Область науки о данных обширна и быстро расширяется. Неудивительно, что так много людей хотят узнать об этом больше! Но что такое наука о данных и что вам нужно знать, если вы хотите работать в этой области?
Одна из самых важных вещей, которые нужно понять о науке о данных, заключается в том, что это очень практическая и постоянно меняющаяся дисциплина. Крайне важно постоянно узнавать что-то новое, чтобы быть в курсе последних тенденций и практик в этой области. Итак, мы обсудим некоторые из наиболее важных вещей, которые вам нужно знать о науке о данных. Так что, если вы заинтересованы в карьере в области науки о данных или просто хотите узнать больше об этой увлекательной области, читайте дальше!
Написание SQL-запросов и построение конвейеров данных
SQL — один из самых важных навыков для исследования данных. SQL — это язык программирования для запросов и манипулирования данными в базах данных. Этот язык имеет решающее значение для науки о данных, поскольку он упрощает запросы и анализ данных. Итак, если вы хотите работать с данными, вам необходимо знать SQL. Получение диплома магистра наук о данных в авторитетном университете также даст вам преимущество. Кроме того, знание того, как создавать конвейеры данных, также важно для науки о данных. Конвейер данных — это процесс преобразования необработанных данных во что-то, что можно использовать для анализа или моделирования. Любой, кто интересуется наукой о данных, должен уметь создавать конвейеры данных. если вы хотите стать успешным специалистом по данным, вам нужно знать, как создавать конвейеры данных!
Обработка данных / разработка функций
Для полноценного анализа и моделирования вам нужны данные хорошего качества. Во многих случаях обработка данных или проектирование признаков является начальным шагом в получении высококачественных данных. Процесс преобразования и очистки необработанных данных, чтобы они были готовы к анализу, называется обработкой данных. С другой стороны, проектирование функций — это процесс преобразования необработанных данных в полезные функции для моделирования. Поэтому, если вы хотите стать успешным специалистом по данным, вам нужно хорошо разбираться как в обработке данных, так и в разработке функций.
Контроль версий
При работе с данными очень важно использовать контроль версий, чтобы избежать ошибок и отслеживать изменения. Вы можете отслеживать все изменения, внесенные в ваш код, файлы и наборы данных, используя контроль версий. Вы сможете легко увидеть, какие модификации были сделаны, кто их сделал и когда они были сделаны таким образом. Поэтому, если вы хотите стать успешным специалистом по данным, важно знать, как использовать контроль версий.
Рассказывание историй
Как специалист по данным, вам придется регулярно сообщать о своих выводах другим. Рассказывание историй — один из самых эффективных способов добиться этого. Сторителлинг — это эффективный метод передачи сложных и запутанных идей в простой и лаконичной форме. Рассказывая истории, вы можете помочь людям понять ваши выводы и увидеть общую картину. Поэтому, если вы хотите добиться успеха в качестве специалиста по данным, важно научиться рассказывать истории.
Регрессия/классификация
Специалисты по данным должны уметь выполнять задачи регрессии и классификации, чтобы выполнять осмысленный анализ и моделирование. Процесс моделирования отношений между переменными известен как регрессия. А классификация — это процесс определения, к какой группе относится то или иное наблюдение. Важно знать, как выполнять работы по регрессии и классификации, если вы хотите стать хорошим специалистом по данным.
Объяснительные модели
Объяснительные модели необходимы специалистам по данным для понимания своих данных. Модель, описывающая поведение одной переменной или набора переменных, называется объяснительной моделью. Специалисты по данным могут получить представление о своих данных и сделать более точные выводы, зная поведение определенных факторов. Крайне важно знать, как разрабатывать объяснительные модели, если вы хотите стать хорошим специалистом по данным.
A/B-тестирование (экспериментальное)
Экспериментирование — один из самых важных инструментов в наборе инструментов специалиста по данным. A/B-тестирование, также известное как рандомизированные контролируемые испытания, представляет собой метод сравнения двух версий продукта, чтобы определить, какая из них работает лучше. Этот метод можно использовать для сравнения различных алгоритмов, моделей и методов лечения.
Кластеризация
Кластеризация — это действие по объединению связанных элементов в группу. Это можно сделать вручную или с помощью программного обеспечения. Специалисты по данным могут обнаруживать закономерности и идеи, которые в противном случае могли бы быть скрыты за счет кластеризации данных.
Рекомендации
Предоставление рекомендаций — одна из важнейших обязанностей специалиста по данным. Это может быть достигнуто различными способами, включая рекомендацию продуктов потребителям, статей для чтения и даже друзей. Специалисты по данным могут помочь увеличить продажи, вовлеченность и даже дружбу, дав хорошие рекомендации.
Процесс естественного языка (НЛП)
Метод понимания и извлечения информации из текста известен как обработка естественного языка (НЛП). Специалисты по данным могут исследовать огромные объемы текстовых данных с помощью алгоритмов НЛП и обнаруживать идеи, которые в противном случае были бы скрыты. Крайне важно знать, как использовать подходы НЛП, если вы хотите стать хорошим специалистом по данным.
Чтобы быть эффективными, специалисты по данным должны понимать ряд важных концепций. Специалисты по обработке и анализу данных должны уметь решать проблемы в дополнение к перечисленным выше навыкам. Они должны уметь критически мыслить и находить новаторские решения сложных вопросов. Они также должны быть в состоянии работать в одиночку и брать на себя ответственность за свои собственные задачи. Итак, если вы хотите стать успешным специалистом по данным, вам нужно будет уметь выполнять все эти вещи, а также быть готовым продолжать учиться на протяжении всей своей карьеры, поскольку эта профессия постоянно развивается.
