19 najważniejszych umiejętności, które musisz znać w 2023 r., aby zostać naukowcem danych

Zdjęcie autora
 

Czasy się zmieniają. Jeśli chcesz zostać naukowcem danych w 2023 r., jest kilka nowych umiejętności, które powinieneś dodać do swojej listy, a także mnóstwo istniejących umiejętności, które powinieneś już opanować.

Dlaczego tak rozbudowany zestaw umiejętności? Częścią problemu jest pełzanie zakresu zadań. Nikt nie wie, kim jest analityk danych ani co powinien robić, a już na pewno nie twój przyszły pracodawca. Więc wszystko, co ma dane, utknie w kategorii nauki o danych, z którą możesz sobie poradzić.

Oczekuje się, że będziesz wiedział, jak czyścić, przekształcać, analizować statystycznie, wizualizować, komunikować i przewidywać dane. Nie tylko to, ale nowa technologia (lub technologia, która niedawno weszła do głównego nurtu) może również zostać dodana do twoich obowiązków zawodowych.

W tym artykule opiszę 19 najważniejszych umiejętności, które musisz znać w 2023 r., aby zostać naukowcem danych.

Oto przegląd dziesięciu najważniejszych.

 

Zdjęcie autora
 

Umiejętności te pomogą Ci znaleźć pracę, zmiażdżyć rozmowę kwalifikacyjną, wyprzedzić konkurencję i negocjować awans. W każdej sekcji krótko podsumuję, czym jest każda umiejętność, dlaczego jest ważna, i zaproponuję kilka miejsc, w których można się tych umiejętności nauczyć.

Podczas gdy jest nie 80% pracy analityka danych, czyszczenie danych i kłótnie to nadal jedne z najważniejszych umiejętności, które naukowiec danych może opanować w 2023 roku.

Co to jest czyszczenie danych i kłótnie?

Czyszczenie i przetwarzanie danych to procesy przekształcania surowych danych w format, który można wykorzystać do analizy. Obejmuje to obsługę brakujących wartości, usuwanie duplikatów, radzenie sobie z niespójnymi danymi i formatowanie danych w sposób, który przygotowuje je do analizy.

Czyszczenie danych zwykle odnosi się do pozbycia się złych/niedokładnych wartości, wypełnienia pustych miejsc, znalezienia duplikatów i upewnienia się, że zestaw danych jest tak nieskazitelny i niezawodnie dokładny, jak można się spodziewać. Spieranie się z nim (lub mungowanie, masowanie lub jakikolwiek inny dziwny czasownik) oznacza nadawanie mu kształtu, który można analizować. Konwertujesz go lub mapujesz na inny, łatwiejszy do obejrzenia format.

Dlaczego zostanie naukowcem danych w 2023 r. ma znaczenie?

Zapytaj dowolnego analityka danych, czym się zajmuje, a jedną z pierwszych rzeczy, o których wspomni, będzie czyszczenie danych i kłótnie. Dane nigdy nie trafiają do twoich rąk w ładnym, czystym, nadającym się do analizy kształcie, dlatego bardzo ważne jest, aby wiedzieć, jak je uporządkować.

Możliwość czyszczenia i porządkowania danych gwarantuje, że wyniki analizy są godne zaufania i pomaga uniknąć wyciągania błędnych wniosków.

Gdzie można nauczyć się tej kluczowej umiejętności?

Istnieje wiele świetnych opcji nauki czyszczenia danych i kłótni. Harvard oferuje m.in kurs na EdX. Możesz także ćwiczyć samodzielnie, czyszcząc i przetwarzając bezpłatne, surowe zbiory danych, takie jak Common Crawl, dane indeksowania sieci złożone z ponad 50 miliardów stron internetowych (tutaj) lub dane pogodowe dla Brazylii (tutaj).

Nie, to nie jest tylko modne hasło! Uczenie maszynowe to bardzo ważna umiejętność dla każdego przyszłego analityka danych.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to zastosowanie algorytmów i modeli statystycznych do przewidywania i podejmowania decyzji na podstawie danych.

Jest to poddziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom poprawę wydajności w wykonywaniu określonego zadania poprzez uczenie się na podstawie danych, bez wyraźnego programowania. Pomaga w automatyzacji. Znajdziesz go w każdej branży.

Dlaczego zostanie naukowcem danych w 2023 r. ma znaczenie?

