O que os cientistas de dados ganham? Relatório Salarial Data Science 2016

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Simon Tavasoli

Last updated February 20, 2017


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O que é ciência de dados?

A Data Science é o título mais cobiçado no campo do Google Analytics. Ser um cientista de dados é adornar o cargo mais lucrativo da indústria de análise. Um cientista de dados pode decifrar as informações ocultas de uma quantidade magnânima de dados brutos.

Cientista de dados foi denominado como o "trabalho mais sexy do século 21" da Harvard Business Review.

A Glassdoor classificou o Data Scientist como o "melhor trabalho do ano" para o ano de 2016.

Várias empresas na Índia estão dispostas a contratar os melhores cientistas de dados, e essa demanda, com um conjunto extraordinário de habilidades que são uma exigência vital, está aumentando os salários.

Quanto ganham os cientistas de dados

Cientista de dados ganhar um montante convulsa, relata apoio que este cargo atrai um dos melhores paga no mercado. A Indeed.com afirma que o salário médio obtido por um cientista de dados em todo o país nos estados unidos é de mais de US $ 117.000. Os cientistas de dados com mais de 5 anos de experiência obtêm uma quantidade lucrativa e estão em grande demanda.

O que torna a Data Science tão especial?

A capacidade de extrair e derivar insights significativos para ajudar as organizações a corrigir e regular a produção futura e, por sua vez, evitar o desperdício e ter uma ideia de qual aspecto precisa ser implementado em vários setores, dá aos cientistas de dados a vantagem sobre os outros.

Os cientistas de dados têm habilidades muito refinadas que os diferenciam e são uma das profissões mais requisitadas em todo o mundo. Para saber mais sobre os Data Scientists, você pode ler sobre a descrição do curso e quais são os requisitos básicos.

Engenheiros de Big Data

Um engenheiro de Big Data cria e gerencia com eficiência a infraestrutura de Big Data de uma empresa, possui habilidades técnicas para obter percepções através de grandes quantidades de dados com precisão.

O papel de um Engenheiro de Big Data está intimamente ligado ao papel de um cientista de dados. Para fazer uma distinção gritante, o papel de um Engenheiro de Big Data requer habilidades que são focadas em engenharia, sem dependência de estatísticas ou aprendizado de máquina.

Grandes engenheiros de dados nos Estados Unidos ganham um salário médio de US $ 147.000, conforme relatórios da indeed.com

Desde a última década, a indústria de Big Data cresceu significativamente. Este campo está em constante evolução em um ritmo rápido e há requisitos muito específicos para decifrar dados confidenciais.

Especialistas em aprendizado de máquina em alta demanda

A capacidade dos computadores de desenhar padrões e aprender sem estarem programados explicitamente para executar a ação desejada é o Aprendizado de Máquina. O aprendizado de máquina depende muito da maneira como um algoritmo é construído, para aprender e emular a ação. Ao absorver um padrão de entradas de amostra, o algoritmo de aprendizado de máquina prevê e executa tarefas exclusivamente com base no padrão aprendido e não em uma instrução de programa predefinida.

Os especialistas em Aprendizado de Máquina estão em grande demanda, pois esse nicho e um setor em evolução é o futuro do aprendizado e do desenvolvimento. De acordo com os relatórios da indeed.com, o salário médio dos especialistas em aprendizado de máquina da Nationwide nos Estados Unidos é de mais de US $ 112.000.

Analistas de negócios

Analista de negócios analisa uma organização ou um domínio de negócios, documenta a estrutura de operação da empresa. O papel exige que os analistas avaliem o modelo de negócios ou o envolvimento do modelo com a tecnologia.

A demanda por analistas de negócios está em ascensão e, conforme o fact.com, o salário médio dos analistas de negócios nos Estados Unidos é de US $ 89.000.

Em formação Gerente

O gerenciamento de informações é a aquisição de informações de várias fontes, o processo de dispersão de informações vitais e a capacidade de decidir se as informações devem ser arquivadas ou excluídas.

Nos Estados Unidos, o salário médio de um gerente de informação é de cerca de 97.000 UDS.

Business Intelligence

O Business Intelligence envolve a implementação de vários aplicativos e estruturas de software para analisar e decifrar informações de arquivos de dados brutos. Várias atividades relacionadas, como mineração de dados, processamento analítico, consultas e relatórios integrados para, eventualmente, produzir insights úteis, são a inteligência de negócios.

A média de salários de profissionais de Business Intelligence nos Estados Unidos é de mais de US $ 102.000.

Dito isto, os especialistas dessas várias correntes podem optar por diferentes funções e, eventualmente, optaram por ser um cientista de dados.

Caçadores de cabeças estão em busca dos melhores cientistas de dados

Os principais fabricantes e varejistas há muito confiam na expertise dos cientistas de dados para ajudá-los a alcançar a causa básica que poderia salvar a empresa em milhões de responsabilidade. Cortar o problema na raiz eliminará as ocorrências futuras e inspirará um design aprimorado na metodologia e nas operações para evitar uma nova ocorrência.

Essas habilidades eloqüentes exigem um bom julgamento, ótimas habilidades de decisão e a capacidade de obter informações valiosas. É necessário que os cientistas de dados saibam sobre outros aspectos das funcionalidades e utilizem diversas qualificações para finalmente absorver tudo isso e gerar insights e recomendações.

Os cientistas de dados usam efetivamente seus dados e habilidades analíticas para detectar fontes de dados ricas, gerenciar eficientemente grandes blocos de dados, contornar softwares, garantir consistência conjuntos de dados, lidar com falhas técnicas, apresentar e comunicar os insights e recomendar soluções para implementar no processo.

About the Author

Simon Tavasoli is a Business Analytics Lead with more than 12 years of hands-on and leadership experience in various industries. He has led the development of many analytic projects that drive product and marketing initiatives. He has more than 10 years of experience teaching Data Science, Data Visualization, Predictive Analytics, and Statistics.


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