SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 39
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Data Scientist
Start now!
About Me
Agnieszka Zdebiak
@AZdebiak
Agnieszka.Zdebiak@datasci.eu
15 years experience
software designer
data scientist
fPrice.eu BigB.it
DataSci.EU
Data scientist Why now?
Data scientist Why now?
Data scientist Why now?
Data Scientist definition
Data Scientist definition
Data Scientist definition
Data Scientist
There’s More Than One Kind of Data Scientist
Data Businesspeople
Data Creatives
Data Developers
Data Researchers
There’s More Than One Kind of Data Scientist
Source:
Analyzing the Analyzers:
An Introspective Survey
of Data Scientists
and their Work
There’s More Than One Kind of Data Scientist
Source:
Doing Data Science
Data Scientist Talent Gap
Source:Harvard Business Review
Job Trends
Source:Indeed.com
Salary trend
Source: http://www.itjobswatch.co.uk
Salary trend
Source: http://www.itjobswatch.co.uk
Salary trend – Java developer
Source: http://www.itjobswatch.co.uk
Data Scientist skills
Source: http://www.itjobswatch.co.uk
How to become a Data Scientist
Berlin http://datascienceretreat.com/
How to become a Data Scientist
Berlin http://datascienceretreat.com/
How to become a Data Scientist
How to become a Data Scientist
March 19-20, 2014
New York City, NY
How to become a Data Scientist
http://event.gigaom.com/structuredata/livestream/
March 19-20, 2014
New York City, NY
How to become a Data Scientist
Free Big Data Education:
Lower-Division Courses
Data Science 101 – Statistics One
Data Science 102 – Computing for Data
Analysis
Data Science 103 – Data Analysis
Data Science 104 – Introduction to Data
Science
Upper-Division Courses
Data Science 201 – Machine Learning I
Data Science 202 – Machine Learning II
Data Science 203 – Neural Networks for
Machine Learning
Graduate Courses
Data Science 301 –
Learning from
Data (Caltech course
CS101)
Data Science 302 –
Machine Learning
III (MIT course 6.867)
http://inside-bigdata.com/2013/09/19/getting-free-data-science-education/
How to become a Data Scientist
http://whatsthebigdata.com/events/
Gartner Business Intelligence & Analytics Summit,
March 10-11, London, UK
Gartner Enterprise Information & Master Data Management Summit,
March 12-13, London, UK
Big Data Innovation Summit, March 13-14, Toronto, Canada
eMetrics Summit, March 16-20, San Francisco, CA
Predictive Analytics World, March 16-21, San Francisco, CA
Text Analytics World, March 17-19, San Francisco, CA
Digital Strategy Innovation Summit, March 19-20, New York, NY
GigaOM Structure:Data, March 19-20, New York, NY
How to become a Data Scientist
http://www.kdnuggets.com/webcasts/index.html
How to become a Data Scientist
Example
Make itself
Make itself
How to become a Data Scientist
Universities that specialize in data science, analytics and business
intelligence
.
1. Carnegie Melon University – B.I. & data analytics
2. Fordham University - business analytics
3. Michigan State - business analytics
4. New York University - business analytics
5. Oakland University - business analytics
6. Stevens Institute - B.I. & analytics
7. Syracuse - data science
8. University of Washington - data science
9. University of San Francisco - B.I.
10. University of South Florida - B.I.
11. University of Sherbrooke - B.I.
How to become a Data Scientist
http://www.kdnuggets.com/education/europe.html
Fundacja DataSci.EU
propagowanie w kraju i zagranicą wiedzy o BigData oraz
wspieranie interdyscyplinarnego kształcenia w kierunku
DataScientist
integracja środowisk akademickich i biznesowych prowadząca
do wymiany i rozpowszechniania wiedzy na temat BigData
Cele Fundacji DataSci.EU:
Fundacja DataSci.EU
organizację warsztatów, konferencji i innych wydarzeń promujących
wiedzę związaną z BigData i zachęcających do kształcenia i rozwoju w
kierunku DataScientist
wspieranie szkolnictwa wyższego w zakresie prowadzonych prac
dydaktycznych oraz modernizacji wyposażenia dydaktycznego i
badawczego, powiązanego z BigData
promowanie rezultatów prac badawczych związanych z BigData oraz
inspirowanie nowych prac naukowych, współpracę z ośrodkami
naukowymi i fundacjami w kraju i zagranicą,
materialne wspieranie uzdolnionych studentów
Działania Fundacji DataSci.EU:
Fundacja DataSci.EU
Organizacji studenckich do współpracy
Członków Rady Fundacji DataSci.EU
Partnerów/Sponsorów
Fundacja DataSci.EU poszukuje:
Let`s talk
@AZdebiak
Agnieszka.Zdebiak@datasci.eu
Data Scientist and Big Data
DataSci.EU

