Навыки, необходимые для начала карьеры в области науки о данных

Наука о данных имеет большое влияние на сегодняшний мир. Наука о данных использует математику, навыки работы с компьютером и, что наиболее важно, статистику. Они используют такие методы, как машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, визуализация и кластерный анализ. Он извлекает скрытые данные о тенденциях, интерпретациях и поведении, чтобы принимать решения, поддерживающие бизнес. Эксперты, выполняющие эти действия, называются специалистами по данным / специалистами по данным. По мнению Гарварда, это самая востребованная профессия в мире.

Компании используют полученные данные и принимают бизнес-решения. Эти решения могут помочь вам получить прибыль и повысить эффективность вашей организации.

Это самые важные навыки, которыми должен обладать каждый успешный специалист по данным.

СТАТИСТИЧЕСКИЕ ЯЗЫКИ

Это основные инструменты, которыми должен вооружиться специалист по данным. Они должны знать такие языки, как Python, SQL и R. В каждой команде должны быть квалифицированные ученые, хорошо разбирающиеся в этих языках, чтобы предоставляемые наборы данных были значимыми.

ПОНИМАНИЕ СТАТИСТИКИ

Для специалиста по обработке данных понимание статистики имеет первостепенное значение. Он должен знать распределения, статистические тесты, средства оценки вероятности и т. Д. Они необходимы для бизнеса, основанного на данных.

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Работать с терабайтами или петабайтами данных каждый день очень страшно. Чтобы работать с ними свободно, специалист по данным должен быть знаком с методами и методологиями машинного обучения. Знание о ваших ближайших соседях, командных методах и случайных лесах — огромное преимущество. Эти методы могут быть реализованы с помощью таких языков, как библиотеки R и Python. Исследователю данных необходимо знать, где использовать тот или иной метод, чтобы получить требуемый результат.

МАТЕМАТИКА

Чтобы применить свои навыки анализа данных, вам понадобится прочный фундамент либо в линейной алгебре, либо в многомерном исчислении. Очень требуется хорошее знание математических расчетов. Небольшое улучшение прогнозной производительности может иметь огромное значение. Когда необходимо принимать решения, основанные на данных, компании могут получить преимущество перед своими конкурентами на рынке.

СБОР ДАННЫХ

Работа с огромным объемом данных может сбивать с толку. Исключительно важное значение имеет устранение недостатков данных, таких как несогласованное форматирование строк, форматирование даты, недостающие данные и т. Д. Квалифицированные специалисты по данным могут превратить несовершенные, неупорядоченные данные в хорошо управляемый набор данных, чтобы получить представление о различных методах обработки данных.

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ

Визуализация данных — это смесь науки и искусства. Считается привлекательным и важным навыком, когда решения, связанные с данными, имеют наибольшее влияние на бизнес. Хороший аналитик данных должен быть знаком с такими инструментами, как ggplot и D3.js.

АНАЛИТИКА

Аналитик должен отличаться аналитическими навыками, такими как моделирование атрибуции, прогнозы продаж, смешанное моделирование, профилирование и сегментация пользователей, расчет долгосрочной стоимости и многое другое. Анализ данных должен выполняться с точки зрения бизнеса, такой как финансы, рентабельность инвестиций, маркетинг и т. Д.

СПОСОБНОСТЬ ОБЩАТЬСЯ

Компании ищут людей, которые свободно владеют технической терминологией и могут объяснить ее нетехническим специалистам самым простым способом. Они должны иметь возможность передавать техническую информацию отделу продаж и маркетинга.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

два × 3 =

Top.Mail.Ru