Büyük veri çağının ortaya çıkmasıyla, Veri Bilimi mesleği popüler hale geldi!
Büyük Veri, adından da anlaşılacağı gibi, büyük veri ve devasa verilerdir.
1980 gibi erken bir tarihte, ünlü geleceğin tahmincisi Alvin Toffler, "The Third Wave" kitabındaki üçüncü dalganın muhteşem bölümü olarak büyük veriyi selamladı.
Teknolojinin gelişmesiyle birlikte her günün her anında büyük miktarda veri üretilir ve depolanır.
Bu verilerin insanlar tarafından kullanılacak yararlı bilgi değerine nasıl dönüştürüleceği, tüm süreci gerçekleştirmek için bir dizi toplama, istatistik, sıralama, analiz, madencilik ve diğer yöntem ve teknolojiler gerektirir. Bir veri analistinin sorumluluğu, büyük bir veritabanından bilgi çıkarmak ve veri madenciliği ve veri depolama yoluyla insan kaynakları, pazarlama, müşteri hizmetleri ve işlemler gibi birden çok iş alanında karar verme için bilgi sağlamaktır.
Bu nedenle, Veri Bilimi yavaş yavaş yurtdışında eğitim için en popüler bölümlerden biri haline geldi.
İstihdam açısından, şu anda sadece Facebook gibi teknoloji şirketlerinin Data yeteneklerine ihtiyacı yok, aynı zamanda giderek daha fazla yatırım bankası ve danışmanlık şirketi Data yeteneklerini talep ediyor.
McKinsey gibi danışmanlık endüstrilerinden gelen araştırma raporlarına göre, veriyle ilgili işlere olan talep yalnızca Amerika Birleşik Devletleri'nde 20 W'ı aştı. IBM tahminlerine göre, 2020 yılına kadar ABD'deki tüm veri bilimi işlerinin sayısı 360.000 artarak toplamı 2,7 milyona çıkaracak.
Veri biliminde üç tür kariyer yönünü kısaca tanıtın: makine öğrenimi, veri analizi ve veri bilimcisi.
Makine öğrenimi mühendisi
Daha yüksek teknik içerikli yönü temsil eder.İş içeriği esas olarak makine öğrenimi sistemleri geliştirmek ve bu sistemleri pratik problemleri çözmek için kullanmaktır. Genellikle gemi üretim kodu gereklidir ve yapılan şey veri ürünüdür.
Veri analisti
İş içeriği, genellikle verilerden içgörü elde eden, yatırım getirisi oranını tahmin eden ve ürün yönergeleri için önerilerde bulunan analitik (ürün analitiği veya iş analitiği) olarak bilinir.
Veri Analisti için medyan taban maaşı 58.777 $ 'dır.
Maaşı etkileyebilecek beceriler şunları içerir:
Veri analizi, Microsoft Excel, SQL, veritabanı yönetimi ve raporlama, Microsoft Office, veri madenciliği / veri ambarı, istatistiksel analiz, veri modelleme, veri girişi, Microsoft SQL Server, Microsoft Access, Microsoft Word, R, Tableau Yazılımı, SAS.
Veri bilimci
BT veri bilimcilerinin iş içeriği temelde gelişmiş modellemedir ve karmaşık problemler için teknik çözümler tasarlayacaktır. Misyonu, modelleme, veri madenciliği ve üretim amaçları için yeni veri seti süreçleri tasarlamak ve oluşturmaktır. Verileri ve arama kalitesini ve tahmine dayalı yetenekleri iyileştirmenin yeni yollarını belirleyin.
Veri Bilimi, son yıllarda bağımsız olarak bölümlere ayrılmış, gelişmekte olan bir ana daldır. Disiplinler arası bir konudur ve aşağıdakiler dahil birçok alanı içerir:
Çok disiplinli istatistik bilgisi, matematik, bilgisayar, yapay zeka, makine öğrenimi, veritabanı, örüntü tanıma, görselleştirme teknolojisi vb. Büyük veri çağının ortaya çıkışı, çeşitli bilimsel alanlara yeni reformlar getirdi. Bununla birlikte, disiplinler arası doğası ve gelecekte farklı ana dalların geniş istihdam beklentileri, birçok akademik geçmişe sahip kişilerin bu ana dalda yer almasını mümkün kılmaktadır.Bu profesyonel geçmişler şunları içerir:
matematik : Veri Bilimi algoritmalardan kaçınamaz ve algoritmaların temeli matematiktir.
