Κορυφαίες 19 δεξιότητες που πρέπει να γνωρίζετε το 2023 για να γίνετε επιστήμονας δεδομένων

Αναδημοσίευση από τον Πλάτωνα

Ακολουθούν: 0

Οι 19 κορυφαίες δεξιότητες που πρέπει να γνωρίζετε το 2023 για να γίνετε επιστήμονας δεδομένων
Εικόνα από συγγραφέα

Οι καιροί αλλάζουν. Εάν θέλετε να γίνετε επιστήμονας δεδομένων το 2023, υπάρχουν πολλές νέες δεξιότητες που πρέπει να προσθέσετε στο ρόστερ σας, καθώς και πολλές υπάρχουσες δεξιότητες που θα έπρεπε να έχετε ήδη κατακτήσει.

Γιατί ένα τόσο εκτεταμένο σύνολο δεξιοτήτων; Μέρος του προβλήματος είναι ο ερπυσμός του πεδίου εργασίας. Κανείς δεν ξέρει τι είναι ο επιστήμονας δεδομένων ή τι πρέπει να κάνει κανείς, τουλάχιστον ο μελλοντικός σας εργοδότης. Έτσι, οτιδήποτε έχει δεδομένα κολλάει στην κατηγορία της επιστήμης δεδομένων για να το αντιμετωπίσετε.

Αναμένεται να γνωρίζετε πώς να καθαρίζετε, να μετασχηματίζετε, να αναλύετε στατιστικά, να οπτικοποιείτε, να επικοινωνείτε και να προβλέψετε δεδομένα. Όχι μόνο αυτό, αλλά νέα τεχνολογία (ή τεχνολογία που έχει φτάσει πρόσφατα στο mainstream) θα μπορούσε επίσης να προστεθεί στις εργασιακές σας ευθύνες.

Σε αυτό το άρθρο, θα αναλύσω τις 19 κορυφαίες δεξιότητες που πρέπει να γνωρίζετε το 2023 για να είστε επιστήμονας δεδομένων.

Ακολουθεί μια επισκόπηση των δέκα πιο σημαντικών.

Αυτές οι δεξιότητες θα σας βοηθήσουν να βρείτε μια δουλειά, να συντρίψετε μια συνέντευξη, να παραμείνετε μπροστά από την καμπύλη και να διαπραγματευτείτε αυτήν την προαγωγή. Σε κάθε ενότητα, θα συνοψίσω εν συντομία τι είναι κάθε δεξιότητα, γιατί έχει σημασία και θα προσφέρω μερικά μέρη για να μάθετε αυτές τις δεξιότητες.

Ενώ είναι δεν Το 80% της δουλειάς ενός επιστήμονα δεδομένων, ο καθαρισμός δεδομένων και η διαμάχη εξακολουθούν να είναι μία από τις πιο σημαντικές δεξιότητες που μπορεί να κατακτήσει ένας επιστήμονας δεδομένων το 2023.

Τι είναι το Data Cleaning and Wrangling;

Ο καθαρισμός και η διαμάχη δεδομένων είναι οι διαδικασίες μετατροπής ακατέργαστων δεδομένων σε μορφή που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για ανάλυση. Αυτό περιλαμβάνει τον χειρισμό τιμών που λείπουν, την αφαίρεση των διπλότυπων, την αντιμετώπιση ασυνεπών δεδομένων και τη μορφοποίηση των δεδομένων με τρόπο που τα καθιστά έτοιμα για ανάλυση.

Ο καθαρισμός των δεδομένων συνήθως αναφέρεται στην απαλλαγή από κακές/ανακριβείς τιμές, στη συμπλήρωση τυχόν κενών, στην εύρεση διπλότυπων και, διαφορετικά, στο να βεβαιωθείτε ότι το σύνολο δεδομένων σας είναι τόσο πεντακάθαρο και αξιόπιστα ακριβές όσο αναμένεται. Το να το τσακώνετε (ή να το μαγκώνετε, να το κάνετε μασάζ ή οποιοδήποτε άλλο παράξενο ρήμα σαν αυτό) σημαίνει να το αποκτήσετε αναλύσιμο σχήμα. Μπορείτε να το μετατρέψετε ή να το αντιστοιχίσετε σε μια άλλη, πιο εύχρηστη μορφή.

