19 parasta taitoa, jotka sinun tulee tietää vuonna 2023 ollaksesi datatieteilijä

Kuva tekijältä
 

Ajat ovat muuttumassa. Jos haluat olla datatieteilijä vuonna 2023, sinun tulee lisätä listaasi useita uusia taitoja sekä joukko olemassa olevia taitoja, jotka sinun pitäisi jo hallita.

Miksi niin laaja osaamisvalikoima? Osa ongelmaa on työn laajuuden hiipuminen. Kukaan ei tiedä, mikä datatieteilijä on tai mitä hänen pitäisi tehdä, vähiten tuleva työnantajasi. Joten kaikki, jolla on dataa, juuttuu datatieteen kategoriaan, jonka kanssa voit käsitellä.

Sinun odotetaan osaavan puhdistaa, muuntaa, tilastollisesti analysoida, visualisoida, kommunikoida ja ennustaa tietoja. Sen lisäksi, että työtehtäviisi voidaan lisätä myös uutta teknologiaa (tai äskettäin yleistä teknologiaa).

Tässä artikkelissa erittelen 19 parasta taitoa, jotka sinun tulee tietää vuonna 2023 ollaksesi datatieteilijä.

Tässä on katsaus kymmenestä tärkeimmästä.

 

Kuva tekijältä
 

Nämä taidot auttavat sinua saamaan työpaikan, murskaamaan haastattelun, pysymään kärjessä ja neuvottelemaan ylennyksestä. Jokaisessa osiossa teen lyhyen yhteenvedon, mitä kukin taito on, miksi sillä on merkitystä, ja tarjoan muutamia paikkoja näiden taitojen oppimiseen.

Vaikka se onkin emme 80 % datatieteilijän työstä, tietojen puhdistaminen ja riitely ovat edelleen yksi tärkeimmistä taidoista, jotka datatieteilijä voi hallita vuonna 2023.

Mitä on tietojen puhdistaminen ja riitely?

Tietojen puhdistaminen ja riitely ovat prosesseja, joissa raakadata muunnetaan muotoon, jota voidaan käyttää analysoinnissa. Tämä sisältää puuttuvien arvojen käsittelyn, kaksoiskappaleiden poistamisen, epäjohdonmukaisten tietojen käsittelyn ja tietojen muotoilun siten, että ne ovat valmiita analysoitavaksi.

Tietojen puhdistaminen tarkoittaa yleensä huonojen/epätarkkojen arvojen poistamista, mahdollisten aukkojen täyttämistä, kaksoiskappaleiden etsimistä ja muuten varmistamista, että tietojoukkosi on niin tahraton ja luotettavasti kuin voidaan odottaa. Sen kiisteleminen (tai sen mukiminen, hierominen tai mikä tahansa muu sellainen outo verbi) tarkoittaa sen saattamista analysoitavaan muotoon. Muunnat sen tai yhdistät sen toiseen, helpompi tarkastella muotoon.

Miksi sillä on väliä datatieteilijäksi tulemisessa vuonna 2023?

Kysy kaikilta datatieteilijöiltä, ​​mitä he tekevät, ja yksi ensimmäisistä asioista, jotka he mainitsevat, on tietojen puhdistaminen ja kiistaaminen. Data ei koskaan tule käsiisi kauniissa, puhtaassa ja analysoitavassa muodossa, joten on erittäin tärkeää tietää, kuinka saada se kuntoon.

Mahdollisuus puhdistaa ja kiistaa tietoja varmistaa, että analyysitulokset ovat luotettavia, ja auttaa välttämään väärien johtopäätösten tekemistä.

Missä voit oppia tämän avaintaidon?

Tietojen puhdistamisen ja kiistelun oppimiseen on monia upeita vaihtoehtoja. Harvard tarjoaa a kurssi EdX:ssä. Voit myös harjoitella itse puhdistamalla ja riitelemällä ilmaisia, raakadatajoukkoja, kuten Common Crawlin, verkkoindeksointidataa, joka koostuu yli 50 miljardista verkkosivusta (tätä) tai Brasilian säätiedot (tätä).

