Aranan bir veri bilimcisi olmak için bu ileri becerilerde uzmanlaşmanız gerekir
Veri bilimcileri ne kadar iyi? Veri bilimcilerini soymak için Apple, yıllık 160.000 ila 200.000 ABD doları arasında bir maaş teklif etti;
Veri bilimcileri ne kadar kıt? Yalnızca LinkedIn'de, talep edilen en az yaklaşık 100.000 veri bilimcisi pozisyonu var;
Bir veri bilimcinin maaşı ne kadar? Büyük veri mühendisleri, Robert Half tarafından en yüksek maaş artışına sahip altı sektörden biri olarak listelenmiştir. Yıllık maaş artış oranının% 9,3 olması ve yıllık ortalama maaşın 119,250 ABD Doları ile 168,250 ABD Doları arasında olması bekleniyor.
Veri bilimcileri için pazar ne kadar büyük? IDC, 2020 yılına kadar büyük veri ve analitik pazarının 2016'da 130 milyar dolardan 2030 milyar dolara çıkacağını tahmin ediyor.
Yukarıdaki maddeler sizi heyecanlandırıyor mu? Ancak "21. yüzyılın en seksi mesleği" olarak bilinen veri bilimci, gerçeklikten amansız bir darbe aldı. Bir yandan standartları karşılayan çok az veri bilimcisi var ve insanların veri bilimcileri için gereksinimleri biraz efsane. Ek olarak, mesleğin kendisi birçok zorlukla karşılaştı:
Örneğin, geleneksel anlamda son derece sınırlı veri bilimi becerilerine sahip veri mühendisleri ve hatta teknik olmayan veri analistleri, yalnızca veri bilimcileri tarafından üstlenilebilecek temel görevleri şimdiden üstlenebilirler;
Başka bir örnek olarak, büyük veriyle ilgili birçok görev, özellikle sıkıcı ve basit veri işleme ve analiz görevleri, otomatik araçlar ve yapay zeka aracılığıyla gerçekleştirilebilir.
Bununla birlikte, ne kadar zorluk olursa olsun, veri bilimcilerinin arzının yetersiz olduğu hala bir gerçektir ve veri bilimcilerinin talep seviyesine ilerlemesi hala bir kapıdır. Örneğin, aşağıdaki becerilerde ustalaştınız mı:
-
Genç oyuncular: R veya Python programlama dilini bilin; en azından istatistik ve matematiği iyi öğrenin;
-
Orta düzey oyuncular: Makine öğreniminin temel ilkelerini iyice anlayın; algoritma modellerini kendiniz oluşturabilir, piyasadaki büyük veri araçlarını anlayabilir ve öğrenebilirsiniz;
-
Kıdemli oyuncular: Kendiniz bir derin öğrenme modeli oluşturabilirsiniz.
Ayrıca, öğrenmenin sonu yok arkadaşlar, veri bilimi yarışmalarına veya yoğun öğrenmeye katılmak ve bu "Büyük Veri Kazananı Olmak ve Sınır Değerini Etkinleştirmek" seminerine katılmak gibi her zaman öğrenme yolunda mısınız? ("Orijinal belgeyi okuyun" kaydının sonuna tek tıklama)
Aktivite süresi
9 Haziran 13: 30-17: 00
Olay yeri
Renaissance Beijing Capital Hotel (3. Kat, R&F Salon 2)
Aktivite programı
İçerik paylaşın
Veri biliminin kurumsal düzeyde iş uygulamaları
Eğitmenler:
Zhong Yunfei
Şu anda IBM SPSS kıdemli büyük veri analizi uzmanı olarak hizmet veriyor. İstatistiksel analiz, veri madenciliği, büyük veri analizi ve çeşitli sektörlerde uygulama alanlarında 20 yıldan fazla uygulama ve danışmanlık deneyimine sahip. Şu anki çalışmaları ağırlıklı olarak bankalarda ve telekomünikasyonda SPSS istatistiksel analiz ve veri madenciliği yazılımlarına odaklanıyor. , Devlet, perakende, imalat ve diğer sektörler. Çok beğenilen "IBM SPSS Data Analysis and Mining Practical Case Essence" kitabının yazarıdır.
Konuşmanın özeti:
Zhong Yunfei, IBM'in veri bilimcilerinin zorlukları üç boyuttan ele almalarına nasıl yardımcı olduğunu paylaşacak: veri bilimi nedir, veri biliminin iş uygulamaları ve IBM veri bilimi platformu. IBM'in ticari yazılımı açık kaynakla nasıl birleştirdiğini yorumlamak için ticari banka kredi kartı sistemlerini, yerel bir ağır makine üreticisinin öngörücü bakım departmanını, NetFlix kişiselleştirilmiş öneri sistemini ve diğer yerel ve yabancı uygulama vakalarını kullanmak, IBM SPSS, IBM Data Science Experience ve diğer verileri kullanıma sunmak Ürünü analiz edin.
IBM SPSS, veri bilimcilere grafiksel bir ortamda uygun büyük veri analizi araçları sağlayan kapsamlı bir tahmine dayalı analiz platformudur. IBM Data Science Experience, entegre bir veri bilimci iş platformudur. Scala / Python / R / SQL, Jupyter Notebooks, RStudio IDE ve Shiny uygulamaları, Apache Spark içerir ve veri bilimcilerin birlikte çalışmasına olanak tanır.
IBM Watson, Bilişsel Keşif Uygulama Paylaşımını Keşfedin
Eğitmenler:
Feng Yan
Şu anda IBM Greater China'nın Büyük Veri ve Analiz Bölümünde Watson Satış Direktörü olarak görev yapıyor. Daha önce IBM Sosyal Yazılım (Sosyal Yazılım) ürün serisi, IBM Business Analytics ürün grubu, IBM Yazılım Müşteri Lideri, IBM Solution Software Group'un Doğu Çin işi.
Konuşmanın özeti:
Artık müşteriler her zamankinden daha fazla veriye sahip, ancak artan veri hacmi bağlamında, somut değer sağlayan dahili verilerin oranı düşmeye devam ediyor. Büyük miktarda yapılandırılmamış dış veriyle karşı karşıya kaldığında, verilerin% 20'sinden daha azı tanımlanabilir ve geleneksel hesaplama yöntemleriyle kullanılabilir ve çoğu şirket verisi ve bilgisinin potansiyel gücü etkin bir şekilde kullanılmamıştır. Feng Yan, IBM Watson Explorer'ın verilerin değerini nasıl keşfettiğini paylaşacak. IBM Watson Explorer, çalışanların bilinçli kararlar almasına ve daha fazla müşteri ve iş fırsatı keşfetmesine yardımcı olmak için ilgili bilgileri kullanabilir. İşletme içindeki birden fazla bilgi adasını kapsayarak, arama sonuçları daha önce tek bir çözümle ulaşılamayan bilgileri içerecektir.
Büyük veri kazanan: SPSS veri analizi vaka paylaşımı
SPSS müşterileri, bizi izlemeye devam edin
Koltuklar sınırlıdır ve sadece 40 koltuk rezerve edilmiştir. Acele edin ve "Orijinal metni okuyun" ile kaydolun!