Γιατί έχει σημασία να γίνεις επιστήμονας δεδομένων το 2023;

Ρωτήστε οποιονδήποτε επιστήμονα δεδομένων τι κάνει και ένα από τα πρώτα πράγματα που αναφέρουν θα είναι ο καθαρισμός και η διαμάχη δεδομένων. Τα δεδομένα δεν έρχονται ποτέ στα χέρια σας σε ωραίο, καθαρό, αναλύσιμο σχήμα, επομένως είναι εξαιρετικά σημαντικό να γνωρίζετε πώς να τα τακτοποιήσετε.

Η ικανότητα καθαρισμού και αντιπαράθεσης δεδομένων διασφαλίζει ότι τα αποτελέσματα της ανάλυσής σας είναι αξιόπιστα και συμβάλλει στην αποφυγή εξαγωγής εσφαλμένων συμπερασμάτων.

Πού μπορείτε να μάθετε αυτή τη βασική δεξιότητα;

Υπάρχουν πολλές εξαιρετικές επιλογές για να μάθετε τον καθαρισμό και τη διαμάχη δεδομένων. Το Χάρβαρντ προσφέρει α πορεία στο EdX. Μπορείτε επίσης να εξασκηθείτε μόνοι σας καθαρίζοντας και τσακώνοντας δωρεάν, ακατέργαστα σύνολα δεδομένων όπως το Common Crawl, δεδομένα ανίχνευσης ιστού που αποτελούνται από περισσότερες από 50 δισεκατομμύρια ιστοσελίδες (εδώ), ή τα δεδομένα καιρού της Βραζιλίας (εδώ).

Όχι, δεν είναι απλώς ένα τσιτάτο! Η μηχανική μάθηση είναι μια πολύ σημαντική δεξιότητα για κάθε μελλοντικό επιστήμονα δεδομένων.

Τι είναι η Μηχανική Εκμάθηση;

Η μηχανική μάθηση είναι η εφαρμογή αλγορίθμων και στατιστικών μοντέλων για τη λήψη προβλέψεων και αποφάσεων με βάση δεδομένα.

Είναι ένα υποπεδίο της τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει στους υπολογιστές να βελτιώσουν την απόδοσή τους σε μια συγκεκριμένη εργασία μαθαίνοντας από δεδομένα, χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένοι. Βοηθάει στον αυτοματισμό. Θα το βρείτε σε οποιονδήποτε κλάδο.

Γιατί έχει σημασία να γίνεις επιστήμονας δεδομένων το 2023;

Πρέπει να γνωρίζετε για τη μηχανική μάθηση το 2023, επειδή είναι ένας ταχέως αναπτυσσόμενος τομέας που έχει γίνει ένα κρίσιμο εργαλείο για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων και την πραγματοποίηση προβλέψεων σε διάφορους κλάδους.

Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ταξινόμηση εικόνων, την αναγνώριση ομιλίας, την επεξεργασία φυσικής γλώσσας και τη δημιουργία συστημάτων συστάσεων. Θα δυσκολευτείτε να βρείτε έναν κλάδο που δεν κάνει (ή δεν θέλει) να κάνει αυτές τις εργασίες που υποστηρίζονται από ML.

Το να είναι ικανό στη μηχανική μάθηση επιτρέπει σε έναν επιστήμονα δεδομένων να εξάγει πολύτιμες πληροφορίες από μεγάλα και πολύπλοκα σύνολα δεδομένων και να αναπτύσσει μοντέλα πρόβλεψης που μπορούν να οδηγήσουν σε καλύτερες επιχειρηματικές αποφάσεις.

Πού μπορείτε να μάθετε αυτή τη βασική δεξιότητα;

Έχουμε ένα αποθετήριο του πάνω από τριάντα έργα μηχανικής μάθησης στο ScrataScratch για να αναδείξετε αυτήν την ικανότητα στο βιογραφικό σας. Το TensorFlow έχει επίσης ένα σύνολο εξαιρετικών δωρεάν πόρων για την εκμάθηση μηχανικής μάθησης.