Musisz wiedzieć o uczeniu maszynowym w 2023 roku, ponieważ jest to szybko rozwijająca się dziedzina, która stała się kluczowym narzędziem do rozwiązywania złożonych problemów i prognozowania w różnych branżach.

Algorytmy uczenia maszynowego mogą być wykorzystywane do klasyfikowania obrazów, rozpoznawania mowy, przetwarzania języka naturalnego i tworzenia systemów rekomendacji. Trudno będzie znaleźć branżę, która nie wykonuje (lub nie chce) tych zadań wspieranych przez ML.

Biegłość w uczeniu maszynowym pozwala analitykowi danych na wydobywanie cennych spostrzeżeń z dużych i złożonych zestawów danych oraz opracowywanie modeli predykcyjnych, które mogą wpływać na lepsze decyzje biznesowe.

Gdzie można nauczyć się tej kluczowej umiejętności?

Mamy repozytorium ponad trzydzieści projektów uczenia maszynowego w ScrataScratch, aby pokazać tę umiejętność w swoim CV. TensorFlow również ma zestaw świetnych bezpłatnych zasobów do nauki uczenia maszynowego.

Zdjęcie autora
 

Ta umiejętność jest dość oczywista. Kiedy analizujesz liczby, kluczowi interesariusze będą chcieli zrozumieć twoje ustalenia za pomocą ładnych wykresów i wykresów.

Co to jest wizualizacja danych?

Wizualizacja danych to tworzenie wykresów, wykresów i innych elementów graficznych ułatwiających zrozumienie danych. Bierzesz liczby, które właśnie wyczyściłeś, wytargałeś lub przewidziałeś, i umieszczasz je w jakimś formacie wizualnym, aby przekazać trendy innym lub ułatwić ich wykrycie.

Dlaczego zostanie naukowcem danych w 2023 r. ma znaczenie?

W 2023 r. umiejętność wizualizacji danych jest kluczowa dla analityka danych. To jak posiadanie sekretnej supermocy do odkrywania ukrytych wzorców i trendów w danych, które mogą nie być oczywiste na pierwszy rzut oka. A najlepsza część? Możesz dzielić się swoimi odkryciami z innymi w sposób, który jest zarówno wciągający, jak i niezapomniany. Jako analityk danych będziesz pracować z grupami o różnych poziomach doświadczenia, ale obraz jest znacznie łatwiejszy do zrozumienia niż rząd liczb.

Tak więc, jeśli chcesz być naukowcem danych, który może skutecznie przekazywać swoje spostrzeżenia i odkrycia, ważne jest, aby opanować sztukę wizualizacji danych.

Gdzie można nauczyć się tej kluczowej umiejętności?

Oto lista bezpłatnych miejsc do nauki danych, tj.

SQL to strukturalny język zapytań. Analitycy danych używają języka SQL do pracy z bazami danych SQL, a także do zarządzania bazami danych i wykonywania zadań związanych z przechowywaniem danych.

Co to jest SQL i zarządzanie bazą danych?

SQL to bardzo popularny język, który umożliwia dostęp do danych strukturalnych i manipulowanie nimi. Idzie to w parze z zarządzaniem bazą danych, które jest powszechnie wykonywane w SQL. Zarządzanie bazą danych to w zasadzie sposób organizowania, przechowywania i pobierania danych z miejsca. Bazy danych SQL są jednymi z najlepsze technologie backendowe uczyć się w 2023 r., więc nie dotyczy to tylko nauki o danych.

Dlaczego zostanie naukowcem danych w 2023 r. ma znaczenie?

Jako analityk danych musisz śledzić wszystkie dane, upewniać się, że są uporządkowane i odzyskiwać je, gdy ktoś ich potrzebuje. To właśnie umożliwia SQL i zarządzanie bazami danych.

Gdzie można nauczyć się tej kluczowej umiejętności?

Coursera ma tonę świetnych, niedrogich kursów zarządzania/administrowania bazami danych, które możesz wypróbować. Możesz także uzyskać podgląd niektórych z nich Pytania do wywiadu SQL tutaj, które mogą być przydatne do sprawdzenia Twojej wiedzy.

Big data to modne słowo, tak, ale to także prawdziwa koncepcja – Oracle definiuje to jako „dane zawierające większą różnorodność, przybywające w coraz większych ilościach iz większą prędkością” lub dane z trzema V.

Co to jest przetwarzanie dużych zbiorów danych?

