Conţinut
Î:
Care sunt cele patru fundamente pentru a deveni un bun om de știință de date?
A:
După cum subliniază mulți experți, pentru a deveni un mare om de știință de date necesită o combinație de abilități și experiență care se construiește printr-o învățare dedicată și o analiză a unui domeniu complex. Oamenii de știință de date ca administratori și curatori ai activelor de date valoroase sunt foarte solicitați astăzi. Să ne uităm la ce implică unele dintre aceste abilități fundamentale.
Prima dintre cele patru componente fundamentale ale lucrării oamenilor de știință a datelor este matematica și statisticile. Oamenii de știință buni de date ar trebui să învețe să converseze pe diverse concepte matematice legate de învățarea automată supravegheată și nesupravegheată, incluzând tipuri de algoritmi precum arbori de decizie, pădure aleatoare, regresie logistică, aglomerare și utilizarea dimensionalității în învățarea mașinilor (ML). În general, ar trebui să aibă o manieră bună pentru a lucra cu ecuații matematice și statistici folosind resurse de analiză statistică.
A doua componentă fundamentală principală a lucrărilor de știință a datelor implică programarea și gestionarea bazelor de date. Indivizii ar trebui să fie puternici în limbaje de script precum Python și în limbaje statistice precum R, împreună cu experiență și abilitate cu baza de date și semantica SQL și tehnici operaționale. Cunoașterea componentelor software precum Hadoop, MapReduce, Hive și Pig sunt, de asemenea, atractive pentru angajatori.
A treia componentă fundamentală a devenirii unui bun om de știință a datelor este componenta teoretică și filosofică a înțelegerii științei datelor și a învățării automate. Acești indivizi ar trebui să rezolve problemele cu auto-pornire cu minți curioase - la urma urmei, combină analiza cantitativă brută cu înțelegerea creativă a proceselor de învățare automată și știință a datelor. În loc să fie doar persoane cu numere tehnice, acestea ar trebui să aibă o bază profundă în ceea ce înseamnă să creezi proiecte de învățare automată și să lucreze la inițiative de știință a datelor în ceea ce privește obiectivele și rezultatele finale.
Un al patrulea pilon major al învățării de a fi un om de știință bun de date implică lucrul cu oamenii și posibilitatea de a utiliza datele în moduri care au sens pentru alți oameni.
Oamenii de știință buni de date pot fi povestitori - pot traduce date cantitative în narațiuni și idei. Ca atare, acestea ar trebui să aibă abilități de comunicare bune pentru a-și putea aduce munca la masă și a o disemina în mod eficient mai multor părți interesate sau a unui anumit public. Acestea sunt câteva dintre tipurile majore de abilități care dezvoltă un om de știință de date bun, care este gata să participe la industria rapidă și care avansează rapid în ziua de azi.