მონაცემთა მეცნიერი

BrainStation-ის Data Scientist კარიერული სახელმძღვანელო დაგეხმარებათ გადადგათ პირველი ნაბიჯები მომგებიანი კარიერისკენ მონაცემთა მეცნიერებაში. წაიკითხეთ მონაცემთა მეცნიერების სფეროს მიმოხილვისთვის, ასევე მონაცემთა მეცნიერის სამუშაო როლისთვის.

გახდი მონაცემთა მეცნიერი

ესაუბრეთ სწავლის მრჩეველს, რომ გაიგოთ მეტი იმის შესახებ, თუ როგორ დაგეხმარებათ ჩვენი ჩატვირთვის კურსები გახდეთ მონაცემთა მეცნიერი.



გაგზავნის დაწკაპუნებით თქვენ ეთანხმებით ჩვენს Ვადები .



გაგზავნა

გაგზავნა ვერ მოხერხდა! განაახლოთ გვერდი და სცადოთ ხელახლა?

შეიტყვეთ მეტი ჩვენი Data Science Bootcamp-ის შესახებ

Გმადლობთ!

მალე დაგიკავშირდებით.



მონაცემთა მეცნიერების Bootcamp გვერდის ნახვა

რა არის მონაცემთა მეცნიერი?

მონაცემთა მეცნიერები აგროვებენ, აწყობენ და აანალიზებენ დიდი მონაცემების დიდ ნაკრებებს - სტრუქტურირებულ და არასტრუქტურირებულ მონაცემებს, რათა შექმნან ქმედითი მონაცემების საფუძველზე ბიზნეს გადაწყვეტილებები და გეგმები კომპანიებისა და სხვა ორგანიზაციებისთვის. მათემატიკის, კომპიუტერული მეცნიერებისა და ბიზნესის გრძნობის შერწყმით, მონაცემთა მეცნიერებს უნდა ჰქონდეთ როგორც ტექნიკური უნარები დიდი მონაცემების დასამუშავებლად და ანალიზისთვის, ასევე ბიზნესის გონიერება ამ მონაცემებში დამალული ქმედითი შეხედულებების გამოსავლენად.

მონაცემთა მეცნიერება მონაცემთა მოპოვების წინააღმდეგ

არსებობს რამდენიმე განსხვავება მონაცემთა მეცნიერებასა და მონაცემთა მოპოვებას შორის. მოდით უფრო ახლოს მივხედოთ:

მონაცემთა მეცნიერება

  • არის ფართო სფერო, რომელიც მოიცავს მანქანათმცოდნეობას, ხელოვნურ ინტელექტს, პროგნოზირებულ მიზეზობრივ ანალიტიკას და ინსტრუქციულ ანალიტიკას
  • ეხება ყველა სახის მონაცემს, მათ შორის სტრუქტურირებულ და არასტრუქტურირებულ მონაცემებს
  • მიზნად ისახავს მონაცემთა ბაზაზე ორიენტირებული პროდუქტების შექმნას და მონაცემებზე ორიენტირებული გადაწყვეტილებების მიღებას
  • ფოკუსირებულია მონაცემებისა და ნიმუშის მეცნიერულ შესწავლაზე

Მონაცემების მოპოვება

  • არის მონაცემთა მეცნიერების ქვეჯგუფი, რომელიც მოიცავს მონაცემთა გაწმენდას, სტატისტიკურ ანალიზს და ნიმუშის ამოცნობას და ზოგჯერ მოიცავს მონაცემთა ვიზუალიზაციას, მანქანურ სწავლებას და მონაცემთა ტრანსფორმაციას.
  • ძირითადად ეხება სტრუქტურირებულ მონაცემებს და არა არასტრუქტურირებულ მონაცემებს
  • მიზნად ისახავს სხვადასხვა წყაროდან მონაცემების აღებას და მის გამოყენებას
  • ფოკუსირებულია ბიზნეს პრაქტიკაზე

რას აკეთებს მონაცემთა მეცნიერი?

მონაცემთა მეცნიერი აანალიზებს მონაცემთა დიდ ნაკრებებს, რათა აღმოაჩინოს შაბლონები და ტენდენციები, რომლებიც მიგვიყვანს ქმედითუნარიან ბიზნესში და ეხმარება ორგანიზაციებს რთული პრობლემების გადაჭრაში ან შემოსავლისა და ზრდის შესაძლებლობების იდენტიფიცირებაში. მონაცემთა მეცნიერს შეუძლია იმუშაოს პრაქტიკულად ყველა სფეროში და უნდა იყოს კომპეტენტური სტრუქტურირებული და არასტრუქტურირებული მონაცემთა ნაკრების მართვაში. ეს მულტიდისციპლინარული სამუშაოა და იმისათვის, რომ გახდეთ მონაცემთა მეცნიერი, თქვენ უნდა გქონდეთ მათემატიკის, კომპიუტერული მეცნიერების, ბიზნესისა და კომუნიკაციის ცოდნა, რათა თქვენი სამუშაო ეფექტურად შეასრულოთ.



მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემთა მეცნიერის კონკრეტული სამუშაო მოვალეობები და პასუხისმგებლობები მნიშვნელოვნად განსხვავდება ინდუსტრიის, პოზიციისა და ორგანიზაციის მიხედვით, მონაცემთა მეცნიერის როლების უმეტესობა მოიცავს პასუხისმგებლობის შემდეგ სფეროებს:

Კვლევა

მონაცემთა მეცნიერმა უნდა გაიგოს შესაძლებლობები და ტკივილის წერტილები, რომლებიც სპეციფიკურია როგორც ინდუსტრიისთვის, ასევე ინდივიდუალური კომპანიისთვის.

მონაცემების მომზადება

სანამ რაიმე ღირებული შეხედულების პოვნას შეძლებთ, მონაცემთა მეცნიერმა უნდა განსაზღვროს, თუ რომელი მონაცემთა ნაკრებია გამოსადეგი და რელევანტური სხვადასხვა წყაროდან სტრუქტურირებული და არასტრუქტურირებული მონაცემების შეგროვებამდე, ამოღებამდე, გაწმენდამდე და გამოყენებამდე.



მოდელების და ალგორითმების შექმნა

მანქანური სწავლისა და ხელოვნური ინტელექტის პრინციპების გამოყენებით, მონაცემთა მეცნიერს უნდა შეეძლოს შექმნას და გამოიყენოს ავტომატიზაციის ინსტრუმენტების დანერგვისთვის აუცილებელი ალგორითმები.

Მონაცემთა ანალიზი

მონაცემთა მეცნიერისთვის მნიშვნელოვანია, რომ შეძლოს მათი მონაცემების სწრაფად გაანალიზება, რათა დაადგინოს შაბლონები, ტენდენციები და შესაძლებლობები.

