Przegląd umiejętności wymaganych od Data Scientist
W 2012 r. W przeglądzie biznesowym Harvarda stwierdzono, że „Data Scientist to najseksowniejsza praca XXI wieku”. Aby dowiedzieć się, jakie umiejętności są wymagane, aby zostać specjalistą od danych, zobaczmy, co robi specjalista od danych. Istnieje wiele sposobów, w jakie można zdefiniować analityka danych, ale dla uproszczenia, powiedzmy to w ten sposób: Data Scientist to ktoś, kto jest w stanie wydobyć znaczenie i uzyskać cenne spostrzeżenia z danych. Praca naukowca danych polega głównie na gromadzeniu, czyszczeniu i manipulowaniu danymi.
Umiejętności techniczne i nietechniczne
Teraz zagłębimy się w umiejętności techniczne i nietechniczne, które są niezbędne, aby zostać specjalistą od danych.
Umiejętności techniczne
Umiejętności techniczne wymagane od naukowca danych podano poniżej.
1. Zdolność do radzenia sobie z dużą ilością danych
Ilość generowanych danych gwałtownie rośnie od kilku ostatnich lat i większość z nich jest klasyfikowana jako dane nieustrukturyzowane. Dane nieustrukturyzowane są zwykle określane jako dane, które nie znajdują się w tradycyjnej bazie danych w kolumnie wiersza, która jest dokładnie przeciwna do danych ustrukturyzowanych, kilka przykładów danych nieustrukturyzowanych to filmy, zdjęcia i wiadomości audio. Ponieważ główną rolą badacza danych jest wydobywanie znaczenia z danych, należy swobodnie radzić sobie z dużymi ilościami danych niezależnie od natury, czy są one ustrukturyzowane, czy nieustrukturyzowane.
2. Wizualizacja danych
Dane, które są generowane w firmach, muszą być przetłumaczone na format łatwy do zrozumienia, aby móc podejmować decyzje. Jako naukowiec danych trzeba wizualizować dane za pomocą narzędzi takich jak Tableau, Plotly, Visual.ly, D3.js i Power BI. Ważne jest również, aby specjalista ds. Danych zapoznał się z zasadami stojącymi za wizualnym zestawieniem danych. Jest to jedna z ważnych ról dla naukowca danych, ponieważ wizualizacja danych to jedyny wybór działań dla firm do bezpośredniej pracy z danymi.
3. Statystyka
Rola statystyki w nauce o danych jest bardzo ważna. Dla naukowców zajmujących się danymi statystyki są dyscypliną matematyczną, która zapewnia niezbędne narzędzia i metody do znajdowania wzorców i daje wgląd ze złożonego zestawu danych, wykonując na nim obliczenia matematyczne. Ponieważ rolą badacza danych jest wydobywanie znaczenia poprzez identyfikację wzorców w danych, wiedza w statystyce jest kluczową umiejętnością dla badacza danych.
4. Umiejętności programowania
Przy ilości danych wygenerowanych 20 lat temu Excel wystarczyłby, aby sobie z tym poradzić, ale przy ilości danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, które generują dane w dzisiejszych czasach, naukowcy powinni mieć wiedzę na temat narzędzi programistycznych takich jak Python, R, SQL as
- Dają większy zakres szkolenia zestawu danych przy użyciu wielu technik statystycznych
- Poprawiają wydajność procesu podczas analizy danych
5. Manipulacja danymi
W większości przypadków dane, których potrzebujemy, będą nieporządne i naukowcom danych będzie trudno pracować z tego rodzaju danymi. Tak więc po uzyskaniu danych z jezior danych pierwszym krokiem jest zajęcie się tymi niedoskonałościami. Niektóre niedoskonałości obejmują brakujące wartości, nieregularne ciągi znaków, takie jak LA dla Los Angeles, formatowanie daty, takie jak 10/09/2009 i 2009/09/10. Wszystkie te niedoskonałości muszą zostać posortowane przed rozpoczęciem szkolenia lub analizy danych.
6. Rachunek różniczkowy i algebra liniowa
Zrozumienie pojęć Matryce (Algebra Liniowa) i Różnicowanie (Rachunek) to ważna umiejętność, którą powinien posiadać specjalista od danych. W organizacji, w której istniejące dane odgrywają główną rolę w tworzeniu przyszłych prognoz, niewielka poprawa wydajności predykcyjnej lub optymalizacji algorytmicznej może mieć ogromne znaczenie dla organizacji. Na początkowych etapach pracy naukowca zajmującego się danymi przy użyciu wstępnie zakodowanych modeli nie trzeba dogłębnie rozumieć macierzy lub rachunku różniczkowego, ale aby zrozumieć, co dzieje się pod maską modeli lub opracować własne implementacje, jest absolutnie konieczne zrozumieć te pojęcia.
Umiejętności nietechniczne
Poniżej podano umiejętności nietechniczne wymagane od naukowca danych.
1. Ciekawość intelektualna
Podczas analizy danych organizacji w większości przypadków nikt nie będzie w stanie zobaczyć bezpośrednich wyników ani odpowiedzi. Im więcej pytań zaczniesz stawiać sobie więcej odpowiedzi na podstawie danych. Ogólnie ciekawość definiuje się jako silne pragnienie zrozumienia czegoś. Z tego powodu ciekawość intelektualna jest bardzo ważną cechą badacza danych.
2. Silna orientacja biznesowa
Bez zrozumienia danych organizacji lub elementów modelu biznesowego wszystkie umiejętności techniczne, które posiada badacz danych, nie będą w stanie uzyskać wymaganych wyników dla organizacji, ponieważ nie będzie on w stanie zrozumieć, jakie funkcje są obecne w zbiorze danych należy nadać priorytet, a które należy uznać za ostatnie. Dla specjalisty ds. Danych zrozumienie modelu biznesowego i danych organizacji pomoże w rozwiązaniu potencjalnych problemów związanych z utrzymaniem i rozwojem firmy.
3. Silne umiejętności komunikacyjne
Jako naukowiec danych należy przygotować prezentację na temat swoich ustaleń technicznych i przedstawić ją nietechnicznym zespołom, takim jak działy sprzedaży w pewnym momencie kariery. Jako naukowiec danych należy posiadać takie umiejętności, jak opowiadanie historii (umiejętność opowiadania historii z odkryć), ponieważ cała ilość czasu i energii poświęcona na eksplorację danych, stosowanie technik statystycznych, znajdowanie wyników i wszystkie inne rzeczy pójdzie na marne jeśli specjalista ds. danych nie jest w stanie właściwie przekazać wiadomości dyrektorom biznesowym. W większości przypadków dyrektorzy biznesowi nie będą zainteresowani słuchaniem wszystkich kroków, które podjęliśmy, aby dojść do wniosków, będą głównie skupieni na przedstawionych wynikach i wartościach. Dlatego zawsze najlepszą praktyką jest, aby historia była aktualna i trafna.
Wniosek - umiejętności wymagane od naukowca danych
Są to jedne z najważniejszych umiejętności, które powinna posiadać osoba zajmująca się badaniami danych, ponieważ ich główna praca polega na pracy z danymi organizacji, analizowaniu ich i przedstawianiu kierownikom.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po umiejętnościach wymaganych od naukowca danych. W tym miejscu omawiamy umiejętności techniczne i nietechniczne wymagane od naukowca danych. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Kariera w dziedzinie nauki danych
- Języki nauki danych
- Wynagrodzenie z Big Data Analytics
- Pytania analityka danych
- Format zmiany daty PHP