Δύο αναλυτές από το LinkedIn επινόησαν τον όρο «επιστήμονας δεδομένων» το 2008. Απλώς προσπαθούσαν να περιγράψουν τι κάνουν, δηλαδή αντλούν επιχειρηματική αξία από τα τεράστια δεδομένα που δημιουργούνται από τον ιστότοπό τους. Κατά τη διαδικασία, κατέληξαν να ονομάσουν τον τίτλο εργασίας που θα έβλεπε απίστευτη ζήτηση τα επόμενα χρόνια και μάλιστα θα ονομαζόταν ως «Η πιο σέξι δουλειά των 21αγαιώνας.'
Τώρα, οι οργανισμοί που θεωρούν τα «δεδομένα» ως πολύτιμο πλεονέκτημα αναζητούν αυτούς τους εμπειρογνώμονες δεδομένων ή «επιστήμονες» για να τους οδηγήσουν στο μέλλον.
Λοιπόν, τι χρειάζεται για να είναι ένας σπουδαίος επιστήμονας δεδομένων; ……… Μια ποικιλία σετ δεξιοτήτων!
Σύντομη ματιά στις βασικές δεξιότητες ενός επιστήμονα δεδομένων.
διαφορά μεταξύ υπέρβασης και υπερφόρτωσης στην Java
Η διαδικασία της επιστήμης των δεδομένων περιλαμβάνει 3 στάδια.
- Συλλογή δεδομένων
- Ανάλυση δεδομένων
- Παρουσίαση
Ας ρίξουμε μια πιο προσεκτική ματιά στο ρόλο ενός επιστήμονα δεδομένων σε κάθε ένα από αυτά τα στάδια.
Συλλογή δεδομένων
- Δεξιότητες προγραμματισμού και βάσης δεδομένων
Το πρώτο βήμα της εξόρυξης δεδομένων είναι η λήψη των σωστών δεδομένων. Επομένως, για να γίνουμε επιστήμονες δεδομένων, είναι πολύ σημαντικό να εξοικειωθούμε με εργαλεία και τεχνολογίες, ειδικά με αυτά του ανοιχτού κώδικα όπως Hadoop, Java, Python, C ++ και τεχνολογίες βάσεων δεδομένων όπως SQL, NoSQL, HBase και ούτω καθεξής.
- Επιχειρηματικός τομέας και εξειδίκευση
Τα δεδομένα διαφέρουν ανάλογα με την επιχείρηση. Επομένως, η κατανόηση των επιχειρηματικών δεδομένων χρειάζεται εμπειρογνωμοσύνη, η οποία προέρχεται μόνο μέσω εργασίας σε έναν συγκεκριμένο τομέα δεδομένων.
Για παράδειγμα: Τα δεδομένα που συλλέγονται από τον ιατρικό τομέα θα είναι εντελώς διαφορετικά από τα δεδομένα ενός καταστήματος λιανικής.
- Δεδομένα Μοντελοποίησης, Αποθήκης και Δεδομένων Δεξιότητες Δεδομένων
Οι οργανισμοί συλλέγουν τεράστια ποσότητα δεδομένων μέσω διαφόρων πόρων. Τα δεδομένα που συλλέγονται με αυτόν τον τρόπο δεν είναι δομημένα και πρέπει να οργανωθούν πριν από την ανάλυση. Επομένως, ένας επιστήμονας δεδομένων πρέπει να είναι ικανός στη μοντελοποίηση των μη δομημένων δεδομένων.
Ανάλυση δεδομένων
- Δεξιότητες στατιστικών εργαλείων
Η βασική ικανότητα ενός επιστήμονα δεδομένων είναι να ξέρει πώς να χρησιμοποιεί τα στατιστικά εργαλεία όπως R, Excel, SAS και ούτω καθεξής. Αυτά τα εργαλεία απαιτούνται για να αλέσουν τα ληφθέντα δεδομένα και να τα αναλύσουν.
- Μαθηματικές δεξιότητες
Η γνώση της πληροφορικής από μόνη της δεν αρκεί για να γίνει επιστήμονας δεδομένων. Το προφίλ των επιστημόνων δεδομένων απαιτεί κάποιον που μπορεί να κατανοήσει τους αλγόριθμους και τον προγραμματισμό μεγάλης κλίμακας μηχανικής εκμάθησης, ενώ είναι ικανός στατιστικός. Αυτό χρειάζεται εμπειρογνωμοσύνη σε άλλους επιστημονικούς και μαθηματικούς κλάδους εκτός από τις γλώσσες υπολογιστών.
τι είναι η εικονική συνάρτηση στο java
Παρουσίαση
- Δεξιότητες εργαλείων οπτικοποίησης
Μπορεί να μπορείτε να ορυχείο και να μοντελοποιήσετε τα δεδομένα που έχετε συγκεντρώσει, αλλά μπορείτε να τα οπτικοποιήσετε;
Εάν θέλετε να είστε επιτυχημένος επιστήμονας δεδομένων, θα πρέπει να είστε σε θέση να συνεργαστείτε με ορισμένα εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων για την αναπαραγωγή οπτικών αναλύσεων δεδομένων. Μερικά από αυτά περιλαμβάνουν R, Flare, HighCharts, AmCharts, D3.js, Processing και Google Visualization API κ.λπ.
