数据科学真的是一份有前途的工作吗?
本篇文章翻譯整理自Sethuraman Janardhanan博士的演講。
Sethuraman Janardhanan博士,Happiest Minds Technologies的大數(shù)據(jù)分析實(shí)踐主管和客戶負(fù)責(zé)人,負(fù)責(zé)管理北美大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的戰(zhàn)略客戶。
由于無處不在的計(jì)算設(shè)備和新時(shí)代的顛覆性技術(shù)的革命,大數(shù)據(jù)已成為業(yè)務(wù)中不可或缺的一部分。數(shù)據(jù)的指數(shù)級增長為企業(yè)提供了商業(yè)智能的巨大機(jī)會。然而,大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)在于收集,隔離,分析和推導(dǎo)可操作的商業(yè)智能和來自大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的見解。具有強(qiáng)大技術(shù)背景,在計(jì)算機(jī)編程,數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)方面具有強(qiáng)大技能的專業(yè)人士,可以處理大量數(shù)據(jù),清理,組織和獲得有意義的見解并在業(yè)務(wù)中實(shí)施它們。組織逐漸意識到數(shù)據(jù)在商業(yè)中的重要性,并且正在見證市場對數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人員的巨大需求。毫無疑問,數(shù)據(jù)科學(xué)被“哈佛商業(yè)評論”評為21世紀(jì)最熱門的領(lǐng)域之一。
麥肯錫的一項(xiàng)研究報(bào)告稱,“到2018年,美國將缺少190,000名技術(shù)熟練的數(shù)據(jù)科學(xué)家,150萬經(jīng)理和分析師能夠從大數(shù)據(jù)洪流中獲取可行的見解”。從印度來看,我們可以看到組織內(nèi)部對大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)的極大興奮。印度公司已開始尋找能夠?yàn)槠錁I(yè)務(wù)增值的合格數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人士。然而,目前在大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域存在巨大的需求 - 供應(yīng)不匹配。由于每個(gè)業(yè)務(wù)部門和行業(yè)都確定了大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)性并希望在競爭中保持領(lǐng)先地位,因此對數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人員的需求將呈上升趨勢。
數(shù)據(jù)科學(xué)家作為價(jià)值加法器
數(shù)據(jù)科學(xué)家解決了企業(yè)可能面臨的一些最棘手的問題,并且?guī)缀跎婕八袠I(yè)務(wù)領(lǐng)域。下面簡單為大家介紹數(shù)據(jù)科學(xué)家如何在各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域增加價(jià)值。
營銷 - 在營銷業(yè)務(wù)中,數(shù)據(jù)科學(xué)家可以利用大量數(shù)據(jù)來優(yōu)化營銷支出并提高其廣告系列的投資回報(bào)率,從而提高廣告系列的響應(yīng)率。
銀行業(yè) -在銀行業(yè)的舞臺上,風(fēng)險(xiǎn)職能部門的數(shù)據(jù)分析師可以利用大數(shù)據(jù)識別欺詐活動(dòng),并采取富有洞察力的措施全面覆蓋風(fēng)險(xiǎn)。
零售 -數(shù)字和電子商務(wù)運(yùn)營是應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行業(yè)務(wù)優(yōu)化的前沿。數(shù)據(jù)科學(xué)家可以在該領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用,分析通過各種手段收集的消費(fèi)者數(shù)據(jù),從而識別客戶行為。根據(jù)分析,零售商可以提供有針對性的個(gè)性化建議,以幫助增加客流量,從而提高銷售轉(zhuǎn)化率。
制造業(yè) -數(shù)據(jù)科學(xué)也在制造業(yè)中發(fā)揮著重要作用。通過利用他們的技能,數(shù)據(jù)科學(xué)家可以預(yù)測產(chǎn)品需求并優(yōu)化業(yè)務(wù)的庫存供應(yīng)鏈。
數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)前景和技能
雖然編程技能和統(tǒng)計(jì)專業(yè)知識被認(rèn)為是任何數(shù)據(jù)科學(xué)家的基礎(chǔ),但強(qiáng)大的商業(yè)頭腦有助于他們在正確的軌道上駕馭他們的職業(yè)生涯。然而,隨著數(shù)據(jù)科學(xué)日益成熟,以及圍繞大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)需求的變化,對數(shù)據(jù)科學(xué)家的技能和能力的期望也在不斷提高。隨著機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí),高級分析和認(rèn)知計(jì)算之間相關(guān)性越來越大,這一要求已從傳統(tǒng)的商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家轉(zhuǎn)變?yōu)橄冗M(jìn)的機(jī)器數(shù)據(jù)科學(xué)家。
