โอกาสในการทำงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล: คำแนะนำในการปลดล็อกงานนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลชั้นนำ



ความต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่เคยสูงขึ้นบล็อกนี้กล่าวถึงโอกาสในการทำงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลทักษะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเงินเดือนและเส้นทางอาชีพ

ในโลกที่มีการผลิตข้อมูล 2.5 quintillion ไบต์ทุกวันมืออาชีพที่สามารถจัดระเบียบข้อมูลขนาดมหึมาเพื่อจัดหาโซลูชันทางธุรกิจคือพระเอก! มีการพูดถึงมากมายว่าทำไม Big Data จึงอยู่ที่นี่และทำไม . จากสิ่งที่เขียนและพูดไปแล้วเรามาคุยกันถึงโอกาสในการทำงานด้าน Data Science และทำไม 'Data Scientist' ถึงเป็นตำแหน่งงานที่เซ็กซี่ที่สุดใน 21 คนเซนต์ศตวรรษ.

โอกาสในการทำงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจาก Harvard Business Review กล่าวว่า“ เป็นมืออาชีพระดับสูงที่มีการฝึกอบรมและความอยากรู้อยากเห็นเพื่อให้ค้นพบในโลกของ Big Data” ดังนั้นจึงไม่แปลกใจเลยที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และไอที





โดยผู้เชี่ยวชาญคาดการณ์ว่าจะมีข้อมูล 40 zettabytes ภายในปี 2020 ( ที่มา ) โอกาสในการทำงานของ Data Science จะพุ่งทะลุหลังคาเท่านั้น! การขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะในโลกที่หันมาใช้ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจมากขึ้นทำให้เกิดความต้องการ Data Scientists ในกลุ่มสตาร์ทอัพและ บริษัท ที่มีชื่อเสียง การศึกษาของ McKinsey Global Institute ระบุว่าภายในปี 2018 สหรัฐอเมริกาเพียงแห่งเดียวจะประสบปัญหาการขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญประมาณ 190,000 คนที่มีทักษะการวิเคราะห์เชิงลึก ด้วยคลื่นข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่มีสัญญาณว่าจะชะลอตัวลงจึงมี บริษัท ระดับโลกจำนวนมากที่จ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อควบคุมข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีความสำคัญต่อธุรกิจของตน

แนวโน้มเงินเดือนของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

รายงานโดย Glassdoor แสดงให้เห็นว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลเป็นผู้นำกลุ่มงานที่ดีที่สุดในอเมริกา รายงานกล่าวต่อไปว่าเงินเดือนเฉลี่ยสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอยู่ที่ 91,470 ดอลลาร์ในสหรัฐอเมริกาและ฿622,162 และมีตำแหน่งงานว่างกว่า 2300 ตำแหน่งที่โพสต์บนเว็บไซต์ ( ที่มา ).



ใน Indeed.com เงินเดือนเฉลี่ยของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการประกาศรับสมัครงานในสหรัฐอเมริกาสูงกว่าเงินเดือนเฉลี่ย 80% สำหรับการประกาศรับสมัครงานทั่วประเทศ ณ เดือนพฤษภาคม 2019

แนวโน้มเงินเดือนของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล



ในอินเดียแนวโน้มไม่แตกต่างกันในเดือนพฤษภาคม 2019 เงินเดือนเฉลี่ยสำหรับบทบาท Data Scientist คือ Rs 622,162 อ้างอิงจาก Payscale.com

บทบาทงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสวมหมวกหลายใบในที่ทำงานของเขา / เธอ Data Scientists ไม่เพียง แต่รับผิดชอบด้านการวิเคราะห์ธุรกิจเท่านั้น แต่ยังมีส่วนร่วมในการสร้างผลิตภัณฑ์ข้อมูลและแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์พร้อมกับการพัฒนาการแสดงภาพและอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง

บางส่วนที่โดดเด่น ตำแหน่งงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คือ:

  • นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • สถาปนิกข้อมูล
  • ผู้ดูแลข้อมูล
  • นักวิเคราะห์ข้อมูล
  • นักวิเคราะห์ธุรกิจ
  • ผู้จัดการข้อมูล / การวิเคราะห์
  • ผู้จัดการข่าวกรองธุรกิจ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลชั้นนำ: โปรไฟล์

ทักษะวิทยาศาสตร์ข้อมูลร้อน

ทักษะการเขียนโค้ดมีความรู้ด้านสถิติและความสามารถในการคิดวิเคราะห์ประกอบเป็นคลังแสงของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ประสบความสำเร็จ ทักษะด้าน Data Scientist ที่เป็นที่ต้องการบางอย่างที่จะนำไปสู่โอกาสในการทำงานที่ยิ่งใหญ่ใน Data Science ได้แก่ :

  • ภาษาการเขียนโปรแกรม: R / Python / Java
  • สถิติและคณิตศาสตร์ประยุกต์
  • ความรู้ในการทำงานของ และ จุดประกาย
  • ฐานข้อมูล: SQL และ NoSQL
  • และ
  • ความเชี่ยวชาญใน Deep Learning Frameworks:
  • ความคิดสร้างสรรค์และความรู้ในอุตสาหกรรม

แผนภูมิ Payscale.com ด้านล่างแสดงค่าเฉลี่ย เงินเดือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยอาศัยทักษะในสหรัฐอเมริกาและอินเดีย

c c # c ++

สกุลเงิน: อินเดีย - ₹, US - $

โอกาสในการทำงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แกว่งสูงขึ้นคาดว่าจะดำเนินต่อไปในระยะยาว เนื่องจากข้อมูลแพร่กระจายไปทั่วชีวิตของเราและ บริษัท ต่างๆพยายามที่จะทำความเข้าใจกับข้อมูลที่สร้างขึ้น Data Scientists ที่มีความเชี่ยวชาญจะยังคงถูกแสวงหาโดยธุรกิจทั้งใหญ่และเล็ก ในกรณีนี้ให้ดูที่กระดานงานใน Indeed.com เผยให้เห็น บริษัท ชั้นนำที่แข่งขันกันเพื่อจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ชื่อใหญ่ไม่กี่ชื่อ ได้แก่ Facebook, Twitter, Airbnb, Apple, LinkedIn, IBM และ PayPal เป็นต้น

ถึงเวลาที่ต้องพัฒนาทักษะด้าน Data Science และ Big Data Analytics เพื่อใช้ประโยชน์จากโอกาสในการทำงานด้าน Data Science ที่เข้ามาในแบบของคุณ

Edureka ได้รับการดูแลเป็นพิเศษ ซึ่งช่วยให้คุณมีความเชี่ยวชาญในอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเช่น K-Means Clustering, Decision Trees, Random Forest, Naive Bayes คุณจะได้เรียนรู้แนวคิดของสถิติอนุกรมเวลาการขุดข้อความและการเรียนรู้เชิงลึกเบื้องต้นด้วย ชุดใหม่สำหรับหลักสูตรนี้กำลังจะเริ่มเร็ว ๆ นี้ !!

มีคำถามสำหรับเรา? โปรดระบุไว้ในส่วนความคิดเห็นแล้วเราจะติดต่อกลับไป

กระทู้ที่เกี่ยวข้อง: