19 лучших навыков, которые вам нужно знать в 2023 году, чтобы стать специалистом по данным

Изображение по автору
 

Времена меняются. Если вы хотите стать специалистом по данным в 2023 году, вам следует добавить в свой список несколько новых навыков, а также множество существующих навыков, которыми вы уже должны были овладеть.

Почему такой обширный набор навыков? Частично проблема заключается в расползании масштабов работы. Никто не знает, кто такой специалист по данным и чем он должен заниматься, и меньше всего знает ваш будущий работодатель. Таким образом, все, что имеет данные, застревает в категории науки о данных, с которой вам приходится иметь дело.

Предполагается, что вы знаете, как очищать, преобразовывать, статистически анализировать, визуализировать, передавать и прогнозировать данные. Не только это, но и новые технологии (или технологии, недавно получившие широкое распространение) также могут быть добавлены к вашим должностным обязанностям.

В этой статье я расскажу о 19 основных навыках, которые вам нужно знать в 2023 году, чтобы стать специалистом по данным.

Вот обзор десяти наиболее важных.

 

Изображение по автору
 

Эти навыки помогут вам найти работу, успешно пройти собеседование, оставаться на шаг впереди и вести переговоры о повышении. В каждом разделе я кратко опишу, что представляет собой каждый навык, почему он важен, и предложу несколько мест для изучения этих навыков.

Хотя это не 80% работы специалиста по данным, очистка данных и обработка данных по-прежнему остаются одними из самых важных навыков, которыми специалист по данным может овладеть в 2023 году.

Что такое очистка и обработка данных?

Очистка и обработка данных — это процессы преобразования необработанных данных в формат, пригодный для анализа. Это включает в себя обработку отсутствующих значений, удаление дубликатов, работу с несогласованными данными и форматирование данных таким образом, чтобы они были готовы к анализу.

Очистка данных обычно означает избавление от неправильных/неточных значений, заполнение любых пробелов, поиск дубликатов и другие способы убедиться, что ваш набор данных настолько безупречен и надежно точен, насколько можно ожидать. Поспорить с ним (или помять его, помассировать или использовать любой другой подобный странный глагол) означает придать ему поддающуюся анализу форму. Вы конвертируете его или отображаете в другой, более удобный для просмотра формат.

Почему важно стать специалистом по данным в 2023 году?

Спросите любого специалиста по обработке и анализу данных, чем он занимается, и первое, что он упомянет, — это очистка и обработка данных. Данные никогда не попадают к вам в руки в красивой, чистой и поддающейся анализу форме, поэтому очень важно знать, как привести их в порядок.

Возможность очистки и обработки данных гарантирует, что результаты вашего анализа заслуживают доверия, и помогает избежать неправильных выводов.

Где можно обучиться этому ключевому навыку?

Есть много отличных вариантов, чтобы научиться чистить данные и спорить. Гарвард предлагает курс на ЭдХ. Вы также можете практиковаться самостоятельно, очищая и обрабатывая бесплатные необработанные наборы данных, такие как Common Crawl, данные веб-сканирования, состоящие из более чем 50 миллиардов веб-страниц (здесь) или данные о погоде в Бразилии (здесь).

Нет, это не просто модное слово! Машинное обучение — очень важный навык, который должен знать любой будущий специалист по данным.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это применение алгоритмов и статистических моделей для прогнозирования и принятия решений на основе данных.

Это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам повышать свою производительность при выполнении конкретной задачи, изучая данные без явного программирования. Это помогает с автоматизацией. Вы найдете его в любой отрасли.

Почему важно стать специалистом по данным в 2023 году?

Вам нужно знать о машинном обучении в 2023 году, потому что это быстро развивающаяся область, которая стала важным инструментом для решения сложных проблем и прогнозирования в различных отраслях.

Алгоритмы машинного обучения можно использовать для классификации изображений, распознавания речи, обработки естественного языка и создания систем рекомендаций. Вам будет трудно найти отрасль, которая не выполняет (или не хочет) выполнять эти задачи с помощью ML.

Обладание знаниями в области машинного обучения позволяет специалисту по данным извлекать ценную информацию из больших и сложных наборов данных и разрабатывать прогностические модели, которые могут способствовать принятию более эффективных бизнес-решений.

Где можно обучиться этому ключевому навыку?

У нас есть репозиторий более тридцати проектов машинного обучения на ScrataScratch, чтобы показать этот навык в своем резюме. TensorFlow также имеет набор отличных бесплатных ресурсов для изучения машинного обучения.