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)科學(xué)家理解業(yè)務(wù),并基于通過適當(dāng)?shù)墓ぞ呋蚩蚣軓牟煌传@得的數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)模型。他們發(fā)現(xiàn)隱藏的洞察力來解決商業(yè)問題或提供競爭優(yōu)勢。然而,就機(jī)器數(shù)據(jù)科學(xué)家而言,除了弄清楚隱藏的見解之外,這些對系統(tǒng)的見解的實(shí)施也是他們的責(zé)任。
以前,工商管理和數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)技能主要適用于數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人員。然而,機(jī)器數(shù)據(jù)科學(xué)家的理想技能是深入的編程技能,深入的分析技能,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和統(tǒng)計(jì)技能以及強(qiáng)大的商業(yè)敏銳性。分析問題解決,求知欲,行業(yè)知識,批判性思維,有效的溝通和數(shù)據(jù)科學(xué)與分析認(rèn)證將是額外的優(yōu)勢。
SAS和SPSS是商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人員必須了解的主要技術(shù)。Java,Python,Scala是大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序中最常用的編程語言。對于機(jī)器數(shù)據(jù)科學(xué)家來說,所需的技能包括編程語言知識,Hadoop,Hive,Spark,用于構(gòu)建自定義模型和算法。此外,數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人員應(yīng)熟悉SQL知識,因?yàn)榇蠖鄶?shù)企業(yè)數(shù)據(jù)都存儲在數(shù)據(jù)倉庫中
對有抱負(fù)的數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人士的建議
●深入學(xué)習(xí)一種編程語言
●培養(yǎng)您的SQL技能和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備技能
●完成統(tǒng)計(jì)建模和算法技能
●與實(shí)施它的工具和技術(shù)相媲美對于數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人員而言,在履行其工作的主要職責(zé)(包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,統(tǒng)計(jì)建模和算法開發(fā),Insight生成)時(shí),關(guān)注業(yè)務(wù)成果同樣重要。以及在業(yè)務(wù)中部署見解。
數(shù)據(jù)科學(xué)的未來前景
隨著數(shù)據(jù)科學(xué)成為業(yè)務(wù)增長和成功的關(guān)鍵推動(dòng)因素,每個(gè)公司的CXO都無論需求量大,都需要擁有足夠數(shù)量的數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人員。未來的CXO將在未來十年內(nèi)將數(shù)據(jù)科學(xué)作為理解高級模式和趨勢的關(guān)鍵要求。根據(jù)印度經(jīng)濟(jì)的實(shí)力以及龐大的人才儲備,印度在未來幾天可以在培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人員方面占據(jù)重要位置。然而,從組織方面以及印度大學(xué)方面采取更周到的步驟和及時(shí)的行動(dòng)計(jì)劃是時(shí)間的需要。
機(jī)會是無限的,數(shù)據(jù)科學(xué)將成為未來五年中最受追捧和最高薪的職業(yè)之一。每個(gè)行業(yè)和職能部門都將數(shù)據(jù)科學(xué)嵌入其運(yùn)營中。總而言之,題為“2016年4月數(shù)據(jù)科學(xué)家工資”的Burtch Works研究報(bào)告“數(shù)據(jù)科學(xué)家的基本工資中位數(shù)隨著個(gè)人貢獻(xiàn)者和管理者的工作水平而增加。1級個(gè)人貢獻(xiàn)者的基本工資是其他IT專業(yè)人員的1.5到2倍。對于經(jīng)理而言,與IT經(jīng)理相比,這些薪資水平可高達(dá)3倍。“
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原文地址:https://medium.com/@humancapitalmagazine10/career-in-data-science-the-prospects-4d6b8b3b1506
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總結(jié)
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