Как стать специалистом по обработке данных в США?

'How to become a data processing specialist in the USA?

В наше время роли в области науки о данных стали неотъемлемыми для выживания организаций. Согласно Glassdoor, должность Data Scientist последовательно занимает одну из самых востребованных должностей в США в течение четырех лет подряд. Хотите узнать, как стать data scientist в США? Не волнуйтесь! У нас для вас есть все необходимое. Читайте дальше, чтобы узнать о тенденциях в карьере в области науки о данных, рынке труда, пути обучения и многом другом!

Тенденции карьеры в области науки о данных в США

Прежде чем мы обсудим, как стать data scientist в США, давайте рассмотрим несколько фактов, которые прочно подтверждают рост спроса на этих специалистов:

Растущие карьеры в области науки о данных в США

Согласно Glassdoor, Data Scientist является одной из самых востребованных должностей в США в течение 4 лет подряд. Американское бюро статистики труда сообщает, что к 2026 году спрос на квалифицированных и компетентных data scientist значительно вырастет, что приведет к увеличению числа рабочих мест на 27,9%.

Вызов

Этот рост спроса привел к значительному вызову – нехватке квалифицированных специалистов. Чтобы сократить эту разницу, образовательные учреждения усилили свои усилия. Они активно модернизируют существующие программы по науке о данных или создают новые с учебными планами, связанными с индустрией.

• Путь к надежному и ориентированному на ценность искусственному интеллекту начните с задания правильных вопросов.
• Сбалансирование инноваций с безопасностью и конфиденциальностью в эпоху больших языковых моделей (LLM)
• Создайте быстрое приложение без сервера с помощью Zipper пишите на TypeScript, оффлодьте все остальное.

Одним из ведущих выборов для энтузиастов науки о данных является курс Data Science Bootcamp от Analytics Vidhya. В курсе рассматриваются все необходимые материалы для того, чтобы стать data scientist!

Перспективы карьеры в области науки о данных

Карьера в области науки о данных предлагает не только многообещающие возможности работы, но и привлекательные зарплаты, превосходящие отраслевые стандарты. Бюро статистики труда прогнозирует сильный рост в период с 2019 по 2029 годы для различных карьер в области науки о данных. Среди них аналитики операций (рост на 25%), аналитики компьютерных систем (рост на 7%), ученые по информатике и компьютерным исследованиям (рост на 15%) и аналитики рынка (рост на 18%).

Что касается заработной платы, карьеры в области науки о данных в США обычно превышают среднюю национальную. В зависимости от опыта, профессионалы могут получать зарплаты, достигающие $100,560 в год. Однако стоит отметить, что точные зарплаты существенно различаются в зависимости от образования, местоположения, отрасли, количества лет опыта и работодателя.

Тем не менее, исследование, проведенное McKinsey Global Institute, прогнозирует нехватку почти 190,000 профессионалов, владеющих навыками в области науки о данных и глубокого анализа, только в Соединенных Штатах к 2028 году. Этот дефицит отражает неослабевающий рост тренда Big Data, заставляя компании активно искать квалифицированных и опытных data scientists для использования потенциала их обширных данных.

Понимание науки о данных

Прежде чем перейти к конкретным шагам по становлению data scientist, важно понять область науки о данных и ее значение в современном мире. Наука о данных является междисциплинарной областью, которая объединяет знания в математике, статистике, программировании и предметной области для извлечения значимых идей из данных. Эти идеи могут быть использованы для принятия обоснованных решений, прогнозирования будущих тенденций и решения сложных проблем.

Data scientists играют важную роль в различных отраслях, включая здравоохранение, финансы, электронную коммерцию и технологии. Они отвечают за задачи, такие как сбор данных, очистка данных, анализ данных и разработка моделей машинного обучения. Благодаря своим навыкам data scientists могут обнаруживать скрытые закономерности в данных, что приводит к улучшению бизнес-стратегий и повышению эффективности.

Как стать data scientist в США?