Ei, se ei ole vain muotisana! Koneoppiminen on erittäin tärkeä taito jokaiselle tulevalle datatieteilijälle.

Mikä on koneoppiminen?

Koneoppiminen on algoritmien ja tilastollisten mallien soveltamista ennusteiden ja päätösten tekemiseen datan perusteella.

Se on tekoälyn alakenttä, jonka avulla tietokoneet voivat parantaa suorituskykyään tietyssä tehtävässä oppimalla tiedoista ilman, että niitä olisi erikseen ohjelmoitu. Se auttaa automaatiossa. Löydät sen miltä tahansa toimialalta.

Miksi sillä on väliä datatieteilijäksi tulemisessa vuonna 2023?

Sinun on tiedettävä koneoppimisesta vuonna 2023, koska se on nopeasti kasvava ala, josta on tullut keskeinen työkalu monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseen ja ennusteiden tekemiseen eri toimialoilla.

Koneoppimisalgoritmeja voidaan käyttää kuvien luokitteluun, puheen tunnistamiseen, luonnollisen kielen käsittelyyn ja suositusjärjestelmien luomiseen. Sinun on vaikea löytää alaa, joka ei tee (tai ei halua) tehdä näitä ML-avusteisia tehtäviä.

Koneoppimisen taito antaa datatieteilijälle mahdollisuuden poimia arvokkaita oivalluksia suurista ja monimutkaisista tietojoukoista ja kehittää ennakoivia malleja, jotka voivat ohjata parempia liiketoimintapäätöksiä.

Missä voit oppia tämän avaintaidon?

Meillä on arkisto yli kolmekymmentä koneoppimisprojektia ScrataScratchissa näyttääksesi tämän taidon ansioluettelossasi. TensorFlow on myös joukko upeita ilmaisia ​​resursseja koneoppimisen oppimiseen.

Kuva tekijältä
 

Tämä taito on melko itsestään selvä. Kun analysoit lukuja, keskeiset sidosryhmät haluavat ymmärtää havaintojasi kauniiden kaavioiden ja kaavioiden avulla.

Mikä on tietojen visualisointi?

Tietojen visualisointi on kaavioiden, kaavioiden ja muiden grafiikoiden luomista helpottamaan tietojen ymmärtämistä. Otat juuri puhdistamasi, kiistellyt tai ennustamasi luvut ja laitat ne johonkin visuaaliseen muotoon joko viestiäksesi trendeistä muiden kanssa tai tehdäksesi trendien havaitsemista helpommin.

Miksi sillä on väliä datatieteilijäksi tulemisessa vuonna 2023?

Vuonna 2023 datan visualisointi on ratkaisevan tärkeää datatieteilijälle. Se on kuin salainen supervoima paljastaa tiedosta piilotetut kuviot ja trendit, jotka eivät ehkä ole ilmeisiä ensi silmäyksellä. Ja paras osa? Voit jakaa löydössi muiden kanssa kiinnostavalla ja mieleenpainuvalla tavalla. Datatieteilijänä työskentelet eri kokemustasoisten ryhmien kanssa, mutta kuva on paljon helpompi ymmärtää kuin numerorivi.

Joten jos haluat olla tietotieteilijä, joka voi viestiä tehokkaasti oivalluksistasi ja löydöistäsi, on tärkeää hallita datan visualisoinnin taito.

Missä voit oppia tämän avaintaidon?

Tässä on luettelo ilmaisia ​​paikkoja tietojen oppimiseen mm.

SQL on strukturoitu kyselykieli. Tietotieteilijät käyttävät SQL:ää SQL-tietokantojen kanssa työskentelyyn sekä tietokantojen hallintaan ja tietojen tallennustehtäviin.

Mitä on SQL ja tietokannan hallinta?

