Что такое ученый-знаток?

Наука о данных может быть сложной и порой запутанной областью, и она включает в себя десятки различных навыков, которые превращают определение профессии в непрерывную борьбу.

По сути, ученый-знаток – это тот, кто собирает и анализирует данные с целью сделать вывод. Они делают это с помощью множества различных техник. они представляют информацию в визуальном контексте, который обычно называется “визуализация информации”, позволяя пользователю выглядеть в виде четких шаблонов, которые не были бы заметны, если бы знания были представлены в виде твердых цифр в электронной таблице. Часто они создают очень продвинутые алгоритмы, которые не позволяют определить шаблоны и перенести информацию из путаницы цифр и статистики во что-то, что будет полезно для бизнеса или организации. В основе науки о данных лежит практика поиска смысла в массовых объемах знаний.

Давайте рассмотрим достаточно типичный пример ученого-знатока в действии. Возможно, серьезный бизнес, говорит телефонная компания, хочет понять, какие нынешние клиенты более склонны модифицировать услуги для своего конкурента. Они наймут аналитика знаний, который сможет проверить множество различных точек данных (а точнее, создать алгоритм, который будет казаться во многих точках данных), связанных с бывшими клиентами. Они обнаружат, что клиенты, которые используют определенную полосу пропускания, с большей вероятностью уйдут, или что клиенты, которые состоят в браке и в возрасте от 35 до 45 лет, в первую очередь, вероятно, изменят носителей. Телефонная компания может затем изменить свой бизнес-план или маркетинговые усилия, чтобы взаимодействовать и удерживать этих клиентов.

Пользователи Netflix видят реальный пример управления знаниями в действии всякий раз, когда они получают доступ к своей учетной записи. Услуга видеопотока включает в себя программу, разработанную для того, чтобы предложить вам предложения, которые наилучшим образом будут соответствовать вашим предпочтениям. Используя информацию из вашей прошлой истории просмотров, алгоритм дает вам рекомендации по показам, которые вам понравятся. Это также часто можно увидеть в таких сервисах, как Pandora с кнопками вверх и вниз большими и большими пальцами, а также в Amazon с их рекомендациями по покупкам.

Data Science vs Statistics

Науку о данных не следует путать со статистикой. Хотя эти две области объединяют сходные навыки и имеют общие цели (например, использование большого объема знаний для достижения успеха в своих выводах), они уникальны в одном четком аспекте. Наука о данных, которая может быть более новой областью, в значительной степени опирается на использование компьютеров и технологий. Она получает доступ к информации из больших баз данных, использует код для управления данными и визуализирует цифры в цифровом формате.

С другой стороны, статистика, как правило, использует устоявшиеся теории и уделяет больше внимания проверке гипотез. Это более традиционная дисциплина, которая, в широком смысле, мало изменилась за последние 100 и более лет, в то время как наука о данных в основном развивалась с ростом использования компьютеров.

Кто может быть хорошим кандидатом?

Каковы высшие черты ученого-знатока? Как вы можете определить, есть ли у вас основной продукт, необходимый для продолжительной карьеры в области науки о знаниях? Существует много уникальных характеристик, которые применимы к науке о данных, так что, скорее всего, у вас есть один или несколько таких навыков.

Прежде всего, вы хотите иметь любопытную природу, которая подталкивает вас к постоянному стремлению к обучению. Существует множество областей, тогда многие данные указывают на исследования, что у ученого-знатока должно быть врожденное любопытство, которое подталкивает его к поиску ответов.

Вам также нужна надежная способность к организации. Как мы уже говорили, существует множество потенциальных точек данных, поэтому важно держать все удобно спрятанным в своем собственном маленьком уголке, а также следить за тем, чтобы информация организовывалась полезным образом. Хорошая организация поможет вам сделать правильные выводы в самом начале вашей работы.

Вы, вероятно, обнаружите, что этот карьерный путь иногда может быть наполнен разочарованием, поэтому сердечная доза упрямства может быть хорошей вещью. Когда все становится трудным и кажется, что не может быть решения вопроса, честный ученый будет продолжать реорганизацию, повторный анализ и работу с информацией в надежде, что перспектива замены вызовет момент “Эврика!”.

Другие черты, такие как творчество, сильная способность оставаться в центре внимания, и острое внимание к деталям, все это поможет вам стать ученым знаний.

Требования к образованию учёных-данологов

Существует множество способов сделать карьеру в информатике, за исключением всех намерений и целей, совершенно невозможно начать карьеру в этой области без университетского образования. Вам понадобится, по крайней мере, четырехлетняя степень бакалавра. однако, имейте в виду, что 73% профессионалов, работающих в отрасли, имеют диплом об окончании высшего учебного заведения, а 38% – докторскую степень. Если ваша цель – сложная руководящая должность, вам нужно будет получить либо степень магистра, либо докторскую степень.

Некоторые учебные заведения предлагают ученые степени в области информатики, что является очевидным выбором. Эта степень даст вам необходимые навыки для обработки и анализа шикарного набора знаний и может включать в себя много технической информации, связанной со статистикой, компьютерами, методами анализа и многим другим. Большинство программ в области естественных наук также будут иметь гениальный аналитический элемент, позволяющий вам формировать суждения, подтверждающие ваши выводы.

Несмотря на то, что степень в области науки о знаниях – это самый очевидный карьерный путь, существуют также технические и компьютерные степени, которые помогут вам начать карьеру в области науки о данных. Среди распространенных степеней, которые помогут вам в изучении информатики, можно назвать следующие:

Компьютерная наука

Статистика

Физика

Социальная наука

Математика

Прикладная математика

Экономика

В верхней части 1 или более из этих степеней, вы, вероятно, будете иметь хороший спектр навыков, которые применяются в науке о данных. Эти навыки включают в себя эксперименты, кодирование, количественное решение проблем, работу с большими наборами знаний и многое другое.

Способность знать людей, бизнес и маркетинг – это еще один сильный инструмент в карьере специалиста по информатике. Таланты часто выделяются в бизнесе, психологии, политике и различных гуманитарных дисциплинах. Эти таланты часто являются отличной второстепенной специальностью, дополняющей степень в области науки о знаниях или техническую степень.

Специализации в области наук о данных

Наука о данных нужна практически каждому предприятию, организации и агентству в стране и во всем мире, так что, безусловно, есть перспектива специализации. Многие ученые, занимающиеся сбором данных, будут в значительной степени специализированы в бизнесе, часто в конкретных сегментах экономики (таких как автомобилестроение или страхование) или в областях, связанных с бизнесом, таких как маркетинг или ценообразование. Например, ученый может сконцентрироваться на оказании помощи автосалонам в анализе информации о клиентах и проведении эффективных маркетинговых кампаний. Другой специалист по анализу данных может помочь крупным розничным сетям определить правильный диапазон цен на свою продукцию.

Некоторые специалисты работают в Министерстве обороны, специализируясь на анализе уровня угрозы, в то время как другие сосредоточены на оказании помощи небольшим начинающим компаниям в поиске и удержании клиентов.

Путь карьерного роста специалиста по информационным технологиям

Несмотря на то, что таланты, необходимые для того, чтобы сразу после окончания школы стать ученым-знатоком, нередки случаи, когда люди желают, чтобы некоторые из них проходили производственную практику до того, как они уйдут и начнут свою карьеру. Это обучение, как правило, сосредоточено на конкретных программах и внутренней системе компании, но оно будет включать в себя передовые методы анализа, которые не преподаются в колледже.

Мир науки о знаниях – это постоянно меняющаяся область, поэтому люди, работающие в этой области, должны постоянно совершенствовать свои навыки. Они постоянно обучаются, чтобы оставаться в авангарде данных и технологий.

Работа учёных по данным

Ученые, занимающиеся данными, добавляют множество различных настроек, но большая их часть будет добавлять настройки, похожие на офисные, которые позволяют людям объединяться в команды, сотрудничать в проектах и эффективно общаться. Большая часть работы может включать загрузку цифр и данных в систему или написание кода для программы, которая будет анализировать знания.

Скорость, атмосфера и всесторонний темп работы будут во многом зависеть от корпорации и, следовательно, отрасли, в которой вы работаете. вы добавите быстро развивающуюся рабочую среду, которая подчеркивает быстрые результаты, в противном случае вы могли бы работать в корпорации, которая ценит медленный, методичный, детальный прогресс.

Вы можете найти рабочую среду, созданную для поощрения творчества, в противном случае вы можете добавить офис, созданный для эффективности и результативности; это действительно зависит от типа науки о знаниях, которую вы делаете, и, следовательно, от характера бизнеса, в котором вы работаете.

За и против

Становление ученым-знатоком имеет много преимуществ, и не все внимание сосредоточено на оплате труда. Работа может быть уникальной, но в то же время сложной карьерой, которая дает хорошие ежедневные задачи, и это разнообразие обычно упоминается вместе с наибольшими преимуществами. Как ученый-знаток, вы будете работать в хороших компаниях, возникающих с решениями и знаниями, связанными с удержанием клиентов, маркетингом, новыми продуктами или общими бизнес-решениями. Это позволяет вам взаимодействовать по уникальным и интересным темам и предметам, которые предлагают вам хороший взгляд на экономику и мир в целом.

Как и в любой карьере, есть некоторые очевидные недостатки. В то время как острые темы дают вам новые вызовы, это также может означать, что вы просто никогда не сможете полностью погрузиться в выбранную тему. Технологии, которые вы просто используете, будут постоянно развиваться, так что вы обнаружите, что системы и программное обеспечение, которые вы только что освоили, внезапно устаревают. Прежде чем вы узнаете это, вы захотите узнать целую новую систему. Это также вызовет много путаницы, поскольку определить, какие системы являются самыми простыми для конкретных работ, чрезвычайно трудно.

Зарплата учёного по данным

Независимо от того, какой источник вы проверяете, одно можно сказать наверняка: эти профессионалы зарабатывают немалые деньги. Самым простым источником для карьерных заработков является Бюро трудовой статистики, но, к сожалению, они не собирают информацию конкретно для ученых-данных. Тем не менее, у них есть информация по “Ученым в области вычислительной техники и знаний”, которая включает в себя то, что они называют “добычей данных” – навык, который в какой-то мере зеркально отражает науку о данных. В соответствии с BLS, люди, работающие в качестве ученых в области компьютерных технологий и знаний, получают средний доход в 108 360 долларов в год, и каждая профессия, связанная с компьютерами, приносит средний доход в 79 390 долларов. Ознакомьтесь с отчетом BLS по большим данным здесь.

Эти цифры, похоже, коррелируют с цифрами заработной платы из других источников. Glassdoor сообщает, что средняя заработная плата составляет 113 436 долларов, в то время как у PayScale заработная плата составляет 93 146 долларов. Ученый с 9 и более годами опыта может рассчитывать на зарплату около $150,000, а люди, управляющие командами из десяти и более человек, могут рассчитывать на заработок на грани $232,000.

Любой источник, который вы найдете, вы увидите, что эти продвинутые навыки пользуются большим спросом. Если у вас есть таланты, подготовка и ноу-хау, необходимые для того, чтобы стать ученым-знатоком, вы, скорее всего, получите значительный доход на протяжении всей своей карьеры. Есть и другие отличные новости, так как эти профессионалы будут пользоваться большим спросом в обозримом будущем.

Любой, кто работает в области науки о знаниях, может рассчитывать на одну-две гарантии занятости. Они не только будут получать доход, значительно превышающий средний по стране, но и будут ожидать, что их сфера деятельности будет продолжать расти в течение приближающегося десятилетия. Спрос на ученых-данологов намного выше среднего по стране и на 50% выше, чем на инженеров-разработчиков программного обеспечения (17%) и аналитиков данных (21%). количество ученых-знатоков удвоилось за последние четыре года, а некоторые даже цитируют расширение на 300%.

Поскольку все больше и больше предприятий верят в достоверность информации для своих решений, необходимость в людях, которые не только могут компилировать знания, но и организовывать их, хранить, интерпретировать и узнавать тенденции, будет становиться все более актуальной. Сбор данных предприятиями все равно будет расти, и аналитики данных должны рассчитывать на то, что они будут востребованы в течение многих лет, чтобы вернуться.