ვიზუალიზაცია და კომუნიკაცია

მონაცემთა მეცნიერს უნდა შეეძლოს მონაცემების მეშვეობით აღმოჩენილი ისტორიების მოყოლა ესთეტიურად მიმზიდველი დაფებისა და ვიზუალიზაციის შექმნით და ორგანიზებით, ამასთან, ფლობდეს კომუნიკაციის უნარებს, დაარწმუნოს დაინტერესებული მხარეები და გუნდის სხვა წევრები, რომ მონაცემების მიგნებებზე მოქმედება ღირს.

BrainStation-ის ციფრული უნარების უახლესმა კვლევამ აჩვენა, რომ მონაცემთა პროფესიონალები დროის უმეტეს ნაწილს ატარებდნენ მონაცემთა ჩხუბსა და გაწმენდაზე. რესპონდენტებმა ასევე დაასკვნეს, რომ მათი მუშაობის მიზანი ყველაზე ხშირად არის არსებული პლატფორმის, პროდუქტის ან სისტემის ოპტიმიზაცია (45 პროცენტი), ან ახლის განვითარება (42 პროცენტი).

მონაცემთა მეცნიერების ტიპები

მონაცემთა მეცნიერების უფრო ფართო სფერო აერთიანებს მრავალ განსხვავებულ დისციპლინას, მათ შორის:

მონაცემთა ინჟინერია

ინფრასტრუქტურის დიზაინი, მშენებლობა, ოპტიმიზაცია, შენარჩუნება და მართვა, რომელიც მხარს უჭერს მონაცემებს, ისევე როგორც მონაცემთა ნაკადს მთელ ორგანიზაციაში.

მონაცემთა მომზადება

მონაცემების გაწმენდა და ტრანსფორმაცია.

Მონაცემების მოპოვება

გამოსაყენებელი მონაცემების ამოღება (და ზოგჯერ გაწმენდა და ტრანსფორმაცია) უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრებიდან.

პროგნოზირებადი ანალიტიკა

მონაცემთა, ალგორითმებისა და მანქანათმცოდნეობის ტექნიკის გამოყენება მონაცემთა ანალიზის საფუძველზე სხვადასხვა შესაძლო სამომავლო შედეგების ალბათობის გასაანალიზებლად.

მანქანათმცოდნეობა

ანალიტიკური მოდელის ავტომატიზირება მონაცემთა ანალიზის პროცესში, რათა ვისწავლოთ მონაცემებიდან, აღმოვაჩინოთ შაბლონები და მივცეთ სისტემებს უფლებამოსილება მიიღონ გადაწყვეტილებები ადამიანის დიდი ჩარევის გარეშე.

მონაცემთა ვიზუალიზაცია

ვიზუალური ელემენტების (გრაფების, რუქების და დიაგრამების ჩათვლით) გამოყენება მონაცემებში არსებული შეხედულებების ილუსტრირებისთვის ხელმისაწვდომი გზით, რათა აუდიტორიამ შეძლოს მონაცემების ტენდენციების, განსხვავებებისა და შაბლონების გაგება.

მონაცემთა მეცნიერების უპირატესობები

კომპანიები ყველა ინდუსტრიაში მსოფლიოს ყველა კუთხეში სულ უფრო მეტ ფულს, დროსა და ყურადღებას უთმობენ მონაცემთა მეცნიერებას და ცდილობენ თავიანთ გუნდს მონაცემთა მეცნიერის დამატება. კვლევებმა აჩვენა, რომ კომპანიები, რომლებიც ნამდვილად იზიარებენ მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილების მიღებას, უფრო პროდუქტიული, მომგებიანი და ეფექტურია, ვიდრე კონკურენცია.

მონაცემთა მეცნიერება გადამწყვეტია იმისთვის, რომ დაეხმაროს ორგანიზაციებს სწორი პრობლემებისა და შესაძლებლობების იდენტიფიცირებაში, ხოლო დამკვეთისა და კლიენტის ქცევისა და საჭიროებების, თანამშრომლებისა და პროდუქტის მუშაობის და პოტენციური სამომავლო პრობლემების მკაფიო სურათის ჩამოყალიბებაში.

მონაცემთა მეცნიერებას შეუძლია დაეხმაროს კომპანიებს:

  • მიიღეთ უკეთესი გადაწყვეტილებები
  • შეიტყვეთ მეტი კლიენტებისა და კლიენტების შესახებ
  • გამოიყენე ტენდენციები
  • მომავლის განჭვრეტა

როგორ შეიძლება მონაცემთა მეცნიერებამ გააუმჯობესოს კომპანიის ღირებულება?

მონაცემთა მეცნიერება არის ისეთი სულ უფრო პოპულარული ინვესტიცია ბიზნესისთვის, რადგან დიდი მონაცემების ღირებულების განბლოკვის პოტენციური ROI უზარმაზარია. მონაცემთა მეცნიერება ღირსეული ინვესტიციაა, რადგან:

    ის შლის ვარაუდებს და იძლევა ქმედითუნარიან შეხედულებებს.კომპანიები უკეთეს გადაწყვეტილებებს იღებენ მონაცემებისა და რაოდენობრივი მტკიცებულებების საფუძველზე.კომპანიებს უკეთ ესმით თავიანთი ადგილი ბაზარზე.მონაცემთა მეცნიერება კომპანიებს დაეხმარება გააანალიზონ კონკურენცია, შეისწავლონ ისტორიული მაგალითები და მიიღონ ციფრებზე დაფუძნებული რეკომენდაციები.მისი გამოყენება შესაძლებელია საუკეთესო ნიჭის გამოსავლენად.დიდ მონაცემებში იმალება უამრავი მოსაზრება პროდუქტიულობის, თანამშრომლების ეფექტურობისა და საერთო შესრულების შესახებ. მონაცემები ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას ნიჭიერების მოსამზადებლად და მოსამზადებლად.თქვენ გაეცნობით ყველაფერს თქვენი სამიზნე აუდიტორიის, კლიენტის ან მომხმარებლის შესახებ.ახლა ყველა აწარმოებს და აგროვებს მონაცემებს, ხოლო კომპანიები, რომლებიც სათანადო ინვესტიციას არ ახდენენ მონაცემთა მეცნიერებაში, უბრალოდ აგროვებენ უფრო მეტ მონაცემს, ვიდრე იციან, რა უნდა გააკეთონ. წარსული ან პოტენციური მომხმარებლების ან კლიენტების ქცევის, პრიორიტეტებისა და პრეფერენციების შესახებ ინფორმაცია ფასდაუდებელია და ისინი უბრალოდ ელიან კვალიფიციურ მონაცემთა მეცნიერის აღმოჩენას.

ხელფასები მონაცემთა მეცნიერებისთვის

მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემთა მეცნიერთა ხელფასები მნიშვნელოვნად განსხვავდება რეგიონისა და ინდუსტრიის მიხედვით, მონაცემთა მეცნიერის საშუალო ხელფასი აშშ-ში არის 96,000-დან 113,000 დოლარამდე, წყაროდან გამომდინარე. უფროს მონაცემთა მეცნიერს შეუძლია საშუალოდ დაახლოებით $130,000 შემოსავალი მოიტანოს.