Αυτή η ικανότητα είναι αρκετά αυτονόητη. Όταν αναλύετε αριθμούς, τα βασικά ενδιαφερόμενα μέρη θα θέλουν να κατανοήσουν τα ευρήματά σας με όμορφα γραφήματα και γραφήματα.

Τι είναι η Οπτικοποίηση Δεδομένων;

Η οπτικοποίηση δεδομένων είναι η δημιουργία γραφημάτων, γραφημάτων και άλλων γραφικών για να διευκολύνουν την κατανόηση των δεδομένων. Παίρνετε τους αριθμούς που μόλις καθαρίσατε, μπερδέψατε ή προβλέψατε και τους τοποθετείτε σε κάποιο είδος οπτικής μορφής, είτε για να επικοινωνήσετε τις τάσεις με άλλους είτε για να κάνετε πιο εύκολο να εντοπίσετε τις τάσεις.

Γιατί έχει σημασία να γίνεις επιστήμονας δεδομένων το 2023;

Το 2023, η δυνατότητα οπτικοποίησης δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για έναν επιστήμονα δεδομένων. Είναι σαν να έχετε μια μυστική υπερδύναμη για να αποκαλύψετε κρυφά μοτίβα και τάσεις στα δεδομένα που μπορεί να μην είναι προφανή με την πρώτη ματιά. Και το καλύτερο μέρος; Μπορείτε να μοιράζεστε τα ευρήματά σας με άλλους με τρόπο που να είναι τόσο ελκυστικό όσο και αξέχαστο. Ως επιστήμονας δεδομένων, θα εργαστείτε με ομάδες όλων των διαφορετικών επιπέδων εμπειρίας, αλλά μια εικόνα είναι πολύ πιο εύκολα κατανοητή από μια σειρά αριθμών.

Επομένως, εάν θέλετε να είστε επιστήμονας δεδομένων που μπορεί να επικοινωνήσει αποτελεσματικά τις γνώσεις και τις ανακαλύψεις σας, είναι σημαντικό να κυριαρχήσετε στην τέχνη της οπτικοποίησης δεδομένων.

Πού μπορείτε να μάθετε αυτή τη βασική δεξιότητα;

Εδώ είναι μια λίστα δωρεάν θέσεων για εκμάθηση δεδομένων, δηλαδή.

Η SQL είναι μια δομημένη γλώσσα ερωτημάτων. Οι επιστήμονες δεδομένων χρησιμοποιούν την SQL για να εργαστούν με βάσεις δεδομένων SQL, καθώς και για τη διαχείριση βάσεων δεδομένων και την εκτέλεση εργασιών αποθήκευσης δεδομένων.

Τι είναι η SQL και η διαχείριση βάσεων δεδομένων;

Η SQL είναι μια πολύ δημοφιλής γλώσσα που σας επιτρέπει να έχετε πρόσβαση και να χειρίζεστε δομημένα δεδομένα. Πηγαίνει χέρι-χέρι με τη διαχείριση βάσεων δεδομένων, η οποία γίνεται συνήθως σε SQL. Η διαχείριση βάσεων δεδομένων είναι βασικά ο τρόπος με τον οποίο μπορείτε να οργανώσετε, να αποθηκεύσετε και να λάβετε δεδομένα από ένα μέρος. Οι βάσεις δεδομένων SQL είναι μία από τις κορυφαίες τεχνολογίες υποστήριξης για να μάθετε το 2023, επομένως δεν είναι μόνο για την επιστήμη των δεδομένων.

Γιατί έχει σημασία να γίνεις επιστήμονας δεδομένων το 2023;

Ως επιστήμονας δεδομένων, πρέπει να παρακολουθείτε όλα τα δεδομένα, να βεβαιωθείτε ότι είναι οργανωμένα και να τα ανακτήσετε όταν κάποιος τα χρειάζεται. Αυτό σας επιτρέπει να κάνετε η SQL και η διαχείριση βάσεων δεδομένων.