Przetwarzanie dużych zbiorów danych to zdolność do przetwarzania, przechowywania i analizowania dużych ilości danych przy użyciu technologii takich jak Hadoop i Spark.

Dlaczego zostanie naukowcem danych w 2023 r. ma znaczenie?

W 2023 r. zdolność do przetwarzania dużych zbiorów danych będzie miała kluczowe znaczenie dla naukowców zajmujących się danymi. Ilość generowanych danych stale rośnie w tempie wykładniczym, a umiejętność skutecznego przetwarzania i analizowania tych danych jest niezbędna do podejmowania świadomych decyzji i uzyskiwania cennych informacji. Analitycy danych, którzy mają głębokie zrozumienie technik przetwarzania dużych zbiorów danych, będą mogli z łatwością pracować z dużymi zbiorami danych i maksymalnie wykorzystać zawarte w nich informacje.

Poza tym, dzięki swojej rozwlekłości, nigdy nie zaszkodzi wrzucić „duże zbiory danych” do swojego CV.

Gdzie można się tego nauczyć?

Uwielbiam Simplilearn's Seria samouczków YouTube na tej koncepcji.

Zdjęcie autora
 
To zabawne – w miarę jak coraz więcej produktów i usług przenosi się do chmury, przetwarzanie w chmurze staje się wymogiem zawodowym w prawie każdej pracy technicznej, niezależnie od tego, czy jest to DevOps lub naukowiec danych.

Co to jest Cloud Computing?

Przetwarzanie w chmurze to wykorzystanie technologii i platform opartych na chmurze, takich jak AWS, Azure lub Google Cloud, do przechowywania i przetwarzania danych. To trochę jak posiadanie wirtualnego magazynu, do którego można uzyskać dostęp z dowolnego miejsca w dowolnym czasie. Zamiast przechowywania danych i zasobów obliczeniowych na lokalnych maszynach lub serwerach, przetwarzanie w chmurze umożliwia organizacjom – i analitykom danych – dostęp do tych zasobów przez Internet.

Dlaczego zostanie naukowcem danych w 2023 r. ma znaczenie?

Jak ciągle podkreślam, ilość danych, z którymi musisz pracować jako analityk danych, rośnie. Więcej firm będzie umieszczać je w chmurze, zamiast zajmować się nimi na miejscu. Możliwość przechowywania i przetwarzania tych danych w skalowalny i wydajny sposób staje się coraz ważniejsza.

Przetwarzanie w chmurze zapewnia skuteczne rozwiązanie tego problemu, umożliwiając naukowcom danych dostęp do ogromnych ilości zasobów obliczeniowych i przechowywania danych bez konieczności posiadania drogiego sprzętu i infrastruktury.

Gdzie można się tego nauczyć?

Dobrą wiadomością jest to, że firmy posiadają różne chmury, a wiele z nich ma żywotny interes w nauczaniu Cię o tym za darmo, więc uczysz się korzystać z ich chmur. Google, Microsoft, Amazonka wszystkie mają świetne zasoby do przetwarzania w chmurze.

„Czekaj, czy nie omówiliśmy właśnie baz danych? Co to jest hurtownia danych?” Słyszę, że pytasz.

Rozumiem cię. Czasami wydaje się, że najbardziej krytyczną umiejętnością analityki danych jest trzymanie wszystkich akronimów i żargonu w czystości.

Czym są hurtownie danych i ETL?

Najpierw odróżnijmy hurtownie danych od baz danych.

Magazyny przechowują aktualne i historyczne dane dla wielu systemów, podczas gdy bazy danych przechowują aktualne dane potrzebne do zasilania projektu. Baza danych przechowuje bieżące dane wymagane do zasilania aplikacji, podczas gdy hurtownia danych przechowuje bieżące i historyczne dane dla jednego lub więcej systemów w predefiniowanym i ustalonym schemacie do analizy danych.

Krótko mówiąc, użyłbyś hurtowni danych dla danych dla wielu różnych projektów razem, podczas gdy baza danych przechowuje głównie dane jednego projektu.

ETL to proces obejmujący magazynowanie danych, skrót od wyodrębniania, przekształcania i ładowania. Narzędzie ETL wyodrębni dane z dowolnych systemów źródła danych, przekształci je w obszarze przemieszczania (zwykle czyszcząc je, manipulując lub „mungując”), a następnie załaduje je do hurtowni danych.

Dlaczego zostanie naukowcem danych w 2023 r. ma znaczenie?

