В междисциплинарной дисциплине науки о данных знания и идеи получают как из структурированных, так и из неструктурированных данных с использованием научных методов, процедур, алгоритмов и систем. Он включает в себя широкий спектр методов и оборудования, таких как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, визуализация данных и статистический анализ. Наука о данных должна извлекать знания и идеи из данных, которые можно применять для улучшения процесса принятия решений, поддержки корпоративных решений и решения сложных проблем. Чтобы собирать, обрабатывать и анализировать огромные и сложные наборы данных, а также четко и немедленно сообщать свои результаты заинтересованным сторонам, специалисты по данным объединяют технологические и аналитические таланты.

В 2023 году рекомендуется иметь солидный бэкграунд в математике и статистике, а также опыт программирования и анализа данных, чтобы преуспеть в качестве специалиста по данным. Кроме того, полезно иметь степень по соответствующему предмету, такому как информатика, статистика или физика. Также будет важно получить знания с помощью известных инструментов обработки данных, таких как Python, R и SQL, а также пакетов машинного обучения, таких как scikit-learn и TensorFlow. Читая исследовательские работы и участвуя в онлайн-группах, вы также можете быть в курсе самых последних тенденций и достижений в отрасли.

Вот несколько советов, как стать хорошим специалистом по данным:

  1. Сначала создайте прочную основу в статистике и математике. Чтобы работать с данными, вам нужно быть знакомым с вероятностью, статистикой, линейной алгеброй и оптимизацией.
  2. Станьте кодером. Хотя R также широко используется, Python является наиболее популярным компьютерным языком для исследования данных. Узнайте о распространенных библиотеках и фреймворках для обработки данных, таких как NumPy, Pandas, Matplotlib и Tensorflow.
  3. узнать о машинном обучении. Узнайте о философии различных алгоритмов и о том, когда их использовать. Используйте фактические наборы данных для построения и обучения моделей.
  4. Изучайте SQL и развивайте навыки управления базами данных.
  5. Получить практический опыт. Участвуйте в конкурсах по науке о данных, выполняйте сторонние проекты или работайте стажером.