare inte är dataexperter, kommer de att se till att kommunicera implikationerna av data, genom bilder och tydligt språk.

En dataforskares specifika uppgifter inkluderar:

  • Identifiera dataanalysproblem som kan ge organisationen de bästa möjligheterna
  • Samla in stora uppsättningar av strukturerad och ostrukturerad data från olika källor
  • Bestämma korrekta och korrekta datamängder och variabler
  • Rengöring och validering av data för att säkerställa fullständighet, exakthet och enhetlighet
  • Analysera data för att känna igen mönster och trender
  • Utforma och tillämpa algoritmer för datautvinning
  • Tolka data för att upptäcka lösningar och möjligheter
  • Kommunicera resultat till intressenter

Här är ett roligt faktum: Netflix förlitar sig starkt på datavetenskap för att skapa program som deras publik kommer att gilla! Följande är några av sätten som företaget mäter användarengagemang och retention:

  • När pausar tittarna inspelningen, spolas tillbaka eller snabbar upp den
  • När tittar tittarna vanligtvis på material, både under veckan och på helgerna, och vid vilken tid på dygnet?
  • När och varför slutar de att konsumera material?
  • Sättet på vilket tittarna bläddrar och navigerar på sidan

Netflix är för närvarande tillgängligt på mer än 120 miljoner olika enheter över hela världen. Netflix använder banbrytande datavetenskapliga mätvärden för att underlätta behandlingen av all denna information. Detta gör det möjligt för den att ge sina konsumenter bättre förslag på filmer och program, samt att producera bättre innehåll specifikt för dessa människor. Datavetenskap och big data användes under produktionen av den kritikerrosade serien House of Cards. Netflix samlade information om sina användare från tv-programmet The West Wing, som är en annan dramaserie. De tog hänsyn till både de punkter där tittarna slutade titta på programmet och de punkter där de slutade spola framåt. Netflix kunde utveckla en serie som de trodde var perfekt engagerande genom att analysera denna data.

—----------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -

Vad krävs för att vara en bra datavetare?

För att förstå om du har vad som krävs för att bli en bra datavetare, ställ dig själv följande frågor:

  • Har jag en examen i statistik, datavetenskap, matematik, ledningsinformationssystem eller marknadsföring? Om inte, planerar jag att skaffa en?
  • Har jag arbetslivserfarenhet inom någon av de ovan nämnda disciplinerna?
  • Är jag intresserad av datainsamling och analys?
  • Uppskattar jag individualiserat arbete och problemlösning?
  • Har jag goda verbala och visuella kommunikationsförmåga?
  • Vill jag bredda mina kunskaper och anta nya utmaningar?

Om du sa "ja" till någon av dessa frågor kan du vara en bra kandidat för en datavetare.

För att vara datavetare måste du kunna matematik eller statistik. Det är också viktigt att vara naturligt nyfiken och att kunna tänka kreativt och kritiskt. För att få ut så mycket som möjligt av datan måste du vara bra på att sätta ihop saker och vilja hitta svar på frågor som inte har ställts ännu.

Enligt KDnuggets är 88 % av datavetarna har minst en magisterexamen och 46 % har doktorsexamen.

Du måste också veta hur du programmerar så att du kan hitta de modeller och algoritmer du behöver för att bryta stora datalager. Python och R är två av de bästa programmeringsmiljöerna för datavetenskap.

Utöver detta skulle det vara fördelaktigt om du har ett bra öga för affärsstrategi. Om du inte kan utarbeta dina egna metoder och bygga din egen infrastruktur för att skära och tärna den data som kommer att leda dig till nya upptäckter och nya visioner för framtiden, är det möjligt att du inte kommer att lyckas i dina ansträngningar. Även om du samarbetar med andra dataspecialister eller till och med med ett tvärvetenskapligt team av professionella, är detta en viktig kompetens. Du måste också kunna kommunicera komplexa idéer till dina icke-tekniska intressenter på ett sätt som de lätt kan förstå. Programvara för datavetenskap kan hjälpa dig att visualisera dina resultat, men du behöver också verbala kommunikationsförmåga för att berätta historien tydligt.

—----------------------------------------------------- -------------------------------------------------- ----

En steg-för-steg-guide för att bli datavetare, för nybörjare

Här är en enkel guide som du kan följa steg för steg för att börja din resa som dataforskare:

Steg 1: Bekanta dig med programmeringsspråk

Det är viktigt att fräscha upp relevanta programmeringsspråk som Python, R, SQL och SAS, även om du har en kandidatexamen inom området, eftersom denna examen bara kan ge dig ett teoretiskt grepp om ämnet. När det gäller att hantera enorma datamängder är det de här språken som är absolut nödvändiga.