SQL on erittäin suosittu kieli, jonka avulla voit käyttää ja käsitellä strukturoitua dataa. Se kulkee käsi kädessä tietokannan hallinnan kanssa, joka tehdään yleisesti SQL:ssä. Tietokannan hallinta on pohjimmiltaan tapa, jolla voit järjestää, tallentaa ja hakea tietoja paikasta. SQL-tietokannat ovat yksi niistä huipputeknologioita oppia vuonna 2023, joten se ei koske vain datatieteitä.

Miksi sillä on väliä datatieteilijäksi tulemisessa vuonna 2023?

Datatieteilijänä sinun on pidettävä kirjaa kaikesta tiedosta, varmistettava, että se on järjestetty, ja haettava se, kun joku tarvitsee sitä. Tämän voit tehdä SQL:n ja tietokannan hallinnan avulla.

Missä voit oppia tämän avaintaidon?

Coursera on tonni upeita, edullisia tietokannan hallinta-/järjestelmänvalvojakursseja, joita voit kokeilla. Voit myös saada esikatselun joistakin SQL-haastattelukysymykset täällä, josta voi olla hyötyä tietojesi testaamisessa.

Big data on muotisana, mutta se on myös todellinen käsite – Oracle määritellään se on "tietoa, joka sisältää enemmän vaihtelua, saapuu kasvavina määrinä ja suuremmalla nopeudella" tai datana, jossa on kolme V:tä.

Mitä Big Data Processing on?

Big datan käsittely on kykyä käsitellä, tallentaa ja analysoida suuria tietomääriä käyttämällä teknologioita, kuten Hadoop ja Spark.

Miksi sillä on väliä datatieteilijäksi tulemisessa vuonna 2023?

Vuonna 2023 kyky käsitellä big dataa on kriittinen datatieteilijöille. Luotettavan tiedon määrä kasvaa edelleen eksponentiaalisesti, ja näiden tietojen tehokas käsittely ja analysointi on välttämätöntä tietoon perustuvien päätösten tekemiseksi ja arvokkaiden oivallusten saamiseksi. Datatieteilijät, joilla on syvä ymmärrys big datan käsittelytekniikoista, pystyvät työskentelemään suurten tietojoukkojen kanssa helposti ja hyödyntämään niiden sisältämää tietoa.

Lisäksi sen kimmoisuuden ansiosta ei ole koskaan haittaa lyödä "suurta dataa" ansioluetteloosi.

Missä voit oppia sen?

Pidän Simplilearnistä YouTube opetusohjelmasarja tällä konseptilla.

Kuva tekijältä
 
Se on hauskaa – kun enemmän tuotteita ja palveluita siirtyy pilveen, pilvipalveluista tulee työvaatimus melkein jokaisessa teknisessä työssä, olipa kyseessä sitten DevOps tai datatieteilijä.

Mikä on Cloud Computing?

Pilvipalvelu on pilvipohjaisten teknologioiden ja alustojen, kuten AWS, Azure tai Google Cloud, käyttöä tietojen tallentamiseen ja käsittelyyn. Se on kuin virtuaalinen varastotila, johon pääset mistä tahansa milloin tahansa. Tietojen ja laskentaresurssien tallentamisen sijaan paikallisille koneille tai palvelimille pilvitekniikan avulla organisaatiot – ja datatieteilijät – voivat käyttää näitä resursseja Internetin kautta.

Miksi sillä on väliä datatieteilijäksi tulemisessa vuonna 2023?

Kuten korostan jatkuvasti, sen datan määrä, jonka kanssa sinun odotetaan työskentelevän datatieteilijänä, kasvaa. Yhä useammat yritykset kiinnittävät sen pilveen sen sijaan, että käsittelevät sitä paikan päällä. On yhä tärkeämpää pystyä tallentamaan ja käsittelemään näitä tietoja skaalautuvalla ja tehokkaalla tavalla.