Изображение по автору
 

Этот навык довольно понятен. Когда вы анализируете цифры, ключевые заинтересованные стороны захотят понять ваши выводы с помощью красивых графиков и диаграмм.

Что такое визуализация данных?

Визуализация данных — это создание диаграмм, графиков и другой графики, облегчающей понимание данных. Вы берете числа, которые вы только что очистили, обработали или предсказали, и помещаете их в какой-то визуальный формат, либо для того, чтобы сообщать о тенденциях другим, либо для того, чтобы их было легче обнаружить.

Почему важно стать специалистом по данным в 2023 году?

В 2023 году способность визуализировать данные имеет решающее значение для специалиста по данным. Это похоже на наличие секретной сверхспособности для выявления скрытых закономерностей и тенденций в данных, которые могут быть неочевидны на первый взгляд. И лучшая часть? Вы можете поделиться своими открытиями с другими таким образом, чтобы это было увлекательно и незабываемо. Как специалист по данным, вы будете работать с группами разного уровня опыта, но картинку гораздо легче понять, чем ряд цифр.

Итак, если вы хотите быть специалистом по данным, который может эффективно передавать свои идеи и открытия, важно овладеть искусством визуализации данных.

Где можно обучиться этому ключевому навыку?

Вот список бесплатных мест для изучения данных, а именно.

SQL — это язык структурированных запросов. Специалисты по данным используют SQL для работы с базами данных SQL, а также для управления базами данных и выполнения задач по хранению данных.

Что такое SQL и управление базами данных?

SQL — очень популярный язык, который позволяет вам получать доступ к структурированным данным и управлять ими. Это идет рука об руку с управлением базой данных, которое обычно выполняется в SQL. Управление базой данных — это в основном то, как вы можете организовывать, хранить и извлекать данные из места. Базы данных SQL являются одним из лучшие серверные технологии учиться в 2023 году, так что это не только для науки о данных.

Почему важно стать специалистом по данным в 2023 году?

Как специалист по данным, вы должны отслеживать все данные, следить за тем, чтобы они были организованы, и извлекать их, когда они кому-то нужны. Это то, что позволяют делать SQL и управление базами данных.

Где можно обучиться этому ключевому навыку?

Coursera есть тонна отличных и недорогих курсов по управлению базами данных/администрированию, которые вы можете попробовать. Вы также можете предварительно просмотреть некоторые SQL-вопросы на собеседовании здесь, что может быть полезно для проверки ваших знаний.

Да, большие данные — это модное словечко, но это также и реальная концепция — Oracle определяет это как «данные, которые содержат большее разнообразие, поступающие в возрастающих объемах и с большей скоростью», или данные с тремя буквами V.

Что такое обработка больших данных?

Обработка больших данных — это возможность обрабатывать, хранить и анализировать большие объемы данных с помощью таких технологий, как Hadoop и Spark.

Почему важно стать специалистом по данным в 2023 году?

В 2023 году способность обрабатывать большие данные имеет решающее значение для специалистов по данным. Объем генерируемых данных продолжает расти в геометрической прогрессии, и способность эффективно обрабатывать и анализировать эти данные имеет важное значение для принятия обоснованных решений и получения ценной информации. Специалисты по данным, которые хорошо разбираются в методах обработки больших данных, смогут с легкостью работать с большими наборами данных и максимально эффективно использовать содержащуюся в них информацию.

Кроме того, благодаря его многословности никогда не помешает добавить в свое резюме «большие данные».

Где этому научиться?

Я люблю Simplilearn Серия руководств по YouTube на этой концепции.

Изображение по автору
 
Это забавно — по мере того, как все больше продуктов и услуг перемещается в облако, облачные вычисления становятся обязательным требованием практически для каждой технической работы, будь то DevOps или специалист по данным.

Что такое облачные вычисления?

Облачные вычисления — это использование облачных технологий и платформ, таких как AWS, Azure или Google Cloud, для хранения и обработки данных. Это похоже на виртуальную комнату хранения, к которой вы можете получить доступ из любого места в любое время. Вместо хранения данных и вычислительных ресурсов на локальных компьютерах или серверах облачные вычисления позволяют организациям и специалистам по данным получать доступ к этим ресурсам через Интернет.

Почему важно стать специалистом по данным в 2023 году?

Как я продолжаю подчеркивать, количество данных, с которыми вы, как специалист по данным, должны работать, растет. Все больше компаний будут размещать его в облаке, а не работать с ним локально. Становится все более важным иметь возможность хранить и обрабатывать эти данные масштабируемым и эффективным образом.