მოთხოვნა მონაცემთა მეცნიერებზე

მონაცემთა მეცნიერებს აქვთ დიდი მოთხოვნა და დეფიციტი პრაქტიკულად ყველა ინდუსტრიაში. Deloitte Access Economics-ის მოხსენებამ აჩვენა, რომ ბიზნესების 76 პროცენტი გეგმავდა ხარჯების გაზრდას მომდევნო წლების განმავლობაში მონაცემთა ანალიტიკურ შესაძლებლობებზე, მაშინ როცა IBM იწინასწარმეტყველა მონაცემთა მეცნიერების მოთხოვნის 28 პროცენტით ზრდა ათწლეულის დასაწყისში.

აშშ-ს შრომის სტატისტიკის ბიურო პროგნოზირებს მონაცემთა მეცნიერების 31 პროცენტიან ზრდას მომდევნო 10 წლის განმავლობაში. იმავდროულად, ბაზრებისა და ბაზრების მოხსენებამ აჩვენა, რომ დიდი მონაცემების გლობალური ბაზარი 2025 წლისთვის 229,4 მილიარდ დოლარამდე გაიზრდება, 2024 წლისთვის მონაცემთა მეცნიერების პლატფორმა 30 პროცენტით გაიზრდება.

როგორც ჩანს, მთელ მსოფლიოში, მოსალოდნელია ინვესტიციების ზრდა მონაცემთა მეცნიერებაში და, ამასთან, მონაცემთა მეცნიერებზე მოთხოვნა.

რა ინსტრუმენტებს იყენებენ მონაცემთა მეცნიერები?

მონაცემთა მეცნიერები იყენებენ სხვადასხვა ინსტრუმენტებსა და პროგრამებს აქტივობებისთვის, მათ შორის მონაცემთა ანალიზის, მონაცემთა გაწმენდისა და ვიზუალიზაციის შესაქმნელად.

Python არის საუკეთესო პროგრამირების ენა მონაცემთა მეცნიერებისთვის, რომლებიც გამოკითხულნი იყვნენ BrainStation Digital Skills Survey-ში. ზოგადი დანიშნულების პროგრამირების ენა, Python სასარგებლოა ეროვნული ენის დამუშავების აპლიკაციებისა და მონაცემთა ანალიზისთვის. R ასევე ხშირად გამოიყენება მონაცემთა ანალიზისა და მონაცემთა მოპოვებისთვის. უფრო მძიმე რიცხვისთვის, Hadoop-ზე დაფუძნებული ხელსაწყოები, როგორიცაა Hive, პოპულარულია. მანქანური სწავლისთვის, მონაცემთა მეცნიერებს შეუძლიათ აირჩიონ ინსტრუმენტების ფართო სპექტრი, მათ შორის h2o.ai, TensorFlow, Apache Mahout და Accord.Net. ვიზუალიზაციის ხელსაწყოები ასევე არის მონაცემთა მეცნიერის არსენალის მნიშვნელოვანი ნაწილი. პროგრამები, როგორიცაა Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly და Infogram ეხმარებიან მონაცემთა მეცნიერებს შექმნან ვიზუალურად მიმზიდველი დიაგრამები, სითბოს რუქები, გრაფიკები, სკატერ ნახაზები და სხვა.

მონაცემთა მეცნიერებს ასევე ძალიან კომფორტული უნდა ჰქონდეთ როგორც SQL (გამოიყენება მრავალ პლატფორმაზე, მათ შორის MySQL, Microsoft SQL და Oracle) და ცხრილების პროგრამებით (ჩვეულებრივ, Excel).

რა უნარები სჭირდებათ მონაცემთა მეცნიერებს?

არსებობს მთელი რიგი უნარები, რომლებიც ყველა მსურველმა მონაცემთა მეცნიერმა უნდა განავითაროს, მათ შორის:

    Excel.ყველაზე ხშირად გამოყენებული ინსტრუმენტი მონაცემთა პროფესიონალთა 66 პროცენტისთვის, რომლებიც გამოკითხულნი იყვნენ BrainStation ციფრული უნარების გამოკითხვაში, Excel კვლავ გადამწყვეტია მონაცემთა მეცნიერებისთვის.SQL.შეკითხვის ეს ენა შეუცვლელია მონაცემთა ბაზის მენეჯმენტში და მას იყენებს მონაცემთა რესპონდენტთა დაახლოებით ნახევარი.სტატისტიკური პროგრამირება.Python და R ჩვეულებრივ გამოიყენება მონაცემთა მეცნიერების მიერ ტესტების გასაშვებად, მოდელების შესაქმნელად და მონაცემთა დიდი ნაკრების ანალიზის ჩასატარებლად.მონაცემთა ვიზუალიზაცია.ინსტრუმენტები, როგორიცაა Tableau, Plotly, Bokeh, PowerBl და Matplotlib, ეხმარება მონაცემთა მეცნიერებს შექმნან თავიანთი აღმოჩენების დამაჯერებელი და ხელმისაწვდომი ვიზუალური წარმოდგენები.

მონაცემთა მეცნიერის კარიერული გზები

როგორც შედარებით ახალი პროფესია, მონაცემთა მეცნიერის კარიერული გზები არ არის დაწერილი ქვაზე და ბევრი ადამიანი პოულობს გზას მონაცემთა მეცნიერებისკენ კომპიუტერულ მეცნიერებაში, IT, მათემატიკასა და ბიზნესში. მაგრამ მონაცემთა მეცნიერის კარიერის ოთხი ძირითადი ღერძი ძირითადად არის მონაცემები, ინჟინერია, ბიზნესი და პროდუქტი. მონაცემთა მეცნიერებაში მრავალი მულტიდისციპლინური როლი მოითხოვს რამდენიმე ან ყველა ამ სფეროს დაუფლებას.

ადამიანები, რომლებიც მუშაობენ მონაცემთა მეცნიერებაში, იმ ტექნოლოგიური ცვლილებების წინა პლანზე არიან, რომლებიც ყველაზე მეტად აისახება მომავალზე. იმის გამო, რომ მონაცემთა მეცნიერებას შეუძლია ხელი შეუწყოს წინსვლას პრაქტიკულად ყველა სხვა სფეროში, მონაცემთა მეცნიერებს შეუძლიათ შემდგომი კვლევები ყველაფერში, ფინანსებიდან და კომერციიდან დაწყებული აქტუარული სტატისტიკით, მწვანე ენერგიით, ეპიდემიოლოგიით, მედიცინაში და ფარმაცევტულ პროდუქტებში, ტელეკომუნიკაციებამდე - სია პრაქტიკულად უსასრულოა. ყველა ინდუსტრია ახორციელებს თავის სხვადასხვა ტიპის მონაცემებს, იყენებს მათ სხვადასხვა გზით სხვადასხვა მიზნების მისაღწევად. სადაც არ უნდა მოხდეს ეს, მონაცემთა მეცნიერებს შეუძლიათ წარმართონ უკეთესი გადაწყვეტილების მიღება, იქნება ეს პროდუქტის განვითარებაში, ბაზრის ანალიზში, მომხმარებლებთან ურთიერთობის მენეჯმენტში, ადამიანურ რესურსებში თუ სხვა რამეში.