Pilvilaskenta tarjoaa tähän tehokkaan ratkaisun, jonka avulla datatieteilijät voivat käyttää suuria määriä laskentaresursseja ja tallennustilaa ilman kalliita laitteistoja ja infrastruktuuria.

Missä voit oppia sen?

Hyvä uutinen on, koska yritykset omistavat erilaisia ​​pilviä, ja monet niistä ovat kiinnostuneita opettamaan sinulle siitä ilmaiseksi, joten opit käyttämään heidän omiaan. Google, Microsoftja Amazon kaikilla on loistavat pilvilaskentaresurssit.

"Odota, emmekö vain käsittäneet tietokannat? Mikä on tietovarasto?" Kuulen sinun kysyvän.

ymmärrän sinut. Joskus tuntuu, että kriittisin datatieteen taito on pitää kaikki lyhenteet ja jargon suorassa.

Mitä ovat tietovarasto ja ETL?

Ensin erotetaan tietovarastot tietokannoista.

Varastot tallentavat nykyiset ja historialliset tiedot useista järjestelmistä, kun taas tietokannat tallentavat nykyiset tiedot, joita tarvitaan projektin tehostamiseen. Tietokanta tallentaa nykyiset tiedot, joita tarvitaan sovelluksen tehostamiseen, kun taas tietovarasto tallentaa nykyiset ja historialliset tiedot yhdestä tai useammasta järjestelmästä ennalta määritetyssä ja kiinteässä skeemassa tietojen analysoimiseksi.

Lyhyesti sanottuna käyttäisit tietovarastoa useiden eri projektien tiedoille yhdessä, kun taas tietokanta tallentaa enimmäkseen yhden projektin tiedot.

ETL on prosessi, joka sisältää tietojen varastoinnin, lyhenne sanoista Pura, muunnos ja lataus. ETL-työkalu poimii tiedot kaikista haluamistasi tietolähdejärjestelmistä, muuntaa sen esitysalueella (yleensä puhdistamalla, käsittelemällä tai "muingoimalla") ja lataa sen sitten tietovarastoon.

Miksi sillä on väliä datatieteilijäksi tulemisessa vuonna 2023?

Minusta tuntuu, että olen toistanut tämän kohdan kaikissa taidoissa, mutta data kasvaa. Yritykset kaipaavat sitä, ja he odottavat sinun hallitsevan sitä. On tärkeää tietää kuinka hallita dataa rakennettavissa putkissa.

Missä voit oppia sen?

Suosittelen, että opit tekemään oikean ETL:n tietyllä kielellä, kuten SQL tai Python. Datacampilla on a hyvä Pythonin kanssa. Microsoft ajaa enemmän keskitason opetusohjelma käydäksesi läpi SQL-vaihtoehdon.

Jokainen datatieteilijä on malliasiantuntija. En puhu Giselle Bundchenista. Tarkoitan mallin luomista siitä, kuinka tiedot tallennetaan ja järjestetään järjestelmässä.

Mitä on tiedon mallinnus ja hallinta?

Tietojen mallintaminen ja hallinta on prosessi, jossa luodaan matemaattisia malleja tietojen esittämiseksi sekä tietojen hallintaa sen laadun, tarkkuuden ja hyödyllisyyden ylläpitämiseksi.

Tämä edellyttää tietokokonaisuuksien, suhteiden ja attribuuttien määrittelyä sekä tietojen validointia, eheyttä ja turvallisuutta koskevien prosessien toteuttamista.

Yksinkertaisesti sanottuna datamallinnus tarkoittaa periaatteessa sitä, että luot suunnitelman siitä, kuinka tiedot järjestetään ja yhdistetään työnantajasi järjestelmissä. Voit ajatella sitä kuin talosuunnitelman laatimista. Aivan kuten suunnitelma näyttää eri huoneet ja kuinka ne ovat yhteydessä toisiinsa, datamallinnus näyttää, kuinka eri tiedot liittyvät toisiinsa ja liittyvät toisiinsa.

