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数据科学预测为增长最快的产业之一全球未来10年,在所有行业的公司寻求投资数据的专业知识。

艾莉·菲茨吉本 |

London connected digitally
在英国,数据科学专家的需求已经增加了两倍多,在过去五年。

2012年以来,在美国公布数据的科学角色的数量已经增加了超过650%,而浪涌设置为继续以11.5万,2026年在英国预言新的就业机会,为数据科学专业需求两倍以上过去的五年。

然而,与用人单位的需求成倍增加,有显著的技能短缺。仅在美国,预计到2024年有25万名数据科学家的短缺。

与供需平衡有利于那些拥有坚定地放倒这些非常抢手的技能,在学习科学数据伦敦的MSC的大学可以让你有你的一些最好的工作选择。但什么是数据的科学工作的现实?我们采访到两名专业人员在他们关于他们是如何得到他们在哪里,他们将与下一代分享秘诀职业生涯的不同阶段。

数据科学家的真正工作就是解决问题;让世界比你开始时更好。

斯蒂芬·黑拥有化学博士学位,并度过了他职业生涯早期的工作作为一个工业化学家前英国化学公司ICI。他然后搬入管理咨询,他的数据的兴趣开始。

“有很多的工作,我没有参与数据的科学和战略。我试图进行计算和预测的问题,你不会看到好处了20年,使用简单的数学那种情况下是做不到的。与数据科学您弥补自己的直觉和你有数字之间的差距“。

斯蒂芬现在经营着自己的数据的科学顾问,黑匣子数据科学,专业的医疗服务。

“数据科学家的真正工作就是解决问题;让世界比你开始时更好。 One of the biggest areas of healthcare I’ve looked at is emergency care, specifically the target in the NHS that patients should be seen within four hours of arriving at Accident & Emergency.  I was there when we met the four hour waiting time target for the first time – people did what we recommended and we achieved a result. That’s incredibly rewarding.

“我现在用的GPS工作,我可以说,我们已经真正改善患者体验和GPS的通过建立良好的工具和监控这些工具是如何工作的经验。这是关键属性,任何好的数据科学家需要 - 使用最好的,最合适的技术来解决问题的愿望”

它是不是最复​​杂的技术,使影响最大。它是关于使用一个简单的,但适当的技术来解决复杂的问题。

最大的错误数据使科学家斯蒂芬建议,就是选择了解决方案的技术。

“我可以看到它是一个简单的陷阱,掉进去。谁已经在一系列的花哨技巧被训练数据科学家,他们想炫耀这个令人印象深刻的工具包。但事实是,它是不是最复​​杂的技术,使影响最大。它是关于使用一个简单的,但适当的技术来解决复杂的问题“。

DIMITRIOS gousis初步探索计算机工程在他的家乡希腊BSC数据科学在英国移动到主人的面前。作为他的博士论文的一部分,他承担了12周的项目在科技公司,justpark,在那里他后来提供的初级数据科学家全职角色。

“在justpark我们还没有得到一个巨大的数据科学团队,这只是我们两个人。这意味着我们有机会在一个真正的各种项目。我的职责包括一切从发展战略到定价,客户体验,寻找来自我们的用户的行为模式,所以我们可以调整我们的产品以更好地满足他们。

“我真的很喜欢,我的角色是创造性的。很多我的角色是创造性地思考如何使一块数据成为公司真正有用的东西。这是在数据科学的一个重要技巧;你必须把重点放在什么,你不会在看数据,以及你所看到的。”

当被问及良好的数据科学家的关键属性,包括斯蒂芬和DIMITRIOS同意这是“很好的直觉”。

“你面临的最大的挑战就是解决这样你就明白它的问题是,只是成功的一半,”斯蒂芬说。 “你还必须找到一种方式来传达和说服人们,特别是同事和经理谁不一定理解数据或统计数据。”

DIMITRIOS补充说,“你需要灵活。会有很多时候你会开始一个项目,不知道是否会有一个有意义的结论。你可能需要适应您使用的方法,改变了路线图,甚至散伙的项目。灵活性是关键节省贵公司的时间和金钱。您还需要能够迅速做出决定,并学会让你的直觉引导你。”

所以做专业人士有什么建议,为下一代数据萌芽科学家?

斯蒂芬,最好的办法站出来的雇主展示所有重要的沟通技巧。 “如果你想在证明你知道如何解释你如何解决问题打动潜在的雇主焦点。不要试图用你可以用花哨的技术盲目他们,告诉他们你可以有说服力的,并使用你的工作有所作为无论公司正在做什么。”

不要害怕让你的手脏,真正深入到数据。如果事情似乎没有什么意义,或者分析并不说明你如何想它,这是一个学习曲线,不用担心。

DIMITRIOS建议未来的毕业生去思考自己喜欢做的​​事情 - 不管是销售,财务或其他东西 - 帮助缩小他们求职。

“数据科学是一个巨大的行业有许多子行业。决定哪条路径吸引你的最多,重点应用在这一领域的工作。我也想说不要害怕让你的手脏,真正深入到数据。如果事情似乎没有什么意义,或者分析并不说明你如何想它,这是一个学习曲线,不用担心。”

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