Что требуется для стать Data Scientist в США?

Как стать Data Scientist в США все, что вам нужно знать

Введение

В современном мире, ориентированном на данные, компании признают роль данных в привлечении и удовлетворении аудитории. Это осознание привело к накоплению данных, но для использования их потенциала компании ищут квалифицированные кадры и человеческий интеллект. Ученые-аналитики играют ключевую роль в использовании потенциала данных, делегируя машинам обработку этой информации. Недостаток возможностей в родных странах и избыток вариантов в США привлекают соискателей. В этой статье вы узнаете, как получить необходимые квалификации для становления ученым-аналитиком данных в США.

Почему выбрать карьеру ученого-аналитика данных в США?

Будучи центром множества ведущих технологических компаний, поездка в США является мечтой многих соискателей. С высокими зарплатами, перспективными возможностями карьерного роста и правильной платформой для признания навыков, карьера ученого-аналитика данных в США процветает. Кроме того, недостаток талантов среди местных жителей, растущие сложности в организации данных и расширяющиеся требования в различных отраслях являются основными причинами привлечения талантов из разных стран мира. Ваши ожидания тоже повышаются? Сразу же приступайте к реализации своей мечты.

Образовательные квалификации для ученых-аналитиков данных в США

Должность ученого-аналитика данных предлагается компаниями соискателям с определенными квалификациями:

  • Бакалаврская степень: Она знакомит соискателей с основными концепциями и строит базу. Предпочтительно иметь бакалаврскую степень в соответствующей области, такой как компьютерные науки, статистика или математика.
  • Магистерская степень: Последипломное образование обеспечивает более глубокое понимание тематики вместе с практическим опытом. Компании предпочитают соискателей с магистерской степенью на более высокие должности. С такой квалификацией также можно заниматься исследованиями и академической деятельностью.
  • Онлайн-курсы: Этот вариант подходит для получения информации о реальных требованиях и перехода на новую карьеру. Курсы более ориентированы на работу, такие как программа BlackBelt+ от Analytics Vidhya, предлагаемая специально для соискателей, заинтересованных в становлении учеными-аналитиками данных с международным признанием нашего сертификата.

Технические навыки ученых-аналитиков данных в США

Когда речь идет о технических знаниях, вам необходимо обладать двумя уровнями навыков, чтобы стать ученым-аналитиком данных в США: основными техническими навыками и специализированными техническими навыками.

Основные технические навыки, требуемые от ученых-аналитиков данных

1. Языки программирования (Python, R, SQL)

Они важны для обработки данных и разработки моделей. Библиотеки Python, такие как Pandas, NumPy и scikit-learn важны для работы с данными. R – специализированный язык для анализа данных и статистики с пакетами dplyr и ggplot2. SQL необходим для запросов и управления базами данных.

2. Обработка и анализ данных

Данные нужно очищать и предварительно обрабатывать перед началом функционирования и моделирования для достижения точности. Различные функции, такие как инжиниринг признаков, проверка гипотез, валидация моделей, принятие решений и другие, выполняются с помощью языков программирования.

3. Машинное обучение и статистическое моделирование

Это важно для создания прогнозных моделей и принятия решений на основе данных. Знание алгоритмов и фреймворков помогает выполнять задачи, специфичные для работы.

4. Визуализация данных и инструменты для отчетности

Эффективное коммуницирование с аудиторией, независимо от технического фона, осуществляется с помощью инструментов визуализации и отчетности. Знакомство и опыт работы с Matplotlib, Tableau, Power BI, Seaborn и другими инструментами являются необходимыми.

Специализированные технические навыки ученых-аналитиков данных

Для успешного ученого-аналитика данных необходимы специализированные навыки в областях обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения и глубокого обучения. Эти навыки помогут вам овладеть необходимыми техническими знаниями для работы с разнообразными приложениями на практике.