Следующий раздел обсуждает путь карьеры, чтобы стать data scientist в США:

Образовательный путь

Один из первых шагов к становлению data scientist в США – выбрать правильный образовательный путь. Data scientists обычно имеют крепкую академическую базу в области информатики, статистики, математики или смежной с ними области. Вот несколько вариантов образования, которые стоит рассмотреть:

• Бакалаврская степень: Многие data scientists начинают с бакалаврской степени в соответствующей области. Обычными специальностями являются информатика, математика, статистика или инженерия. Хотя бакалаврская степень является хорошей отправной точкой, большинство должностей в области науки о данных требуют дополнительного образования.
• Магистерская степень: Магистерская степень в области науки о данных, машинного обучения или смежной области часто является следующим шагом. Программы такие как Master of Science in Data Science (MSDS) или Master of Data Science (MDS) становятся все более популярными. Эти программы предоставляют глубокие знания в области анализа данных, машинного обучения и визуализации данных.
• Докторская степень: Для тех, кто интересуется научными и академическими исследованиями, преследование докторской степени в области данных может быть отличным выбором. Программа докторской степени позволяет вам углубиться в исследования по науке о данных и внести вклад в прогресс в этой области.

При выборе образовательного пути учитывайте свои карьерные цели и уровень специализации, которую вы желаете достичь. Также можно рассмотреть возможность прохождения онлайн-курса для изучения соответствующих навыков работы с данными. Наша программа Blackbelt Plus помогла нескольким обучающимся стать специалистами в области анализа данных.

Основные навыки для специалистов по анализу данных

Для работы в области анализа данных требуется разнообразный набор навыков, объединяющий технические и мягкие навыки. Эти навыки необходимы для эффективного анализа данных и коммуникации результатов исследования. Вот некоторые ключевые навыки, которые вам понадобятся:

• Программирование: Владение языками программирования, такими как Python и R, является важным для специалистов по анализу данных. Эти языки часто используются для анализа данных, визуализации данных и машинного обучения.
• Статистика: Глубокое понимание статистики необходимо для проведения гипотезного тестирования, произведения прогнозов и вывода содержательных заключений из данных.
• Машинное обучение: Специалисты по анализу данных должны обладать прочными знаниями в области концепций и методик машинного обучения. Это включает знание алгоритмов, оценку моделей и создание признаков.
• Очистка данных: Данные редко бывают чистыми и готовыми для анализа. Специалисты по анализу данных должны отличаться в умении предварительной обработки данных, включающей очистку, преобразование и структурирование данных для анализа.
• Визуализация данных: Умение создавать ясные и информативные визуализации данных важно для передачи выводов неспециалистам.
• Предметные знания: В зависимости от вашей отрасли знание специфических для нее областей может быть значительным преимуществом. Оно позволяет понять контекст данных и принимать более обоснованные решения.
• Решение проблем: Специалисты по анализу данных в первую очередь являются решателями проблем. Они должны уметь решать сложные задачи и разрабатывать инновационные решения.
• Коммуникация: Эффективное общение является ключевым аспектом для представления ваших результатов технической и неспециализированной аудитории. Специалисты по анализу данных должны уметь рассказывать убедительные истории на основе данных.
• Командная работа: Проекты в области анализа данных часто включают сотрудничество с межфункциональными командами. Умение быть хорошим членом команды и сотрудничать с другими людьми является важным.
• Постоянное обучение: Область анализа данных постоянно развивается. Специалисты по анализу данных должны быть готовы к постоянному обучению и быть в курсе последних инструментов и методик.

Также читайте: Топ 14 необходимых навыков в области анализа данных в 2023 году

Специализации в области анализа данных

Анализ данных является широкой областью с различными специализациями, которые вы можете исследовать в зависимости от ваших интересов и карьерных целей. Хотя у специалистов по анализу данных есть разнообразный набор навыков, некоторые специализируются в определенных областях. Вот несколько специализаций в области анализа данных:

• Инженер по машинному обучению: Инженеры по машинному обучению занимаются созданием и развертыванием моделей машинного обучения. Они работают с обработкой естественного языка, компьютерным зрением и системами рекомендаций.
• Инженер данных: Инженеры данных отвечают за проектирование и поддержку конвейеров данных. Они обеспечивают сбор, хранение и доступность данных для анализа.
• Аналитик данных: Аналитики данных фокусируются на анализе данных для получения практических выводов. Они часто работают с структурированными данными, чтобы ответить на конкретные бизнес-вопросы.
• Аналитик больших данных: Аналитики больших данных работают с большими и сложными наборами данных. Они владеют технологиями, такими как Hadoop и Spark.
• Аналитик бизнес-интеллекта (BI): Аналитики BI фокусируются на создании отчетов и панелей инструментов для принятия решений на основе данных. Они часто используют инструменты BI, такие как Tableau или Power BI.
• Исследователь-ученый: Исследователи-ученые часто работают в академии или исследовательских учреждениях. Они проводят эксперименты и исследования для продвижения области анализа данных.