Weitere ähnliche Inhalte

Ähnlich wie Data scientist start now!

Za dużo informacji, i co dalej? Funnelback - Michał Rachowski Squiz 12.09.12 ...
Za dużo informacji, i co dalej? Funnelback - Michał Rachowski Squiz 12.09.12 ...Za dużo informacji, i co dalej? Funnelback - Michał Rachowski Squiz 12.09.12 ...
Za dużo informacji, i co dalej? Funnelback - Michał Rachowski Squiz 12.09.12 ...Squiz Poland
 
Data science warsaw inaugural meetup
Data science warsaw   inaugural meetupData science warsaw   inaugural meetup
Data science warsaw inaugural meetupData Science Warsaw
 
Pozycje w wyszukiwarkach - artykul - Ewa Bialek
Pozycje w wyszukiwarkach - artykul - Ewa BialekPozycje w wyszukiwarkach - artykul - Ewa Bialek
Pozycje w wyszukiwarkach - artykul - Ewa BialekEwaB
 
Zając Ankiety internetowe w badaniach ewaluacyjnych
Zając Ankiety internetowe w badaniach ewaluacyjnychZając Ankiety internetowe w badaniach ewaluacyjnych
Zając Ankiety internetowe w badaniach ewaluacyjnychJan Zajac
 
MediaMon na Microsoft Technology Summit 2011
MediaMon na Microsoft Technology Summit 2011MediaMon na Microsoft Technology Summit 2011
MediaMon na Microsoft Technology Summit 2011MediaMon.pl
 
Big Data w Polsce i za granicą (Big Data in Poland and worldwide)
Big Data w Polsce i za granicą (Big Data in Poland and worldwide)Big Data w Polsce i za granicą (Big Data in Poland and worldwide)
Big Data w Polsce i za granicą (Big Data in Poland and worldwide)Aleksandra Wozniak
 
Blaski i cienie sprzedaży kredytów hipotecznych w Google. Prezentacja Zieltra...
Blaski i cienie sprzedaży kredytów hipotecznych w Google. Prezentacja Zieltra...Blaski i cienie sprzedaży kredytów hipotecznych w Google. Prezentacja Zieltra...
Blaski i cienie sprzedaży kredytów hipotecznych w Google. Prezentacja Zieltra...Marcin Kowalik
 
Platforma eDialog - wspomaganie rynku pracy
Platforma eDialog - wspomaganie rynku pracyPlatforma eDialog - wspomaganie rynku pracy
Platforma eDialog - wspomaganie rynku pracyeDialog
 
Geolokalizacja i analizy przestrzenne: trzy wymiary a ile pracy dla analityka!
Geolokalizacja i analizy przestrzenne: trzy wymiary a ile pracy dla analityka!Geolokalizacja i analizy przestrzenne: trzy wymiary a ile pracy dla analityka!
Geolokalizacja i analizy przestrzenne: trzy wymiary a ile pracy dla analityka!Data Science Warsaw
 
Narzedzie informatyczne wspomagające poszukiwanie pracy
Narzedzie informatyczne wspomagające poszukiwanie pracyNarzedzie informatyczne wspomagające poszukiwanie pracy
Narzedzie informatyczne wspomagające poszukiwanie pracyeDialog
 
