Мнение

Вам следует пройти эти курсы, если вы хотите стать специалистом по анализу данных.

… Вот почему.

Оглавление

  1. Вступление
  2. Обработка естественного языка
  3. Бизнес-аналитика
  4. Машинное обучение
  5. Резюме
  6. использованная литература

Вступление

Хотя существует бесчисленное множество эффективных курсов, связанных с конкретными университетами, я хочу обсудить три всеобъемлющих курса, которые вам следует искать, а также убедиться, что они входят в вашу программу по науке о данных. Эти курсы представляют собой ключевые темы науки о данных. Важно как можно скорее получить в них опыт, чтобы вы знали, каким специалистом по обработке данных вы хотите стать. Профессия довольно расплывчата и обширна, поэтому сузить круг ваших задач по анализу данных важно раньше, чем позже. Я сосредоточусь на курсах, которые я лично прошел или узнал, и которые, как я думаю, должны помочь вам стать специалистом по данным, а точнее, тем специалистом, которым вы хотите стать. Хотя эти три курса, которые я буду обсуждать, важны для меня, также важно отметить, что это могут быть не все курсы, которые вам нужно пройти, чтобы стать специалистом по данным, но, надеюсь, они дадут вам представление о диапазоне данных. научные должности, которые вы могли бы преследовать. Получение специализации на любом из этих курсов позволит вам также стать специализированным в этой роли, однако, если вы овладеете всеми тремя, вы, безусловно, сможете стать более разносторонним специалистом по данным. При этом я буду обсуждать примеры приложений и варианты использования для каждого курса ниже.

Обработка естественного языка

Пройдите курс обработки естественного языка, также называемый NLP, если вы хотите стать специалистом по обработке данных. Основная причина в том, что этот аспект науки о данных настолько уникален, но важен для множества отраслей. Скорее всего, вам потребуется пройти этот курс компаниям, у которых есть много текстовых данных. Вы сможете применить многие из этих техник даже на одном курсе. Это действительно жизненно важное первое знакомство с НЛП, потому что тогда вы сможете применять общие методы науки о данных к большему количеству приложений.

Вот несколько примеров приложений для обработки естественного языка после прохождения соответствующего курса:

  • анализ настроений: для автоматизации положительных или отрицательных настроений, присваиваемых более крупным текстовым документам или обзорам продуктов.
  • чат-бот: для лучшей сортировки клиентов, улучшения отношений с ними
  • тематическое моделирование: понять основные темы документа и насколько они очевидны из всех тем.
  • текстовая классификация: категоризация продуктов на основе текстовых характеристик.
  • пометка текста: автоматически удаляйте нежелательные комментарии или обзоры, которые вредны на основе ключевых слов.

Это лишь некоторые из примеров использования, которые могут возникнуть при прохождении всего одного курса НЛП. Конечно, существует еще больше вариантов использования, а также можно легко пройти несколько курсов по НЛП. После того, как вы освоите концепции НЛП, вы сможете довольно быстро применить их, и это также будет одним из основных требований для некоторых должностей в области науки о данных. Однако не каждому специалисту по обработке данных необходимо знать НЛП, поэтому, если вы хотите сосредоточиться на другом аспекте науки о данных, вы можете изучить другие специализации, например, бизнес-аналитику.

Бизнес-аналитика

Этот аспект науки о данных часто можно спутать исключительно с ролью аналитика бизнес-аналитики, но вы увидите, что некоторые компании повторяют, что специалист по анализу данных может быть сосредоточен исключительно на бизнес-аналитике. Например, Facebook имеет тенденцию назначать должности специалистов по обработке данных, где основными требованиями являются качества, которые также определяют аналитик бизнес-аналитики, но с большим количеством требований к алгоритмам машинного обучения. Таким образом, если вы станете профессиональным специалистом по обработке данных, то наличие курса, посвященного бизнес-аналитике, ориентированной на науку о данных, может оказаться весьма ценным.Такие курсы или сертификаты, как в Tableau или SQL, не менее важны.

Некоторые университеты или программы даже предлагают специализацию бизнес-аналитики или бизнес-аналитика в области науки о данных, потому что желания и потребности предприятий стали более ясными. Например, не каждой компании нужен специалист по данным, который знает, как работает каждый алгоритм машинного обучения, и математику, лежащую в его основе, но в большей степени сосредоточен на применении простой модели, ее понимании и, что самое важное, - умении хорошо ее объяснить. заинтересованные стороны с использованием визуализаций.