Πού μπορείτε να μάθετε αυτή τη βασική δεξιότητα;

Coursera έχει έναν τόνο από εξαιρετικά, σε καλές τιμές μαθημάτων διαχείρισης βάσεων δεδομένων/διαχειριστή που μπορείτε να δοκιμάσετε. Μπορείτε επίσης να λάβετε μια κλεφτή προεπισκόπηση ορισμένων Ερωτήσεις συνέντευξης SQL εδώ, το οποίο μπορεί να είναι χρήσιμο για τον έλεγχο των γνώσεών σας.

Τα μεγάλα δεδομένα είναι ένα τσιτάτο, ναι, αλλά είναι επίσης μια πραγματική ιδέα – Oracle ορίζει ως «δεδομένα που περιέχουν μεγαλύτερη ποικιλία, που φτάνουν σε αυξανόμενους όγκους και με μεγαλύτερη ταχύτητα», ή δεδομένα με τα τρία V.

Τι είναι η Επεξεργασία Μεγάλων Δεδομένων;

Η επεξεργασία μεγάλων δεδομένων είναι η δυνατότητα επεξεργασίας, αποθήκευσης και ανάλυσης μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων χρησιμοποιώντας τεχνολογίες όπως το Hadoop και το Spark.

Γιατί έχει σημασία να γίνεις επιστήμονας δεδομένων το 2023;

Το 2023, η ικανότητα επεξεργασίας μεγάλων δεδομένων είναι κρίσιμη για τους επιστήμονες δεδομένων. Ο όγκος των δεδομένων που παράγονται συνεχίζει να αυξάνεται με εκθετικό ρυθμό και η αποτελεσματική διαχείριση και ανάλυση αυτών των δεδομένων είναι απαραίτητη για τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων και την απόκτηση πολύτιμων πληροφοριών. Οι επιστήμονες δεδομένων που έχουν βαθιά κατανόηση των τεχνικών επεξεργασίας μεγάλων δεδομένων θα μπορούν να εργαστούν με μεγάλα σύνολα δεδομένων με ευκολία και να αξιοποιήσουν στο έπακρο τις πληροφορίες που περιέχουν.

Επίσης, χάρη στη φασαρία του, δεν βλάπτει ποτέ να χτυπάτε «μεγάλα δεδομένα» στο βιογραφικό σας.

Πού μπορείτε να το μάθετε;

Λατρεύω το Simplilearn's Σειρά εκμάθησης YouTube σε αυτή την έννοια.

Οι 19 κορυφαίες δεξιότητες που πρέπει να γνωρίζετε το 2023 για να γίνετε επιστήμονας δεδομένων
Εικόνα από συγγραφέα

Είναι αστείο – καθώς περισσότερα προϊόντα και υπηρεσίες μετακινούνται στο cloud, το cloud computing γίνεται απαίτηση εργασίας για σχεδόν κάθε τεχνολογική δουλειά, είτε είναι DevOps ή ένας επιστήμονας δεδομένων.

Τι είναι το Cloud Computing;

Το Cloud computing είναι η χρήση τεχνολογιών και πλατφορμών που βασίζονται σε σύννεφο όπως το AWS, το Azure ή το Google Cloud για την αποθήκευση και επεξεργασία δεδομένων. Είναι σαν να έχετε έναν εικονικό χώρο αποθήκευσης στον οποίο μπορείτε να έχετε πρόσβαση από οπουδήποτε, ανά πάσα στιγμή. Αντί να αποθηκεύει δεδομένα και υπολογιστικούς πόρους σε τοπικές μηχανές ή διακομιστές, το cloud computing επιτρέπει σε οργανισμούς – και σε επιστήμονες δεδομένων – να έχουν πρόσβαση σε αυτούς τους πόρους μέσω του Διαδικτύου.

Γιατί έχει σημασία να γίνεις επιστήμονας δεδομένων το 2023;

Όπως συνεχίζω να τονίζω, ο όγκος των δεδομένων με τον οποίο αναμένεται να εργαστείτε ως επιστήμονας δεδομένων αυξάνεται. Περισσότερες εταιρείες θα το κολλήσουν στο cloud αντί να το αντιμετωπίσουν on-prem. Γίνεται όλο και πιο σημαντικό να έχουμε τη δυνατότητα αποθήκευσης και επεξεργασίας αυτών των δεδομένων με επεκτάσιμο και αποτελεσματικό τρόπο.

