Обзор навыков, необходимых для Data Scientist
В 2012 году бизнес-обзор Гарварда заявил, что «Data Scientist - самая сексуальная работа 21- го века». Заранее, чтобы узнать, какие навыки необходимы для того, чтобы сначала стать специалистом по данным, давайте посмотрим, чем занимается специалист по данным. Существует множество способов определения ученого в области данных, но для простоты, скажем так, Data Scientist - это тот, кто способен извлекать смысл и получать ценные данные из данных. Работа ученого в основном включает сбор, очистку и манипулирование данными.
Технические и нетехнические навыки
Теперь давайте погрузимся в технические и нетехнические навыки, которые необходимы для работы с данными.
Технические навыки
Технические навыки, необходимые для работы с данными, приведены ниже.
1. Возможность работать с большим количеством данных
Объем полученных данных экспоненциально увеличивается с последних нескольких лет, и большинство из них классифицируются как неструктурированные данные. Неструктурированные данные обычно относятся к данным, которые не находятся в традиционной базе данных столбцов строк, которая в точности противоположна структурированным данным, лишь немногие примеры неструктурированных данных - это видео, фотографии, аудио сообщения. Поскольку главная роль ученого в области данных заключается в извлечении значения из данных, человеку должно быть удобно работать с большими объемами данных независимо от их характера, будь то структурированные или неструктурированные.
2. Визуализация данных
Данные, которые создаются в компаниях, должны быть переведены в формат, который легко понять, чтобы принимать решения. Как специалист по данным, нужно уметь визуализировать данные с помощью таких инструментов, как Tableau, Plotly, Visual.ly, D3.js и Power BI. Также ученому, работающему с данными, важно знать принципы визуального объединения данных. Это одна из важных ролей для исследователя данных, поскольку визуализация данных - это единственный выбор действий для компаний по работе с данными напрямую.
3. Статистика
Роль статистики в науке о данных является очень важной. Для исследователей данных статистика - это математическая дисциплина, которая предоставляет необходимые инструменты и методы для поиска закономерностей и дает представление о сложном наборе данных, выполняя математические вычисления на нем. Поскольку роль исследователя данных заключается в извлечении смысла путем определения закономерностей в данных, знание статистики является ключевым навыком для исследователя данных.
4. Навыки программирования
С объемом данных, сгенерированных 20 лет назад, Excel было бы достаточно, чтобы справиться с этим, но с объемом структурированных и неструктурированных данных, которые генерируют современные данные, ученые должны обладать знаниями в таких инструментах программирования, как Python, R, SQL как
- Они дают больше возможностей для обучения набора данных с помощью многих статистических методов
- Они повышают эффективность процесса при проведении анализа данных
5. Манипулирование данными
В большинстве случаев данные, которые нам нужны, будут беспорядочными, и ученым будет трудно работать с данными такого типа. Итак, после получения данных из озер данных первым шагом является устранение этих недостатков. Некоторые недостатки включают пропущенные значения, неправильные строки, такие как LA для Лос-Анджелеса, форматирование даты, например 10/09/2009 и 2009/09/10. Все эти недостатки должны быть отсортированы до начала обучения или анализа данных.
6. Многовариантное исчисление и линейная алгебра
Понимание концепций матриц (линейная алгебра) и дифференцирования (исчисление) является важным навыком, которым должен обладать специалист по данным. В организации, где существующие данные играют важную роль в будущих прогнозах, небольшие улучшения в прогнозирующей производительности или алгоритмической оптимизации могут иметь большое значение для организации. На начальных этапах работы исследователя данных при использовании предварительно кодированных моделей не требуется глубокого понимания матриц или исчисления, но для понимания того, что происходит под капотом моделей или для построения их собственных реализаций, определенно необходимо понять эти понятия.
Нетехнические навыки
Нетехнические навыки, необходимые для работы с данными, приведены ниже.
1. Интеллектуальное любопытство
При анализе данных организации в большинстве случаев никто не сможет увидеть прямые результаты или ответы. Чем больше вопросов вы начинаете задавать себе, тем больше ответов вы будете выяснять по данным. Вообще любопытство определяется как сильное желание что-то понять. Вот почему интеллектуальное любопытство является очень важной чертой ученого-данных.
2. Сильный Бизнес Проницательность
Без понимания данных организации или элементов бизнес-модели все технические навыки, которыми обладает ученый, не смогут получить требуемые для организации результаты, потому что он не сможет понять, какие функции присутствуют в наборе данных. следует отдавать приоритет и который следует считать последним. Таким образом, для исследователя данных понимание бизнес-модели организации и данных поможет решить ее потенциальные проблемы для поддержания и развития своего бизнеса.
3. Сильные коммуникативные навыки
Как специалист по данным, следует подготовить презентацию о своих технических выводах и представить ее нетехническим командам, таким как отделы продаж, в тот или иной момент своей карьеры. Как специалист по обработке данных, вы должны обладать такими навыками, как рассказывание историй (способность рассказывать истории на основе полученных результатов), потому что весь объем времени и энергии, затраченных на исследование данных, применение статистических методов, поиск результатов и все остальное, будут напрасными. если ученый по данным не может должным образом передать сообщения руководителям предприятий. И в большинстве случаев руководителям предприятий не будет интересно выслушивать все шаги, которые мы предприняли, чтобы прийти к выводам, они будут в основном сосредоточены на представленном результате и ценностях. Поэтому всегда рекомендуется сохранять четкость и актуальность истории.
Вывод - навыки, необходимые для ученого данных
Это некоторые из наиболее важных навыков, которыми должен обладать человек, чтобы стать специалистом по данным, поскольку их основная работа заключается в работе с данными организации, их анализе и представлении руководителям предприятий.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по навыкам, необходимым для Data Scientist. Здесь мы обсуждаем технические и нетехнические навыки, необходимые для работы с данными. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Data Science Career
- Языки науки о данных
- Заработная плата Big Data Analytics
- Интервью с аналитиком данных
- PHP Изменить формат даты