Wydaje mi się, że powtarzałem ten punkt w każdej umiejętności, ale dane rosną. Firmy są tego spragnione i będą oczekiwać, że będziesz tym zarządzał. Wiedza o tym, jak zarządzać danymi w tworzonych potokach, ma kluczowe znaczenie.

Gdzie można się tego nauczyć?

Polecam nauczyć się, jak zrobić poprawny ETL w określonym języku, takim jak SQL lub Python. Datacamp ma dobry z Pythonem. Microsoft prowadzi więcej samouczek na poziomie średniozaawansowanym przejść przez opcję SQL.

Każdy analityk danych jest specjalistą od modeli. Nie mówię o Giselle Bundchen. Mam na myśli stworzenie modelu przechowywania i organizacji danych w systemie.

Czym jest modelowanie i zarządzanie danymi?

Modelowanie danych i zarządzanie nimi to proces tworzenia modeli matematycznych reprezentujących dane, a także zarządzanie danymi w celu zachowania ich jakości, dokładności i użyteczności.

Obejmuje to definiowanie jednostek danych, relacji i atrybutów, a także wdrażanie procesów sprawdzania poprawności, integralności i bezpieczeństwa danych.

Mówiąc prościej, modelowanie danych zasadniczo oznacza tworzenie planu organizacji i łączenia danych w systemach pracodawcy. Możesz myśleć o tym jak o szkicowaniu projektu domu. Tak jak plan pokazuje różne pokoje i sposób ich połączenia, modelowanie danych pokazuje, w jaki sposób różne informacje są powiązane i połączone ze sobą.

Pomaga to zapewnić, że dane są przechowywane i wykorzystywane w spójny i skuteczny sposób.

Dlaczego zostanie naukowcem danych w 2023 r. ma znaczenie?

Jako analityk danych będziesz odpowiedzialny za upewnienie się, że dane są zorganizowane i ustrukturyzowane w przystępny sposób. Modelowanie danych i zarządzanie nimi pomagają pracować z danymi, udostępniać je, sprawdzać, czy są dokładne i podejmować na ich podstawie decyzje.

Gdzie można się tego nauczyć?

Microsoft ma dobrze Intro na swoim blogu, trwający zaledwie pół godziny i wysoko oceniany. To dobre miejsce na początek.

Zdjęcie autora
 

Wiele terminów związanych z nauką o danych zostało właśnie okradzonych z innych zawodów, takich jak modelowanie i eksploracja. Przejdźmy do tego, co to znaczy i dlaczego jest ważne.

Co to jest eksploracja danych?

Eksploracja danych to proces wydobywania użytecznych informacji z danych za pomocą technik takich jak grupowanie, klasyfikacja i reguły asocjacyjne. Przeszukujesz prawdziwą powódź danych, aby znaleźć przydatne samorodki złota. (Może panoramowanie danych byłoby lepszą nazwą dla tej umiejętności!)

Dlaczego zostanie naukowcem danych w 2023 r. ma znaczenie?

Wyobraź sobie: jesteś analitykiem danych w 2023 roku. Masz dane pochodzące z dziesięciu tysięcy różnych źródeł. Jakich umiejętności używasz do identyfikowania wzorców we wszystkich tych źródłach danych?

To eksploracja danych.

Gdzie można się tego nauczyć?

Eksploracja danych jest zwykle omawiana na kursach obejmujących duże zbiory danych lub analizę danych, ponieważ jest to dość krytyczny składnik tych dwóch umiejętności. EdX oferuje parę opcji nauki eksploracji danych.

Głębokie uczenie się subtelnie różni się od uczenia maszynowego! Uczenie głębokie jest poddziedziną uczenia maszynowego.

Co to jest uczenie głębokie?

Głębokie uczenie się to aspekt uczenia maszynowego, który koncentruje się na tworzeniu algorytmów, które mogą uczyć się wzorców w danych poprzez wiele warstw sztucznych sieci neuronowych. (Nawiasem mówiąc, sztuczne sieci neuronowe są rodzajem algorytmu uczenia maszynowego, modelowanego tak, aby był podobny do struktury i funkcji ludzkiego mózgu.)

Dlaczego zostanie naukowcem danych w 2023 r. ma znaczenie?

Sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej wyrafinowana w 2023 roku. Nie wystarczy znać podstawy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego – powinieneś także znać najnowocześniejsze technologie, ponieważ jutro nie będą one najnowocześniejsze. Głębokie uczenie się było nowością kilka lat temu, a teraz jest koniecznością.

