Dwóch analityków z LinkedIn ukuło termin „naukowiec danych” w 2008 roku. Próbowali po prostu opisać, co robią, tj. Czerpać wartość biznesową z ogromnych danych generowanych przez ich witrynę internetową. Ostatecznie nazwali stanowisko, które w nadchodzących latach spotkałoby się z niesamowitym popytem, a nawet zostało nazwane „Najseksowniejsza praca 21śwstulecie.'
jak napisać metodę tostingu w java
Obecnie organizacje, które traktują „dane” jako cenny zasób, poszukują ekspertów ds. Danych lub „naukowców”, którzy poprowadzą ich w przyszłość.
Co więc trzeba zrobić, by zostać wielkim naukowcem danych? ……… Różnorodne zestawy umiejętności!
Krótkie spojrzenie na podstawowe umiejętności analityka danych.
Proces nauki o danych obejmuje 3 etapy.
- Przechwytywania danych
- Analiza danych
- Prezentacja
Przyjrzyjmy się bliżej roli analityka danych na każdym z tych etapów.
Przechwytywania danych
- Umiejętności programowania i baz danych
Pierwszym krokiem eksploracji danych jest zebranie odpowiednich danych. Tak więc, aby być naukowcem danych, bardzo ważna jest znajomość narzędzi i technologii, zwłaszcza tych o otwartym kodzie źródłowym, takich jak Hadoop, Java, Python, C ++ oraz technologie baz danych, takie jak SQL, NoSQL, HBase i tak dalej.
- Domena biznesowa i doświadczenie
Dane różnią się w zależności od firmy. Dlatego zrozumienie danych biznesowych wymaga specjalistycznej wiedzy, która jest możliwa tylko podczas pracy w określonej domenie danych.
Na przykład: Dane zebrane z branży medycznej będą zupełnie inne niż dane z detalicznego sklepu odzieżowego.
- Modelowanie danych, hurtownie i umiejętności związane z danymi nieustrukturyzowanymi
Organizacje gromadzą ogromne ilości danych za pośrednictwem różnych zasobów. Dane zebrane w ten sposób są nieustrukturyzowane i przed analizą należy je uporządkować. Dlatego analityk danych musi być biegły w modelowaniu nieustrukturyzowanych danych.
Analiza danych
- Umiejętności narzędzi statystycznych
Podstawową umiejętnością analityka danych jest umiejętność korzystania z narzędzi statystycznych, takich jak R, Excel, SAS i tak dalej. Narzędzia te są potrzebne do szlifowania przechwyconych danych i ich analizy.
- Zdolności matematyczne
Sama wiedza informatyczna nie wystarczy, aby być analitykiem danych. Profil naukowca danych wymaga kogoś, kto potrafi zrozumieć algorytmy uczenia maszynowego na dużą skalę i programowania, a jednocześnie jest biegłym statystykiem. Wymaga to znajomości innych dyscyplin naukowych i matematycznych poza językami komputerowymi.
Prezentacja
- Umiejętności narzędzia wizualizacji
Możesz być w stanie wydobywać i modelować zebrane dane, ale czy jesteś w stanie je wizualizować?
Jeśli chcesz odnieść sukces jako analityk danych, powinieneś być w stanie pracować z niektórymi narzędziami do wizualizacji danych, aby wizualnie przedstawiać analizy danych. Niektóre z nich to R, Flare, HighCharts, AmCharts, D3.js, Processing i Google Visualization API itp.
Ale to nie koniec! Jeśli naprawdę chcesz zostać naukowcem danych, powinieneś również posiadać następujące umiejętności:
- Umiejętności komunikacyjne: Statystyki i Excel to trudne zagadnienia. Naukowcy danych powinni być w stanie przedstawić dane w taki sposób, aby przekazywały wyniki użytkownikom biznesowym.
- Umiejętności biznesowe : Naukowcy zajmujący się danymi będą musieli odgrywać wiele ról. Musieliby komunikować się z różnymi osobami w organizacji. Dlatego posiadanie silnych umiejętności biznesowych, które obejmują komunikację, planowanie, organizację i zarządzanie, będzie bardzo pomocne. Obejmuje to zrozumienie wymagań biznesowych i aplikacji oraz odpowiednią interpretację informacji. Powinien także mieć ogólną wiedzę na temat kluczowych wyzwań w branży i powinien znać wskaźniki finansowe, aby podejmować lepsze decyzje. Podsumowując, naukowiec zajmujący się danymi również myśli o biznesie.
- Umiejętność rozwiązywania problemów: Wydaje się to oczywiste, ponieważ nauka o danych polega na rozwiązywaniu problemów. Efektywny analityk danych musi poświęcić trochę czasu i dogłębnie przyjrzeć się problemowi i znaleźć wykonalne rozwiązanie, które będzie odpowiadać użytkownikowi.
- Umiejętności przewidywania: Naukowiec danych powinien być również skutecznym predyktorem. Powinien mieć szeroką wiedzę na temat algorytmów, aby wybrać właściwy, aby odpowiednio dopasować model danych. Wymaga to pewnej kreatywności, aby mądrze używać i przedstawiać dane.
- Hakerstwo: Wiem, że brzmi to przerażająco, ale różne umiejętności hakerskie, takie jak manipulowanie plikami tekstowymi w wierszu poleceń, rozumienie operacji wektoryzowanych i myślenie algorytmiczne, uczynią cię lepszym badaczem danych.
Patrząc na powyższe zestawy umiejętności, widać wyraźnie, że bycie naukowcem zajmującym się danymi to nie tylko wiedza o danych. Jest to profil zawodowy, który łączy w sobie umiejętności związane z danymi, matematyką, biznesem i komunikacją. Mając wszystkie te umiejętności razem, Data Scientist może być słusznie nazywany gwiazdą rocka w dziedzinie IT.
Lista kontrolna, aby zostać niesamowitym i wydajnym naukowcem danych:
Omówiliśmy umiejętności, które są wymagane, aby zostać naukowcem danych. Jest ogromna różnica, jeśli chcesz zostać naukowcem danych i zostać niesamowitym i wydajnym naukowcem danych. Poniższe umiejętności wraz z wyżej wymienionymi umiejętnościami odróżniają cię od bycia zwykłym, a nawet przeciętnym naukowcem danych.
- Umiejętności matematyczne - Obliczenia, operacje macierzowe, optymalizacja numeryczna, metody stochastyczne itp.
- Umiejętności statystyczne - Modele regresji, drzewa, klasyfikacje, diagnostyka, statystyki stosowane itp.
- Komunikacja - Wizualizacja, prezentacja i pisanie.
- Baza danych - Oprócz CouchDB, znajomość nietradycyjnych baz danych, takich jak MongoDB i Vertica.
- Języki programowania - Pig, Hive, Java, Python itp.
- Przetwarzanie języka naturalnego i Eksploracja danych.
Edureka ma specjalnie wyselekcjonowany który pomaga zdobyć wiedzę w zakresie algorytmów uczenia maszynowego, takich jak grupowanie średnich K, drzewa decyzyjne, losowy las, naiwny Bayes. Poznasz pojęcia statystyki, szeregów czasowych, eksploracji tekstu, a także wprowadzisz do głębokiego uczenia się. Wkrótce zaczną się nowe partie tego kursu !!