არა მხოლოდ მონაცემთა მეცნიერების აპლიკაციები ფართოა, ეხება მრავალ სხვადასხვა სექტორს, არამედ არსებობს მონაცემთა მეცნიერების სხვადასხვა ტიპებიც. ყველა ამ აქტივობას საერთო აქვს ის, რომ ყველა მათგანი ცდილობს მონაცემები გადააქციოს ცოდნად. უფრო ზუსტად, მონაცემთა მეცნიერები იყენებენ მეთოდურ მიდგომას ნედლეული მონაცემების ორგანიზებისა და ანალიზისთვის, რათა დაადგინონ შაბლონები, საიდანაც შესაძლებელია სასარგებლო ინფორმაციის იდენტიფიცირება ან დასკვნა.

მათი გავლენის ფარგლების გათვალისწინებით, გასაკვირი არ არის, რომ მონაცემთა მეცნიერები იკავებენ პოზიციებს, რომლებიც ძალიან გავლენიანია - და ძალიან მოთხოვნადია. მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემთა მეცნიერისკენ მიმავალი გზა შეიძლება იყოს მომთხოვნი, ახლა უფრო მეტი რესურსია დამწყები მონაცემთა მეცნიერებისთვის, ვიდრე ოდესმე, და მეტი შესაძლებლობა მათთვის, რომ ააშენონ კარიერა, როგორც სურთ.

მაგრამ ყველა იმ გზისთვის, თუ როგორ შეუძლიათ მონაცემთა მეცნიერებს წვლილი შეიტანონ სხვადასხვა ინდუსტრიაში, და ყველა განსხვავებული კარიერული გზა, რომელსაც შეუძლია მონაცემთა მეცნიერი გაჰყვეს, სამუშაოს ტიპები, რომლებსაც ისინი აკეთებენ, შეიძლება დაიყოს რამდენიმე ძირითად კატეგორიად. მონაცემთა ყველა მეცნიერება ზუსტად არ ჯდება ამ ჯგუფებში, განსაკუთრებით კომპიუტერული მეცნიერების წინა პლანზე, სადაც მუდმივად იშლება ახალი ნიადაგი – მაგრამ ისინი გარკვეულ წარმოდგენას მოგცემთ იმის შესახებ, თუ როგორ აქცევს მონაცემთა მეცნიერები მონაცემებს ინტუიციად.

სტატისტიკა

მონაცემთა მეცნიერების ცენტრში, სტატისტიკა არის მათემატიკის სფერო, რომელიც აღწერს მონაცემთა ნაკრების სხვადასხვა მახასიათებლებს, იქნება ეს რიცხვები, სიტყვები, სურათები თუ სხვა სახის გაზომვადი ინფორმაცია. სტატისტიკის დიდი ნაწილი კონცენტრირებულია მხოლოდ იმის იდენტიფიცირებასა და აღწერაზე, თუ რა არის იქ – განსაკუთრებით ძალიან დიდი მონაცემთა ნაკრების შემთხვევაში, მხოლოდ იმის ცოდნა, თუ რას აკეთებს და არ შეიცავს ინფორმაციას, თავისთავად ამოცანაა. მონაცემთა მეცნიერების სფეროში, ამას ხშირად უწოდებენ აღწერილ ანალიზს. მაგრამ სტატისტიკა შეიძლება კიდევ უფრო შორს წავიდეს, შეამოწმოს, არის თუ არა თქვენი ვარაუდები იმის შესახებ, თუ რა არის მონაცემებში, ან, სწორია, არის თუ არა ეს მნიშვნელოვანი ან სასარგებლო. ეს შეიძლება მოიცავდეს არა მხოლოდ მონაცემების შემოწმებას, არამედ მანიპულირებას, რათა გამოავლინოს მისი მნიშვნელოვანი მახასიათებლები. ამის გაკეთების მრავალი განსხვავებული გზა არსებობს - წრფივი რეგრესია, ლოგისტიკური რეგრესია და დისკრიმინაციული ანალიზი, შერჩევის სხვადასხვა მეთოდები და ა. ასახავს გარკვეულ ჭეშმარიტებას იმ სამყაროს შესახებ, რომელსაც ისინი შეესაბამება.

Მონაცემთა ანალიზი

მიუხედავად იმისა, რომ ის სტატისტიკის საფუძველზეა აგებული, მონაცემთა ანალიზი უფრო შორს მიდის, მიზეზობრიობის გაგების, ვიზუალიზაციისა და დასკვნების სხვებისთვის გადაცემის თვალსაზრისით. თუ სტატისტიკა მიზნად ისახავს მონაცემთა ნაკრების რა და როდის განსაზღვრას, მონაცემთა ანალიზი ცდილობს დაადგინოს რატომ და როგორ. მონაცემთა ანალიტიკოსები ამას აკეთებენ მონაცემების გაწმენდით, შეჯამებით, გარდაქმნით, მოდელირებით და ტესტირებით. როგორც ზემოთ აღინიშნა, ეს ანალიზი არ შემოიფარგლება მხოლოდ რიცხვებით. მიუხედავად იმისა, რომ ბევრი მონაცემთა ანალიზი იყენებს ციფრულ მონაცემებს, ასევე შესაძლებელია ანალიზის ჩატარება სხვა ტიპის მონაცემებზეც – მაგალითად, მომხმარებელთა წერილობითი გამოხმაურება, ან სოციალური მედიის პოსტები, ან თუნდაც სურათები, აუდიო და ვიდეო.

მონაცემთა ანალიტიკოსების ერთ-ერთი მთავარი მიზანია მიზეზობრიობის გაგება, რომელიც შემდეგ შეიძლება გამოყენებულ იქნას ტენდენციების გასაგებად და პროგნოზირებისთვის აპლიკაციების ფართო სპექტრში. დიაგნოსტიკური ანალიზის დროს, მონაცემთა ანალიტიკოსები ეძებენ კორელაციას, რომელიც მიუთითებს მიზეზსა და ეფექტზე, რაც თავის მხრივ შეიძლება გამოყენებულ იქნას შედეგების შეცვლაში. პროგნოზირებადი ანალიზი ანალოგიურად ეძებს შაბლონებს, მაგრამ შემდეგ აფართოებს მათ, ექსტრაპოლაციას უწევს მათ ტრაექტორიებს ცნობილი მონაცემების მიღმა, რათა დაეხმაროს წინასწარ განსაზღვროს, თუ როგორ შეიძლება მოხდეს გაუზომავი ან ჰიპოთეტური მოვლენები - მათ შორის მომავალი მოვლენები. მონაცემთა ანალიზის ყველაზე მოწინავე ფორმები მიზნად ისახავს ხელმძღვანელობას კონკრეტული გადაწყვეტილებების შესახებ, მოდელირებისა და სხვადასხვა არჩევანის შედეგების პროგნოზირების გზით, რათა დადგინდეს მოქმედების ყველაზე შესაფერისი კურსი.