Το cloud computing παρέχει μια αποτελεσματική λύση για αυτό, επιτρέποντας στους επιστήμονες δεδομένων να έχουν πρόσβαση σε τεράστιες ποσότητες υπολογιστικών πόρων και αποθήκευσης δεδομένων χωρίς να χρειάζονται ακριβό υλικό και υποδομή.

Πού μπορείτε να το μάθετε;

Τα καλά νέα είναι ότι οι εταιρείες έχουν στην κατοχή τους διάφορα cloud, πολλές από αυτές έχουν ιδιόκτητο συμφέρον να σας μάθουν για αυτό δωρεάν, ώστε να μάθετε να χρησιμοποιείτε τα δικά τους. Google, Microsoft, να Amazon όλα διαθέτουν εξαιρετικούς πόρους υπολογιστικού νέφους.

«Περιμένετε, δεν καλύψαμε απλώς βάσεις δεδομένων; Τι είναι η αποθήκη δεδομένων;» Σε ακούω να ρωτάς.

σε καταλαβαίνω. Μερικές φορές φαίνεται ότι η πιο κρίσιμη δεξιότητα της επιστήμης δεδομένων είναι να διατηρείτε όλα τα ακρωνύμια και την ορολογία ευθεία.

Τι είναι η αποθήκευση δεδομένων και το ETL;

Αρχικά, ας διαφοροποιήσουμε τις αποθήκες δεδομένων από τις βάσεις δεδομένων.

Οι αποθήκες αποθηκεύουν τρέχοντα και ιστορικά δεδομένα για πολλαπλά συστήματα, ενώ οι βάσεις δεδομένων αποθηκεύουν τρέχοντα δεδομένα που απαιτούνται για την τροφοδοσία ενός έργου. Μια βάση δεδομένων αποθηκεύει τα τρέχοντα δεδομένα που απαιτούνται για την τροφοδοσία μιας εφαρμογής, ενώ μια αποθήκη δεδομένων αποθηκεύει τρέχοντα και ιστορικά δεδομένα για ένα ή περισσότερα συστήματα σε ένα προκαθορισμένο και σταθερό σχήμα για την ανάλυση των δεδομένων.

Εν ολίγοις, θα χρησιμοποιούσατε μια αποθήκη δεδομένων για δεδομένα για πολλά διαφορετικά έργα μαζί, ενώ μια βάση δεδομένων αποθηκεύει κυρίως τα δεδομένα ενός μεμονωμένου έργου.

Το ETL είναι μια διαδικασία που περιλαμβάνει αποθήκευση δεδομένων, συντομογραφία για εξαγωγή, μετασχηματισμό και φόρτωση. Ένα εργαλείο ETL θα εξάγει δεδομένα από οποιαδήποτε συστήματα προέλευσης δεδομένων θέλετε, θα τα μεταμορφώσει στην περιοχή σταδιοποίησης (συνήθως τον καθαρισμό, το χειρισμό ή το «μουνγκάρισμα») και στη συνέχεια θα τα φορτώσει σε μια αποθήκη δεδομένων.

Γιατί έχει σημασία να γίνεις επιστήμονας δεδομένων το 2023;

Νιώθω ότι έχω επαναλάβει αυτό το σημείο σε κάθε δεξιότητα, αλλά τα δεδομένα αυξάνονται. Οι εταιρείες είναι πεινασμένες για αυτό και θα περιμένουν από εσάς να το διαχειριστείτε. Η γνώση του τρόπου διαχείρισης δεδομένων σε οικοδομήσιμους αγωγούς είναι κρίσιμης σημασίας.

Πού μπορείτε να το μάθετε;

Συνιστώ να μάθετε πώς να κάνετε ένα σωστό ETL με μια συγκεκριμένη γλώσσα, όπως η SQL ή η Python. Το Datacamp έχει ένα καλό με την Python. Η Microsoft τρέχει ένα ακόμα φροντιστήριο μεσαίου επιπέδου για να περάσετε από μια επιλογή SQL.

