Powody, dla których studenci nietechniczni szukają pracy w zakresie analizy danych

Kilku studentów niezwiązanych z technologią decyduje się na karierę w Nauka o danych. Dlatego

Praca naukowca danych stała się dodatkową atrakcją dla wielu studentów i specjalistów od danych. Rosnące znaczenie nauki o danych w naszym codziennym życiu spowodowało rosnące zapotrzebowanie na wykwalifikowanych i utalentowanych ekspertów w dziedzinie nauki danych. Każda firma, duża czy mała, poszukuje ludzi, którzy taktownie posługują się ogromną ilością danych i zdobywają wiedzę, która służy celom firmy.

Wraz z rosnącym znaczeniem kompetencji wykraczających poza studia, kilku studentów z wykształceniem nietechnicznym również poszukuje kariery w dziedzinie nauki o danych. Szkolenie online dało uczniom możliwość zrozumienia istoty tego tematu. Umożliwia im korzystanie z niedrogich środków do odkrywania nowych możliwości kariery i zdobywania nowych umiejętności przy jednoczesnym zajmowaniu się innymi pracami i obowiązkami.

Według najnowszych Raporty von Internshala, około 28% studentów zapisało się do nauki o danych, a większość z nich posiada tytuł Bachelor of Business Administration (BBA) lub Bachelor of Commerce (B.Com). Inni studenci nietechniczni zostali przyciągnięci do etycznego hakowania, programowania w Pythonie, tworzenia stron internetowych i innych pokrewnych dziedzin. Istnieje kilka powodów, dla których studenci nietechniczni szukają pracy w dziedzinie nauki o danych.

1. Podczas studiów studenci biznesu i ekonomii dobrze rozumieją, jak radzić sobie z danymi statystycznymi i Excelem, które są pilnie potrzebne do analizy danych. Kariera w naukach o danych nie tylko poprawiłaby ich umiejętności, ale także pomogłaby im lepiej zrozumieć języki programowania, umiejętności techniczne oparte na danych oraz decyzje dotyczące zarządzania oparte na danych.

2. Studenci zdobywają wiedzę na temat pracy z programowaniem w języku Python, algorytmami uczenia maszynowego i modelowaniem predykcyjnym. Połączenie wszystkich tych umiejętności zapewniłoby cenną wiedzę na temat postępowania z danymi ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi. Szkolenia branżowe pomagają im zdobyć praktyczną wiedzę na temat korzystania z modeli predykcyjnych, aby przynieść korzyści firmie i zwiększyć wagę życiorysu.

3. Wraz ze wzrostem możliwości kariery zawodowej w nauce o danych oferuje studentom szeroką gamę unikalnych opcji pracy, zarówno w nauce o danych, jak i zarządzaniu. Ich wiedza na temat zarządzania pomaga im uzyskać lukratywne możliwości w międzynarodowej rachunkowości, przedsiębiorczości, podróżach i turystyce, analityce biznesowej i innych powiązanych dziedzinach. W międzyczasie ich umiejętności i doświadczenie w zakresie analizy danych pomogłyby im zrozumieć istotę analityki i dać im przewagę nad innymi studentami, aby mogli zdecydować się na ukończenie studiów.

Oto trzy najważniejsze umiejętności, których kandydat będzie potrzebował, aby odnieść sukces w karierze w dziedzinie analityki danych z wykształceniem nietechnicznym.

• Zidentyfikuj idealną dziedzinę: Data science to szeroka dziedzina; Dlatego uczniowie muszą zrozumieć znaczenie i funkcje różnych aspektów, przeanalizować to, co ich interesuje i odpowiednio wybrać. Aby zostać profesjonalistą w zakresie analizy danych, konieczne jest zrozumienie ról i obowiązków z tym związanych. Atutem będzie znajomość umiejętności technicznych, takich jak matematyka, programowanie i statystyka.
• Automatyzacja podejmowania decyzji w oparciu o problemy biznesowe: Automatyzacja to jedna z największych korzyści wynikających z wykorzystania technologii AI i uczenia maszynowego. Analitycy danych rozumieją rolę i potrzebę automatyzacji w oparciu o różne problemy biznesowe i podejmują odpowiednie działania. Podejmowanie właściwych decyzji jest niezbędne do skutecznego osiągania celów organizacji.
• Big data i techniki statystyczne: Analiza danych opiera się na analizie statystycznej i technikach Big Data. Kandydaci powinni posiadać te umiejętności, a także rozumieć, jak pracować i wydobywać spostrzeżenia z nieustrukturyzowanych danych.

Data science to dziedzina o nieograniczonych możliwościach. Każdy, kto wierzy, że rozumie i bawi się ciągle zmieniającą się technologią, może odnieść sukces w tej dziedzinie.

Udostępnij ten artykuł

Rób rzeczy dzielenia się