ხელოვნური ინტელექტი და მანქანათმცოდნეობა

ერთ-ერთი უდიდესი წინსვლა, რომელიც ამჟამად ხდება მონაცემთა მეცნიერებაში - და რომელიც მზად არის მომავალში უზარმაზარი გავლენა მოახდინოს - არის ხელოვნური ინტელექტი და უფრო კონკრეტულად, მანქანათმცოდნეობა. მოკლედ რომ ვთქვათ, მანქანათმცოდნეობა გულისხმობს კომპიუტერის სწავლებას იმ დავალებების შესასრულებლად, რომლებიც ჩვეულებრივ გვგონია, რომ მოითხოვს რაიმე სახის ინტელექტს ან განსჯას, როგორიცაა ფოტოში ობიექტების იდენტიფიცირების შესაძლებლობა. ეს მიიღწევა, როგორც წესი, მიწოდებით მას იმ ტიპის განსაზღვრის მაგალითებით, რომლებზეც თქვენ ავარჯიშებთ ქსელს. როგორც თქვენ წარმოიდგენთ, ეს მოითხოვს მონაცემთა ორივე ჯგუფს (ჩვეულებრივ სტრუქტურირებულ) და კომპიუტერს ამ მონაცემების გაგებისთვის. ძლიერი სტატისტიკური უნარები და პროგრამირების უნარები აუცილებელია.

მანქანური სწავლის სასარგებლო ეფექტები პრაქტიკულად შეუზღუდავია, მაგრამ უპირველეს ყოვლისა არის რთული ან გახანგრძლივებული ამოცანების შესრულების უნარი უფრო სწრაფად, ვიდრე ნებისმიერ ადამიანს შეეძლო, მაგალითად, კონკრეტული თითის ანაბეჭდის ამოცნობა მილიონობით სურათის საცავიდან ან ჯვარედინი მითითება. ათობით ცვლადი ათასობით სამედიცინო ფაილში ასოციაციების იდენტიფიცირებისთვის, რომლებიც შეიძლება გვთავაზობდნენ მინიშნებებს იმის შესახებ, თუ რა იწვევს დაავადებას. საკმარისი მონაცემებით, მანქანათმცოდნეობის ექსპერტებს შეუძლიათ ნერვული ქსელების მომზადებაც კი, რათა შექმნან ორიგინალური სურათები, ამოიღონ მნიშვნელოვანი ინფორმაცია წერილობითი ტექსტის მასიური ნაწილიდან, გააკეთონ პროგნოზები სამომავლო ხარჯვის ტენდენციებზე ან ბაზრის სხვა მოვლენებზე და გამოყოს რესურსები, რომლებიც დამოკიდებულია უაღრესად რთულ განაწილებაზე, როგორიცაა ენერგია. , მაქსიმალური ეფექტურობით. ამ ამოცანების შესასრულებლად მანქანური სწავლების გამოყენების სარგებელი, ავტომატიზაციის სხვა ფორმებისგან განსხვავებით, არის ის, რომ უკონტროლო A.I. სისტემას შეუძლია ავტომატურად ისწავლოს და გაუმჯობესდეს დროთა განმავლობაში - თუნდაც ახალი პროგრამირების გარეშე.

ბიზნეს ინტელექტი

როგორც თქვენ ალბათ მიხვდით ბაზრის მოვლენებზე ადრინდელი მითითებიდან, ბიზნესისა და ფინანსების სამყარო არის ერთ-ერთი ადგილი, სადაც მანქანათმცოდნეობამ მოახდინა ერთ-ერთი ყველაზე ადრეული და ღრმა გავლენა. ხელმისაწვდომი რიცხვითი მონაცემების უზარმაზარი რაოდენობის წყალობით - მარკეტინგის მონაცემთა ბაზები, გამოკითხვები, საბანკო ინფორმაცია, გაყიდვების მაჩვენებლები და ა. მანქანური სწავლება ბიზნესის სამყაროს უამრავი ასპექტის შესახებ ინფორმაციის მოპოვებაზე, გადაწყვეტილების მიღებისა და შედეგების ოპტიმიზაციის ხელმძღვანელობით, იქამდე, რომ ბიზნეს ინტელექტი თავისთავად გახდა მონაცემთა მეცნიერების სფერო.

ხშირად, ბიზნეს დაზვერვის დეველოპერები უბრალოდ არ ათვალიერებენ რა მონაცემებს, რომლებიც ხელმისაწვდომი იქნება, რათა ნახონ, რისი აღმოჩენა შეუძლიათ; ისინი პროაქტიულად ახორციელებენ მონაცემთა შეგროვებას და ავითარებენ ტექნიკასა და პროდუქტებს კონკრეტულ კითხვებზე პასუხის გასაცემად და კონკრეტული მიზნების მისაღწევად. ამ თვალსაზრისით, ბიზნეს დაზვერვის დეველოპერები და ანალიტიკოსები გადამწყვეტია სტრატეგიული განვითარებისთვის ბიზნესისა და ფინანსების სამყაროში - ეხმარებიან ხელმძღვანელობას უკეთესი გადაწყვეტილებების მიღებაში და მათ უფრო სწრაფად მიღებაში, ბაზრის გაგებაში, რათა დაადგინონ ბიზნესის შესაძლებლობები და გამოწვევები და გააუმჯობესონ საერთო ეფექტურობა. ბიზნესის სისტემები და ფუნქციონირება, ეს ყველაფერი მიზნად ისახავს კონკურენტული უპირატესობის მიღწევას და მოგების გაზრდას.

მონაცემთა ინჟინერია

კვლევის ბოლო ძირითადი სფერო, რომელშიც მონაცემთა მეცნიერები ხშირად მუშაობენ, მოიცავს სხვადასხვა სამუშაოს მთელ რიგს - მონაცემთა ინჟინერი, სისტემების არქიტექტორი, აპლიკაციების არქიტექტორი, მონაცემთა არქიტექტორი, საწარმოს არქიტექტორი ან ინფრასტრუქტურის არქიტექტორი. თითოეულ ამ როლს აქვს საკუთარი პასუხისმგებლობები, ზოგი ავითარებს პროგრამულ უზრუნველყოფას, სხვები აპროექტებენ IT სისტემებს და სხვები არეგულირებენ კომპანიის შიდა სტრუქტურას და პროცესებს იმ ტექნოლოგიასთან, რომელსაც იყენებს მისი ბიზნეს სტრატეგიების გასატარებლად. რაც მათ ყველა აკავშირებს არის ის, რომ მონაცემთა მეცნიერები, რომლებიც მუშაობენ ამ სფეროში, იყენებენ მონაცემებს და საინფორმაციო ტექნოლოგიებს კონკრეტული ფუნქციის გათვალისწინებით სისტემების შესაქმნელად ან გასაუმჯობესებლად.