Bu nedenle, Matematik Bölümü öğrencileri Veri Bilimine başvururlarsa çok rekabetçidir.Bir bilgisayar altyapınız olmasa da, mantıksal düşünceniz doğrudan büyük veriyi idare etme yeteneğinize yol açar.
Bilgisayarla ilgili ana dal : Bilgisayar, Veri Bilimi yönünde doğal olarak en rekabetçi olanıdır.
Ancak, kişinin kendi programlama yeteneğini pekiştirmenin yanı sıra, bu ana dal, daha fazla veri işleme yöntemini anlamaya odaklanır. Bu nedenle bilgisayar okuyan öğrencilerin matematikte belirli bir temele sahip olmaları tavsiye edilir, aksi takdirde öğrenirken çok beyin yoğun olacaktır. Başvurduğunuz yön ekonomi ile ilgiliyse, temel ekonomik kalkınma bilgilerini de büyük veri ana dalından öğrenebilirsiniz.
Ekonomi ile ilgili ana dal : Büyük veri ortamında, ekonomide bir temeliniz var, sonra tebrikler, hangi verilerin ekonomik kalkınmayı tahmin etmeye yardımcı olduğunu diğer büyüklerden daha iyi bilmelisiniz.
Bu nedenle, iyi mantık becerileriniz varsa, bazı temel bilgisayar bilgisi ve programlamayı öğrenebilirsiniz.Bu sadece sosyal gelişime uyum sağlayan bilgi değil, aynı zamanda gelecekteki istihdamınızda iyi bir iş haline getirecek bir meslektir.
New York Üniversitesi
New York Üniversitesi (New York Üniversitesi) Veri Bilimi Yüksek Lisansı, Veri Bilimi Merkezi'ne aittir ve eğitim süresi 2 yıldır.
Başvuranların sayısı en büyüğüdür ve rekabet çetin. Okulun eğitim yönü temel olarak derin öğrenme, doğal dil işleme ve veri tabanını içerir.
Rochester Üniversitesi
Rochester Üniversitesi (Rochester Üniversitesi), "New Ivy League" den biri olan, Amerika Birleşik Devletleri'nde tanınmış bir özel araştırma üniversitesidir.
Rochester Üniversitesi İşletme ve Bilim-Keşif Bilişim ve Veri Bilimleri Yüksek Lisans MBS-Keşif Bilişim ve Veri Bilimleri 1.5-2 yıllık bir uzunluğa sahiptir.
Öğrencileri çeşitli endüstrilerde tahmine dayalı modelleme uzmanları, veri madenciliği mühendisleri, analistler vb. Olmak üzere eğitmek için veri yönetimi, istatistik, makine öğrenimi ve bilgi işlem ve diğer birçok alanı entegre eder.
Temel kurslar, kabaca şu iki kategoride 8 analiz kursunu ve 6 işletme okulu kursunu içerir: istatistik, analitik ve veri madenciliği, veritabanı sistemleri ve programlama, vb.
Rochester Üniversitesi, başvuru sahiplerinin lisans derecesi ile mezun olmalarını ve bilim, mühendislik, matematik veya işletme alanlarında profesyonel bir geçmişe sahip olmalarını gerektirir, ancak istatistik veya veri analizi gibi önkoşullar yoktur.
Kolombiya Üniversitesi
Columbia Üniversitesi, öğrencilerin deneylere ve bilimsel araştırma projelerine katıldığı, dünya lideri bir Veri Bilimleri ve Mühendisliği Enstitüsü'ne (Veri Bilimleri ve Mühendisliği Enstitüsü) sahiptir. Veri Biliminde Lisans Yüksek Lisansı (Veri Biliminde Yüksek Lisans) iki yıllık bir akademik sisteme sahiptir.
Proje, veri madenciliği, algoritmalar ve istatistiksel modellemeye (yani, Veri Bilimi için Algoritmalar, DataScience için Makine Öğrenimi, İstatistiksel Çıkarım ve Modelleme) odaklanır ve eğitim programı endüstri ihtiyaçlarına yöneliktir.
Columbianın başvurusu, Amerika Birleşik Devletlerinde veri bilimi alanında yüksek lisans derecesi için başvuruda bulunmanın ilk zorluğudur. Koşul, başvuru sahiplerinin bir lisans derecesinden mezun olmaları, matematik ve programlamada belirli bir temele sahip olmaları ve GRE puanları sunmaları gerekmesidir, ancak minimum GRE, GPA vb. Puan gereksinimleri yoktur ve GRE puanları yerine GMAT kullanılamaz. Kolej ayrıca toplam puanı 68'den az olmayan PTE puanlarını da tanır.