Построение прочного фундамента

После выбора образовательного пути и развития необходимых навыков важно построить прочный фундамент в области анализа данных. Это включает глубокое понимание основных концепций и инструментов. Вот несколько шагов, которые стоит учесть:

• Онлайн-курсы и MOOC: Coursera, edX и Analytics Vidhya предлагают различные курсы и специализации в области анализа данных. Эти курсы охватывают анализ данных, машинное обучение и глубокое обучение.
• Учебники и ресурсы: Инвестируйте в учебники и справочные материалы, охватывающие основы анализа данных. Прочитайте нашу статью о книгах по анализу данных, чтобы получить список актуальных источников.
• Практика программирования: Регулярно занимайтесь программированием, чтобы закрепить свои навыки. Решайте задачи по программированию на платформах, таких как LeetCode, Kaggle и HackerRank.
• Проекты в области анализа данных: Выполняйте проекты в области анализа данных, которые позволят вам применить свои знания на практике. Вы можете найти наборы данных и идеи проектов на веб-сайтах, таких как Kaggle и GitHub.
• Онлайн-сообщества: Присоединяйтесь к онлайн-сообществам и форумам по анализу данных, таким как Stack Overflow и r/datascience на Reddit. Эти сообщества ценны для задавания вопросов, обмена знаниями и установления контактов с другими энтузиастами данных.
• Конкурсы: Участвуйте в соревнованиях по анализу данных на платформах, таких как Kaggle. Соревнования предоставляют возможность решать сложные задачи и учиться на примере решений других участников.
• Блоги и подкасты по анализу данных: Следите за блогами и подкастами по анализу данных, чтобы быть в курсе последних тенденций и лучших практик.

Получение практического опыта

Практический опыт имеет огромную ценность для специалистов в области обработки данных. Он позволяет применять ваши навыки к реальным проблемам и создавать портфолио, которое демонстрирует ваши способности. Вот несколько способов приобрести практический опыт:

• Стажировки: Ищите стажировки в области обработки данных, чтобы получить практический опыт в профессиональной среде. Стажировки предоставляют возможность познакомиться с реальными данными и практиками отрасли.
• Фриланс-проекты: Рассмотрите возможность фриланса или консультирования по проектам в области обработки данных. Вы можете найти фриланс-возможности на платформах, таких как Upwork и Freelancer.
• Личные проекты: Работайте над личными проектами в области обработки данных, которые вас интересуют. Эти проекты могут быть основаны на ваших увлечениях или областях интереса.
• Сотрудничество: Сотрудничайте с коллегами или партнерами по проектам в области обработки данных. Групповые проекты позволяют учиться у других и решать более серьезные задачи.
• Вклад в открытые проекты: Внесите свой вклад в открытые проекты в области обработки данных. Вклад в открытые проекты – отличный способ набраться опыта и внести свой вклад в сообщество.

Также читайте: Топ-10 проектов по обработке данных на GitHub с исходным кодом

Сетевое общение и сообщества

Сетевое общение является важным аспектом создания успешной карьеры в области обработки данных. Общение с другими специалистами в этой области может привести к ценным возможностям, сотрудничеству и пониманию. Вот как эффективно общаться в сети:

• LinkedIn: Создайте крепкий профиль на LinkedIn, в котором подчеркнуты ваши навыки и опыт работы. Свяжитесь с профессионалами в области обработки данных.
• Профессиональные организации: Присоединяйтесь к профессиональным организациям и ассоциациям, связанным с обработкой данных. Примеры таких организаций включают Ассоциацию обработки данных и Американскую статистическую ассоциацию.
• Встречи и конференции: Принимайте участие в виртуальных собраниях, конференциях и семинарах по обработке данных в вашем регионе. Эти мероприятия предоставляют возможности встретиться с единомышленниками.
• Онлайн-форумы: Участвуйте в онлайн-форумах и сообществах по обработке данных. Отвечайте на вопросы, делитесь знаниями и участвуйте в обсуждениях.
• Наставничество: Ищите наставничество у опытных специалистов в области обработки данных. Наставник может предоставить руководство и советы по развитию вашей карьеры.

Станьте частью сообщества Analytics Vidhya и общайтесь с экспертами по данным со всего мира, задавайте вопросы и получайте руководство от настоящих экспертов!