Tämä auttaa varmistamaan, että tietoja säilytetään ja käytetään johdonmukaisella ja tehokkaalla tavalla.

Miksi sillä on väliä datatieteilijäksi tulemisessa vuonna 2023?

Datatieteilijänä olet vastuussa siitä, että data on järjestetty ja jäsennelty helposti saatavilla. Tiedon mallinnus ja hallinta auttavat sinua työskentelemään tietojen kanssa, jakamaan sitä, varmistamaan niiden oikeellisuuden ja tekemään päätöksiä sen perusteella.

Missä voit oppia sen?

Microsoftilla on hyvä intro blogissaan, vain puoli tuntia pitkä ja erittäin arvostettu. Se on hyvä paikka aloittaa.

Kuvan tekijä
 

Monet datatieteen termit on juuri ryöstetty muista ammateista, kuten mallintamisesta ja kaivostoiminnasta. Tutustutaan siihen, mitä se tarkoittaa ja miksi sillä on merkitystä.

Mikä on tiedonlouhinta?

Tiedonlouhinta on prosessi, jossa tiedoista poimitaan hyödyllistä tietoa klusteroinnin, luokituksen ja assosiaatiosääntöjen kaltaisten tekniikoiden avulla. Seulot todellisen tietotulvan löytääksesi hyödyllisiä kultahippuja. (Ehkä tietojen panorointi olisi ollut parempi nimi tälle taidolle!)

Miksi sillä on väliä datatieteilijäksi tulemisessa vuonna 2023?

Kuvittele: olet datatieteilijä vuonna 2023. Sinulla on tietoja kymmenestä tuhannesta eri lähteestä. Mitä taitoa käytät tunnistaaksesi kuvioita kaikissa näissä tietolähteissä?

Se on tiedon louhintaa.

Missä voit oppia sen?

Tiedonlouhinta käsitellään tyypillisesti kursseilla, jotka kattavat big datan tai data-analytiikan, koska se on melko kriittinen osa näitä kahta taitoa. EdX tarjoaa pari vaihtoehtoja tiedon louhinnan oppimiseen.

Syväoppiminen eroaa hienovaraisesti koneoppimisesta! Syväoppiminen on koneoppimisen alakenttä.

Mikä on syväoppiminen?

Syväoppiminen on koneoppimisen osa, joka keskittyy sellaisten algoritmien luomiseen, jotka voivat oppia datan kuvioita useiden keinotekoisten hermoverkkojen kerrosten kautta. (Keinotekoiset hermoverkot ovat muuten eräänlainen koneoppimisalgoritmi, joka on mallinnettu samanlaisiksi kuin ihmisaivojen rakenne ja toiminta.)

Miksi sillä on väliä datatieteilijäksi tulemisessa vuonna 2023?

Tekoäly kehittyy entisestään vuonna 2023. Tekoälyn ja ML:n perusteiden tunteminen ei riitä – sinun tulee myös tuntea kärjet, sillä se ei ole huipussaan huomenna. Syväoppiminen oli uutta muutama vuosi sitten, ja nyt se on välttämätöntä.

Datatieteilijöiden odotetaan käyttävän syväoppimista, kun yrityksillä on pääsy todella suureen määrään dataa. Sitä käytetään kuvan ja videon käsittelyyn tai tietokonenäkösovelluksiin.

Missä voit oppia sen?

Pidän Simplearnin opetusohjelma lähtökohtana.

