Поскольку я также новичок в области науки о данных, и я изучаю науку о данных в течение прошлого года, и после изучения нескольких курсов и различных статей я обнаружил важные навыки, которые необходимы, чтобы начать свой путь в качестве специалиста по данным.
1. Навыки программирования: если мы приходим к навыкам программирования, мы должны знать хотя бы один язык программирования из Python, R или SAS. В 2018 году 66 % специалистов по данным сообщили, что используют Python каждый день, и он обогнал R как самый популярный язык для обработки данных. Python — это многоцелевой объектно-ориентированный язык программирования, который легко развернуть в приложениях или на веб-сайтах. Он поддерживается активным сообществом специалистов по обработке и анализу данных, что делает его удобным выбором для ведущих технологических компаний.
Python. Зная основы Python, мы также захотим изучить библиотеки Python. Лучшие библиотеки Python для науки о данных включают Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, SciPy, Sci-kit Learn и Tensorflow.
R:- R – это язык с открытым исходным кодом, используемый для статистического анализа, в котором есть инструменты для представления и передачи результатов на основе данных. Программирование на R может больше подходить для исследовательской и академической работы.
SAS: – SAS — это программный пакет со встроенными статистическими функциями и графическим пользовательским интерфейсом, предназначенный для меньшего числа технических пользователей. Science SAS — очень дорогое корпоративное программное обеспечение, а Python и R можно использовать бесплатно, имеет смысл начать с одного из других языков.
Решая, какой язык использовать, вы можете рассмотреть отрасль и компанию, в которую вы хотите войти.
SQL:SQL (язык структурированных запросов) используется для выполнения различных операций с данными, хранящимися в базах данных, таких как обновление записей, удаление записей, создание и изменение таблиц, представлений и т. д. Специалист по данным может контролировать, определять, манипулировать, создавать и запрашивать базу данных с помощью команд SQL.
Многие современные отрасли оборудовали управление данными своих продуктов с помощью технологии NoSQL, но SQL остается идеальным выбором для многих инструментов бизнес-аналитики и офисных операций.
Многие платформы баз данных созданы по образцу SQL. Современные системы больших данных, такие как Hadoop, Spark, также используют SQL только для поддержки систем реляционных баз данных и обработки структурированных данных.
2. Деловая хватка. Специалисты по данным нужны почти в каждой отрасли. Чтобы специалисты по данным были эффективными, они должны понимать область, в которой они применяют свои навыки.
Осведомленность о бизнесе теперь можно считать необходимым условием эффективной науки о данных. Специалист по данным должен развить понимание области, в которой он работает, прежде чем он сможет понять значение данных. Эти данные составляют бизнес-аналитику отрасли, которая используется для понимания того, где находится бизнес, и исторических тенденций, которые привели его туда.
Уникальные цели, требования и ограничения каждой отрасли определяют каждый шаг, который предпринимает специалист по данным. Без понимания основных аспектов отрасли невозможно найти осмысленную информацию или дать полезные рекомендации.
Специалист по данным может быть наиболее эффективным, когда он действительно понимает бизнес, который консультирует.
3. Общение. Навыки, необходимые специалисту по обработке и анализу данных, можно разделить по-разному. Одним из важных навыков, которым должен обладать каждый специалист по данным, является общение. Специалисты по данным выступают в качестве моста между сложными, необработанными необработанными данными и реальными людьми. Люди по своей природе визуалы и могут лучше понимать и обрабатывать данные, когда они представлены визуально.
4. Решение проблем. Работа специалиста по обработке и анализу данных заключается в том, чтобы понять, как брать необработанные данные и извлекать из них смысл. Для этого требуется нечто большее, чем просто понимание расширенной статистики и машинного обучения. Им также необходимо интегрировать свое понимание проблемной области, доступную информацию и свои цели. Структурированные методы, такие как шесть сигм, являются отличными инструментами, помогающими специалистам по данным решать реальные проблемы науки о данных.
5. Обработка данных и подготовка данных. Как специалист по данным, способность обрабатывать данные гарантирует, что у нас есть достоверные данные, входящие в наши прогностические модели, чтобы мы могли доверять нашим результатам. Специалисты по данным, которые могут обрабатывать данные, получают выгоду от возможности подготовить свои собственные наборы данных, экономя время и предоставляя больше времени для экспериментов с моделями.
Общие проблемы с данными, включая обработку отсутствующих значений и повторяющихся записей, а также применение правильной стратегии для преодоления этих ограничений, могут быть разницей между успешным проектом и проектом, полным ошибок. Обработка данных широка и включает в себя такие примеры, как сбор данных, сложные SQL-запросы к нескольким базам данных и манипулирование данными с помощью Python.
6.Визуализация данных. Визуализация данных может быть важным навыком для всех специалистов по данным. Визуализация играет две важные и одинаково важные роли в науке о данных. Во-первых, это позволяет исследователю данных видеть закономерности и информировать их об исследовании данных. Во-вторых, это позволяет им рассказать убедительную историю, используя данные. Это две важные части рабочего процесса науки о данных.
Диаграммы рассеяния и гистограммы являются важными элементами исследовательского анализа данных. Рассказывание историй на основе данных требует, чтобы ученый данных творчески использовал визуализацию данных для создания повествования, которое информирует аудиторию и объясняет их рассуждения. Без этих инструментов наука о данных может оказаться неэффективной при внедрении изменений.
Исследователям данных доступно множество инструментов визуализации данных: большинство языков программирования предоставляют библиотеки для визуализации данных. Визуализацию данных Python можно выполнить с помощью Matplotlib и pandas. R предлагает ggplot2, а также многие другие инструменты визуализации данных. Tableau и Power BI — это высокоуровневые платформы для визуализации данных из множества различных источников.
7. Статистика/математика. В наши дни программное обеспечение выполняет все необходимые статистические тесты, но специалисту по обработке и анализу данных по-прежнему необходимо обладать статистической чувствительностью, чтобы знать, какой тест запускать, когда и как интерпретировать результаты. Глубокое понимание многомерного исчисления и линейной алгебры, которые составляют основу многих методов анализа данных, вероятно, позволит специалисту по данным создавать собственные реализации процедур анализа по мере необходимости. Простое нанесение данных на диаграмму и понимание того, что они означают, являются базовыми, но важными первыми шагами в процессе обработки данных.
Математические понятия, такие как логарифмические и экспоненциальные отношения, распространены в реальных данных. Понимание и применение как основ, так и передовых статистических методов позволяют специалистам по данным находить смысл в данных.
Хотя большая часть тяжелой математической работы выполняется компьютерами, важно понимать, что делает это возможным.
8. Моделирование и машинное обучение.Умение прогнозной аналитики является одним из важнейших навыков работы с данными при поступлении на работу в науке о данных, и потенциальные специалисты по данным должны работать, чтобы понять модели машинного обучения, их варианты использования и их ограничения. Доступны темы, включающие сведения о преимуществах конкретных моделей, способах тонкой настройки производительности моделей и категоризации отсутствующих значений.
Общие модели машинного обучения включают в себя традиционные статистические модели, такие как линейные или опорные векторные машины (SVM), до самых последних глубоких сетей. В результате специалисты по данным должны стремиться к постоянному развитию своих способностей к прогнозному моделированию.
Помимо выбора правильной модели для применения, специалисты по обработке и анализу данных должны также освоить настройку параметров моделей машинного обучения. Кандидаты в области науки о данных, которые разбираются в настройке параметров, отличаются от других, предлагая более эффективные модели на основе тех же исходных данных.
Примечание. Эта статья предназначена для тех, кто только начал изучать науку о данных или планирует начать карьеру в области науки о данных. Приведенная выше статья определенно поможет вам начать свою карьеру в Data Science.