Облачные вычисления обеспечивают эффективное решение этой проблемы, позволяя специалистам по данным получать доступ к огромному количеству вычислительных ресурсов и хранилищ данных без необходимости использования дорогостоящего оборудования и инфраструктуры.

Где этому научиться?

Хорошая новость заключается в том, что компании владеют различными облаками, и многие из них заинтересованы в том, чтобы научить вас этому бесплатно, поэтому вы учитесь использовать их облака. Google, Microsoftи Amazon у всех есть большие ресурсы облачных вычислений.

«Подожди, а разве мы только что не покрыли базы данных? Что такое хранилище данных?» Я слышу, как ты спрашиваешь.

Я понимаю тебя. Иногда кажется, что самый важный навык в науке о данных — правильно использовать все акронимы и жаргон.

Что такое хранилище данных и ETL?

Во-первых, давайте отделим хранилища данных от баз данных.

Хранилища хранят текущие и исторические данные для нескольких систем, а базы данных хранят текущие данные, необходимые для реализации проекта. База данных хранит текущие данные, необходимые для работы приложения, тогда как хранилище данных хранит текущие и исторические данные для одной или нескольких систем в предопределенной и фиксированной схеме для анализа данных.

Короче говоря, вы бы использовали хранилище данных для данных для множества разных проектов вместе, тогда как база данных в основном хранит данные одного проекта.

ETL — это процесс, который включает в себя хранение данных, сокращение от извлечения, преобразования и загрузки. Инструмент ETL будет извлекать данные из любых систем источников данных, которые вы хотите, преобразовывать их в промежуточной области (обычно очищая, манипулируя ими или «обрабатывая» их), а затем загружая их в хранилище данных.

Почему важно стать специалистом по данным в 2023 году?

Мне кажется, что я повторил этот пункт в каждом навыке, но данные растут. Компании жаждут этого, и они ожидают, что вы справитесь с этим. Знание того, как управлять данными в строящихся конвейерах, имеет решающее значение.

Где этому научиться?

Я рекомендую научиться правильно выполнять ETL на конкретном языке, таком как SQL или Python. Датакемп получил Неплохо с питоном. Microsoft работает более учебник среднего уровня пройти через опцию SQL.

Каждый специалист по данным является специалистом по моделям. Я не говорю о Жизель Бюндхен. Я имею в виду создание модели хранения и организации данных в системе.

Что такое моделирование данных и управление ими?

Моделирование данных и управление ими — это процесс создания математических моделей для представления данных, а также управления данными для поддержания их качества, точности и полезности.

Это включает в себя определение объектов данных, отношений и атрибутов, а также реализацию процессов проверки данных, целостности и безопасности.

Проще говоря, моделирование данных в основном означает, что вы создаете схему того, как данные организованы и связаны в системах вашего работодателя. Вы можете думать об этом как о составлении чертежа дома. Точно так же, как план показывает разные комнаты и то, как они связаны, моделирование данных показывает, как разные части информации связаны друг с другом.

Это помогает обеспечить согласованное и эффективное хранение и использование данных.

Почему важно стать специалистом по данным в 2023 году?

Как специалист по данным, вы будете нести ответственность за то, чтобы данные были организованы и структурированы доступным способом. Моделирование данных и управление ими помогают работать с данными, делиться ими, обеспечивать их точность и принимать решения на их основе.

Где этому научиться?

У Майкрософта хороший введение в своем блоге, продолжительностью всего полчаса и с высоким рейтингом. Это хорошее место для начала.

Изображение автора
 

Многие термины науки о данных были просто украдены из других профессий, таких как моделирование и майнинг. Давайте разберемся, что это значит и почему это важно.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных — это процесс извлечения полезной информации из данных с помощью таких методов, как кластеризация, классификация и правила ассоциации. Вы просматриваете настоящий поток данных, чтобы найти полезные золотые самородки. (Возможно, панорамирование данных было бы лучшим названием для этого навыка!)

Почему важно стать специалистом по данным в 2023 году?

Представьте: вы специалист по данным в 2023 году. У вас есть данные, поступающие из десяти тысяч различных источников. Какой навык вы используете для выявления закономерностей во всех этих источниках данных?

Это интеллектуальный анализ данных.

Где этому научиться?

Интеллектуальный анализ данных обычно рассматривается в курсах, посвященных большим данным или анализу данных, поскольку это довольно важный компонент этих двух навыков. EdX предлагает пару вариантов изучения интеллектуального анализа данных.

