Data science

สามแนวโน้มในงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่คุณควรรู้

หากคุณเป็น Data Scientist ที่สงสัยว่าบริษัทใดมีโอกาสในการทำงานมากที่สุด หรือนายจ้างที่ต้องการจ้างผู้ที่มีความสามารถด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุด แต่ไม่แน่ใจว่าจะใช้ตำแหน่งงานใดในรายการงานของคุณ รายงานล่าสุดโดยใช้กราฟความรู้ของ Diffbot อาจมีบางส่วน คำตอบสำหรับคุณ ตามที่ Glassdoor นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือบุคคลที่ “ใช้ทักษะการวิเคราะห์ สถิติ และการเขียนโปรแกรมเพื่อรวบรวม วิเคราะห์ และตีความชุดข้อมูลขนาดใหญ่ จากนั้นพวกเขาใช้ข้อมูลนี้เพื่อพัฒนาโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อรับมือกับความท้าทายทางธุรกิจที่ยากลำบาก นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีในสาขาสถิติ คณิตศาสตร์ วิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือเศรษฐศาสตร์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความสามารถทางเทคนิคที่หลากหลาย รวมถึง: สถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง ภาษาการเขียนโปรแกรม ฐานข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และเทคโนโลยีการรายงาน” บริษัทวิทยาศาสตร์ข้อมูล: IBM อยู่ในอันดับต้น ๆ ของรายชื่อผู้ว่าจ้าง บริษัทเทคโนโลยีชั้นนำทั้งหมด ไม่แปลกใจเลยที่ IBM มีพนักงานด้าน Data Science ที่ใหญ่ที่สุด Amazon และ Microsoft มีพนักงาน Data Science ในปริมาณใกล้เคียงกัน แม้จะได้รับความนิยม แต่ Google และ Apple ก็อยู่ในสองอันดับแรก ทำไมถึงเป็นเช่นนี้? อาจมีบางอย่างเกี่ยวกับทัศนคติของพวกเขาในการดึงดูดและรักษานักวิทยาศาสตร์ข้อมูล รายงานไม่ได้ระบุเหตุผลสำหรับการจัดอันดับเหล่านี้อย่างชัดเจน อย่างไรก็ตาม Data Scientists ต้องการทำงานให้กับบริษัทที่มอบความท้าทายที่เหมาะสม เครื่องมือที่เหมาะสม ระดับการเสริมอำนาจที่เหมาะสม และการฝึกอบรมและการพัฒนาที่เหมาะสม เมื่อทั้งสี่มารวมกันอย่างกลมกลืน จะเป็นพื้นที่ที่เหมาะสมสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการเติบโตและเก่งในงานของพวกเขาในบริษัทของพวกเขา 5 อันดับแรกของประเทศที่มีผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล: สหรัฐอเมริกา อินเดีย สหราชอาณาจักร ฝรั่งเศส แคนาดา สหรัฐอเมริกามีผู้ที่มีตำแหน่งงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลมากกว่าประเทศอื่นๆ Glassdoor ตั้งชื่อว่า “นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นงานที่ดีที่สุดในสหรัฐอเมริกาสำหรับ 2019” หลังจากที่สหรัฐอเมริกาเป็นประเทศต่อไปนี้ในลำดับนี้: อินเดียสหราชอาณาจักรฝรั่งเศสแคนาดาออสเตรเลียเยอรมนีเนเธอร์แลนด์อิตาลีสเปนจีนจีนมีตำแหน่งงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลน้อยที่สุดที่ 1 829 เมื่อเทียบกับจำนวนของสหรัฐอเมริกา 152, 608. แต่สถานการณ์ของ Data Scientists ในยุโรปเป็นอย่างไร อุปสงค์และอุปทานคืออะไร? ผลการวิจัยที่สำคัญระบุว่าความต้องการ Data Scientists มีมากกว่าอุปทานในยุโรป การมีอยู่ของบรรษัทที่ก่อตั้งแล้วและบริษัทสตาร์ทอัพที่กำลังมาแรงทำให้ Data Scientists มีตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมมากมายในการเลือกว่าจะทำงานที่ไหน บทบาทหน้าที่งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการมากที่สุด: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล และผู้ดูแลระบบฐานข้อมูล ในบรรดาบริษัททั้งหมด บทบาทงานที่พบบ่อยที่สุดคือ Data Scientist, Data Engineer และ Database Administrator Data Scientist เป็นตำแหน่งงานที่พบบ่อยที่สุดในบรรดาบริษัททั้งหมด โดยมีผู้ดูแลฐานข้อมูลเข้ามาแทนที่ หากคุณลบผู้ดูแลฐานข้อมูล คุณพบว่า Microsoft เป็นผู้นำในด้านพนักงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งหมายความว่าเหตุผลที่ IBM เป็นผู้นำในด้าน data science อาจส่วนใหญ่มาจากจำนวนผู้ดูแลระบบฐานข้อมูล ไม่น่าแปลกใจเลย ในทุกตำแหน่งงานในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้ชายมีจำนวนมากกว่าผู้หญิง 3:1 หรือมากกว่า เป็นที่น่าสนใจที่จะทราบว่าอัตราส่วนนี้มีอยู่ในหมวดผู้ดูแลฐานข้อมูลเท่านั้น ในหมวด Data Scientist อัตราส่วนอ่าน 6:1 ไม่แปลกใจเลยที่ Data Scientist อยู่ในอันดับที่ 1 ใน LinkedIn's Top มีคะแนนงาน 4.7 คะแนนความพึงพอใจในงาน 4.3 กับ 6 510 ตำแหน่งงานว่างจ่ายเงินเดือนฐานเฉลี่ย $ , ในสหรัฐอเมริกา อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือตำแหน่งเหล่านี้ไม่ได้ทำงานแยกกัน การย้ายไปสู่การทำงานร่วมกันของ Data Science กำลังเพิ่มความต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สามารถทำงานคนเดียวและในทีมได้เช่นกัน การใช้จุดแข็งของบทบาทงานต่างๆ ที่กล่าวมาข้างต้น ทำให้โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลในบริษัทต่างๆ ยังคงสามารถจัดการได้และเป้าหมายของพวกเขาก็จะบรรลุผลมากขึ้น ประเด็นหลักคือ แม้จะมีตำแหน่งงานจำนวนมาก แต่แต่ละบทบาทก็นำความเชี่ยวชาญเฉพาะตัวมาสู่โต๊ะ การเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล Diffbot คือสตาร์ทอัพด้าน AI ที่มีกราฟความรู้โดยอัตโนมัติและดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างจากเว็บไซต์ใดๆ หลังจากแสดงผลทุกหน้าเว็บและเบราว์เซอร์แล้ว จะตีความตามการจัดรูปแบบ เนื้อหา และประเภทหน้าเว็บ ด้วยเทคโนโลยีการเชื่อมโยงระเบียน Diffbot พบว่าผู้คนที่ทำงานอยู่ในอุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูล ณ เวลาใดเวลาหนึ่งเพื่อให้การแสดงสถิติที่กล่าวถึงในบทความนี้อย่างถูกต้อง

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button