Postati podatkovni znanstvenik: vodnik za statistike

Časovni žig: 8. marec 2023 5
Izvorno vozlišče: 1999462

Podatkovna znanost je hitro rastoče področje s široko paleto aplikacij, od zdravstva do financ. Posledično so statistiki vedno bolj iskani za vlogo podatkovnega znanstvenika. Toda kaj je potrebno, da postanete uspešen podatkovni znanstvenik? Ta članek ponuja vodnik za statistike, ki jih zanima nadaljevanje kariere v podatkovni znanosti.

V prvi vrsti bi morali statistiki imeti trdne temelje v matematiki in statistiki. Globoko razumevanje verjetnosti, linearne algebre in računa je bistveno za podatkovne znanstvenike, saj se ti koncepti uporabljajo za razvoj modelov in algoritmov za analizo podatkov. Poleg tega bi morali statistiki poznati algoritme in tehnike strojnega učenja, kot so nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje in učenje z okrepitvijo.

Drugič, statistiki bi morali imeti izkušnje z delom z velikimi zbirkami podatkov. Podatkovni znanstveniki morajo biti sposobni pridobiti vpoglede iz velikih naborov podatkov in razviti napovedne modele. Kot taki bi morali biti statistiki zadovoljni z delom z bazami podatkov in orodji za rudarjenje podatkov, kot so SQL, Python in R.

Tretjič, statistiki bi morali imeti močne komunikacijske sposobnosti. Podatkovna znanost vključuje delo z deležniki iz različnih oddelkov in okolij, zato je sposobnost komuniciranja zapletenih konceptov na razumljiv način bistvena. Poleg tega morajo biti podatkovni znanstveniki sposobni predstaviti svoje ugotovitve na jasen in jedrnat način.

Končno, statistiki bi morali imeti strast do učenja novih tehnologij in tehnik. Podatkovna znanost je področje, ki se nenehno razvija, zato je pomembno, da so podatkovni znanstveniki na tekočem z najnovejšimi trendi in tehnologijami. Poleg tega bi morali podatkovni znanstveniki znati delati z novimi orodji in tehnologijami, ko bodo na voljo.

Skratka, če želite postati uspešen podatkovni znanstvenik, potrebujete kombinacijo tehničnih veščin, komunikacijskih veščin in strasti do učenja. Statistiki, ki imajo te lastnosti, lahko postanejo uspešni podatkovni znanstveniki in vplivajo na področje podatkovne znanosti.

Časovni žig:

Več od Big Data / Web3