Az adattudós számára szükséges készségek áttekintése
2012-ben a Harvard üzleti áttekintése kijelentette, hogy „az Data Scientist a 21. század legszexisebb munkája”. Előzetesen, hogy megtudjuk, mi szükséges az adattudományi tudáshoz szükséges készségek előbb, nézzük meg, mit tesz az adattudós. Az adattudósok meghatározásának számos módja van, de az egyszerűség kedvéért tegyük fel ezt a módszert: az Data Scientist olyan személy, aki képes kinyerni a jelentést és értékes betekintést nyerni az adatokból. Az adattudósok munkája elsősorban az adatok gyűjtését, tisztítását és manipulálását foglalja magában.
Műszaki és nem műszaki ismeretek
Tegyük bele a technikai és nem technikai készségeket, amelyek nélkülözhetetlenek az adattudományi tudáshoz.
Technikai készségek
Az adattudós tudásához szükséges műszaki ismereteket az alábbiakban ismertetjük.
1. Képesség nagy mennyiségű adat kezelésére
A generált adatok mennyisége az elmúlt évek óta exponenciálisan növekszik, és ezek nagy részét strukturálatlan adatoknak tekintik. A nem strukturált adatokra általában olyan adatokra hivatkozunk, amelyek nem a hagyományos soroszlop-adatbázisban találhatók, amely pontosan ellentétes a strukturált adatokkal, a strukturálatlan adatokra példa csupán néhány videó, fotó, audioüzenet. Mivel az adattudósok fő szerepe az adatok jelentésének kinyerése, kényelmesnek kell lennie nagy mennyiségű adat kezelésére, függetlenül a természetétől, akár strukturált, akár nem strukturált.
2. Az adatok megjelenítése
A vállalatokban előállított adatokat le kell fordítani olyan formátumra, amely könnyen érthető, hogy döntéseket hozhasson. Adattudósként képesnek kell lennie az adatok megjelenítésére olyan eszközök segítségével, mint a Tableau, a Plotly, a Visual.ly, a D3.js és a Power BI. Az adattudós számára is fontos, hogy ismerje meg az adatok vizuális összeállítása mögött meghúzódó alapelveket. Ez az adattudós egyik fontos szerepe, mivel az adatmegjelenítés az egyetlen módszer a vállalkozások számára, amely közvetlenül dolgozik az adatokkal.
3. Statisztika
A statisztikák szerepe az adattudományban nagyon fontos. Az adattudósok számára a statisztika a matematikai tudományág, amely megadja a szükséges eszközöket és módszereket a minták megkereséséhez és betekintést nyújt a komplex adathalmazból, matematikai számítások elvégzésével. Mivel az adattudós szerepe az adatok mintázatának meghatározása révén az adatok mintázatának kinyerése, ezért a statisztikai ismeretek kulcsfontosságúak az adattudós számára.
4. Programozási készségek
A 20 évvel ezelőtt előállított adatmennyiséggel elegendő lenne az Excel ennek kezelésére, de a strukturált és nem strukturált adatok mennyiségével, amely manapság az adatokat generálja, a tudósoknak ismeretekkel kell rendelkezniük a programozási eszközökben, például a Python, R, SQL, mint pl.
- Nagyobb mozgásteret biztosítanak az adatkészlet sok statisztikai technikával történő kiképzéséhez
- Javítják a folyamat hatékonyságát az adatok elemzése közben
5. Adatkezelés
A legtöbb esetben a szükséges adatok rendetlenek lesznek, és az adattudósok számára nehéz lesz az ilyen típusú adatokkal dolgozni. Tehát, miután az adatokat adatlapokból nyertük, az első lépés az, hogy foglalkozzunk ezekkel a hiányosságokkal. Néhány hiányosság között szerepel a hiányzó értékek, a nem szabályos karakterláncok, mint például a Los Angeles-i LA, a dátum formázása, mint például 2009.09.10. És 2009.09.10. Ezeket a hiányosságokat ki kell választani a képzés vagy az adatok elemzése megkezdése előtt.
6. Többváltozós kalkulus és lineáris algebra
A mátrixok (lineáris algebra) és a differenciálás (kalkulus) fogalmainak megértése fontos tudás, amelyet az adattudósnak rendelkeznie kell. Egy olyan szervezetnél, ahol a meglévő adatok fontos szerepet játszanak a jövőbeli előrejelzések megfogalmazásában, a prediktív teljesítmény kis javítása vagy az algoritmikus optimalizálás nagy változást hozhat a szervezet számára. Az adatkutató kezdeti szakaszában az előre kódolt modellek használatakor nem kell mélyrehatóan megérteni a mátrixokat vagy a kalkulusokat, hanem feltétlenül szükséges megérteni, hogy mi történik a modellek alatt vagy megépíteni a saját megvalósításukat. hogy megértsük ezeket a fogalmakat.
Nem technikai készségek
Az alábbiakban bemutatjuk azokat az nem tudományos ismereteket, amelyek ahhoz szükségesek, hogy az adattudósok tudományos ismeretesek legyenek.
1. Szellemi kíváncsiság
A szervezet adatainak elemzésekor a legtöbb esetben senki sem látja a közvetlen eredményeket vagy válaszokat. Minél több az a kérdés, amelyet elkezdesz feltenni, annál inkább megválaszolja az adatokat. Általában a kíváncsiságot úgy definiálják, mint egy erőteljes vágyat valami megértésére. Ez az oka annak, hogy a szellemi kíváncsiság az adattudós nagyon fontos vonása.
2. Erős üzleti szemlélet
A szervezet adatainak vagy az üzleti modell elemeinek megértése nélkül az összes tudományos birtokában lévő műszaki készség nem fogja elérni a szervezet számára szükséges eredményeket, mert nem fogja megérteni, hogy mely tulajdonságok vannak jelen az adatkészletben prioritást kell kapniuk, és amelyet utoljára kell tekinteni. Tehát egy adattudós számára a szervezet üzleti modelljének és adatainak megértése segít megoldani annak lehetséges kihívásait, hogy fenntartsák és bővítsék üzleti tevékenységüket.
3. Erős kommunikációs készségek
Adattudósként prezentációt kell készíteni a műszaki eredményeikről, és a karrier során egy vagy másik alkalommal be kell mutatni a nem műszaki csapatoknak, például az értékesítési osztályoknak. Adattudósként olyan ismeretekkel kell rendelkeznie, mint a mesemondás (képességen elmondani történeteket az eredményekből), mivel az adatok feltárására, statisztikai technikák alkalmazására, az eredmények megismerésére és minden másra fordított idő és energia hiábavaló. ha egy tudós nem képes az üzeneteket megfelelően továbbítani az üzleti vezetőknek. És az esetek többségében az üzleti vezetők nem lesznek érdekeltek meghallgatni az összes lépést, amelyet követünk a következtetések levonásához, főleg az eredményekre és a bemutatott értékekre összpontosítanak. Tehát mindig a legjobb gyakorlat a történet éles és pontos megőrzése.
Következtetés - az adattudós számára szükséges készségek
Ezek a legfontosabb képességek, amelyeknek az embernek rendelkeznie kell adattudományi tudással, mivel fő feladata a szervezet adatainak feldolgozása, elemzése és bemutatása az üzleti vezetők számára.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató az adattudós számára szükséges készségekhez. Itt tárgyaljuk azokat az technikai és nem technikai készségeket, amelyekhez az adattudósok szükségesnek kell lenniük. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Adattudományi karrier
- Adattudományi nyelvek
- Big Data Analytics fizetés
- Adatanalitikus interjú kérdései
- A PHP dátumformátum megváltoztatása