Hur man blir en datavetenskapare

Datavetenskap har gått från en nyutvecklad term år 2007 till att vara en av de mest eftertraktade disciplinerna i den professionella världen. Men vad gör en datavetenskapare verkligen? Och hur kan du bryta in i fältet? Här är vad du behöver veta om du letar efter att få färdigheterna att bli datavetenskapare.

Vad gör datavetenskapare?

Datavetenskapare kombinerar statistik, datavetenskap och dataanalys för att få ordning på de enorma mängderna av oskäliga data som nu samlas in av tusentals företag. Det är välkänt att ditt Facebook-konto innehåller värdefull information Skulle du vara orolig för att din Facebook-data ska skrapas? Skulle du vara orolig för att din Facebook-data ska skrapas? Hur skulle du känna om du upptäckte din bild på en hemsida, där folk rangordnar bilden för huruvida du ser ut som en ryck? Tja, det är en sann historia. Läs mer, och att Google vill veta absolut allt om dig. Men nu till och med lokala nystartade datorer samlar in data som de hoppas kan brytas och omvandlas till användbara strategier för att odla sina företag.

De uppgifter som företag samlar är ofta mycket röriga - det är ofullständigt, oorganiserat, osammanhängande märkt och ofta helt enkelt fel. Men det finns mycket värdefull information där och datavetenskapare är de som skapar insikter som kan tas i bruk av företagets affärssida av verksamheten.

Många beskrivningar av datalogi betonar vikten av upptäckten i fältet. datavetenskapare kanske inte vet vad de letar efter när de går igenom terabyte data, men de vet när de ser något intressant (detta behov av intuition och upptäckt är en av anledningarna till att detta är ett jobb som inte kan bli bra med robotar 8 Kvalificerade jobb som snart kan bytas ut av robotar 8 Kvalificerade jobb som snart kan bytas ut av robotar? Finns maskiner som kommer till ditt jobb? Det kan hända att du är förvånad. Mer ). De måste också vara bra för att presentera den här informationen för andra, eftersom chefer och chefer inte vanligtvis är välkända på dataanalysens språk som datavetenskapare.

Kort sagt analyserar datavetenskapare massiva mängder data och gör dem till strategier som kan genomföras. Gör inget misstag: det här är inte ett enkelt jobb. Men det är enormt värdefullt för företagen, och det kommer alltid att vara, varför datavetenskapare kan förvänta sig att ha säkra jobb i framtiden. Tekniska jobb i framtiden: Vad ska du studera om du vill ha ett cool jobb i morgon? Studera om du vill ha ett coolt jobb i morgon Om du är student och vill landa ett bra tekniskt jobb i framtiden kommer förståelse av teknikens riktning att hjälpa dig att positionera dig själv för att lyckas och ta reda på vad du ska studera för att få ... Läs mer . Och de får betalt bra för dessa färdigheter: en datavetenskapare kan enkelt göra över 90 000 dollar per år.

Vilka färdigheter behöver dataforskare?

Som “datavetenskap” är ett snabbt föränderligt och ofta odefinierat fält, är det spektakulärt brett spektrum av färdigheter som du hittar bland datavetenskapare. De flesta har viss utbildning i statistik, dataanalys och matematik. Nästan alla har programmeringserfarenhet Hur man väljer ett programmeringsspråk för att lära sig idag och få ett bra jobb på 2 år Hur man väljer ett programmeringsspråk för att lära sig idag och få ett bra jobb på 2 år Det kan ta år av dedikerat arbete att bli en verklig bra programmerare; så finns det ett sätt att välja rätt språk att börja från idag, för att bli anställd imorgon? Läs mer, särskilt i Python, R, Hadoop, SQL och andra språk som används för datalagring, statistik och maskininlärning. Eftersom det är särskilt populärt i dataanalys, lär du dig Python De 5 bästa webbplatserna för att lära dig Python Programmering De 5 bästa webbplatserna för att lära dig Python Programmering Vill du lära dig Python programmering? Här är de bästa sätten att lära sig Python online, varav många är helt gratis. Läs mer är ett bra ställe att börja.

Att veta andra dataanalysprogram, som MATLAB, SAS och Minitab kan också vara ganska användbara.

Möjligheten att kommunicera tydligt med personer som inte förstår maskininlärning, statistik eller dataanalys är också mycket viktigt. Om du hittar något banbrytande men inte kan förklara det för någon, kommer det inte att vara till någon nytta. Tydlig kommunikation är en mjuk färdighet 6 Mjuka färdigheter Varje teknikerarbetare behöver karriärsframgång 6 Mjuka färdigheter Varje teknikerarbetare behöver karriärsframgång Några speciella färdigheter saknas inom IT-området. För karriärsucces behöver du rätt inställning. Här är sex viktiga mjuka färdigheter som får dig att märka vid din nästa IT-intervju. Läs mer som krävs av någon teknikarbetare dessa dagar.

