Учитывая, насколько сильно мир зависит от данных, существует множество доступных курсов и публикаций по науке о данных. Однако упускается из виду то, что в дополнение к знанию темы, чтобы стать хорошим специалистом по данным, необходимо овладеть рядом навыков. Имея это в виду, эти профессиональные навыки в области науки о данных, как ожидается, будут пользоваться большим спросом, и, будучи экспертом в одном или нескольких из этих навыков, вы определенно получите высокооплачиваемую работу в 2022 году и даже позже. Ниже приведен список лучших навыков в области науки о данных.

Математические и статистические концепции

Любой эффективный Data Scientist должен иметь сильную математическую и статистическую подготовку. Любая компания, особенно та, которая работает с данными, потребует от Data Scientist знакомства с различными статистическими методологиями, такими как оценка максимального правдоподобия, дистрибьюторы и статистические тесты, чтобы помочь в выработке рекомендаций и суждений. Исчисление и линейная алгебра важны, поскольку алгоритмы машинного обучения полагаются на них. Вам будет намного проще изучать идеи и алгоритмы машинного обучения, если вы сначала освоите статистику! Даже если сейчас вам не кажется, что вы узнаете что-то полезное, это окупится в ближайшие недели.

Извлечение данных

Как специалисты по данным, все, что мы делаем, — это имеем дело с данными, поэтому для работы вам потребуются хорошие и надежные данные. Процесс импорта данных с веб-сайта в электронную таблицу или локальный файл на вашем компьютере называется сканированием данных. Это один из самых эффективных способов сбора информации из Интернета и, в некоторых случаях, отправки этой информации на другой веб-сайт.

В самом широком смысле парсинг данных — это метод, при котором компьютерная программа собирает данные из выходных данных другой программы. Очистка веб-страниц, процесс использования приложения для извлечения ценной информации с веб-сайта, является распространенным примером очистки данных.

Обработка данных

Максимальное использование данных — вот что такое наука о данных. Это когда манипулирование данными пригодится. Обработка данных — это процесс преобразования данных из одной формы в другую. Обработка данных, также известная как обработка данных, представляет собой акт преобразования и сопоставления данных из одного «сырого» типа данных в другой с целью повышения производительности. Это очень важно, поскольку наука о данных включает в себя создание моделей, обнаружение новых функций для построения и глубокое погружение, среди прочего.

Визуализация данных

Графическое изображение информации и данных известно как визуализация данных. Инструменты визуализации данных упрощают изучение и понимание тенденций, выбросов и закономерностей в данных за счет использования таких визуальных элементов, как диаграммы, графики и карты. Аналитические идеи — важная часть науки о данных. Хотите узнать, какую пользу может принести вам визуализация данных? С другой стороны, специалист по обработке и анализу данных с хорошими навыками визуализации может предоставить информацию о данных таким образом, чтобы все могли ее понять.

Создание конвейеров

Трубопровод — это сеть труб, канал или средство транспортировки чего-либо из одного места в другое. Дизайн и структура кода и систем, которые копируют, очищают или изменяют исходные данные по мере необходимости и направляют их в целевые системы, такие как хранилища данных и озера данных, известны как архитектура конвейера данных. В науке о данных будут времена, когда необходимо составить таблицу или изучить модель или проект науки о данных, которых не существует. В результате вместо того, чтобы полагаться на аналитиков данных и/или инженеров данных, хороший специалист по данным — это тот, кто может разработать надежные пайплайны для ваших проектов. Это также экономит время. Обычно за это отвечают дата-инженеры.

Программирование

Без программирования наука о данных совершенно бессмысленна. Успешный специалист по данным знаком с такими языками программирования, как R, Python, Java, SQL и другими. Это связано с тем, что компьютер может получать инструкции только в форме программирования. В результате развитие этого навыка является верной ставкой.

Машинное обучение

Машинное обучение — это одна из основных способностей, которую вы не должны воспринимать легкомысленно как специалист по данным. Машинное обучение (МО) — это своего рода искусственный интеллект (ИИ), который позволяет программным приложениям повышать точность своих прогнозов, не будучи специально предназначенным для этого. Чтобы прогнозировать новые выходные значения, алгоритмы машинного обучения используют в качестве входных данных исторические данные.

Обнаружение мошенничества, фильтрация спама, обнаружение вредоносных программ, автоматизация бизнес-процессов (BPA) и профилактическое обслуживание — все это распространенные приложения машинного обучения.

Критическое мышление

Делать обоснованные, подходящие выводы, основанные на данных и фактах, — вот что такое критическое мышление. Это то, что должен учитывать любой начинающий специалист по данным. Хотя поначалу это может показаться трудным, этому навыку можно научиться со временем.

Общение

Наука о данных занимается преобразованием необработанных данных в формат, понятный всем вовлеченным сторонам, чтобы делать более обоснованные суждения. Это подчеркивает необходимость наличия эффективных коммуникативных навыков. Эта возможность позволяет вам сообщать технические результаты и идеи нетехническим членам команды и заинтересованным сторонам вашей организации.

Командная работа

Нельзя ожидать, что специалисты по данным будут работать в одиночку. Должность специалиста по данным требует тесного сотрудничества с другими отделами, такими как финансовый, ИТ и операционный. Вот почему сотрудничество так важно.