Oczekuje się, że analitycy danych będą korzystać z głębokiego uczenia się, gdy firmy będą miały dostęp do naprawdę ogromnej ilości danych. Jest używany do przetwarzania obrazu i wideo lub aplikacji do widzenia komputerowego.

Gdzie można się tego nauczyć?

Podoba mi się Samouczek Simplilearn jako punkt wyjścia.

Istnieje wiele nadchodzących technologii i technik, o których warto wiedzieć. Są one albo jeszcze bardziej zaawansowane, jak generatywne sieci kontradyktoryjne, albo bardziej oparte na umiejętnościach miękkich, jak opowiadanie historii danych, albo specjalizują się w dziedzinie, takiej jak prognozowanie szeregów czasowych. Pokrótce podsumuję je tutaj:

• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Poddziedzina sztucznej inteligencji, która zajmuje się przetwarzaniem i rozumieniem ludzkiego języka. Korzystają z tego chatboty.
• Analiza i prognozowanie szeregów czasowych: Badanie danych w czasie i wykorzystanie modeli statystycznych do przewidywania przyszłych wydarzeń. Możesz użyć tej umiejętności do analizy sprzedaży lub przychodów.
• Projekt eksperymentalny i testy A/B: Proces projektowania i przeprowadzania kontrolowanych eksperymentów w celu testowania hipotez i podejmowania decyzji na podstawie danych.
• Opowiadanie danych: Zdolność do skutecznego komunikowania spostrzeżeń i wniosków dotyczących danych interesariuszom nietechnicznym. Coraz więcej interesariuszy interesuje się tzw dlaczego za decyzjami opartymi na danych, więc ma to kluczowe znaczenie.
• Generatywne sieci przeciwne (GAN): rodzaj architektury głębokiego uczenia się, w której dwie sieci neuronowe są szkolone do współpracy w celu generowania nowych danych, które przypominają dany zestaw danych.
• Przenieś naukę: Technika uczenia maszynowego, w której model jest wstępnie szkolony w jednym zadaniu i dostrajany w zadaniu pokrewnym, poprawiając wydajność i zmniejszając ilość potrzebnych danych szkoleniowych. Mniejsze firmy, które są bardziej ograniczone zasobami, uznają to za przydatne.
• Automatyczne uczenie maszynowe (AutoML): Metoda automatyzacji procesu wybierania, uczenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego.
• Dostrajanie hiperparametrów: Kolejna podkategoria ML. Jest to proces optymalizacji wydajności modelu uczenia maszynowego poprzez dostosowanie parametrów, które nie są wyuczone z danych, takich jak szybkość uczenia się lub liczba warstw ukrytych.
• Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI): Gałąź sztucznej inteligencji skupiająca się na tworzeniu algorytmów i modeli, które są przejrzyste i możliwe do interpretacji, dzięki czemu ich procesy decyzyjne mogą być zrozumiałe dla ludzi. Ponownie pomagamy zainteresowanym stronom zrozumieć, co się dzieje.

Jeśli chcesz zostać naukowcem danych w 2023 roku, te 19 umiejętności są absolutnie niezbędne. Naprawdę świetną wiadomością jest to, że wielu z tych umiejętności można się nauczyć samodzielnie, podczas gdy inne można nabyć podczas pracy na niższym stanowisku, np. danych lub analityk biznesowy.

Kilka sposobów na naukę:

• Zawsze sprawdzaj YouTube. Jest tak wiele bezpłatnych, kompleksowych zasobów. Wymieniłem tutaj kilka, ale istnieje praktycznie nieskończona liczba filmów.
• Platformy takie jak Coursera i EdX często mają serie wykładów
• Mamy ponad tysiąc prawdziwych pytań do rozmowy kwalifikacyjnej do przećwiczenia oparte na kodowaniu i niekodujący. Oferujemy również przykłady projektów danych.

Ciesz się podróżą nauki tych umiejętności, aby zostać naukowcem danych w 2023 roku.
 
 
Nate'a Rosidiego jest analitykiem danych i strategii produktu. Jest także adiunktem wykładającym analitykę i jest założycielem StrataScratch, platforma pomagająca analitykom danych przygotować się do rozmów kwalifikacyjnych z prawdziwymi pytaniami do wywiadów z czołowymi firmami. Połącz się z nim dalej Twitter: StrataScratch or LinkedIn.
 

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. Dostęp tutaj.
• Źródło: 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