12 рыночных навыков для Data Scientist

30 декабря 2021 г.

Большинству, если не всем, предприятиям было бы полезно получить некоторое представление о своих данных. Со структурированными данными, которые рассказывают историю, компании могут принимать важные решения, которые могут способствовать их успеху. Специалисты по данным могут предоставлять ценную информацию на основе данных и тенденций, и они являются важной частью формирования решений проблем организации. В этой статье мы рассмотрим, что такое специалист по данным, и перечислим некоторые навыки, которыми может обладать специалист по данным.

Кто такой специалист по данным?

Специалист по данным работает в тесном контакте с данными, поэтому он может анализировать их, находить тенденции и использовать данные, чтобы понять что-то еще или разработать процессы для улучшения операций каким-либо образом. Ученые данных сочетают в своей работе математику и информатику, но они также обладают некоторыми знаниями об отрасли, в которой работают. Обычно специалистам по данным приходится просматривать неструктурированные данные для создания отчетов, предложений и решений, которые помогут бизнесу добиться успеха.

Вот некоторые навыки, которыми может обладать специалист по данным:

Облачные вычисления

Облачные вычисления важны для ученых, занимающихся данными, чтобы знать, как их использовать, потому что облако предоставляет им место для хранения, извлечения и обмена данными. Поскольку многие компании используют облачные вычисления для своих серверов, хранилищ и баз данных, специалисты по данным должны иметь возможность ориентироваться в их общем киберпространстве. Компании могут даже хранить данные в облаке, не осознавая этого, но специалисты по данным работают над извлечением и анализом связанных данных.

Статистика и вероятность

По своей сути наука о данных работает с алгоритмами, системами и процессами, чтобы лучше понять данные, чтобы они могли затем принимать обоснованные решения, получать информацию и отделять важную информацию от базы данных. Специалистам по данным часто приходится оценивать и предсказывать, как будут работать разные данные. Если специалисты по данным обладают навыками вероятности, они могут использовать статистические методы, чтобы помочь им в выполнении этих прогнозов и дальнейшем анализе данных.

Обладая навыками в области статистики и вероятности, специалисты по данным могут предсказывать тенденции и разрабатывать прогнозы, обнаруживать аномалии, существующие в наборе данных, устанавливать взаимосвязь между двумя точками в данных и лучше понимать данные, с которыми они работают.

Продвинутая математика

Специалисты по данным используют как многомерное исчисление, так и линейную алгебру для выполнения своей работы. Они используют исчисление для построения модели машинного обучения, но они также могут работать с производными, функцией стоимости, построением графиков, градиентами и алгеброй. При работе с продвинутой математикой специалисты по данным могут использовать инструменты, помогающие им выполнять вычисления, поэтому становится все более важным, чтобы они знали принципы исчисления и алгебры и то, как они могут повлиять на их отчеты.

Машинное обучение

Машинное обучение предполагает использование статистики для поиска закономерностей в данных. Машинное обучение — это искусственный интеллект, который специалисты по данным используют для подтверждения своих предположений о наборе точек данных. Машинное обучение помогает облегчить некоторые обязанности специалистов по данным и помогает предотвратить человеческие ошибки. Это еще более ценно, когда специалисты по данным имеют очень большие наборы данных для работы, потому что машинное обучение может разрабатывать работоспособные алгоритмы и модели, чтобы другие могли обрабатывать данные в режиме реального времени.

Инструменты визуализации данных

Специалисты по данным используют инструменты визуализации данных для преобразования информации и данных в визуальные элементы, такие как графики и изображения. Они могут сделать это, чтобы помочь себе лучше понять свой собственный отчет о данных и с другой точки зрения, или предоставить подробности заинтересованному лицу в компании, которое запросило информацию из данных. С помощью инструментов визуализации данных специалистам по данным легче увидеть любые тенденции, закономерности и выпадающие точки данных в наборе.

Языки запросов

Язык запросов — это компьютерный язык, который специалисты по данным используют, чтобы задавать вопросы о базах данных и информации, которую они содержат. Наиболее распространенным языком запросов является язык структурированных запросов (SQL), который позволяет специалистам по данным быстро извлекать данные и использовать их для формирования решений для определенной проблемы или ответов на конкретные вопросы.

Управление базой данных

Поскольку специалисты по данным работают с данными, они также должны уметь управлять этими данными. Большая часть этого связана с возможностью эффективного извлечения нужных данных, не затрагивая другие части базы данных. Существуют различные инструменты и системы управления базами данных, с которыми могут ознакомиться специалисты по данным, чтобы они могли работать с разными компаниями для хранения, обновления и чтения данных из своей системы.

Визуализации

Исследователи данных должны не только быть знакомы с инструментами, преобразующими данные в визуальные элементы, но и уметь читать эти визуализации, чтобы лучше понимать данные. Визуализации включают карты отношений, трехмерные графики, гистограммы, гистограммы, линейные графики и круговые диаграммы. Визуализация, которую визуализируют специалисты по данным, зависит от переменных, включенных в данные. Визуализации помогают специалистам по обработке и анализу данных быстро получить ответы на свои вопросы или определить области для улучшения.

Кодирование Python

Python — это язык программирования с открытым исходным кодом, который специалисты по данным используют для обработки данных и лучшего их понимания. Python хорошо синхронизируется с машинным обучением и другими инструментами искусственного интеллекта, предоставляя данные в удобном для восприятия формате, который могут использовать даже начинающие специалисты по данным.

Майкрософт Эксель

Хотя существуют более сложные способы формирования списков данных, Microsoft Excel — это базовая программа, которую могут использовать специалисты по данным. С помощью Excel специалисты по обработке и анализу данных могут создавать базы данных с настраиваемыми метками, сортировать и фильтровать данные и формировать таблицы, в которых можно создавать расчетные функции.

R-программирование

R — это язык программирования, который сосредоточен на статистике, одном из самых важных типов математики, которые специалисты по обработке и анализу данных используют в своей работе. R также является программным обеспечением с открытым исходным кодом, которое интегрируется с другими системами, чтобы обеспечить более всесторонний вывод некоторых данных. Когда специалисты по данным используют R, они могут лучше анализировать данные, выявлять тенденции, создавать визуализации с использованием точек данных или группировок и прогнозировать будущие данные. Новые и опытные специалисты по данным могут добиться успеха с R.

Обработка данных

Еще одним навыком, которым обладают многие специалисты по данным, является обработка данных, то есть процесс очистки необработанных данных, удаления выбросов, изменения нулевых значений и преобразования данных в формат, более удобный для использования. Благодаря обработке данных специалисты по данным могут быстрее делать выводы, особенно когда они работают с большими объемами данных.