Overweeg je een carrière in Data Science? Goed nieuws: het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics schat dat de werkgelegenheidsgraad voor datawetenschappers dat zal zijn groeien met 36% tussen 2021 en 2031, met naar verwachting 40,500 extra banen in die tijd. Naarmate de hoeveelheid gegevens die wereldwijd wordt gegenereerd in snel tempo toeneemt, neemt ook de vraag naar Data Science-professionals toe die organisaties kunnen helpen al deze gegevens te analyseren, de interne bedrijfsvoering te verbeteren en de omzet te verhogen.
Om een te bouwen succesvolle carrière als datawetenschapper, er zijn een paar dingen om te overwegen. Van het begrijpen van de verschillende rollen die beschikbaar zijn binnen de branche en het realiseren van welke technische vaardigheden je nodig hebt, er komt veel op je af als dataprofessional in een vroeg stadium.
Wat zijn de rollen en verantwoordelijkheden van datawetenschappers?
Datawetenschappers zijn van cruciaal belang om organisaties te helpen data om te zetten in inzichten die zakelijke beslissingen sturen. In 2021 hebben we collectief gecreëerd 2.5 triljoen bytes aan gegevens dagelijks. Bedrijfsleiders wenden zich tot Data Science-experts om hen te helpen de enorme datasets die ze genereren te begrijpen. De verantwoordelijkheden van datawetenschappers omvatten het volgende:
- Gegevensbronnen identificeren
- Gegevens opschonen en voorbereiden voor analyse
- Datamodellen bouwen
- Inzichten communiceren naar stakeholders
A kernvaardigheid die vereist is voor datawetenschappers is het vermogen om grote datasets te analyseren en te interpreteren. Ze moeten datatrends, patronen en anomalieën identificeren en die inzichten omzetten in bruikbare aanbevelingen.
Bovendien moeten datawetenschappers kennis hebben van statistische methoden en ervaring hebben met het bouwen van voorspellende modellen. Het doel is om bedreven te zijn in het herkennen van trends, het creëren van een model op basis daarvan en het vertalen van die informatie naar een verteerbaar formaat voor besluitvormers.
Dit is echter niet eenvoudig. Data Science-professionals staan voor veel uitdagingen, en een van die uitdagingen is het omgaan met rommelige of onvolledige gegevens. Het is essentieel om te leren identificeren of gebruiken analysetools om ontbrekende waarden, uitschieters en andere problemen te vinden en effectieve strategieën te ontwikkelen om deze problemen aan te pakken.
Een andere uitdaging is het communiceren van complexe gegevens en analyses naar belanghebbenden. De meeste besluitvormers hebben geen technische achtergrond en daarom is het vaak moeilijk voor hen om te begrijpen wat de gegevens zeggen. De verantwoordelijkheid van het technische team moet zijn om de zakelijke impact van gegevens te communiceren. Uiteindelijk verbeteren deze aspecten met meer ervaring met datagerelateerde projecten, dus Data Science-professionals zouden moeten overwegen om aanvullende certificeringsprogramma's aan te vragen om hun vaardigheden te versterken.
Wat zijn de verschillende loopbaantrajecten in datawetenschap?
Er zijn verschillende carrièrepaden in het veld Data Science. Hier zijn vijf van de meest voorkomende rollen die aspirant Data Science-professionals kunnen verkennen:
Gegevens Scientist
Datawetenschappers beschikken over het vermogen om technische vaardigheden zoals coderen en probleemoplossing te combineren met een meer creatieve kant, waaronder datavisualisatie en storytelling. Ze bouwen modellen met behulp van deze gegevens en geven op hun beurt strategieaanbevelingen of projecten door dat model om te zetten.
Onderwijs: Bachelor's degree in een Data Science-gerelateerd veld (informatica, Data Science, engineering)
Vaardigheden vereist: Machine learning en deep learning, programmeren, wiskunde, data-analyse en tools zoals SQL en Hadoop
Gemiddeld salaris in de VS (2023): $ 126,350 per jaar (Glassdoor)
Business Intelligence Analyst
Business intelligence (BI)-analisten zijn dataprofessionals die tot taak hebben organisaties te helpen bij het begrijpen van hun grote datasets. Dit wordt gedaan door dashboards, rapporten en analyses te ontwerpen en te maken die helpen trends in zakelijke prestaties te identificeren.
Om een effectieve BI-analist te worden, heb je een sterke basis in wiskunde en statistiek nodig en het vermogen om complexe inzichten te communiceren via geavanceerde visualisaties.
Onderwijs: Bachelor's degree in informatica, statistiek, wiskunde of financiën
Vaardigheden vereist: Data warehousing, ETL (Extract, Transform, Load), SQL, NoSQL, programmering (Python, R), statistieken en datavisualisatie
Gemiddeld salaris in de VS (2023): $ 87,386 per jaar (Glassdoor)
Machine Learning Engineer
Machine learning-ingenieurs zijn verantwoordelijk voor het bouwen van algoritmen en systemen waarmee computers patronen in datasets kunnen ontdekken. Hun vaardigheden moeten goed afgerond zijn en basiskennis wiskunde en informatica omvatten, expertise in codeertalen zoals Python of R, bibliotheekframeworks zoals Pandas en NumPy, en inzicht in het zakelijke probleem of product dat wordt aangepakt.