On paljon nousevia teknologioita ja tekniikoita, jotka on hyödyllistä tietää. Nämä ovat joko vielä edistyneempiä, kuten generatiiviset vastakkainasettelut, tai pehmeämpiin taitoihin perustuvia, kuten datatarinoiden kertominen, tai erikoistuneita sellaiseen alaan kuin aikasarjaennuste. Teen niistä lyhyen yhteenvedon tässä:

• Luonnollinen kielenkäsittely (NLP): Tekoälyn alakenttä, joka käsittelee ihmiskielen käsittelyä ja ymmärtämistä. Chatbotit käyttävät tätä.
• Aikasarja-analyysi ja ennustaminen: Tiedon tutkiminen ajan kuluessa ja tilastollisten mallien käyttö tulevien tapahtumien ennustamiseen. Voit käyttää tätä taitoa myynti- tai tuloanalyysien tekemiseen.
• Kokeellinen suunnittelu ja A/B-testaus: Prosessi, jossa suunnitellaan ja suoritetaan kontrolloituja kokeita hypoteesien testaamiseksi ja tietojen perusteella tehtyjen päätösten tekemiseksi.
• Tietojen tarinankerronta: Kyky viestiä tehokkaasti tietonäkemyksiä ja havaintoja ei-teknisille sidosryhmille. Yhä useammat sidosryhmät ovat kiinnostuneita asiasta miksi tietoon perustuvien päätösten takana, joten tämä on kriittistä.
• Generatiiviset kontradiktoriset verkot (GAN): Syväoppimisen arkkitehtuurityyppi, jossa kaksi hermoverkkoa on koulutettu toimimaan yhdessä luomaan uutta dataa, joka muistuttaa tiettyä tietojoukkoa.
• Siirto-oppiminen: Koneoppimistekniikka, jossa malli on esiopetettu yhteen tehtävään ja hienosäädettävä siihen liittyvään tehtävään, mikä parantaa suorituskykyä ja vähentää tarvittavan harjoitusdatan määrää. Pienemmät yritykset, joilla on enemmän resursseja, pitävät tästä hyödyllistä.
• Automatisoitu koneoppiminen (AutoML): Menetelmä, jolla automatisoidaan koneoppimismallien valinta-, koulutus- ja käyttöönottoprosessi.
• Hyperparametrien viritys: Toinen ML-alaluokka. Tämä on prosessi, jolla optimoidaan koneoppimismallin suorituskykyä säätämällä parametreja, joita ei opita tiedosta, kuten oppimisnopeutta tai piilotettujen kerrosten määrää.
• Selitettävä tekoäly (XAI): Tekoälyn osa, joka keskittyi algoritmien ja mallien luomiseen, jotka ovat läpinäkyviä ja tulkittavissa, jotta ihmiset voivat ymmärtää niiden päätöksentekoprosesseja. Jälleen auttaa sidosryhmiä ymmärtämään, mitä tapahtuu.

Jos haluat olla datatieteilijä vuonna 2023, nämä 19 taitoa ovat ehdottoman tärkeitä. Todella hieno uutinen on, että monet näistä taidoista voidaan oppia itseopiskelemalla, kun taas toiset voit oppia työskennellessäsi junioritason roolissa, kuten data- tai yritysanalyytikko.

Muutama tapa oppia:

• Tarkista aina YouTube. Ilmaisia, kattavia resursseja on niin paljon. Olen listannut tänne muutamia, mutta siellä on käytännössä loputtomasti videoita.
• Alustalla, kuten Coursera ja EdX, on usein luentosarjoja
• Meillä on yli tuhat todellista haastattelukysymystä harjoittelemaan molempia koodauspohjainen ja koodaamaton. Tarjoamme myös dataprojektiesimerkkejä.

Nauti näiden taitojen oppimisen matkasta datatieteilijäksi vuonna 2023.
 
 
Nate Rosidi on datatieteilijä ja tuotestrategiassa. Hän on myös analytiikkaa opettava dosentti ja perustaja StrataScratch, alusta, joka auttaa datatieteilijöitä valmistautumaan haastatteluihin huippuyritysten todellisilla haastattelukysymyksillä. Ota yhteyttä häneen Twitter: StrataScratch or LinkedIn.
 

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.kdnuggets.com/2023/04/top-19-skills-need-know-2023-data-scientist.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-19-skills-you-need-to-know-in-2023-to-be-a-data-scientist