Steg 2: Bli certifierad

Färdighets- och verktygsspecifika certifieringar är ett utmärkt sätt att visa din kunskap och expertis om dina färdigheter. Certifieringar gör ditt CV mer värdefullt, lär dig viktiga färdigheter på korta tidsperioder och ger dig också självförtroendet att ta dig an mer. Power BI-certifiering är bra till att börja med. Lär dig om de olika metoderna och bästa praxis som är i linje med affärsmässiga och tekniska krav för modellering, visualisering och analys av data med Power BI. På Readynez tror vi att certifiering är sättet att täppa till kunskapsklyftan. Därför har vi ett brett utbud av kurser redo för dig att ta dig an!

Steg 3: Bli praktikant

Den bästa metoden för att få foten inom dörren hos organisationer som rekryterar datavetare är att få viss erfarenhet inom området genom en praktikplats. Leta efter anställningsmöjligheter med titlar som "dataanalytiker", "business intelligence analytiker", "statistiker" eller "dataingenjör" till exempel. Praktikplatser är ett utmärkt tillfälle att skaffa sig praktisk erfarenhet inom det område man själv väljer och att få en bättre förståelse för de plikter och ansvar som är förknippade med den tjänst man söker.

Steg 4: Skaffa ett jobb på ingångsnivå

När du har avslutat din praktik har du möjlighet att stanna hos samma företag (om de vill fylla lediga jobb) eller börja din sökning efter nybörjararbete som datavetare, dataanalytiker eller dataingenjör . Från den utsiktspunkten kan du avancera din karriär genom att skaffa dig erfarenhet och ta dig upp på stegen samtidigt som du utökar dina kunskaper och förmågor.

Steg 5 är att uppgradera dina färdigheter. Nedan finns en lista över färdigheter som du bör arbeta med för att avancera din karriär som datavetare.

—----------------------------------------------------- -------------------------------------------------- ----

Vilka färdigheter bör du arbeta med för att bli en bra datavetare?

För att göra karriär som datavetare skulle det vara till nytta för dig att skaffa dig expertis inom följande områden:

1) Att få expertis inom databaser är det första steget i att lagra och analysera data med program som Oracle, Database, MySQL, Microsoft SQL Server och Teradata. Denna expertis är nödvändig.

2) Att bemästra statistik, sannolikhet och kvantitativ analys bör vara ditt andra mål. Studieområdet som kallas statistik fokuserar på att skapa och undersöka tekniker för insamling, granskning, tolkning och presentation av empirisk data. Sannolikhet kan ses som ett mått på hur troligt det är att en viss händelse inträffar.

3) Analys i matematik avser studiet av gränser och de idéer som är förknippade med dem, inklusive differentiering, integration, mått, oändliga serier och analytiska funktioner.

4) Behärskning av minst ett programmeringsspråk krävs. När du gör analyser på data är programmeringsverktyg som R, Python och SAS av yttersta vikt.

5) Datagräsling: Att lära sig att rensa, manipulera och organisera data är en del av en nödvändig färdighet, som kallas "datakrangel". R, Python, Flume och Scoop är alla välkända och ofta använda verktyg för datatvistelse.

6) Förstå Big Data-verktyg som Apache Spark, Hadoop, Talend och Tableau, som används för att hantera stora och komplexa data som inte kan hanteras med traditionell databehandlingsprogramvara.

7) Datavisualisering att kunna föreställa sig resultat. Att integrera olika datamängder och ta fram en grafisk representation av resultaten genom att använda olika typer av diagram, diagram och grafer kallas "datavisualisering."

—----------------------------------------------------- -------------------------------------------------- ----

Sammanfattningsvis

Alla företag som kan använda den data de samlar in på ett effektivt sätt kan dra nytta av användningen av datavetare. Datavetenskap är fördelaktigt för varje organisation, oavsett sektor, den verkar inom eftersom den kan tillhandahålla statistik och insikter över processer, hjälpa till vid rekrytering av nya medarbetare och hjälpa ledande personal att fatta bättre informerade beslut.

När du har slutfört de flesta av stegen som nämns i den här artikeln kommer du att ha en rad karriärmöjligheter tillgängliga. Bli certifierad inom en rad datavetenskap områden med Readynez för att börja din resa!

Sticky Menu Picture (1)

Din resa mot Top IT-certifieringar börjar här

Bli utbildad av IT-experter så att du är redo att klara dina prov och få certifieringar från Microsoft, Amazon AWS, Cisco, Google, (ISC)2, EN-Council, PMP och mer.

SE ALLA KURSER SE ALLA KURSER
  • Välj mellan att delta virtuellt eller i klassrummet
  • Kurser med Certifieringsgaranti
  • Lär dig av IT-experterna!

How to make a Career in Data Science - Career Path for Aspiring Data Scientists

Varukorg

{{item.CourseTitle}}

Pris: {{item.ItemPriceExVatFormatted}} {{item.Currency}}