Oversigt over de nødvendige kvalifikationer til datavidenskabsmand
I 2012 erklærede Harvard forretningsanmeldelse, at "Data Scientist er det mest sexede job i det 21. århundrede". På forhånd for at vide, hvad der er de færdigheder, der kræves for at være dataforsker først, lad os se, hvad gør en dataforsker. Der er mange måder, hvorpå en dataforsker kan defineres, men for at holde det enkelt, lad os sige det på denne måde, Data Scientist er en person, der er i stand til at udtrække mening og få værdifuld indsigt fra dataene. Arbejdet med en dataforsker involverer hovedsageligt indsamling, rengøring og manipulation af data.
Tekniske og ikke-tekniske færdigheder
Lad os nu dykke ind i de tekniske og ikke-tekniske færdigheder, der er essentielle for at være datavidenskabsmand.
Tekniske færdigheder
De tekniske færdigheder, der kræves for at være dataforsker, er beskrevet nedenfor.
1. Evne til at håndtere en stor mængde data
Mængden af data, der bliver genereret, er eksponentielt steget siden de sidste par år, og det meste er klassificeret som ustrukturerede data. Ustrukturerede data henvises normalt til data, der ikke findes i en traditionel rækkesøjledatabase, som er nøjagtigt modsat de strukturerede data, få af eksemplerne på ustrukturerede data er videoer, fotos, lydmeddelelser. Da dataforskerens vigtigste rolle er at udtrække betydning fra data, bør man være behagelig med at håndtere store mængder data uanset karakter, hvad enten det er struktureret eller ustruktureret.
2. Visualisering af data
De data, der bliver genereret i virksomhederne, skal oversættes til et format, der er let at forstå, for at tage beslutninger. Som dataforsker skal man være i stand til at visualisere dataene ved hjælp af værktøjer som Tableau, Plotly, Visual.ly, D3.js og Power BI. Det er også vigtigt for en dataforsker at være fortrolig med principperne bag visuelt at samle dataene. Dette er en af de vigtige roller for en dataforsker, da datavisualisering er det eneste valg af handling for virksomhederne til at arbejde direkte med data.
3. Statistik
Statistikkens rolle i datavidenskab er meget vigtig. For dataforskerne er statistik den matematiske disciplin, der giver de nødvendige værktøjer og metoder til at finde mønstre og give indsigt fra det komplekse datasæt ved at udføre matematiske beregninger på det. Da en dataforsker har til opgave at udtrække mening ved at identificere mønstre i dataene, er viden i statistik en nøgleevne for en dataforsker.
4. Programmeringsfærdigheder
Med den mængde data, der blev genereret for 20 år siden, ville Excel være nok til at håndtere det, men med mængden af strukturerede og ustrukturerede data, der genereres i disse dage, skal forskere have viden om programmeringsværktøjer som Python, R, SQL som
- De giver større mulighed for at træne datasættet med mange statistiske teknikker
- De forbedrer effektiviteten af processen, mens de udfører dataanalyse
5. Datamanipulation
I de fleste tilfælde vil de data, vi har brug for, være rodede, og det vil være vanskeligt for dataforskerne at arbejde med en sådan type data. Så efter at have hentet dataene fra datasøer er det første skridt at håndtere disse ufuldkommenheder. Nogle ufuldkommenheder inkluderer manglende værdier, uregelmæssige strenge som LA for Los Angeles, datoformatering som 10/09/2009 og 2009/09/10. Alle disse ufuldkommenheder skal sorteres, inden du starter træningen eller analysen af dataene.
6. Multi-variabel beregning og lineær algebra
At forstå begreberne Matrix (Lineær Algebra) og Differentiering (Calculus) er en vigtig færdighed, som en datavidenskabsmand skal have. I en organisation, hvor de eksisterende data om det spiller en stor rolle i fremtidige forudsigelser, kan små forbedringer i forudsigelig ydelse eller algoritmisk optimering gøre en stor forskel for organisationen. I de første stadier af en datavidenskabsmand, når man bruger forkodede modeller, behøver man ikke at have en dybdegående forståelse af matrixer eller beregninger, men for at forstå, hvad der sker under hætten på modeller eller at bygge deres egne implementeringer er det bestemt nødvendigt at forstå disse begreber.
Ikke-tekniske færdigheder
De ikke-tekniske færdigheder, der kræves for at være dataforsker, er angivet nedenfor.
1. Intellektuel nysgerrighed
Mens man analyserer en organisations data i de fleste tilfælde, er det ikke nogen, der kan se direkte resultater eller svar. Mere antallet af spørgsmål, du begynder at stille dig selv mere de svar, du vil finde ud af dataene. Generelt er nysgerrighed defineret som et stærkt ønske om at forstå noget. Det er grunden til, at intellektuel nysgerrighed er en meget vigtig egenskab hos en dataforsker.
2. Stærk forretningslyst
Uden forståelse af organisationens data eller elementerne i forretningsmodellen, vil alle de tekniske færdigheder, som en datavidenskabsmand besidder, ikke kunne opnå de nødvendige resultater for organisationen, fordi han ikke vil være i stand til at forstå, hvilke funktioner der findes i datasættet bør prioriteres, og som bør betragtes som sidst. Så for en dataforsker vil forståelse af organisationens forretningsmodel og data hjælpe med at løse de potentielle udfordringer for det at opretholde og udvide deres forretning.
3. Stærke kommunikationsevner
Som dataforsker bør man forberede en præsentation om deres tekniske fund og præsentere den for de ikke-tekniske teams som salgsafdelinger på et eller andet tidspunkt i karrieren. Som dataforsker skal man besidde færdigheder som historiefortælling (evne til at fortælle historier fra fundene), fordi hele mængden af tid og energi, der bruges på at udføre dataudforskning, anvendelse af statistiske teknikker, finde ud af resultaterne og alle andre ting vil gå forgæves hvis en dataforsker ikke er i stand til at formidle meddelelserne ordentligt til virksomhedsledere. Og i de fleste tilfælde vil forretningsførere ikke være interesseret i at lytte til alle de trin, vi har fulgt for at nå frem til konklusionerne, de vil hovedsageligt være fokuseret på resultater og præsenterede værdier. Så det er altid en bedste praksis at holde historien sprød og på rette.
Konklusion - færdigheder krævet til datavidenskabsmand
Dette er nogle af de vigtigste færdigheder, som en person skal besidde for at være en datavidenskabsmand, da deres vigtigste arbejde involverer at arbejde på en organisations data, analysere det og præsentere det for virksomhedsledere.
Anbefalede artikler
Dette er en guide til de færdigheder, der kræves for datavidenskabsmand. Her diskuterer vi de tekniske og ikke-tekniske færdigheder, der kræves for at være dataforsker. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Data Science Karriere
- Data Science Sprog
- Big Data Analytics-løn
- Spørgsmål om dataanalytiker Interview
- PHP Skift datoformat