Как стать специалистом по данным ? Требуются навыки ?

Как стать специалистом по данным:

Наука о данных, пожалуй, самая горячая профессия 21 века. В современном высокотехнологичном мире у каждого есть насущные вопросы, на которые необходимо найти ответ. От предприятий до некоммерческих организаций и государственных учреждений существует бесконечное количество информации, которую можно сортировать, интерпретировать и применять для самых разных целей.

Однако поиск правильных ответов может оказаться серьезной проблемой.

Как компания может сортировать данные о покупках для создания маркетингового плана? Как правительственные ведомства могут использовать модели поведения для создания привлекательных общественных мероприятий? Как некоммерческая организация может наилучшим образом использовать имеющийся маркетинговый бюджет для дальнейшего расширения своих потенциальных операций?

Все сводится к специалистам по данным.

Поскольку простому человеку просто слишком много информации для обработки и использования, специалисты по данным обучены собирать, систематизировать и анализировать данные, помогая людям из всех уголков промышленности и всех слоев населения.

Ученые-данные имеют разное образование, но большинство из них имеют какое-либо техническое образование. Степени науки о данных включают широкий спектр специальностей, связанных с компьютерами, но также могут включать области математики и статистики. Также распространено обучение деловому или человеческому поведению, что способствует более точным выводам в их работе.

Существует почти бесконечное количество информации, и существует почти бесконечное количество применений специалистов по данным. Если вас заинтриговала эта увлекательная работа, то давайте подробнее рассмотрим карьеру в целом. Узнайте, чем они занимаются, кому служат и какие навыки им необходимы для выполнения работы.

Шаги, чтобы стать Data Scientist:

Чтобы стать специалистом по данным, нужно пройти три основных шага:

1. Получите степень бакалавра в области информационных технологий, информатики, математики, физики или другой смежной области;
2. Получите степень магистра в области данных или смежной области;
3. Получите опыт в области, в которой вы собираетесь работать (например, здравоохранение, физика, бизнес).

За и против:

Есть много преимуществ в том, чтобы стать специалистом по данным, и не все зависит от оплаты. Работа представляет собой уникальную, но сложную карьеру, которая предлагает широкий спектр ежедневных задач, и это разнообразие часто называют одним из основных преимуществ. Как специалист по данным, вы можете работать в самых разных компаниях, предлагая решения и информацию, связанные с удержанием клиентов, маркетингом, новыми продуктами или общими бизнес-решениями. Это означает, что вы можете заниматься уникальными и интересными темами и предметами, которые дают вам широкий взгляд на экономику и мир в целом.

Как и в любой профессии, здесь есть явные недостатки. Хотя чрезвычайное разнообразие предметов ставит перед вами новые задачи, это также может означать, что вы никогда не сможете полностью погрузиться в конкретную тему. Технологии, которые вы используете, будут постоянно развиваться, поэтому вы можете обнаружить, что системы и программное обеспечение, которые вы только что освоили, внезапно устарели. Прежде чем вы это узнаете, вам нужно изучить совершенно новую систему. Это также может привести к путанице, поскольку определить, какие системы лучше всего подходят для конкретных задач, очень сложно.

Требуются навыки:

Хотя бы один язык программирования — R/Python.
Математика (статистика, вероятность, линейная алгебра, дифференциальные вычисления, дискретная математика, численный анализ).
Предварительная обработка данных.
Алгоритмы машинного обучения.
Расширенное машинное обучение (НЛП, глубокое обучение).

1. Р/Питон:

С помощью языка программирования вы можете манипулировать данными и применять определенные алгоритмы для получения осмысленной информации. Python и R — одни из самых популярных языков, используемых специалистами по обработке и анализу данных. Основной причиной является количество пакетов, доступных для числовых и научных вычислений и визуализации. С помощью таких пакетов, как Nump y, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikitlearn в Python и e1071, rpart и т. д. в R, становится очень легко применять алгоритмы машинного обучения. (рекомендуется Python).

2. Математика:

Математика очень важна в области науки о данных, поскольку концепции математики помогают в выявлении закономерностей и помогают в создании алгоритмов. Понимание различных понятий статистики, вероятности, линейной алгебры, дифференциальных вычислений, дискретной математики, численного анализа. Теория является ключом к реализации таких алгоритмов в науке о данных. Понятия включают: регрессию, оценку максимального правдоподобия, понимание распределений (биномиальное, бернуллиевское, гауссовское (нормальное)) и теорему Байеса.

Машинное обучение — это область, в которой основное внимание уделяется компьютерам, способным учиться/работать, не будучи запрограммированным для этого.

3. Предварительная обработка данных:

После очистки начинается этап предварительной обработки данных, на котором выполняются Выбор функций, Разработка функций и Исследовательский анализ данных.

Выбор характеристик – это процесс, при котором вы автоматически или вручную выбираете те функции, которые в наибольшей степени способствуют вашему прогнозу переменной или выходным данным. которые вас интересуют. Наличие нерелевантных функций в ваших данных может снизить точность моделей и заставить вашу модель учиться на основе нерелевантных функций.

Инженерия признаков – это процесс использования знаний предметной области о данных для создания функций, обеспечивающих работу алгоритмов машинного обучения. Разработка признаков имеет фундаментальное значение для применения машинного обучения, и это сложно и дорого.

EDA — это один из важных шагов в науке о данных, который позволяет нам получить определенные сведения и статистические показатели, которые необходимы для непрерывности бизнеса, акционеров и ученые данных. Он используется для определения и уточнения нашего выбора переменных важных функций, которые будут использоваться в нашей модели.

4. Машинное обучение и расширенное машинное обучение (глубокое обучение):

Машинное обучение, как следует из названия, — это процесс создания интеллектуальных машин, способных думать, анализировать и принимать решения. Создавая точные модели Машинного обучения, у организации больше шансов выявить выгодные возможности или избежать неизвестных рисков.

Вы должны хорошо знать различные контролируемые и неконтролируемые алгоритмы.

Глубокое обучение вывело традиционные подходы машинного обучения на новый уровень. Он вдохновлен биологическими нейронами (клетки мозга). Идея здесь состоит в том, чтобы имитировать человеческий мозг. Используется большая сеть таких искусственных нейронов, известная как глубокие нейронные сети. В настоящее время большинство организаций запрашивают знания о глубоком обучении, поэтому не пропустите это.

Python — наиболее предпочтительный язык для экспертов по машинному обучению, а TensorFlow — одна из самых известных библиотек Python для создания моделей глубокого обучения.

Как стать специалистом по данным ? Требуются навыки ?