Co możemy wyszukać, a co będziemy mogli - czyli Facebook Graph Search z persp...
Co możemy wyszukać, a co będziemy mogli - czyli Facebook Graph Search z persp...Co możemy wyszukać, a co będziemy mogli - czyli Facebook Graph Search z persp...
Co możemy wyszukać, a co będziemy mogli - czyli Facebook Graph Search z persp...Aleksander Szulc
 
Co możemy wyszukać, a co będziemy mogli - czyli Facebook Graph Search z persp...
Co możemy wyszukać, a co będziemy mogli - czyli Facebook Graph Search z persp...Co możemy wyszukać, a co będziemy mogli - czyli Facebook Graph Search z persp...
Co możemy wyszukać, a co będziemy mogli - czyli Facebook Graph Search z persp...Sotrender
 
2009.03 Diagnoza Internetu 2008 - Raport
2009.03 Diagnoza Internetu 2008 - Raport2009.03 Diagnoza Internetu 2008 - Raport
2009.03 Diagnoza Internetu 2008 - RaportARBOinteractive Polska
 
Biz miz o1 m5_u5.2_r6_k(ppt-f2f) pl
Biz miz o1 m5_u5.2_r6_k(ppt-f2f) plBiz miz o1 m5_u5.2_r6_k(ppt-f2f) pl
Biz miz o1 m5_u5.2_r6_k(ppt-f2f) plKATHLEENBULTEEL
 

Ähnlich wie Data scientist start now! (18)

Za dużo informacji, i co dalej? Funnelback - Michał Rachowski Squiz 12.09.12 ...
Za dużo informacji, i co dalej? Funnelback - Michał Rachowski Squiz 12.09.12 ...Za dużo informacji, i co dalej? Funnelback - Michał Rachowski Squiz 12.09.12 ...
Za dużo informacji, i co dalej? Funnelback - Michał Rachowski Squiz 12.09.12 ...
 
Data science warsaw inaugural meetup
Data science warsaw   inaugural meetupData science warsaw   inaugural meetup
Data science warsaw inaugural meetup
 
Big Data w rekrutacji
Big Data w rekrutacjiBig Data w rekrutacji
Big Data w rekrutacji
 
Pozycje w wyszukiwarkach - artykul - Ewa Bialek
Pozycje w wyszukiwarkach - artykul - Ewa BialekPozycje w wyszukiwarkach - artykul - Ewa Bialek
Pozycje w wyszukiwarkach - artykul - Ewa Bialek
 
Zając Ankiety internetowe w badaniach ewaluacyjnych
Zając Ankiety internetowe w badaniach ewaluacyjnychZając Ankiety internetowe w badaniach ewaluacyjnych
Zając Ankiety internetowe w badaniach ewaluacyjnych
 
Digital w hr marta dobrzanska
Digital w hr marta dobrzanskaDigital w hr marta dobrzanska
Digital w hr marta dobrzanska
 
MediaMon na Microsoft Technology Summit 2011
MediaMon na Microsoft Technology Summit 2011MediaMon na Microsoft Technology Summit 2011
MediaMon na Microsoft Technology Summit 2011
 
Big Data w Polsce i za granicą (Big Data in Poland and worldwide)
Big Data w Polsce i za granicą (Big Data in Poland and worldwide)Big Data w Polsce i za granicą (Big Data in Poland and worldwide)
Big Data w Polsce i za granicą (Big Data in Poland and worldwide)
 
Zarzadzanie wiarygodnoscia informacji
Zarzadzanie wiarygodnoscia informacjiZarzadzanie wiarygodnoscia informacji
Zarzadzanie wiarygodnoscia informacji
 
Blaski i cienie sprzedaży kredytów hipotecznych w Google. Prezentacja Zieltra...
Blaski i cienie sprzedaży kredytów hipotecznych w Google. Prezentacja Zieltra...Blaski i cienie sprzedaży kredytów hipotecznych w Google. Prezentacja Zieltra...
Blaski i cienie sprzedaży kredytów hipotecznych w Google. Prezentacja Zieltra...
 