აპლიკაციების არქიტექტორი, მაგალითად, აკვირდება, თუ როგორ იყენებს ბიზნესი ან სხვა საწარმო კონკრეტულ ტექნოლოგიურ გადაწყვეტილებებს, შემდეგ შეიმუშავებს და ავითარებს აპლიკაციებს (პროგრამული უზრუნველყოფის ან IT ინფრასტრუქტურის ჩათვლით) გაუმჯობესებული მუშაობისთვის. მონაცემთა არქიტექტორი ანალოგიურად ავითარებს აპლიკაციებს - ამ შემთხვევაში გადაწყვეტილებებს მონაცემთა შენახვის, ადმინისტრირებისა და ანალიზისთვის. ინფრასტრუქტურის არქიტექტორმა შეიძლება შეიმუშაოს ყოვლისმომცველი გადაწყვეტილებები, რომელსაც კომპანია იყენებს ყოველდღიური საქმიანობის განსახორციელებლად, რათა უზრუნველყოს ეს გადაწყვეტილებები კომპანიის სისტემის მოთხოვნებს, იქნება ეს ოფლაინში თუ ღრუბელში. მონაცემთა ინჟინრები, თავის მხრივ, ყურადღებას ამახვილებენ მონაცემთა დამუშავებაზე, ჩაფიქრებაზე და იმპლემენტაციაზე, რომლებიც აგროვებენ, აწყობენ, ინახავენ, იღებენ და ამუშავებენ ორგანიზაციის მონაცემებს. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, მონაცემთა მეცნიერების ამ ფართო კატეგორიის განმსაზღვრელი მახასიათებელია ის, რომ იგი მოიცავს საგნების დიზაინს და აგებას: სისტემები, სტრუქტურები და პროცესები, რომლებითაც ხორციელდება მონაცემთა მეცნიერება.

რა არის მონაცემთა მეცნიერების ყველაზე მოთხოვნადი ვაკანსიები?

ზოგადად მონაცემთა მეცნიერება არის ძალიან მოთხოვნადი უნარი, ამიტომ უამრავი შესაძლებლობაა დარგის ყველა სფეროში და სპეციალობაში. სინამდვილეში, 2019 წელს LinkedIn-მა დაასახელა Data Scientist, როგორც წლის ყველაზე პერსპექტიული სამუშაო, ხოლო QuantHub-მა იწინასწარმეტყველა კვალიფიციური მონაცემთა მეცნიერების მწვავე დეფიციტი მომდევნო წელს.

საკვანძო სიტყვა აქ არის კვალიფიციური. ხშირად, ტექნიკური მოთხოვნები, რომლებიც მონაცემთა მეცნიერმა უნდა აკმაყოფილებდეს, იმდენად სპეციფიკურია, რომ შეიძლება დასჭირდეს ინდუსტრიაში მუშაობის რამდენიმე წლიანი გამოცდილება კომპეტენციების საჭირო დიაპაზონის ჩამოყალიბებას, დაწყებული როგორც გენერალისტი, შემდეგ ნელ-ნელა დაემატება უფრო და უფრო მეტი უნარები და შესაძლებლობები. მათი უნარების ნაკრები.

ეს მხოლოდ რამდენიმე ყველაზე გავრცელებული გზაა მონაცემთა მეცნიერებს ამის გაკეთება - იმდენი პოტენციური კარიერის გზაა, რამდენიც მონაცემთა მეცნიერი, მაგრამ ყოველ შემთხვევაში, კარიერული წინსვლა დამოკიდებულია დროთა განმავლობაში ახალი უნარებისა და გამოცდილების მიღებაზე.

მონაცემთა ანალიტიკოსი

როგორც სახელი გვთავაზობს, მონაცემთა ანალიტიკოსები აანალიზებენ მონაცემებს - მაგრამ ეს მოკლე სათაური მხოლოდ მცირე ნაწილს ასახავს, ​​რისი მიღწევაც მონაცემთა ანალიტიკოსებს შეუძლიათ. ერთი მხრივ, მონაცემები იშვიათად იწყება გამოსაყენებლად ადვილად გამოსაყენებელ ფორმაში და, როგორც წესი, მონაცემთა ანალიტიკოსები პასუხისმგებელნი არიან საჭირო მონაცემების იდენტიფიცირებაზე, შეგროვებაზე და აწყობაზე, შემდეგ კი გაწმენდაზე და ორგანიზებაზე – გადაქცევაზე უფრო გამოსაყენებელი ფორმა, იმის დადგენა, თუ რას შეიცავს მონაცემთა ნაკრები რეალურად, დაზიანებული მონაცემების ამოღება და მისი სიზუსტის შეფასება. შემდეგ არის თავად ანალიზი - სხვადასხვა ტექნიკის გამოყენებით მონაცემების შესამოწმებლად და მოდელირებისთვის, შაბლონების მოსაძებნად, ამ შაბლონებიდან მნიშვნელობის ამოღება და მათი ექსტრაპოლაციის ან მოდელირების მიზნით. და ბოლოს, მონაცემთა ანალიტიკოსები სხვებს აწვდიან თავიანთ შეხედულებებს მონაცემთა დაფის ან მონაცემთა ბაზაში წარდგენით, რომლებზეც სხვა ადამიანებს შეუძლიათ წვდომა და თავიანთი დასკვნების სხვებს პრეზენტაციების, წერილობითი დოკუმენტების და სქემების, გრაფიკების და სხვა ვიზუალიზაციის საშუალებით.

მონაცემთა ანალიტიკოსის კარიერული გზა

მონაცემთა ანალიტიკოსი არის შესანიშნავი შესვლის წერტილი მონაცემთა მეცნიერების სამყაროში; ეს შეიძლება იყოს საწყისი დონის თანამდებობა, რაც დამოკიდებულია საჭირო ექსპერტიზის დონეზე. ახალი მონაცემთა ანალიტიკოსები, როგორც წესი, შედიან ამ სფეროში უშუალოდ სკოლის დამთავრების შემდეგ - სტატისტიკის, მათემატიკის, კომპიუტერული მეცნიერების ან მსგავსი ხარისხის დიპლომით - ან გადადიან მონაცემთა ანალიზზე დაკავშირებული სფეროდან, როგორიცაა ბიზნესი, ეკონომიკა ან თუნდაც სოციალური მეცნიერებები, როგორც წესი, მათი განახლებით. უნარები კარიერის შუა პერიოდში მონაცემთა ანალიზის ჩატვირთვის ან მსგავსი სასერტიფიკაციო პროგრამის მეშვეობით.