Вот несколько примеров бизнес-приложений после прохождения соответствующего курса (Специализация бизнес-аналитики SMU в науке о данных) [4]:

  • Табличные отчеты: создание информационных панелей для иллюстрации результатов модели, чтобы больше людей в вашей компании могли их усвоить.
  • Запросы SQL: некоторые университеты или курсы не включают в себя практику SQL, поэтому наличие курса бизнес-аналитики, скорее всего, позволит вам начать более специализироваться на SQL. Вы сможете запрашивать таблицы, выполнять сложные функции, которые сможет выполнить не каждый специалист по данным.
  • Прогнозирование ARIMA / SARIMA: (сезонный) авторегрессивное интегрированное моделирование скользящего среднего для экономических и финансовых предприятий.
  • Прогнозирование спроса и предложения: может применяться к различным отраслям, но в мире бизнес-аналитики ему уделяется большое внимание, чтобы можно было применить эту концепцию к чему-то более традиционному для науки о данных, например к классификации с помощью деревья решений
  • Коммуникация с заинтересованными сторонами: некоторые должности в области науки о данных занимают больше внимания, однако, если вы хотите больше сосредоточиться на бизнес-аналитике, у вас будут некоторые качества, которыми должен обладать менеджер по продукту, в которых вам необходимо организовывать, обновлять и передавать влияние моделей заинтересованным сторонам

Как видите, в приложениях курса бизнес-аналитики основное внимание уделяется отчетности, прогнозированию и обмену данными. Если это ваша сильная сторона, то вы преуспеете в том, чтобы стать специалистом по обработке данных на должностях, ориентированных на бизнес-аналитику.

Машинное обучение

Конечно, для специалиста по обработке данных крайне важно понимать алгоритмы машинного обучения, но запись на курс операций по машинному обучению может быть весьма важным.

Большая часть образования в области науки о данных фокусируется на этих алгоритмах, но не может применить опыт к работе этих алгоритмов.

Например, в большинстве случаев специалисты по обработке данных выходят из программы с огромным опытом работы с алгоритмами, но затем, когда приходит время внедрить модель в производство в рамках бизнес-инфраструктуры, это может быть довольно пугающим, и вы может просто не знать, как это сделать. К счастью, в некоторых командах есть инженеры по машинному обучению, которые сосредоточены только на развертывании моделей, но не все компании такие большие, и вы, возможно, обязаны знать весь жизненный цикл модели - и иметь возможность производить его не только в записной книжке Jupyter, но на платформе развертывания.

Вот несколько примеров приложений для операций машинного обучения после прохождения соответствующего курса:

  • Автоматическое развертывание: чтобы иметь возможность отправлять прогнозы в таблицу, которая достигает конечного пользователя.
  • Модель тестирования качества. Тестирование модели не с точки зрения точности, а с точки зрения обеспечения качества, поскольку в модели не возникают случаи, когда она может дать сбой программным путем.
  • Модульность кода: превращение грязной записной книжки в базу кода, которая следует чистому и эффективному объектно-ориентированному программированию.
  • Платформы развертывания: Машинное обучение Azure, Amazon SageMaker, MLflow, Google Cloud и другие платформы, которые могут помочь в развертывании вашей модели.

Приложения сосредоточены на том, что происходит после исследования и построения модели. Это операции модели, которые в то же время невероятно важны и жизненно важны для успешного процесса обработки данных. Акцент также делается на коде модели, не обязательно на статистике и математике, лежащих в основе алгоритма.

Резюме

Независимо от того, хотите ли вы специализироваться на каком-либо из этих упомянутых курсов или аспектов науки о данных или хотите стать всесторонним специалистом по данным, все эти курсы в какой-то момент окажутся важными для изучения и практики. Есть несколько других аспектов науки о данных, которые также следует изучить и освоить, поэтому не стесняйтесь обсуждать те, на которые вы сделали упор в своем образовании или профессиональной карьере.

Подводя итог, вот несколько курсов, которые вам следует пройти, чтобы стать специалистом по данным:

Natural Language Processing
Business Intelligence
Machine Learning Operations

Основная причина, по которой я выбрал именно эти курсы, заключается в том, что все они достаточно разные, поэтому охватывают широкий спектр наук о данных.

Надеюсь, моя статья была вам интересна и полезна. Пожалуйста, не стесняйтесь оставлять комментарии ниже, если вы изучали эти курсы. Помогло ли это вам сейчас в вашей карьере в области Data Science? Вы согласны или не согласны и почему?

Не стесняйтесь проверять мой профиль и другие статьи, а также обращаться ко мне в LinkedIn.

использованная литература

[1] Фото John Schnobrich на Unsplash, (2018)

[2] Фото John Schnobrich на Unsplash, (2020)

[3] Фото Tyler Franta на Unsplash, (2018)

[4] Южный методистский университет, Специализация SMU в области бизнес-аналитики в области науки о данных, (2021 г.)

[5] Фотография Максимилиана Вайсбекера на Unsplash, (2018)