Platforma eDialog - wspomaganie rynku pracy
Platforma eDialog - wspomaganie rynku pracyPlatforma eDialog - wspomaganie rynku pracy
Platforma eDialog - wspomaganie rynku pracy
 
Geolokalizacja i analizy przestrzenne: trzy wymiary a ile pracy dla analityka!
Geolokalizacja i analizy przestrzenne: trzy wymiary a ile pracy dla analityka!Geolokalizacja i analizy przestrzenne: trzy wymiary a ile pracy dla analityka!
Geolokalizacja i analizy przestrzenne: trzy wymiary a ile pracy dla analityka!
 
Projekt badawczy i specyfika pracy naukowej
Projekt badawczy i specyfika pracy naukowejProjekt badawczy i specyfika pracy naukowej
Projekt badawczy i specyfika pracy naukowej
 
Narzedzie informatyczne wspomagające poszukiwanie pracy
Narzedzie informatyczne wspomagające poszukiwanie pracyNarzedzie informatyczne wspomagające poszukiwanie pracy
Narzedzie informatyczne wspomagające poszukiwanie pracy
 
Co możemy wyszukać, a co będziemy mogli - czyli Facebook Graph Search z persp...
Co możemy wyszukać, a co będziemy mogli - czyli Facebook Graph Search z persp...Co możemy wyszukać, a co będziemy mogli - czyli Facebook Graph Search z persp...
Co możemy wyszukać, a co będziemy mogli - czyli Facebook Graph Search z persp...
 
Co możemy wyszukać, a co będziemy mogli - czyli Facebook Graph Search z persp...
Co możemy wyszukać, a co będziemy mogli - czyli Facebook Graph Search z persp...Co możemy wyszukać, a co będziemy mogli - czyli Facebook Graph Search z persp...
Co możemy wyszukać, a co będziemy mogli - czyli Facebook Graph Search z persp...
 
2009.03 Diagnoza Internetu 2008 - Raport
2009.03 Diagnoza Internetu 2008 - Raport2009.03 Diagnoza Internetu 2008 - Raport
2009.03 Diagnoza Internetu 2008 - Raport
 
Biz miz o1 m5_u5.2_r6_k(ppt-f2f) pl
Biz miz o1 m5_u5.2_r6_k(ppt-f2f) plBiz miz o1 m5_u5.2_r6_k(ppt-f2f) pl
Biz miz o1 m5_u5.2_r6_k(ppt-f2f) pl
 

Mehr von Agnieszka Zdebiak

Mehr von Agnieszka Zdebiak (9)

Data science w ubezpieczeniach
Data science w ubezpieczeniachData science w ubezpieczeniach
Data science w ubezpieczeniach
 
Big data w praktyce
Big data w praktyceBig data w praktyce
Big data w praktyce
 
How to start big data projects?
How to start big data projects?How to start big data projects?
How to start big data projects?
 
Aplikacja Telelo
Aplikacja TeleloAplikacja Telelo
Aplikacja Telelo
 
Let`s be friends with BigData
Let`s be friends with BigDataLet`s be friends with BigData
Let`s be friends with BigData
 
Data Scientist Why now?
Data Scientist Why now?Data Scientist Why now?
Data Scientist Why now?
 
Big data for marketers
Big data for marketersBig data for marketers
Big data for marketers
 
Big data for Brains (part 3)
Big data for Brains (part 3)Big data for Brains (part 3)
Big data for Brains (part 3)
 
Big data for Brains (part 2)
Big data for Brains (part 2)Big data for Brains (part 2)
Big data for Brains (part 2)
 

Data scientist start now!