მაგრამ იქნება ეს ბოლო კურსდამთავრებულები თუ გამოცდილი პროფესიონალები, რომლებიც შუა კარიერაში ცვლიან, ახალი მონაცემთა მეცნიერები ჩვეულებრივ იწყებენ რუტინული ამოცანების შესრულებით, როგორიცაა მონაცემების მოპოვება და მანიპულირება ისეთი ენით, როგორიცაა R ან SQL, მონაცემთა ბაზის შექმნა, ძირითადი ანალიზის შესრულება და გენერირება. ვიზუალიზაცია პროგრამების გამოყენებით, როგორიცაა Tableau. ყველა მონაცემთა ანალიტიკოსს არ დასჭირდება იცოდეს, თუ როგორ უნდა გააკეთოს ეს ყველაფერი - შეიძლება იყოს სპეციალიზაცია, თუნდაც უმცროსი თანამდებობაზე - მაგრამ თქვენ უნდა შეგეძლოთ შეასრულოთ ყველა ეს დავალება, თუ იმედი გაქვთ კარიერაში წინსვლის. მოქნილობა დიდი უპირატესობაა ამ ადრეულ ეტაპზე.

როგორ მიიწევთ წინსვლა, როგორც მონაცემთა ანალიტიკოსი, გარკვეულწილად დამოკიდებულია ინდუსტრიაზე, რომელშიც მუშაობთ - მაგალითად, მარკეტინგი ან ფინანსები. სექტორიდან და სამუშაოს ტიპებიდან გამომდინარე, რომელსაც აკეთებთ, შეგიძლიათ სპეციალიზირდეთ Python-ში ან R-ში პროგრამირებაში, გახდეთ მონაცემთა გაწმენდის პროფესიონალი, ან კონცენტრირება მოახდინოთ მხოლოდ რთული სტატისტიკური მოდელების შექმნაზე ან ლამაზი ვიზუალის შექმნაზე; მეორეს მხრივ, თქვენ ასევე შეგიძლიათ ისწავლოთ ყველაფერი ცოტათი, რაც დაგიყენებთ ლიდერის პოზიციას, როგორც თქვენ იღებთ მონაცემთა უფროსი ანალიტიკოსის ტიტულს. ფართო და საკმარისად ღრმა გამოცდილებით, მონაცემთა უფროსი ანალიტიკოსი მზად არის შეასრულოს ლიდერის როლი მონაცემთა სხვა ანალიტიკოსების გუნდზე ზედამხედველობით, საბოლოოდ გახდება დეპარტამენტის მენეჯერი ან დირექტორი. დამატებითი უნარების ტრენინგით, მონაცემთა ანალიტიკოსებს ასევე აქვთ ძლიერი პოზიცია, რომ გადავიდნენ მონაცემთა მეცნიერის უფრო მოწინავე პოზიციაზე.

მონაცემთა მეცნიერი

მონაცემთა მეცნიერებს, როგორც წესი, შეუძლიათ გააკეთონ ყველაფერი, რისი გაკეთებაც მონაცემთა ანალიტიკოსებს შეუძლიათ, გარდა ამისა, კიდევ რამდენიმე რამ - ფაქტობრივად, სწორი ტრენინგისა და გამოცდილებით, მონაცემთა ანალიტიკოსს შეუძლია საბოლოოდ დაწინაურდეს მონაცემთა მეცნიერის პოზიციაზე. დიახ, მონაცემთა მეცნიერებს უნდა შეეძლოთ მონაცემების შეძენა, გაწმენდა, მანიპულირება, შენახვა და ანალიზი - მაგრამ ასევე გაიგონ და იმუშაონ მანქანური სწავლის სხვადასხვა მეთოდებთან და შეეძლოთ დაპროგრამება Python, R ან მსგავსი სტატისტიკური პროგრამირების ენაზე. უფრო მოწინავე მოდელების შექმნა და შეფასება.

მონაცემთა მეცნიერის კარიერული გზა

ბევრი ადამიანი შემოდის ამ სფეროში, როგორც მონაცემთა ანალიტიკოსები, სანამ არ მოიპოვებენ გამოცდილებას და დაამატებენ უნარებს, რომლებიც საჭიროა საკუთარი თავის მონაცემთა მეცნიერების დასაწოდებლად. შემდეგ, Junior Data Scientist-ისგან, შემდეგი ნაბიჯი არის, როგორც წესი, უფროსი მონაცემთა მეცნიერი – თუმცა სათაურის ეს მარტივი ცვლილება უარყოფს იმ სამუშაოს, რომელიც საჭიროა ამ გადასვლისთვის; უფროსი მონაცემთა მეცნიერი ან ფლობს მონაცემთა მეცნიერების თითქმის ყველა ასპექტს - A.I., მონაცემთა საწყობი, მონაცემთა დამუშავება, ღრუბლოვანი გამოთვლები და ა.შ. , ან ისინი სპეციალიზდებიან ერთ-ერთ ამ სფეროში გურუს დონის ექსპერტიზა.

აღსანიშნავია, რომ სანამ ზოგიერთი მონაცემთა მეცნიერი იწყებს კარიერას ანალიტიკაში და მიდის უფრო მაღალ პოზიციებზე სპეციალიზებულ სფეროებში, როგორიცაა ფსიქოლოგია, მარკეტინგი, ეკონომიკა და ა.შ. მეცნიერების როლი.

ბევრისთვის უფროსი მონაცემთა მეცნიერი არის საბოლოო კარიერის მიზანი; ეს უკვე ისეთი მოწინავე როლია, რომ, ყოველ შემთხვევაში, მონაცემთა მეცნიერების სფეროში, ხშირად ყველაზე მაღალი თანამდებობაა, რომლის მიღწევაც შესაძლებელია – უბრალოდ გახდები უკეთესი, უფრო ქმედუნარიანი უფროსი მონაცემთა მეცნიერი, უფრო დიდი სპეციალობით. თუმცა ზოგიერთისთვის, განსაკუთრებით მათთვის, ვინც უფრო გენერალისტულ მიდგომას ატარებს, შესაძლებელია შემდგომი წინსვლა მენეჯერულ პოზიციაზე, როგორიცაა წამყვანი მონაცემთა მეცნიერი, მართავს გუნდს ან დეპარტამენტს, ან თუნდაც მონაცემთა მთავარ ოფიცერს, უხელმძღვანელებს დაწესებულების მონაცემთა სტრატეგიას უმაღლეს დონეზე. და პასუხობს მხოლოდ აღმასრულებელ დირექტორს.