Κάθε επιστήμονας δεδομένων είναι ειδικός μοντέλου. Δεν μιλάω για τη Ζιζέλ Μπούντχεν. Εννοώ τη δημιουργία ενός μοντέλου για το πώς τα δεδομένα αποθηκεύονται και οργανώνονται σε ένα σύστημα.

Τι είναι η Μοντελοποίηση και Διαχείριση Δεδομένων;

Η μοντελοποίηση και διαχείριση δεδομένων είναι η διαδικασία δημιουργίας μαθηματικών μοντέλων για την αναπαράσταση δεδομένων, καθώς και η διαχείριση δεδομένων για τη διατήρηση της ποιότητας, της ακρίβειας και της χρησιμότητάς τους.

Αυτό περιλαμβάνει τον ορισμό οντοτήτων δεδομένων, σχέσεων και χαρακτηριστικών, καθώς και την εφαρμογή διαδικασιών για την επικύρωση, την ακεραιότητα και την ασφάλεια των δεδομένων.

Με απλούστερους όρους, η μοντελοποίηση δεδομένων ουσιαστικά σημαίνει ότι δημιουργείτε ένα σχέδιο για τον τρόπο οργάνωσης και σύνδεσης των δεδομένων στα συστήματα του εργοδότη σας. Μπορείτε να το σκεφτείτε σαν να σχεδιάζετε ένα σχέδιο ενός σπιτιού. Ακριβώς όπως ένα σχεδιάγραμμα δείχνει τα διαφορετικά δωμάτια και τον τρόπο με τον οποίο συνδέονται, η μοντελοποίηση δεδομένων δείχνει πώς σχετίζονται και συνδέονται μεταξύ τους διαφορετικά κομμάτια πληροφοριών.

Αυτό βοηθά να διασφαλιστεί ότι τα δεδομένα αποθηκεύονται και χρησιμοποιούνται με συνεπή και αποτελεσματικό τρόπο.

Γιατί έχει σημασία να γίνεις επιστήμονας δεδομένων το 2023;

Ως επιστήμονας δεδομένων, θα είστε υπεύθυνοι να διασφαλίζετε ότι τα δεδομένα είναι οργανωμένα και δομημένα με προσιτό τρόπο. Η μοντελοποίηση και η διαχείριση δεδομένων σάς βοηθούν να εργαστείτε με δεδομένα, να τα μοιραστείτε, να βεβαιωθείτε ότι είναι ακριβή και να λαμβάνετε αποφάσεις με βάση αυτά.

Πού μπορείτε να το μάθετε;

Η Microsoft έχει ένα καλό intro στο ιστολόγιό τους, διάρκειας μόλις μισής ώρας και με υψηλή βαθμολογία. Είναι ένα καλό μέρος για να ξεκινήσετε.

.19 κορυφαίες δεξιότητες που πρέπει να γνωρίζετε το 2023 για να γίνετε επιστήμονας δεδομένων
Εικόνα από τον συγγραφέα

Πολλοί όροι της επιστήμης δεδομένων έχουν μόλις κλαπεί από άλλα επαγγέλματα, όπως το μόντελινγκ και η εξόρυξη. Ας δούμε τι σημαίνει και γιατί έχει σημασία.

Τι είναι η Εξόρυξη Δεδομένων;

Η εξόρυξη δεδομένων είναι η διαδικασία εξαγωγής χρήσιμων πληροφοριών από δεδομένα μέσω τεχνικών όπως η ομαδοποίηση, η ταξινόμηση και οι κανόνες συσχέτισης. Κοσκινίζετε μέσα από την πραγματική πλημμύρα δεδομένων για να βρείτε χρήσιμα χρυσά ψήγματα. (Ίσως η μετατόπιση δεδομένων θα ήταν καλύτερο όνομα για αυτήν την ικανότητα!)