  • 2. About Me Agnieszka Zdebiak @AZdebiak Agnieszka.Zdebiak@datasci.eu 15 years experience software designer data scientist fPrice.eu BigB.it DataSci.EU
  • 10.
  • 11.
  • 12. There’s More Than One Kind of Data Scientist Data Businesspeople Data Creatives Data Developers Data Researchers
  • 13. There’s More Than One Kind of Data Scientist Source: Analyzing the Analyzers: An Introspective Survey of Data Scientists and their Work
  • 14. There’s More Than One Kind of Data Scientist Source: Doing Data Science
  • 15.
  • 16. Data Scientist Talent Gap Source:Harvard Business Review
  • 20. Salary trend – Java developer Source: http://www.itjobswatch.co.uk
  • 21. Data Scientist skills Source: http://www.itjobswatch.co.uk
  • 22. How to become a Data Scientist Berlin http://datascienceretreat.com/
  • 23. How to become a Data Scientist Berlin http://datascienceretreat.com/
  • 24. How to become a Data Scientist
  • 25. How to become a Data Scientist March 19-20, 2014 New York City, NY
  • 26. How to become a Data Scientist http://event.gigaom.com/structuredata/livestream/ March 19-20, 2014 New York City, NY
  • 27. How to become a Data Scientist Free Big Data Education: Lower-Division Courses Data Science 101 – Statistics One Data Science 102 – Computing for Data Analysis Data Science 103 – Data Analysis Data Science 104 – Introduction to Data Science Upper-Division Courses Data Science 201 – Machine Learning I Data Science 202 – Machine Learning II Data Science 203 – Neural Networks for Machine Learning Graduate Courses Data Science 301 – Learning from Data (Caltech course CS101) Data Science 302 – Machine Learning III (MIT course 6.867) http://inside-bigdata.com/2013/09/19/getting-free-data-science-education/
  • 28. How to become a Data Scientist http://whatsthebigdata.com/events/ Gartner Business Intelligence & Analytics Summit, March 10-11, London, UK Gartner Enterprise Information & Master Data Management Summit, March 12-13, London, UK Big Data Innovation Summit, March 13-14, Toronto, Canada eMetrics Summit, March 16-20, San Francisco, CA Predictive Analytics World, March 16-21, San Francisco, CA Text Analytics World, March 17-19, San Francisco, CA Digital Strategy Innovation Summit, March 19-20, New York, NY GigaOM Structure:Data, March 19-20, New York, NY
  • 29. How to become a Data Scientist http://www.kdnuggets.com/webcasts/index.html
  • 30. How to become a Data Scientist
  • 34. How to become a Data Scientist Universities that specialize in data science, analytics and business intelligence . 1. Carnegie Melon University – B.I. & data analytics 2. Fordham University - business analytics 3. Michigan State - business analytics 4. New York University - business analytics 5. Oakland University - business analytics 6. Stevens Institute - B.I. & analytics 7. Syracuse - data science 8. University of Washington - data science 9. University of San Francisco - B.I. 10. University of South Florida - B.I. 11. University of Sherbrooke - B.I.
  • 35. How to become a Data Scientist http://www.kdnuggets.com/education/europe.html
  • 36. Fundacja DataSci.EU propagowanie w kraju i zagranicą wiedzy o BigData oraz wspieranie interdyscyplinarnego kształcenia w kierunku DataScientist integracja środowisk akademickich i biznesowych prowadząca do wymiany i rozpowszechniania wiedzy na temat BigData Cele Fundacji DataSci.EU:
  • 37. Fundacja DataSci.EU organizację warsztatów, konferencji i innych wydarzeń promujących wiedzę związaną z BigData i zachęcających do kształcenia i rozwoju w kierunku DataScientist wspieranie szkolnictwa wyższego w zakresie prowadzonych prac dydaktycznych oraz modernizacji wyposażenia dydaktycznego i badawczego, powiązanego z BigData promowanie rezultatów prac badawczych związanych z BigData oraz inspirowanie nowych prac naukowych, współpracę z ośrodkami naukowymi i fundacjami w kraju i zagranicą, materialne wspieranie uzdolnionych studentów Działania Fundacji DataSci.EU:
  • 38. Fundacja DataSci.EU Organizacji studenckich do współpracy Członków Rady Fundacji DataSci.EU Partnerów/Sponsorów Fundacja DataSci.EU poszukuje: