Вот пять ключевых навыков, необходимых для успешного специалиста по данным.
В настоящее время стать специалистом по данным гораздо быстрее, посетив пару онлайн-курсов и получив несколько сертификатов. Однако, чтобы добиться успеха в роли специалиста по данным, нужно сосредоточиться на критических навыках, которые помогут специалистам по данным достичь новых высот в своей карьере.
Способен преобразовать бизнес-проблему в решение, основанное на данных:
Понимание постановки проблемы и превращение ее в решение, основанное на данных, является основной обязанностью любого сотрудника, занимающегося наукой о данных, особенно квалифицированного специалиста по данным. В большинстве случаев конечный пользователь не знает, какие проблемы могут быть решены с помощью расширенной аналитики, а какие нет, и задача специалиста по обработке и анализу данных заключается в том, чтобы бизнес-команды помнили о том, чего можно достичь.
Думайте как эксперт в предметной области в соответствующей области:
Одной из важных областей, на которой должен сосредоточиться любой специалист по данным, является знание предметной области. Как ученый данных, человек должен иметь дело с данными более осмысленным способом, чтобы преобразовать сложные данные в ценные идеи и действия, и это может быть достигнуто только при наличии глубоких знаний предметной области. Наличие разумного контроля над знанием предметной области очень важно для получения правильных данных для решения проблемы и более точной обработки данных.
Постоянно улучшайте навыки программирования:
Отличные навыки программирования чрезвычайно важны для того, чтобы называться «ученым по данным», если только вы не выбрали управленческие роли. Овладение навыками кодирования остается в силе для специалиста по данным, чтобы справиться с любой проблемой, которую можно решить с помощью передовых методов аналитики. Я перечислил некоторые ссылки, чтобы улучшить навыки кодирования и помочь в практическом выборе языка программирования. Несмотря на то, что существует множество решений для автоматизированного машинного обучения, ни одно из них не может заменить необходимость в программировании ролей, основанных на анализе данных. Еще один способ отточить навыки программирования, необходимые для работы в области науки о данных, — это участие в хакатонах, поскольку это позволяет конкурировать с коллегами-исследователями данных и помогает человеку определить области, на которых следует сосредоточиться.
Некоторые из превосходных источников обучения:
https://www.topcoder.com/thrive/articles/List%20of%20awesome%20learning%20resources
Сообщите конечному пользователю о результатах машинного обучения моделей:
В большинстве случаев типичная роль науки о данных требует объяснения результатов модели нетехническим специалистам или людям с меньшими знаниями в мире машинного обучения. Чтобы быть успешным специалистом по данным, не менее важно информировать конечного пользователя о результатах моделей машинного обучения, а также создавать модели машинного обучения и получать точные прогнозы. Поскольку традиционные подходы решают большинство проблем, заставить конечного пользователя принять решения, основанные на данных, — сложная задача для специалиста по данным.
Внедрение моделей машинного обучения
Одна из важнейших областей, на которую большинство начинающих специалистов по данным, как правило, забывают, — это то, как ввести в действие модели машинного обучения. Наряду с упомянутыми выше навыками каждый специалист по данным должен в самом начале проекта подумать о том, как сделать модели машинного обучения пригодными для развертывания и обслуживания.
Резюме
Чтобы быть успешным специалистом по данным и подавать пример, нужно обладать (но не ограничиваться) вышеперечисленными навыками. Помимо этого, хорошее понимание вероятности и распределений, разложения матриц, статистики, линейной алгебры поможет понять алгоритмы машинного обучения.
Пожалуйста, прокомментируйте мой ответ!!!
