Data science – najczęściej zadawane pytania, cz. 2

Pierwsza część artykułu o najczęściej zadawanych pytaniach o data science

Czy nauka o danych to dobra kariera?

Tak, Data Science to dobra ścieżka kariery, w rzeczywistości jedna z najlepszych w tej chwili. Nie ma ani jednej branży, która nie mogłaby czerpać korzyści z nauki o danych, co sprawia, że ​​z roku na rok rośnie liczba ról związanych z nauką o danych. Oprócz tego bardzo poszukiwani kandydaci spotykają się również z jednymi z najwyższych wynagrodzeń na rynku. 

*** Generowanie leadów ***

Czy naukowcy danych kodują?

Tak, w większości przypadków Data Scientists kodują. W zależności od roli, od analityków danych wymaga się kodowania dla różnych zadań związanych z procesem. Analitycy danych muszą dobrze znać różne języki programowania, takie jak C/C++, SQL, Python, Java i inne. Python stał się najczęściej używanym językiem programowania wśród naukowców zajmujących się danymi. 

Jakie problemy rozwiązują naukowcy zajmujący się danymi?

Od rozwiązywania problemów związanych ze zmianą klimatu po tworzenie systemów rekomendacji w serwisach streamingowych, naukowcy zajmujący się danymi praktycznie rozwiązują każdy problem na całym świecie. Ponieważ nauka o danych okazała się korzystna dla wszystkich branż, zespoły kierownicze coraz częściej inwestują w naukę o danych, aby opracować rozwiązania dla całej firmy. Zastosowania nauki o danych obejmują tworzenie celów zrównoważonego rozwoju dla interesariuszy, tworzenie rozwiązań w zakresie opieki zdrowotnej po układy architektoniczne.

Dlaczego naukowcy danych odchodzą?

Głównymi powodami, dla których analitycy danych rezygnują z pracy, są nierealistyczne oczekiwania w pracy i odosobnione warunki pracy. Najczęściej badacze danych są rozczarowani różnicą między ich oczekiwaniami a rzeczywistością, jeśli chodzi o rolę, do której dołączają. Z daleka praca analityka danych może wyglądać wymyślnie, ale w rzeczywistości wymaga dużo ciężkiej pracy. Nie bez powodu firmy płacą duże pieniądze analitykom danych. Zajmują się wieloma raportami, przerzucając codziennie wiele liczb i liczb, które po pewnym czasie mogą być trochę wyczerpujące. Innym powodem jest to, że analitycy danych często pracują niezależnie, przy minimalnej zależności od zespołu. Chociaż jest to dobra rzecz do wykonania pracy, może również prowadzić do poczucia izolacji i odłączenia. 

Czy mogę samodzielnie uczyć się Data Science?

Zdecydowanie możesz zacząć uczyć się nauki danych na własną rękę, ale aby zostać ekspertem, musisz zapisać się na kurs, który oferuje odpowiednie szkolenie, wskazówki i mentoring. Nauka o danych ma wiele zastosowań na całym świecie i aby przygotować się do pracy, potrzebujesz wiedzy branżowej i wiedzy na temat rzeczywistych aplikacji, które można uzyskać tylko dzięki wysoko ocenianym certyfikatom. 

Czego powinienem się najpierw nauczyć, aby zostać naukowcem danych?

Aby zostać naukowcem zajmującym się danymi, pierwszą rzeczą, której musisz się nauczyć, jest programowanie w Pythonie, programowanie R, baza danych SQL i wiele innych. Po odpowiednim zrozumieniu tych języków programowania łatwiej będzie Ci opanować podstawowe narzędzia i algorytmy używane w nauce o danych. Jednak najlepiej jest zapisać się na kurs, aby w pełni zrozumieć domenę i ją opanować. 

Przeczytaj więcej: Kariera w Data science

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *