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如何在2022年成为一名数据科学家:权威指南

在我们正在经历的数据革命中,成为一名数据科学家是一项伟大的职业发展。学习实现目标的步骤。

到2022年,几乎所有企业,无论其业务领域如何,都将做出有数据支撑的决策,以推动发展。

数据科学行业已经成为最多产和最关键的职业领域之一,支持其他行业的发展和增长。

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考虑一个数据科学专业这是一个很好的决定,尤其是考虑到这个行业的工作多样性和前景。

进入全球数据科学行业最简单的方法是参加相关的项目,如数据科学,人工智能和数字商业硕士项目GISbeplay网址更新MA商学院。

在我们分享更多关于本课程的信息之前,让我们深入了解一下数据科学行业可以为你提供什么,以及你需要做什么样的准备学习数据的科学建立自己的事业。

什么是数据科学?

简单地说,数据科学是对来自不同来源(如市场或商业环境)的不同数据和信息集的研究。数据科学涉及对大量数据进行处理,以获得有意义的模式和见解,从而驱动业务决策。

虽然实际的数据科学周期可能相当复杂,但您可以大致将其分为5个主要类别:

  1. 捕获数据:这一阶段涉及数据科学家收集不同的结构化或非结构化数据。
  2. 维护数据:这一步骤涉及以一种可进行处理的方式准备原始数据。
  3. 处理数据:这是周期中最大的步骤之一,涉及到一些数据处理技术,如数据清理和数据建模。
  4. 分析数据:这涉及进一步改进处理过的数据,以获得重要的统计见解和信息。
  5. 沟通数据洞察:在最后一步,数据洞察被安排成一种更简单、更易于使用的格式,供商业领袖和利益相关者使用。

什么是数据科学家?

数据科学家是参与数据科学周期的一个或多个阶段的专业人员。他们使用不同的数据收集、处理和分析技术向业务涉众提供重要的见解。

作为一名数据科学家,您可以使用您在算术、统计和数据建模方面的专长来管理大量数据并发现业务解决方案。

数据科学家做什么?

大多数数据科学家致力于开发数据驱动的业务解决方案或见解,以提高公司业绩或收入。然而,确切的数据科学家的工作角色是特定于公司的,不同组织之间可能有所不同。

以下是数据科学家的一些常见职责:

  1. 设计不同的数据收集活动并确定数据输入标准。
  2. 建立和设计数据处理模型。
  3. 使用不同的数据可视化技术来处理数据。
  4. 将数据洞察整理成可用的报告,并为利益相关者简化复杂的信息。

选择数据科学的职业有什么好处?

此外,如果你选择成为一名数据科学家,你也可以期待以下的职业福利。

  1. 英俊的薪酬方案由于数据科学对企业的巨大影响,数据科学家是2022年薪酬最高的员工之一。Payscale.com网站的一份报告显示,德国数据科学家的平均年薪约为55461欧元。
  2. 工作保障为合格的数据科学家创造了日益增长的需求当前位置连续一年,越来越多的企业开始热衷于利用数据科学来发展自己的组织。因此,对合格数据科学家的需求不断增长。这一趋势有望在未来持续下去,这将有助于数据科学行业的就业保障。
  3. 数据科学职位的可用性具有巨大的多样性:“数据科学家”是对行业内大量数据科学角色和工作的总称。您可以选择任何符合您的职业抱负和专业优势的数据科学角色。
  4. 由于该领域的不断发展,有可能从事创新和新颖的项目由于人工智能和机器学习的创新,数据科学领域正在不断发展。这意味着未来你将作为一名数据科学家参与许多创新项目。
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如果你是那种很容易对工作感到厌倦的人,a数据科学职业道路可以完美的适合你!

数据科学家研究许多有趣的业务问题,看到您的工作对您的公司产生的结果是令人满意的。

作为一名数据科学家,你期待什么样的职业机会?

职业多样性是选择数据科学作为职业道路的主要优势之一。作为一名数据科学家,你将在不同的行业中获得大量令人兴奋的工作和职位。

由于数据科学与不同的领域相关,你的专业背景也可以让你更容易在以后转换职业领域。

以下是当前行业中最常见的数据科学家职位:

  1. 商业智能分析
  2. 数据架构师
  3. 高级机器学习工程师
  4. 市场分析员
  5. 数据库管理员
  6. 数据工程师
  7. 业务统计
  8. 数据分析经理
  9. 数据架构师

数据科学的未来是什么?

作为一名数据科学职业爱好者,您可以期待未来数据科学行业的许多令人兴奋的发展。你可以期待机器学习技术和AI算法在数据科学中更加主流。

许多数据科学专家还预测,该领域将变得更加专业化,并将涌现出许多新的数据科学子领域。业内预测的其他未来趋势包括更新的数据标签技术和更快的数据处理操作。

如何成为一名数据科学家?

有着巨大的事业数据科学的范围在美国,没有什么比现在更适合加入这个行业了。由于数据科学家的职业可能是相当技术性的,您应该确保开发了该工作所需的所有相关技能和技术专长。

有几种方法可以获得这种专业知识,包括:

  1. 定期阅读行业杂志和白皮书。
  2. 追求并完成数据科学认证。
  3. 参加全面的数据科学和机器学习课程。
  4. 与行业资深人士和专业人士交流,学习他们的经验。
  5. 订阅不同数据科学公司发布的时事通讯。
  6. 在数据科学公司获得无薪或带薪实习机会。

要成为一名数据科学家,你需要的最重要的数据科学技能是什么?

您可以将数据科学家的广泛技能分为两大类—技术技能和软技能。

技术技能是指实际的行业知识和专业知识以及数据处理和分析技巧。它们包括:

  1. 对人工智能(AI)和机器学习技术有广泛的了解
  2. 数据可视化和数据报告
  3. 风险分析与管理
  4. 精通统计分析和算术
  5. 软件编程技能
  6. 了解大数据平台、数据挖掘和数据清洗
  7. 能够无缝使用云计算工具

数据科学家还需要广泛的软技能来成长和在职业生涯中脱颖而出。这些包括:

  1. 优秀的业务领导和项目管理能力。
  2. 沟通和报告写作能力。
  3. 具有团队合作能力。
  4. 优秀的组织和管理能力。
  5. 快速学习新事物的爱好。
  6. 在整个职业生涯中致力于学习。

要成为一名数据科学家,你应该学习什么样的数据科学工具?

这里有一些最新的数据科学工具这将在2022年流行起来:

  1. Alteryx
  2. Tensorflow
  3. PyTorch
  4. DataRobot
  5. Dataiku
  6. H2O.ai
  7. Trifacta
  8. RapidMiner

数据科学建模和处理工具不断发展,变得更快、更高效和更准确。

在2022年,作为一名数据科学家,你将被期望跟上行业中使用的最新工具和技术,并为开发新工具和技术做出贡献。

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如何开始学习数据科学?

正如我们前面提到的,参加一个好的数据科学和机器学习程序可以是进入数据科学行业的一个好方法。

数据科学,人工智能和数字商业理学硕士GISMA商学院提供的项目具有特别全面的课程,是理beplay网址更新想的选择。该课程让你在全球数据科学公司或人工智能开发组织中获得竞争优势。

该课程让你有能力为任何跨国公司或初创企业工作,并通过数据支持的商业决策帮助他们发展业务。它还可以在网络安全、大数据和云计算等辅助领域提供就业机会。

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常见问题

问题1:GISMA的数据科学课程最常见的先决条件是什么?

以下是GISMA数据科学硕士课程的入学标准:

  1. 有效的英语水平测试成绩为6.0,雅思B2或同等水平。
  2. 相关学科的学士学位。

问题2:通过数据科学课程我能学到什么?

通过GISMA的数据科学课程,您将了解数据分析和处理的基础知识。以下是课程中包括的一些科目:

  1. 人工智能及其应用
  2. 介绍人工智能和机器学习
  3. 数据预测和建模方法
  4. 大数据分析

问题3:GISMA的数据科学项目有多长时间?

你可以在12到24个月内完成课程。

问题4:我是否需要精通数学才能攻读数据科学课程?

虽然你确实需要相当多的数学理解来理解统计分析,你不需要在数学方面的专业知识来完成程序。

问题5:要成为一名数据科学家,我需要懂电脑编程吗?

是的。作为一名数据科学家,计算机编程是运行许多数据分析平台和工具的必要技能。但是,如果你没有经验,这门课程可以向你介绍相关的编程技能。

问题6:在这个项目之后,我可以探索哪些未来的数据科学资格?

在这个项目之后,你可以在数据科学领域查找几个行业标准的研究生证书,以推动你的职业发展。

-本文由Sweha Hazari撰写。

2022年5月24日