NLP (обработка естественного языка) сосредоточена на взаимодействии между человеком и компьютером, облегчая понимание компьютером. NLTK, Transformers, spaCy и другие являются основными требованиями. Компьютерное зрение связано с интерпретацией и пониманием визуальной информации с использованием инструментов OpenCV, YOLO, PyTorch и других. Глубокое обучение имеет важное значение для представления сложных паттернов в данных с использованием опыта Keras.

Мягкие навыки для специалистов по обработке данных в США

Вот самые важные мягкие навыки, которыми должен обладать специалист по обработке данных в США:

  • Аналитическое мышление и умение решать проблемы: Неизвестные вызовы требуют дифференцированного подхода и умения справляться с ситуацией. Это также включает нахождение уникальных идей под давлением, чтобы своевременно, эффективно и точно достигать результатов.
  • Коммуникация и рассказы на основе данных: Задача представителя – удержать внимание аудитории. Умение рассказывать истории с понятной коммуникацией для технических и не технических аудиторий является ключевыми ожиданиями со стороны рекрутеров.
  • Сотрудничество и командная работа: В связи с мультидисциплинарной направленностью в этой отрасли важны сотрудничество и командная работа, способствующие не только личному и профессиональному росту, но и развитию компании.
  • Бизнес-руководство и знание отрасли: Знакомство с основными аспектами отрасли облегчает задачи и помогает принимать решения, что экономит время.

Другие требования для успешной карьеры в области обработки данных в США

После получения образования и развития навыков, чтобы стать успешным специалистом по обработке данных в США, необходимо выполнить еще несколько дополнительных условий. Это включает получение соответствующего опыта работы, создание полного портфолио навыков и работ и обязательство постоянно совершенствоваться профессионально.

Релевантный опыт работы

Студенты могут выбирать стажировки и программы совместного обучения во время учебы в колледже. Это указывает на желание получить практический подход к обучению. Первоначальные должности являются лучшей возможностью для изучения и применения полученных знаний.

Получив опыт работы с реальными основными проблемами, легче понять свою сферу интересов. Дальнейшее изучение и опыт в выбранной области помогут достичь должности среднего и старшего уровня в области ролей специалистов по данным. Для получения опыта работайте над личными проектами под руководством преподавателей или старших коллег, проходите онлайн-курсы и сертификации или работайте над открытыми исходными проектами или проектами других разработчиков.

Полное портфолио

Создание портфолио и демонстрация работ имеет огромное значение. Это указывает на желание учиться и быть последовательным. Также важно продемонстрировать знание различных навыков, библиотек и фреймворков, а также понять свою сферу интересов. На основе завершенных проектов рекрутеры смогут сами оценить подходит ли кандидат для роли и узнать о его технической экспертизе.

Кандидаты, не имеющие готовых проектов, могут найти много идей и реальных проектов через поиск в Google. Персонализация через разные подходы также говорит о ваших навыках и способностях, которые могут быть полезны для компании.

Обязательство постоянного обучения и профессионального развития

Регулярно выпускаются новые версии программного обеспечения и инструментов. Кроме того, новые технологии на рынке являются обычным явлением. Поэтому, как и в других сферах – медицине, инженерии, исследованиях, праве и многих других, постоянное обучение крайне важно для профессионального развития специалистов по обработке данных. Множество источников предлагают знания и практические примеры, такие как онлайн-курсы, блоги, соревнования, онлайн-форумы и сообщества, продвинутое специализированное обучение, наставничество и другие.

Заключение

Обработка данных – перспективная карьера в США. В статье перечислены и объяснены требования для карьеры в области обработки данных в США, чтобы помочь вам ознакомиться с ними. Решение о выборе карьеры, а затем планирование последующих шагов – это единственный путь к карьере в области обработки данных. Разработайте план, получайте квалификацию в области обработки данных, а затем подавайте заявки на соответствующие должности. Обязательно понимайте свои сильные и слабые стороны, а также имейте познания в предыдущей сфере деятельности, чтобы использовать свой потенциал в новой карьере.

Часто задаваемые вопросы