εγκαταστήστε php στα παράθυρα 7
Αλλά αυτό δεν είναι το τέλος! Εάν θέλετε πραγματικά να γίνετε επιστήμονας δεδομένων, θα πρέπει επίσης να έχετε τις ακόλουθες δεξιότητες:
- Δεξιότητες επικοινωνίας: Τα στατιστικά και το Excel είναι τα δύσκολα. Οι Επιστήμονες Δεδομένων θα πρέπει να είναι σε θέση να παρουσιάζουν τα δεδομένα με τρόπο που να κοινοποιεί τα αποτελέσματα στους χρήστες της επιχείρησης.
- Επιχειρηματικές δεξιότητες : Οι επιστήμονες δεδομένων θα πρέπει να παίξουν πολλαπλούς ρόλους. Θα πρέπει να επικοινωνούν με διαφορετικά άτομα του οργανισμού. Επομένως, η ύπαρξη ισχυρών επιχειρηματικών δεξιοτήτων που περιλαμβάνουν επικοινωνία, προγραμματισμό, οργάνωση και διαχείριση θα είναι μεγάλη βοήθεια. Αυτό περιλαμβάνει την κατανόηση των απαιτήσεων επιχειρήσεων και εφαρμογών και την αντίστοιχη ερμηνεία των πληροφοριών. Επίσης, πρέπει να έχει μια συνολική κατανόηση των βασικών προκλήσεων στον κλάδο και πρέπει να γνωρίζει τους οικονομικούς δείκτες για καλύτερη λήψη αποφάσεων. Κατώτατη γραμμή, ένας επιστήμονας δεδομένων που σκέφτεται επίσης «Business».
- Ικανότητες επίλυσης προβλημάτων: Αυτό φαίνεται προφανές, καθώς η επιστήμη δεδομένων αφορά την επίλυση προβλημάτων. Ένας αποτελεσματικός επιστήμονας δεδομένων πρέπει να πάρει χρόνο και να εξετάσει το πρόβλημα βαθιά και να βρει μια εφικτή λύση που να ταιριάζει στον χρήστη.
- Δεξιότητες πρόβλεψης: Ένας επιστήμονας δεδομένων πρέπει επίσης να είναι ένας αποτελεσματικός προγνωστικός παράγοντας. Θα πρέπει να έχει ευρεία γνώση αλγορίθμων για να επιλέξει το σωστό για να ταιριάζει σωστά στο μοντέλο δεδομένων. Αυτό συνεπάγεται ορισμένη ποσότητα δημιουργικότητας για χρήση και εκπροσώπηση των δεδομένων με σύνεση.
- Παραβίαση: Ξέρω ότι ακούγεται τρομακτικό, αλλά διαφορετικές δεξιότητες hacking όπως ο χειρισμός αρχείων κειμένου στη γραμμή εντολών, η κατανόηση των διανυσματικών λειτουργιών και η αλγοριθμική σκέψη θα σας κάνουν έναν καλύτερο επιστήμονα δεδομένων.
Κοιτάζοντας τα παραπάνω σύνολα δεξιοτήτων, είναι σαφές ότι το να είσαι Επιστήμονας Δεδομένων δεν είναι μόνο να γνωρίζεις τα πάντα για τα δεδομένα. Είναι ένα προφίλ εργασίας με μια συγχώνευση δεξιοτήτων δεδομένων, μαθηματικών δεξιοτήτων, επιχειρηματικών δεξιοτήτων και επικοινωνιακών δεξιοτήτων. Με όλες αυτές τις δεξιότητες μαζί, ένας Επιστήμονας Δεδομένων μπορεί να κληθεί σωστά ως το ροκ σταρ του τομέα πληροφορικής.
Ελέγξτε τη λίστα για να γίνετε ένας φοβερός και αποτελεσματικός επιστήμονας δεδομένων:
Καλύψαμε τις δεξιότητες που απαιτούνται για να γίνουμε επιστήμονας δεδομένων. Υπάρχει τεράστια διαφορά στο να γίνεις απλά επιστήμονας δεδομένων και να γίνεις φοβερός και αποτελεσματικός επιστήμονας δεδομένων. Οι ακόλουθες δεξιότητες μαζί με τις προαναφερθείσες δεξιότητες, σας ξεχωρίζουν από το να είστε φυσιολογικοί ή ακόμη και μέτριοι επιστήμονες δεδομένων.
- Μαθηματικές δεξιότητες - Λογισμοί, λειτουργίες Matrix, Αριθμητική βελτιστοποίηση, στοχαστικές μέθοδοι κ.λπ.
- Στατιστικές δεξιότητες - Μοντέλα παλινδρόμησης, tress, ταξινομήσεις, διαγνωστικά, εφαρμοσμένα στατιστικά στοιχεία κ.λπ.
- Επικοινωνία - Οπτικοποίηση, παρουσίαση και γραφή.
- Βάση δεδομένων - Εκτός από το CouchDB, η γνώση σε μη παραδοσιακές βάσεις δεδομένων όπως το MongoDB και το Vertica.
- Γλώσσες προγραμματισμού - Χοίρος, κυψέλη, Java, Python κ.λπ.
- Επεξεργασία φυσικής γλώσσας και Εξόρυξη δεδομένων.
Το Edureka έχει μια ειδική επιμέλεια που σας βοηθά να αποκτήσετε εμπειρία σε αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης, όπως ομαδοποίηση K-Means, δέντρα απόφασης, τυχαίο δάσος, Naive Bayes. Θα μάθετε τις έννοιες της Στατιστικής, της Χρονικής Σειράς, της Εξόρυξης Κειμένων και μια εισαγωγή στη Βαθιά Μάθηση. Νέες παρτίδες για αυτό το μάθημα ξεκινούν σύντομα !!