डेटा वैज्ञानिक कौन हैं और उन्हें एक महीने में 300,000 रूबल का भुगतान किया जाता है
काम और अध्ययन / / January 07, 2021
डेटा साइंटिस्ट क्या करता है
इस विशेषज्ञ का मुख्य कार्य उपयोगी व्यावहारिक निष्कर्ष निकालना है, केवल डेटा का एक सेट होना और उनका विश्लेषण करने में सक्षम होना।
एक डेटा वैज्ञानिक बड़े डेटा के साथ काम करता है - भारी मात्रा में जानकारी जो उन्हें विभिन्न स्रोतों से मिलती है। उदाहरण के लिए:
- उद्योग में - तंत्र के अंदर सेंसर से: वे तापमान, दबाव, उत्पादन दर को मापते हैं;
- इंटरनेट पर - उपयोगकर्ता के व्यवहार से: कितने लोगों ने एक निश्चित पृष्ठ का दौरा किया, उन्होंने यहां कितना समय बिताया, उन्होंने किस बटन पर क्लिक किया, किन विज्ञापनों पर उन्होंने क्लिक किया।
इस सभी डेटा के साथ, एक डेटा वैज्ञानिक जानता है कि पूर्वानुमान कैसे बनाया जाए और सही निर्णय लेने में मदद करेगा: चाहे स्टॉक बेचना है या नहीं, विज्ञापन लॉन्च करना है या नहीं और यदि ऐसा है तो कौन-सा। यह वह है जो यह आकलन करने में सक्षम है कि कंपनी कितनी कुशलता से काम करती है, इसमें क्या सुधार करने की आवश्यकता है, किन दिशाओं में इसे विकसित करना सबसे अधिक लाभदायक है। वह किसी भी समाधान के लिए एक स्पष्ट गणितीय आधार प्रदान करता है, परिकल्पनाओं का परीक्षण करता है, डेटा के साथ निष्कर्ष निकालता है और प्रतीत होता है कि पूरी तरह से असंबंधित घटनाओं के बीच एक संबंध पाता है।
कौन और कैसे इस क्षेत्र में आता है
बिग डेटा एनालिटिक्स एक काफी युवा क्षेत्र है। डेवलपर्स यहां आने वाले पहले व्यक्ति थे, जिन्होंने विभिन्न दिशाओं में परियोजनाओं की शुरुआत की: इंटरनेट मार्केटिंग और उद्योग से लेकर बैंकों और वित्तीय प्रणालियों तक।
डेवलपर्स के साथ व्यापार प्रतिनिधि आए: विश्लेषकों, विपणक, फाइनेंसर। और गणितज्ञों और सांख्यिकीविदों ने डेटा विश्लेषण के लिए प्रभावी एल्गोरिदम विकसित किए हैं जो वास्तव में बहुत शक्तिशाली पीसी पर नहीं चल सकते हैं।
लेकिन बड़े डेटा को इकट्ठा करने और उनका विश्लेषण करने के लिए सरल उपकरणों के आगमन के साथ-साथ कंप्यूटिंग शक्ति की वृद्धि के साथ, डेटा विज्ञान की राह सभी के लिए खुल गई है। आज, तकनीकी पृष्ठभूमि के बिना, खरोंच से एक बड़ा डेटा विश्लेषक बनना काफी संभव है। में स्किलबॉक्स कोर्स आप सभी आवश्यक ज्ञान प्राप्त करेंगे और व्यवहार में इसे लागू करने में सक्षम होंगे। एक नए पेशे में महारत हासिल करने में अभी डेढ़ साल का समय लगेगा।
और यदि आपके पास पहले से ही आईटी में थोड़ा अनुभव है, तो यह और भी आसान होगा। इस पाठ्यक्रम में, आप अपने पायथन और आर विकास कौशल में सुधार करेंगे, गणित और सांख्यिकी के अपने ज्ञान पर ब्रश करेंगे, अपनी विश्लेषणात्मक सोच को सुधारें और एआई और मशीन का उपयोग करके वास्तविक व्यावसायिक समस्याओं को हल करना सीखें सीख रहा हूँ। सबसे महत्वपूर्ण बात, आपके पोर्टफोलियो में शक्तिशाली परियोजनाएं दिखाई देंगी जो आपको दिशा बदलने और आपकी आय बढ़ाने में मदद करेंगी।
