Carreira Spotlight: o que é Data Science?

Hoje, os "grandes dados", "analítica" e similares são as novidades. E por uma boa razão.

Em 2012, a HBR chamou de "cientista de dados" como o "trabalho mais sexy do século". "Mas o que a ciência dos dados realmente implica? E, o mais importante, como você pode adquirir as habilidades necessárias para se chamar cientista de dados?

O que é Data Science?

Era uma vez, os cientistas de dados estavam principalmente no espaço acadêmico. Agora, com o aumento da grande coleta de dados e a necessidade de análise, os cientistas de dados se tornaram em alta demanda em uma variedade de empresas e indústrias, pequenas e grandes.

A ciência dos dados como profissão incorpora uma variedade de habilidades em matemática, estatística e programação de computadores. É uma indústria dominada por homens, as estimativas de mulheres na ciência dos dados são de cerca de 10%.

De acordo com Glassdoor, o salário nacional médio para cientistas de dados é de US $ 113, 436 (início de fevereiro de 2017). Olhando apenas para a compensação, a ciência dos dados é muito mais atraente do que outras carreiras similares.

Habilidades necessárias para ser um cientista de dados

Como todos os empregos, as habilidades específicas necessárias para preencher as posições de ciência de dados dependem da empresa individual.

Mas existem algumas habilidades / ferramentas de software que permanecem consistentes.

• Linguagem de programação estatística, como R e SAS
• Idioma de consulta de banco de dados, como SQL
• Estatísticas básicas, como testes estatísticos, distribuições, estimadores de máxima verossimilhança, e assim por diante
• Métodos de aprendizagem de máquina, como k-Nearest vizinhos, florestas aleatórias, métodos de conjunto, etc.

• Cálculo multivariável e álgebra linear
• Registro de dados e desenvolvimento de novos produtos com base em dados
• Familiaridade com plataformas Hadoop
• Ferramentas de visualização como Flare, HighCharts ou AmCharts > Saiba mais sobre como se tornar um cientista de dados e habilidades necessárias aqui.

Como se tornar um cientista de dados

Hoje em dia, existem três opções viáveis ​​para se tornar um cientista de dados:

Auto-estudo através de programas como Udacity

• Participar de um campo de treinamento de ciência de dados
• Ir para se formar escola para um mestrado
• Claro, existem prós e contras para cada método.

Auto-estudo

Prós:

Conveniente: pode ser feito em seu próprio tempo em qualquer ambiente e a qualquer ritmo

• Acessível: pode custar entre $ 0-600.
• Economiza tempo: os cursos on-line podem ser concluídos dentro de 8 a 18 meses.
• Contras:

Somente recebem um certificado após a conclusão

• Nenhum contato peer-to-peer ou professor-a-estudante
• Nenhuma ajuda com caça ao emprego
• Data Science Boot Camp

Prós:

Pouco tempo de compromisso: pode ser concluído em 6 semanas a 3 meses

• Relativamente acessível, pelo menos em comparação com a obtenção de um mestrado (os campos de inicialização variam de livre - US $ 16.000)
• Ideal para aqueles que procuram mudar Carreiras rapidamente
• Muitos campos de inicialização oferecem assistência no processo de busca de emprego após a conclusão
• Contras:

Apenas obtenha um portfólio de projetos - nenhuma experiência de trabalho "real"

• Muito a aprender em uma pequena quantidade de Tempo
• Pode ser até 40 horas por semana de trabalho (ao contrário do auto-estudo, onde você pode seguir seu próprio ritmo e ainda trabalhar a tempo parcial / tempo integral)
• Mestrado

Prós:

Diploma após a conclusão

• Aprendizagem estruturada com instrutores treinados profissionalmente
• Experiência no mundo real: muitos programas incluem estágios que irão adicionar experiência e conhecimento
• Tempo amplo para aprender e absorver toda a informação
• Contras:

Caro: poderia custar entre US $ 20 000 - US $ 70 000 - não incluindo despesas de vida

• Tempo consumido: também pode demorar mais tempo (9-20 meses)
• Para mais informações sobre a pesagem dos prós e contras da aprendizagem de ciência de dados, confira este artigo.