Oversikt over ferdigheter som kreves for dataforsker
I 2012 uttalte Harvard forretningsgjennomgang at "Data Scientist er den mest sexy jobben i det 21. århundre". På forhånd for å vite hva som er ferdighetene som kreves for å være dataforsker først, la oss se hva gjør en dataforsker. Det er mange måter en dataforsker kan defineres, men for å gjøre det enkelt, la oss si det slik: Data Scientist er noen som er i stand til å hente ut mening og få verdifull innsikt fra dataene. Arbeidet til en dataforsker involverer hovedsakelig innsamling, rengjøring og manipulering av data.
Tekniske og ikke-tekniske ferdigheter
La oss nå dykke inn i de tekniske og ikke-tekniske ferdighetene som er avgjørende for å være dataforsker.
Tekniske ferdigheter
De tekniske ferdighetene som kreves for å være dataforsker er gitt nedenfor.
1. Evne til å håndtere en stor mengde data
Mengden data som blir generert har økt eksponentielt siden de siste årene, og det meste er klassifisert som ustrukturerte data. Ustrukturerte data henvises vanligvis til data som ikke ligger i en tradisjonell radsøyle-database som er nøyaktig motsatt av de strukturerte dataene, få av eksemplene på ustrukturerte data er videoer, bilder, lydmeldinger. Ettersom en dataforskers hovedrolle er å trekke ut mening fra data, bør man være komfortabel med å håndtere store datamengder uavhengig av art enten de er strukturerte eller ustrukturerte.
2. Datavisualisering
Dataene som blir generert i selskapene, må oversettes til et format som er lett å forstå, for å ta beslutninger. Som dataforsker må man kunne visualisere dataene ved hjelp av verktøy som Tableau, Plotly, Visual.ly, D3.js og Power BI. Det er også viktig for en dataforsker å være kjent med prinsippene bak visuelt å sette sammen dataene. Dette er en av de viktige rollene for en dataforsker, da datavisualisering er det eneste handlingsvalget for bedriftene å jobbe direkte med data.
3. Statistikk
Statistikkens rolle i datavitenskap er veldig viktig. For dataforskerne er statistikk den matematiske disiplinen som gir de nødvendige verktøy og metoder for å finne mønstre og gi innsikt fra det komplekse datasettet ved å utføre matematiske beregninger på det. Ettersom dataforskerens rolle er å hente ut mening ved å identifisere mønstre i dataene, er kunnskap i statistikk en nøkkelferdighet for en dataforsker.
4. Programmeringsferdigheter
Med datamengden som ble generert for 20 år siden, ville Excel være nok til å håndtere det, men med mengden strukturerte og ustrukturerte data som genereres i disse dager, skal forskere ha kunnskap om programmeringsverktøy som Python, R, SQL som
- De gir mer rom for å trene datasettet med mange statistiske teknikker
- De forbedrer effektiviteten av prosessen mens de gjør dataanalyse
5. Datamanipulering
I de fleste tilfeller vil dataene vi trenger være rotete, og det vil være vanskelig for dataforskerne å jobbe med en slik type data. Så etter å ha fått dataene fra datasjøene er det første trinnet å håndtere disse ufullkommenhetene. Noen ufullkommenheter inkluderer manglende verdier, uregelmessige strenger som LA for Los Angeles, datoformatering som 10/09/2009 og 2009/09/10. Alle disse ufullkommenhetene må sorteres før du starter opplæringen eller analysen av dataene.
6. Multivariabel beregning og lineær algebra
Å forstå begrepene Matrices (Linear Algebra) and Differentiation (Calculus) er en viktig ferdighet som en dataforsker skal ha. I en organisasjon der eksisterende data om den spiller en viktig rolle i fremtidige forutsigelser, kan små forbedringer i prediktiv ytelse eller algoritmisk optimalisering gjøre en stor forskjell for organisasjonen. I de første stadiene av en dataforsker når man bruker forhåndskodede modeller trenger man ikke å ha en grundig forståelse av matriser eller kalkulus, men for å forstå hva som skjer under panseret til modeller eller å bygge ut sine egne implementeringer er det absolutt nødvendig å forstå disse begrepene.
Ikke-tekniske ferdigheter
De ikke-tekniske ferdighetene som kreves for å være dataforsker er gitt nedenfor.
1. Intellektuell nysgjerrighet
Mens vi analyserer dataene fra en organisasjon i de fleste tilfeller, vil ingen kunne se direkte resultater eller svar. Mer antall spørsmål du begynner å stille deg, mer svarene du vil finne ut av dataene. Generelt er nysgjerrighet definert som et sterkt ønske om å forstå noe. Det er grunnen til at intellektuell nysgjerrighet er en veldig viktig egenskap hos en dataforsker.
2. Sterk forretningslyst
Uten forståelse av organisasjonens data eller elementene i forretningsmodellen, vil ikke alle tekniske ferdigheter som en dataforsker besitter, kunne oppnå de nødvendige resultatene for organisasjonen, fordi han ikke vil være i stand til å forstå hvilke funksjoner som finnes i datasettet. bør prioriteres og som bør vurderes sist. For en dataforsker vil forståelse av organisasjonens forretningsmodell og data være med på å løse de potensielle utfordringene ved å opprettholde og utvide virksomheten.
3. Sterke kommunikasjonsevner
Som dataforsker bør man forberede en presentasjon om sine tekniske funn og presentere den for ikke-tekniske team som salgsavdelinger på et eller annet tidspunkt i karrieren. Som dataforsker bør man ha ferdigheter som historiefortelling (evne til å fortelle historier fra funnene), fordi hele tiden og energien brukt på å utføre datautforskning, anvende statistiske teknikker, finne ut resultatene og alle andre ting vil gå forgjeves hvis en dataforsker ikke er i stand til å formidle meldingene ordentlig til bedriftsledere. Og i de fleste tilfeller vil ikke ledere være interessert i å lytte til alle trinnene vi har fulgt for å komme til konklusjonene, de vil hovedsakelig være fokusert på utfall og verdier som presenteres. Så det er alltid en god praksis å holde historien skarp og på rett tid.
Konklusjon - Ferdigheter som kreves for dataforsker
Dette er noen av de viktigste ferdighetene som en person bør ha for å være en dataforsker, ettersom hovedarbeidet deres innebærer å jobbe med en organisasjons data, analysere det og presentere det for bedriftsledere.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til ferdighetene som kreves for dataforsker. Her diskuterer vi de tekniske og ikke-tekniske ferdighetene som kreves for å være en dataforsker. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Data Science Karriere
- Datavitenskapelig språk
- Big Data Analytics-lønn
- Dataanalytiker intervju spørsmål
- PHP Endre datoformat