Глубокое обучение немного отличается от машинного обучения! Глубокое обучение — это подполе машинного обучения.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это аспект машинного обучения, который фокусируется на создании алгоритмов, которые могут изучать закономерности в данных через несколько слоев искусственных нейронных сетей. (Кстати, искусственные нейронные сети — это тип алгоритма машинного обучения, смоделированный так, чтобы он был похож на структуру и функции человеческого мозга.)

Почему важно стать специалистом по данным в 2023 году?

В 2023 году искусственный интеллект становится все более изощренным. Недостаточно знать основы ИИ и машинного обучения — вы также должны быть знакомы с передовыми технологиями, потому что завтра они не будут передовыми. Глубокое обучение было новшеством несколько лет назад, а теперь оно стало необходимостью.

Ожидается, что специалисты по данным будут использовать глубокое обучение, когда компании получат доступ к действительно огромному объему данных. Он используется для обработки изображений и видео или приложений компьютерного зрения.

Где этому научиться?

Мне нравится Учебник Simplilearn в качестве отправной точки.

Есть много перспективных технологий и методов, которые полезно знать. Они либо еще более продвинуты, как генеративно-состязательные сети, либо больше основаны на социальных навыках, например, рассказывание историй на основе данных, либо специализируются на такой области, как прогнозирование временных рядов. Я кратко суммирую их здесь:

• Обработка естественного языка (НЛП): подполе ИИ, которое занимается обработкой и пониманием человеческого языка. Чат-боты используют это.
• Анализ временных рядов и прогнозирование: изучение данных с течением времени и использование статистических моделей для прогнозирования будущих событий. Вы можете использовать этот навык для анализа продаж или доходов.
• Экспериментальный дизайн и A/B-тестирование: процесс разработки и проведения контролируемых экспериментов для проверки гипотез и принятия решений на основе данных.
• Рассказ о данных: Способность эффективно сообщать информацию о данных и выводы нетехническим заинтересованным сторонам. Все больше и больше заинтересованных сторон проявляют интерес к зачем решения, основанные на данных, поэтому это очень важно.
• Генеративные состязательные сети (GAN): тип архитектуры глубокого обучения, в которой две нейронные сети обучаются совместной работе для создания новых данных, напоминающих заданный набор данных.
• Трансферное обучение: Метод машинного обучения, при котором модель предварительно обучается для одной задачи и настраивается для связанной задачи, повышая производительность и уменьшая объем необходимых обучающих данных. Небольшие компании, которые более ограничены в ресурсах, найдут это полезным.
• Автоматизированное машинное обучение (AutoML): Метод автоматизации процесса выбора, обучения и развертывания моделей машинного обучения.
• Настройка гиперпараметра: Еще одна подкатегория ML. Это процесс оптимизации производительности модели машинного обучения путем настройки параметров, которые не извлекаются из данных, таких как скорость обучения или количество скрытых слоев.
• Объяснимый ИИ (XAI): отрасль ИИ, ориентированная на создание прозрачных и интерпретируемых алгоритмов и моделей, чтобы их процессы принятия решений могли быть понятны людям. Опять же, помогая заинтересованным сторонам понять, что происходит.

Если вы хотите стать специалистом по данным в 2023 году, эти 19 навыков абсолютно необходимы. Хорошая новость заключается в том, что многим из этих навыков можно научиться самостоятельно, в то время как другие вы можете освоить, работая на младших должностях, таких как данные или бизнес-аналитик.

Несколько способов научиться:

• Всегда проверяйте YouTube. Существует так много бесплатных всеобъемлющих ресурсов. Я перечислил несколько здесь, но существует практически бесконечное количество видео.
• Такие платформы, как Coursera и EdX, часто проводят серии лекций.
• У нас есть более тысячи реальных вопросов для собеседования, на которых можно попрактиковаться. на основе кодирования и некодирующие, Мы также предлагаем примеры проектов данных.

Наслаждайтесь путешествием по изучению этих навыков, чтобы стать специалистом по данным в 2023 году.
 
 
Нейт Росиди специалист по данным и продуктовой стратегии. Он также является адъюнкт-профессором, преподающим аналитику, и является основателем СтратаСкретч, платформа, помогающая специалистам по обработке данных подготовиться к интервью с реальными вопросами интервью от ведущих компаний. Свяжись с ним в Твиттер: StrataScratch or LinkedIn.
 

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Источник: 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