शुरुआती विश्लेषकों के लिए, स्किलबॉक्स पाठ्यक्रम तकनीकी कौशल का एक पंप प्रदान करेगा। आप परिकल्पना बनाना और उन्हें कुशल कोड में बदलना, कच्चे डेटा को संसाधित करना, मशीनों को प्रशिक्षित करना और परिणामों की भविष्यवाणी करना सीखेंगे। यह आपके करियर के विकास को एक शक्तिशाली बढ़ावा देगा।
अपना हाथ आजमाएं
एक डाटा साइंटिस्ट कितना कमाता है
आजकल, अग्रणी कंपनियां बड़े डेटा एकत्र करती हैं, यह जानकर कि इसके विश्लेषण पर और संबंधित विशेषज्ञों के वेतन पर कोई भी खर्च उचित है। आखिरकार, यह समस्याओं को जल्दी से खोजने और खत्म करने, सेवा की गुणवत्ता में सुधार करने और नए होनहार प्रोजेक्ट लॉन्च करने में मदद करेगा।
चूंकि यह एक नया क्षेत्र है, डेटा वैज्ञानिक सोने में अपने वजन के लायक हैं। बड़े पैमाने पर वेतन सर्वेक्षण के आधार परANALYST बाजार अनुसंधान मॉस्को में विभिन्न दिशाओं के विश्लेषकों ने पाया कि उनके करियर की शुरुआत में भी उच्चतम आय डेटा विज्ञान विशेषज्ञों में थी। प्रासंगिक कार्य अनुभव के एक वर्ष से भी कम समय के साथ, उन्होंने औसतन कम से कम 100 हजार रूबल कमाए। और इस पेशे में 3 से 6 साल के अनुभव के साथ, 300 हजार रूबल का वेतन काफी वास्तविक है।
एक शुरुआती डेटा वैज्ञानिक विदेशों में वास्तव में उच्च वेतन पर भरोसा कर सकता है। तो, संयुक्त राज्य अमेरिका में इस क्षेत्र में एक शुरुआती विशेषज्ञ का औसत वेतनएंट्री लेवल डाटा साइंटिस्ट सैलरी प्रति वर्ष 68,054 डॉलर है। सभी करों में कटौती के बाद, यह प्रति माह $ 4,000 से अधिक है।
एक डेटा वैज्ञानिक को क्या करने में सक्षम होना चाहिए
एक महत्वपूर्ण कौशल सही कठिन प्रश्न पूछना है। इसे मास्टर करने के लिए, एक विशेषज्ञ को व्यवसाय की पीड़ा और समस्याओं को समझना चाहिए, आवश्यक जानकारी प्राप्त करने के लिए उसके साथ एक ही भाषा बोलें।
प्रत्येक प्रश्न कई परिकल्पनाएं बनाता है - निष्कर्ष जिन्हें डेटा का उपयोग करके परीक्षण किया जा सकता है। यदि प्रश्न सही ढंग से तैयार किया गया है, तो डेटा वैज्ञानिक परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए एक मॉडल बना सकता है और इसका परीक्षण कर सकता है, परिणाम प्राप्त कर सकता है और उन्हें व्यवसाय में लागू कर सकता है।
तकनीकी कौशल के बीच, पायथन शीर्ष पर आता है - एक समझने योग्य और तार्किक वाक्य रचना के साथ एक शक्तिशाली प्रोग्रामिंग भाषा। इसे समझने के लिए, आपको एक अनुभवी प्रोग्रामर या कम से कम "तकनीकी विशेषज्ञ" होने की आवश्यकता नहीं है। यह वांछित फ़ंक्शन को कॉल करने और इसके मापदंडों को सेट करने में सक्षम होने के लिए पर्याप्त है। इसके अलावा, बड़े डेटा, मॉडल निर्माण और गहन सीखने के साथ काम करने के लिए पायथन के लिए कई तैयार किए गए मॉड्यूल हैं।
