塑造未来的十大数据科学职业
随着数据生成的指数级增长,如今几乎每个组织都需要熟练的数据科学家,他们可以分析和解释数据,帮助组织预测未来的情况
当今互联世界最大的副产品之一就是数据。每当人们登录社交媒体平台,从电子商务网站购买东西,或对café进行评级时,他们都在创建数据。“数据是新的石油”,这句话抓住了这种为数字世界提供动力的新商品的重要性。但如果不进行解释和分析以获得更多信息,所有这些数据都将是徒劳的。这就是数据科学和数据科学家的用武之地。数据科学使用各种工具、算法和机器学习原理来解剖原始数据,并根据分析做出决策和预测。
随着数据生成的指数级增长,几乎如今,每个组织都需要熟练的数据科学家谁可以分析和解释数据,以帮助组织预测未来的情况。数据科学家还负责构建用于收集、处理、存储和优化数据的各种流程和算法。Mint最近的一篇文章显示,“对数据科学专业人员的需求空前高涨”。截至2019年,印度分析市场的规模为30.3亿美元,预计到2025年将翻一番。因此,这是一个令人兴奋的时刻,成为一名数据科学家,并从一系列选项中选择一个成功的职业生涯。
作为运营商,目前有以下几种有利可图的选择:
数据分析:
无论是医疗保健、销售、物流、电力还是技术,如今几乎每个行业都依赖数据分析师将大型数据集转换为合适的格式并分析数据。数据分析师在组织中扮演着至关重要的角色,因为分析的数据有助于决策过程。数据分析师还确保所有程序和系统都在优化水平有效运行。
数据科学家:
这是一个比数据分析师更技术化的职位。数据科学家的角色是设计收集、存储和分析大量结构化和非结构化数据的方法,以帮助公司做出战略决策。数据科学家将计算机科学、统计学和数学结合起来,对数据进行分析、处理和建模。他们还使用数据分析软件来揭示数据中的模式和趋势,并预测市场模式。
数据工程师:
数据工程师创建和维护数据库架构和框架。数据工程师的责任是了解特定业务想要从公司数据集中实现什么,然后开发算法为数据科学家提供更容易访问原始数据的方法。他们的任务还包括优化数据检索过程,以及为不同的公司利益相关者创建仪表板、报告和其他数据可视化。
商业智能分析师:
商业智能(BI)分析师是高效商业模型和企业战略计划的创造者。他们定义kpi(关键性能指标)并实现DW(数据仓库)策略。他们还通过使用先进的软件来挖掘大数据,使用工具来识别商业智能,从而帮助做出更好的商业决策。
数据架构师:
顾名思义,数据架构师是为任何公司构建数据库框架的幕后策划者。他们根据业务需求设计、创建和启动公司的整体数据库架构。数据架构师还负责维护公司的数据生态系统。这是全球和印度最受欢迎、收入最高的工作之一。
统计分析:
公司可以聘请统计学家或统计分析师来收集和分析数据,并以非技术的方式向利益相关者展示数据。研究结果和见解如下用来做重要的商业决策。他们还根据数据分析预测和识别潜在的机会。
企业架构师:
组织需要能够为数据分析确定适合公司业务战略的正确IT技术的专家。这就是企业架构师发挥作用的地方。他们是负责建立适当的IT体系结构模型以实现公司目标的任何公司的技术骨干。他们还维护IT框架,并将公司的数据科学、目标和IT系统整合在一起。
基础设施架构师:
基础设施架构师检查各种数据库、应用程序和软件的效率,确保它们正常运行。他们还确保公司拥有分析大数据的必要工具。他们是检测系统中任何故障或低效率的人。
机器学习工程师:
机器学习工程师创建数据分析所需的算法。他们使用大数据工具和编程框架来优化通过数据管道捕获的原始数据。他们负责创建数据漏斗和数据科学模型,可以实时吸收大量数据并生成准确的结果。机器学习工程师需要同时具备软件工程和数据科学方面的技能。此外,他们还需要了解诸如深度学习、人工智能等技术。
应用程序架构师:
他们是为公司构建各种应用程序的人。几乎每个组织都需要应用程序和用户界面来高效地运行业务。因此,公司需要能够选择正确的应用程序或根据公司需求构建应用程序的应用程序架构师。他们还跟踪公司内各种应用程序的运行和用户交互。
数据科学可以创造更智能的未来决策,还可以解决关键问题,如通过可穿戴设备改善医疗保健,或提高医疗领域诊断的准确性。由于应用范围广泛,数据科学在每个行业都发挥着至关重要的作用。UPES是其中的佼佼者提供数据科学学位课程的机构.在学习数据科学工具和机器学习算法的同时,UPES的学生也将成为创新和面向未来的学习环境的一部分。
(作者为计算机科学学院助理教授)