Erfarenheter inom flera områden är en fördel om du är en aspirant datavetenskapare - både inom och utanför det område du jobbar i. Att kunna tänka kreativt och ta itu med problem från flera olika vinklar är mycket användbart när du arbetar i datavetenskap, som nya problem kräver ofta innovations- och ad hoc-lösningar.

Att lära sig färdigheterna för datavetenskap

Eftersom datavetenskapare måste kunna arbeta med en rad olika verktyg som kommer från olika fält, så tydligt som applikationsutveckling och sannolikhetsteori, är vägen för att gå med i yrket inte en klar. Många datavetenskapare börjar som datavetenskapare eller statistiker och får de nödvändiga färdigheterna på jobbet. Andra kommer från helt olika bakgrunder som ger dem den erfarenhet de behöver för att lösa problem på kreativa sätt.

“Datavetenskapare är inblandade i att samla in data, massera den i en trakbar form, få den att berätta sin historia och presentera den historien för andra.”

- Mike Loukides, VP, O'Reilly Media.

Däremot blir datavetenskapsspecifika träningar mer tillgängliga idag. Trots att platserna för utbildning på utbildningsnivå är små i antal och extremt konkurrenskraftiga, är de värda att titta på. Att ha en nybörjare på de färdigheter som du kommer att utveckla i dessa program ökar chansen att du kommer in i ett program och landa ett jobb, även utan examen i datavetenskap eller datavetenskap.

Resurserna nedan kommer att hjälpa dig att börja räkna upp de färdigheter som du behöver vara datavetenskapare. Några är gratis online college kurser 8 Fantastiska webbplatser att ta gratis högskolekurser Online 8 fantastiska webbplatser att ta gratis högskolekurser på nätet Läs mer, och några är mer professionella-utveckling-typ resurser. Alla är gratis, om inte noterat. I slutet av listan har jag inkluderat några certifierings-, fördjupnings- och examensprogram, om du undrar var du kan få lite seriös utbildning i datavetenskap - det finns mer där ute, men de borde ge dig en idé av vad som är tillgängligt.

Introduktion

• Big Data Fundamentals (Big Data University)

Programmering

• Python (Google)
• Dator för dataanalys (Coursera)
• Dataanalys med R (Coursera)
• Data Mining med R (Big Data University)
• Hadoop Fundamentals I (Big Data University)

Statistik och dataanalys

• Sannolikhet och statistisk motivering (Carnegie Mellon Univerity, fri för självständiga elever, $ 25 för akademiska studenter)
• Introduktion till tillämpad statistik (Online-kurser)
• Dataanalys (Coursera)
• Maskininlärning (Stanford University via Coursera)

Datavetenskap Certifieringar

• Datavetenskap (John Hopkins University via Coursera, gratis utan certifikat, $ 475 med certifikat)
• Dataanalys Nanodegree (utacity; $ 200 / month, 9-12 months)

Data Science Immersive Program

• Zipfian Academy Data Science 12-Week Immersive ($ 16,000)

Datavetenskapsprogram

• Professional Master of Information och datavetenskap vid UC Berkeley
• MS i datavetenskap vid NYU
• MS i datavetenskap vid University of St. Thomas
• Online MS i datavetenskap vid University of Wisconsin
• MS i Analytics vid North Carolina State University
• MS i Analytics vid Northwestern University

Listan ovan bör ge dig gott om att komma igång med. När du har arbetat dig igenom de fria resurserna kan du börja titta på några fältspecifika saker, som biostatistik, dataövervakning av data eller dataanalys för säkerhet - det finns många resurser som du kan använda utan att gå tillbaka till skola 4 Online-kurser du kan ta istället för att gå tillbaka till skolan 4 Online-kurser du kan ta i stället för att gå tillbaka till skolan Att gå till en universitetsutbildning är ett dyrt förslag. Det tvivlar inte på det. För de flesta är det helt värt det. Fördelarna med att ha en examen till ditt namn överväger väldigt kraftigt skuldsättningen ... Läs mer för en viss grad.

Du hittar kurser om dessa ämnen på platser som Coursera, Udacity och även på YouTube. Att gå vidare till mer avancerade programmeringsresurser är också en bra idé. Det finns massor av saker där ute för att du ska kunna lära dig; du måste bara ta lite tid att hitta de som är mest tillämpliga på dig.

Här är en kort 1 minuters inspirerande video från Adobe på datainsamlingens livstid.

Vill du vara en? Om du har några bra resurser att dela ut för aspirerande datavetenskapare, snälla dela dem i kommentarerna så att andra intresserade av fältet kan dra nytta av dem!

Bildkrediter: Affärsman står emot tavlan (redigerad), Närbild på affärskvinna som håller grafer i hand, Programkod på en bildskärm via Shutterstock.

Utforska mer om: Utbildningsteknik.