Mail.ru और हेडहंटर विश्लेषकों ने स्थापित किया हैडेटा वैज्ञानिक: आवश्यक कौशल और नियोक्ता की मांगबड़े डेटा वैज्ञानिकों की आकांक्षा के लिए, 54% रिक्तियों में अजगर का ज्ञान आवश्यक है। एक तिहाई कंपनियों के लिए, एसक्यूएल के साथ काम करने की उम्मीदवार की क्षमता महत्वपूर्ण है, 17% के लिए - डेटा माइनिंग: आगे के विश्लेषण के लिए कच्चे डेटा को खोजने और इकट्ठा करने में कौशल। 15% रिक्तियां गणितीय आँकड़ों पर ध्यान देती हैं, 14% - डेटा विश्लेषण के तरीके।
यह सब कैसे सीखें
एक नौकरी खोजने के लिए पर्याप्त स्तर पर यह सब करने के लिए, आपको दूसरी उच्च शिक्षा प्राप्त करने की आवश्यकता नहीं है: पाठ्यक्रम "डेटा साइंटिस्ट प्रोफेशन»स्किलबॉक्स से। पहले पाठ से, आप पायथन के साथ काम करने की मूल बातें सीखेंगे, और बाद में आप आर भाषा में भी महारत हासिल करेंगे, जो विशेष रूप से सांख्यिकीय डेटा प्रसंस्करण के लिए बनाई गई थी। आप सीखेंगे कि कई पायथन पुस्तकालयों के साथ कैसे काम किया जाए, विभिन्न पोस्टग्रेक्यूएल, SQLite3 और MongoDB डेटाबेस में मास्टर करें।
बिग डेटा एनालिटिक्स मशीन सीखने और तंत्रिका नेटवर्क से अटूट रूप से जुड़ा हुआ है। इसलिए, पाठ्यक्रम में तंत्रिका नेटवर्क टेन्सरफ्लो और केरस के प्रशिक्षण के लिए रूपरेखाएं, साथ ही साथ कंप्यूटर दृष्टि और भाषा विज्ञान के लिए मॉडल बनाने के कई व्यावहारिक कार्य भी शामिल हैं।
अतं मै कोर्स आप अपने काम के परिणामों की कल्पना करने के लिए डैशबोर्ड और इंटरैक्टिव ग्राफिक्स भी बना सकते हैं। अंत में, आप अपनी खुद की परियोजना को लागू करते हैं - एक सिफारिश प्रणाली का निर्माण करते हैं जिसे आप अपने पोर्टफोलियो में जोड़ सकते हैं। और यह सब अनुभवी आकाओं के मार्गदर्शन में है।
इस प्रकार, सिर्फ डेढ़ साल में, आपको पता चल जाएगा और औसत डेटा वैज्ञानिक उम्मीदवार की तुलना में बहुत अधिक कर पाएंगे। और आप अपने डेटा को बड़े डेटा के साथ काम करने के पाठ्यक्रम पर एक साल और प्रशिक्षण का आधा हिस्सा भी जोड़ सकते हैं। इसका मतलब है, पहले से ही शुरू में, उच्च वेतन के लिए आवेदन करें।
भविष्य के पेशे में मास्टर
पढ़ाई का खर्च क्या
महंगे डेटा विज्ञान प्रशिक्षण भविष्य के कई विशेषज्ञों को रोक रहा है, खासकर अब जब अर्थव्यवस्था अस्थिर है और दुनिया अभी भी एक महामारी से जूझ रही है। लेकिन स्किलबॉक्स संकट-विरोधी कीमतों और किश्तों में भुगतान है। 31 अगस्त तक आप पाठ्यक्रम में नामांकन कर सकते हैं ”डेटा साइंटिस्ट प्रोफेशन»40% छूट के साथ, मुफ्त में अध्ययन करने के लिए पहले छह महीने, और फिर अपनी शिक्षा के लिए केवल 4500 रूबल प्रति माह का भुगतान करें।
कोर्स पूरा कर चुके लोगों के लिए एक और बोनस इंग्लिशडॉम स्कूल में अंग्रेजी की पढ़ाई के दो महीने हैं। इंटरएक्टिव ऑनलाइन सबक आपको अपने कौशल को बेहतर बनाने में मदद करेंगे - नियोक्ता इसकी सराहना करेंगे।
यह व्यवसाय 15 वर्षों में प्रासंगिक होगा - व्यापार के सभी क्षेत्रों में और दुनिया के किसी भी देश में। यह आपको अपनी यात्रा शुरू करने में भी मदद करेगा। Skillbox: पाठ्यक्रम का 75% पूरा होने पर, आपको एक व्यक्तिगत करियर काउंसलर की संगत प्राप्त होगी, जो आपको इस शैक्षिक मंच की साझेदार कंपनियों में साक्षात्कार के लिए तैयार करने में मदद करेगा।