Door diepgaand bezig te zijn met de ingewikkelde details die bij dit beroep horen, kunnen degenen die op zoek zijn naar een uitdaging geschikt zijn voor de rol van machine learning-ingenieur.
Onderwijs: Bachelor's degree in informatica of engineering
Vaardigheden vereist: Gegevensmodellering, programmeren, statistiek, waarschijnlijkheid, softwareontwerp, machine learning-algoritmen, natuurlijke taalverwerking
Gemiddeld salaris in de VS (2023): $ 132,450 per jaar (Glassdoor)
Data Architect
Data-architecten zijn verantwoordelijk voor het ontwerpen van en toezicht houden op de ontwikkeling van databases en databasebeheersystemen, waarbij gebruikersbehoeften worden geanalyseerd en een logische ontwerpstructuur wordt ontwikkeld.
Deze rol bestaat ook uit het implementeren en beheren van beveiligingscontroles en het oplossen van technische problemen. Alle systemen die ze maken, moeten de beschikbare gegevensbronnen consolideren en belanghebbenden toegang geven tot informatie wanneer dat nodig is.
Onderwijs: Bachelor's degree in computerwetenschappen of software engineering (databaseontwerp)
Vaardigheden vereist: Programmeren (SQL, NoSQL, Python, Java), ETL, datamining en -beheer, machine learning en datamodellering
Gemiddeld salaris in de VS (2023): $ 164,663 per jaar (Glassdoor)
Ingenieur datamining
Datamining-ingenieurs gebruiken hun geavanceerde programmeervaardigheden om algoritmen of geautomatiseerde processen te creëren die grote datasets kunnen doorzoeken en trends en correlaties kunnen ontdekken. Ze zetten de infrastructuur voor het opslaan, analyseren en rapporteren van de gegevens op en operationaliseren deze.
Dit kan aspecten omvatten zoals creëren data warehouses en een systeem om gegevens in deze magazijnen te organiseren, waardoor gemakkelijke toegang en gegevensstroom mogelijk wordt.
Onderwijs: Bachelor's degree in informatica of data-analyse
Vaardigheden vereist: Datasoftwaresystemen, programmeren (Python, Java, R, MapReduce), ervaring met cloud computing-platforms (Google Cloud, Azure) en analysetools (Pandas, PySpark)
Gemiddeld salaris in de VS (2023): $ 116,821 per jaar (Glassdoor)
Hoe te beginnen als datawetenschapper
Voordat je ingaat op de technische kant van de zaak, moet je je concentreren op het begrijpen van het veld en het identificeren van welke vaardigheden je nodig hebt om te slagen. Hier is een vijf stappen proces die je kunt gebruiken om een carrière op te bouwen in Data Science:
- Afgestudeerd met een gevorderd diploma: Een diploma op gebieden zoals informatica, wiskunde, statistiek of datawetenschap kan u een solide basis in het veld geven. Omdat het een geavanceerd vakgebied is, is het het beste om ook een masterdiploma te behalen, aangezien een bachelordiploma het absolute minimum zou zijn op dit technische gebied.
- Concentreer u op het ontwikkelen van uw programmeervaardigheden: Je moet ook vloeiend programmeertalen zoals R, Python of Java beheersen. U kunt zich inschrijven voor online cursussen, video-tutorials bekijken of lid worden van codeergemeenschappen om uw programmeervaardigheden te verbeteren. Bovendien kunt u zich aanmelden voor certificeringsprogramma's.
- Krijg praktische bekendheid in het veld: Praktijkervaring is cruciaal voor je carrière als datawetenschapper. Vind datagerichte stages of draag bij aan open-sourceprojecten die Data Science gebruiken om echte problemen op te lossen. Je kunt deze projecten toevoegen aan je portfolio, wat je ook kan helpen bij het vinden van een baan op instapniveau.
- Bouw een Data Science-portfolio: Een sterk portfolio van Data Science-projecten kan u helpen op te vallen bij potentiële werkgevers. Werk aan persoonlijke of professionele projecten en laat je vaardigheden zien door middel van presentaties of upload ze naar websites zoals GitHub of Kaggle.
- Blijf op de hoogte van trends in de branche: De Data Science-industrie evolueert voortdurend en actueel blijven is essentieel om concurrerend te blijven. Woon conferenties bij, lees branchepublicaties en neem deel aan online communities om op de hoogte te blijven van de laatste ontwikkelingen.
Conclusie
Data Science is een groeiend veld met een scala aan rollen en verantwoordelijkheden. Er zijn verschillende loopbaantrajecten beschikbaar binnen het veld, waardoor het een aantrekkelijke optie is voor personen die liever met grote datasets werken, maar specifieke voorkeuren hebben voor wat ze ermee willen doen.
Bovendien zijn er tal van bronnen beschikbaar om aan de slag te gaan. Van online cursussen en certificeringsprogramma's tot universitaire programma's, aspirant-datawetenschappers hebben tools binnen hun bereik om succesvolle beoefenaars te worden op dit essentiële gebied.
Afbeelding gebruikt onder licentie van Shutterstock.com
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- PlatoAiStream. Web3 gegevensintelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- De toekomst slaan met Adryenn Ashley. Toegang hier.
- Koop en verkoop aandelen in PRE-IPO-bedrijven met PREIPO®. Toegang hier.
- Bron: https://www.dataversity.net/how-to-build-a-career-in-data-science/