Поиск работы и подача заявок

Когда вы готовы начать поиск работы в области обработки данных, важно подойти к этому стратегически. Вот несколько шагов, которые следует учесть:

• Составление резюме: Создайте резюме в области обработки данных, подчеркивающее ваши навыки, опыт и проекты. Адаптируйте свое резюме к каждой вакансии.
• Сопроводительное письмо: Напишите убедительное сопроводительное письмо, в котором объясните, почему вы являетесь подходящим кандидатом для данной должности. Персонализируйте свое сопроводительное письмо для каждой заявки.
• Платформы поиска работы: Используйте платформы поиска работы, такие как LinkedIn, Indeed, Glassdoor, а также сайты компаний, чтобы найти вакансии в области обработки данных.
• Сетевое общение: Используйте свою сеть для поиска вакансий. Обратитесь к связям для получения рекомендаций и рекомендаций.
• Подача заявки: Внимательно следуйте инструкциям по подаче заявки и убедитесь, что все необходимые документы отправлены. Обратите внимание на сроки подачи заявок.
• Подготовка к интервью: Подготовьтесь к интервью в области обработки данных, изучив общие вопросы интервью, решая задачи по программированию и изучая соответствующие темы.
• Прохождение интервью: Во время интервью продемонстрируйте свои навыки решения проблем, знания в области и коммуникативные способности.
• Следование: Отправьте благодарственное письмо по электронной почте после интервью, чтобы выразить свою благодарность и подтвердить свой интерес к должности.

Подготовка к интервью

Интервью по обработке данных могут быть сложными, но тщательная подготовка может повысить вашу уверенность и шансы на успех. Вот несколько советов по подготовке к интервью:

• Повторение основных концепций: Вспомните основные концепции обработки данных, статистику и алгоритмы машинного обучения.
• Практика программирования: Практикуйтесь в решении задач по программированию и задач по манипуляции данными на Python или R.
• Подготовка к вопросам о поведении: Подготовьтесь к вопросам о поведении, которые оценивают ваши навыки решения проблем, командную работу и навыки коммуникации.
• Кейс-стадии: Будьте готовы к решению кейс-стадий по обработке данных, которые включают анализ данных и представление результатов.
• Машинное обучение: Если вы проходите собеседование на должность в области машинного обучения, будьте готовы обсуждать алгоритмы, оценку моделей и инженерию признаков.
• Обзор портфолио: Проанализируйте свое портфолио в области обработки данных и будьте готовы обсудить свои прошлые проекты и их влияние.
• Мок-интервью: Рассмотрите возможность участия в мок-интервью с коллегами или наставниками, чтобы набраться опыта и получить обратную связь.

Почему выбрать программу BlackBelt Plus?

Программа BlackBelt Plus предлагает убедительный путь к становлению профессионалом в области науки о данных в США по нескольким причинам. Она выделяется своим всесторонним и индивидуальным подходом к образованию в области науки о данных. Программа предоставляет мощную учебную программу, охватывающую широкий спектр тем науки о данных, гарантируя, что участники приобретут разносторонний набор навыков. Более того, акцент на практическом опыте и проектах, основанных на реальных ситуациях, позволяет студентам получить практические навыки, которые высоко ценятся на рынке труда.

Зарплата в области науки о данных в США

Среднегодовое вознаграждение для специалиста по науке о данных в США оценивается примерно в $152,308, с медианным доходом в размере $117,673. Кроме базовой зарплаты, есть оценочная дополнительная выплата в размере около $34,636 в год, которая может включать в себя такие компоненты, как денежные премии, комиссионные, чаевые и совместное участие в прибыли.

Вот разбивка зарплаты в области науки о данных по городам в США:

Город	Зарплата в области науки о данных
Нью-Йорк	$132,826
Нью-Гэмпшир	$128,704
Калифорния	$127,388
Вермонт	$121,599
Айдахо	$120,011
Массачусетс	$119,234
Вайоминг	$118,644
Мэн	$117,802
Вашингтон	$116,118
Гавайи	$115,887

Заключение

Становление специалистом в области науки о данных в США – это захватывающий путь, полный бесконечных возможностей. Он требует преданности, развития технических навыков и практического опыта. Будь то через формальное образование, буткемпы или самообучение, этот путь предлагает гибкость. Постоянное обучение и сетевое взаимодействие в сообществе науки о данных являются важными для сохранения актуальности. Настойчивость, адаптируемость и глубокая страсть к расшифровке данных являются движущими силами успеха. С этими качествами каждый может стать востребованным специалистом по науке о данных, вносящим свой вклад в инновации и общественное развитие.

Желаю удачи в вашем пути в науку о данных!

Часто задаваемые вопросы