Γιατί έχει σημασία να γίνεις επιστήμονας δεδομένων το 2023;

Φανταστείτε το: είστε επιστήμονας δεδομένων το 2023. Έχετε δεδομένα που προέρχονται από δέκα χιλιάδες διαφορετικές πηγές. Ποια ικανότητα χρησιμοποιείτε για να προσδιορίσετε μοτίβα σε όλα αυτά τα σιντριβάνια δεδομένων;

Είναι εξόρυξη δεδομένων.

Πού μπορείτε να το μάθετε;

Η εξόρυξη δεδομένων καλύπτεται συνήθως σε μαθήματα που καλύπτουν μεγάλα δεδομένα ή ανάλυση δεδομένων, καθώς είναι ένα αρκετά κρίσιμο στοιχείο αυτών των δύο δεξιοτήτων. EdX προσφέρει ένα ζευγάρι επιλογών για την εκμάθηση της εξόρυξης δεδομένων.

Η βαθιά μάθηση είναι διακριτικά διαφορετική από τη μηχανική μάθηση! Η βαθιά μάθηση είναι ένα υποπεδίο της μηχανικής μάθησης.

Τι είναι το Deep Learning;

Η βαθιά μάθηση είναι μια πτυχή της μηχανικής μάθησης που εστιάζει στη δημιουργία αλγορίθμων που μπορούν να μάθουν μοτίβα σε δεδομένα μέσω πολλαπλών επιπέδων τεχνητών νευρωνικών δικτύων. (Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα, παρεμπιπτόντως, είναι ένας τύπος αλγόριθμου μηχανικής μάθησης που έχει σχεδιαστεί για να είναι παρόμοιος με τη δομή και τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου.)

Γιατί έχει σημασία να γίνεις επιστήμονας δεδομένων το 2023;

Η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται πιο περίπλοκη το 2023. Δεν αρκεί να γνωρίζετε τα βασικά της τεχνητής νοημοσύνης και της ML – θα πρέπει να είστε εξοικειωμένοι και με την αιχμή, γιατί αύριο δεν θα είναι αιχμής. Η βαθιά μάθηση ήταν μυθιστόρημα πριν από μερικά χρόνια, και τώρα είναι μια αναγκαιότητα.

Οι επιστήμονες δεδομένων θα πρέπει να χρησιμοποιούν τη βαθιά μάθηση όταν οι εταιρείες έχουν πρόσβαση σε έναν πραγματικά τεράστιο όγκο δεδομένων. Χρησιμοποιείται για επεξεργασία εικόνας και βίντεο ή εφαρμογές όρασης υπολογιστή.

Πού μπορείτε να το μάθετε;

Μου αρέσει Το σεμινάριο του Simplilearn ως αφετηρία.

Υπάρχουν πολλές ανερχόμενες τεχνολογίες και τεχνικές που είναι χρήσιμο να γνωρίζουμε. Αυτά είναι είτε ακόμη πιο προηγμένα, όπως τα δίκτυα δημιουργίας αντιπάλων, είτε βασίζονται σε πιο ήπιες δεξιότητες, όπως η αφήγηση δεδομένων, είτε είναι εξειδικευμένα σε έναν τομέα όπως η πρόβλεψη χρονοσειρών. Θα τα συνοψίσω εν συντομία εδώ:

Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP): Ένα υποπεδίο της τεχνητής νοημοσύνης που χειρίζεται την επεξεργασία και την κατανόηση της ανθρώπινης γλώσσας. Τα chatbots χρησιμοποιούν αυτό.
Ανάλυση & Πρόβλεψη Χρονοσειρών: Η μελέτη των δεδομένων σε βάθος χρόνου και η χρήση στατιστικών μοντέλων για να γίνουν προβλέψεις για μελλοντικά γεγονότα. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτήν τη δεξιότητα για να κάνετε ανάλυση πωλήσεων ή εσόδων.
Πειραματικός Σχεδιασμός & Δοκιμές A/B: Η διαδικασία σχεδιασμού και διεξαγωγής ελεγχόμενων πειραμάτων για τον έλεγχο υποθέσεων και τη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων.
Αφήγηση δεδομένων: Η ικανότητα αποτελεσματικής επικοινωνίας πληροφοριών και πορισμάτων δεδομένων σε μη τεχνικά ενδιαφερόμενα μέρη. Όλο και περισσότεροι ενδιαφερόμενοι ενδιαφέρονται για το WHY πίσω από αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα, επομένως αυτό είναι κρίσιμο.
Παραγωγικά Δίκτυα Παρακολούθησης (GAN): Ένας τύπος αρχιτεκτονικής βαθιάς μάθησης όπου δύο νευρωνικά δίκτυα εκπαιδεύονται να συνεργάζονται για τη δημιουργία νέων δεδομένων που μοιάζουν με ένα δεδομένο σύνολο δεδομένων.
Εκμάθηση μεταφοράς: Μια τεχνική μηχανικής μάθησης όπου ένα μοντέλο είναι προεκπαιδευμένο σε μια εργασία και ρυθμίζεται με ακρίβεια σε μια σχετική εργασία, βελτιώνοντας την απόδοση και μειώνοντας τον όγκο των απαιτούμενων δεδομένων εκπαίδευσης. Οι μικρότερες εταιρείες που είναι πιο περιορισμένες σε πόρους θα το βρουν χρήσιμο.
Αυτοματοποιημένη Μηχανική Εκμάθηση (AutoML): Μια μέθοδος αυτοματοποίησης της διαδικασίας επιλογής, εκπαίδευσης και ανάπτυξης μοντέλων μηχανικής μάθησης.
Ρύθμιση υπερπαραμέτρων: Μια άλλη υποκατηγορία ML. Αυτή είναι η διαδικασία βελτιστοποίησης της απόδοσης ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης με προσαρμογή των παραμέτρων που δεν μαθαίνονται από τα δεδομένα, όπως ο ρυθμός εκμάθησης ή ο αριθμός των κρυφών επιπέδων.
Επεξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη (XAI): Ένας κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης που επικεντρώνεται στη δημιουργία αλγορίθμων και μοντέλων που είναι διαφανή και ερμηνεύσιμα, ώστε οι διαδικασίες λήψης αποφάσεων να είναι κατανοητές από τους ανθρώπους. Και πάλι, βοηθώντας τους ενδιαφερόμενους να καταλάβουν τι συμβαίνει.

Αν θέλετε να γίνετε επιστήμονας δεδομένων το 2023, αυτές οι 19 δεξιότητες είναι απολύτως κρίσιμες. Τα πραγματικά υπέροχα νέα είναι ότι πολλές από αυτές τις δεξιότητες μπορούν να διδάσκονται μόνοι σας, ενώ άλλες μπορείτε να τις αποκτήσετε ενώ εργάζεστε σε έναν ρόλο πιο κατώτερου επιπέδου, όπως αναλυτής δεδομένων ή επιχειρήσεων.

Μερικοί τρόποι για να μάθετε:

Να ελέγχετε πάντα το YouTube. Υπάρχουν τόσοι πολλοί δωρεάν, περιεκτικοί πόροι. Έχω παραθέσει μερικά εδώ, αλλά υπάρχουν σχεδόν άπειρα βίντεο εκεί έξω.
Πλατφόρμες όπως το Coursera και το EdX έχουν συχνά σειρές διαλέξεων
Έχουμε πάνω από χίλιες πραγματικές ερωτήσεις συνέντευξης για εξάσκηση και στις δύο με βάση την κωδικοποίηση και μη κωδικοποίηση. Προσφέρουμε επίσης παραδείγματα έργων δεδομένων.

Απολαύστε το ταξίδι της εκμάθησης αυτών των δεξιοτήτων για να γίνετε επιστήμονας δεδομένων το 2023.

Νέιτ Ροσίδη είναι επιστήμονας δεδομένων και στη στρατηγική προϊόντων. Είναι επίσης επίκουρος καθηγητής που διδάσκει αναλυτικά και είναι ο ιδρυτής του StrataScratch, μια πλατφόρμα που βοηθά τους επιστήμονες δεδομένων να προετοιμαστούν για τις συνεντεύξεις τους με πραγματικές ερωτήσεις συνεντεύξεων από κορυφαίες εταιρείες. Συνδεθείτε μαζί του Twitter: StrataScratch or LinkedIn.