მონაცემთა ინჟინერი

რაც განასხვავებს მონაცემთა ინჟინრებს მონაცემთა სფეროში მომუშავე სხვა პროფესიონალებისგან არის ის ფაქტი, რომ ისინი ქმნიან და აშენებენ მთელ სისტემებს - ინფრასტრუქტურისა და პროცესების ჩათვლით, რომელსაც კომპანია იყენებს ამ მონაცემების მაქსიმალური გამოყენებისთვის. ანუ, მონაცემთა ინჟინრები არიან ადამიანები, რომლებიც განსაზღვრავენ გზებს, რომლითაც სხვა მონაცემთა მეცნიერებს შეუძლიათ თავიანთი სამუშაოს შესრულება. რა ტიპის მონაცემების მოთავსება შეუძლია კომპანიის სისტემას? რა მეთოდები გამოიყენება გაყიდვებისა და მარკეტინგის მონაცემების შესაგროვებლად ან ჯანდაცვის კვლევის შედეგების შესაგროვებლად და გასაანალიზებლად? ამისათვის მონაცემთა ინჟინრებმა კარგად უნდა იცოდნენ სამუშაოს ტიპები, რომლებსაც სხვა მონაცემთა მეცნიერების პროფესიონალები აკეთებენ - მონაცემთა ბაზის ადმინისტრატორები, მონაცემთა ანალიტიკოსები, მონაცემთა არქიტექტორები და ა.შ. კარგად. მაგრამ რადგან ისინი მშენებლები არიან, მონაცემთა ინჟინრები ჩვეულებრივ უფრო მეტ დროს უთმობენ განვითარებაზე მუშაობას, ვიდრე მონაცემთა მეცნიერების სხვა პროფესიონალები - წერენ პროგრამულ პროგრამებს, ქმნიან ურთიერთდამოკიდებულ მონაცემთა ბაზებს ან ამუშავებენ ხელსაწყოებს, რომლებიც კომპანიებს საშუალებას აძლევს გაუზიარონ მონაცემები დეპარტამენტებს შორის.

მონაცემთა ინჟინრის კარიერული გზა

მონაცემების სფეროში მომუშავე სხვა სამუშაოების მსგავსად, მონაცემთა ინჟინერი გახდომის პირველი ნაბიჯი ხშირად არის უნივერსიტეტის ხარისხი (ჩვეულებრივ, ბაკალავრიატი ან მაგისტრი ინჟინერიაში, კომპიუტერულ მეცნიერებაში ან მათემატიკაში) - მაგრამ არა ყოველთვის. IT ან პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარებაში მუშაობის დიდი გამოცდილების მქონე ადამიანს შეუძლია აღმოაჩინოს, რომ მას უკვე აქვს ყველა საჭირო უნარები, რომ გახდეს მონაცემთა ინჟინერი, გარდა თავად მონაცემთა უნარებისა, ამ შემთხვევაში, ზოგიერთი უნარების გადამზადება, როგორიცაა მონაცემთა ჩატვირთვის კემპი, დაეხმარება მათ მიღწევაში. სიჩქარემდე. მონაცემთა ინჟინერისთვის საჭირო მრავალი უნარ-ჩვევები (როგორიცაა SQL, UNIX და Linux, ETL განვითარება ან IT სისტემების კონფიგურაცია) შეიძლება განვითარდეს მიმდებარე სფეროში მუშაობით; სხვები (როგორიცაა მანქანათმცოდნეობა ან მონაცემთა მილსადენის მშენებლობა) საჭიროებს უფრო ფოკუსირებულ სწავლებას.

როგორც ითქვა, მონაცემთა ინჟინრების უმეტესობა თავის კარიერას იწყებს კომპიუტერული მეცნიერების ზოგიერთ ქვედარგში მუშაობით, სანამ შეიძინებს ყველა იმ უნარს, რაც საჭიროა იმისათვის, რომ გახდეს უმცროსი მონაცემთა ინჟინერი - მართლაც, უმცროსი მონაცემთა ინჟინრების სამუშაო განცხადებების უმეტესობას სჭირდება ერთიდან ხუთ წლამდე სამუშაო გამოცდილება. იქიდან, შემდეგი ლოგიკური ნაბიჯი არის მონაცემთა უფროსი ინჟინერი და წამყვანი მონაცემთა ინჟინერი. მაგრამ, IT-ის, პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერიისა და მონაცემთა მეცნიერების ამდენი ასპექტის წყალობით, არსებობს უამრავი სხვა პოზიციები ღია მონაცემთა ინჟინრებისთვისაც – მათ შორის მონაცემთა არქიტექტორი, გადაწყვეტილებების არქიტექტორი ან აპლიკაციების არქიტექტორი. მათთვის, ვინც ეძებს ნაკლები პრაქტიკული სამუშაოს შესრულებას და მეტი თანამშრომლების მენეჯმენტს, სხვა ვარიანტებს შორისაა პროდუქტის განვითარების მენეჯერი – ან, საბოლოოდ, სწორი ადამიანების უნარების გათვალისწინებით, თუნდაც მონაცემთა მთავარი ოფიცერი ან მთავარი ინფორმაციის ოფიცერი.

შეუძლიათ თუ არა მონაცემთა მეცნიერებს სახლიდან მუშაობა?

ტექნოლოგიის სფეროში მრავალი სამუშაოს მსგავსად, მონაცემთა მეცნიერის როლები ხშირად შეიძლება შესრულდეს დისტანციურად - მაგრამ ეს საბოლოოდ დამოკიდებულია კომპანიაზე, რომელშიც მუშაობთ და სამუშაოს ტიპზე, რომელსაც აკეთებთ.

როდის შეუძლიათ მონაცემთა მეცნიერებს დისტანციურად მუშაობა?

მონაცემთა მეცნიერების პოზიციები, რომლებიც მუშაობენ უაღრესად მგრძნობიარე ან კონფიდენციალურ მონაცემებთან და ინფორმაციას (რომელიც მოიცავს მათ დიდ რაოდენობას, თუნდაც კონფიდენციალურობისთვის მძიმე სფეროების გარეთ, როგორიცაა საბანკო და ჯანდაცვა, რადგან საკუთრების მონაცემები შეიძლება იყოს დიდი კომპანიის ერთ-ერთი ყველაზე ღირებული აქტივი) იპოვიან მათ. ექმნებათ კიდევ ბევრი შეზღუდვა დისტანციურ მუშაობასთან დაკავშირებით. ამ შემთხვევაში, სავარაუდოა, რომ მოგიწევთ სამუშაო საათებში ოფისში მუშაობა.

გასათვალისწინებელია რამდენიმე სხვა ფაქტორი:

  • რამდენად ტრადიციულია თქვენი კომპანია. უფრო დიდი, ხანდაზმული კომპანიები, როგორც წესი, არ არიან დისტანციურად მეგობრული — თუმცა კოვიდმა შესაძლოა დიდი ცვლილებები მოიტანა ამ სფეროში.
  • რამდენად მარტივად შეგიძლიათ სხვა თანაგუნდელებთან და განყოფილებებთან დისტანციურად მუშაობა. თუ თქვენი ნამუშევარი უაღრესად თანამშრომლობითია, უფრო სავარაუდოა, რომ მოგიწევთ პირადად გამოჩენა.
  • მონაცემთა მეცნიერებს, რომლებიც მუშაობენ კონტრაქტით, ან თუნდაც კონსულტაციის საფუძველზე, შეიძლება ასევე ჰქონდეთ მეტი მოქნილობა საკუთარი ადგილმდებარეობის არჩევისას.