Mythos gesprengt: Data Science braucht keine Codierung

Der globale Markt für Data-Science-Karrieren wächst rasant und wird voraussichtlich von 2019 bis 2024 mit einer CAGR von 30 % wachsen. Data Science entwickelt sich langsam zu einer der wichtigsten Domänen in der Informatikbranche. Dies liegt daran, dass immer mehr Unternehmen fortschrittliche Data-Science-Technologien für die Datenerfassung, Leistungsanalyse, Trendvorhersage und Umsatzmaximierung einsetzen.

Ein weit verbreitetes Missverständnis in Bezug auf den Karriereweg in der Datenwissenschaft ist, dass Sie sich mit Codierung und Computeralgorithmen auskennen müssen. Data Science besteht jedoch aus vielen weiteren Fächern wie Statistik, Mathematik, Datenvisualisierung, Regression, Fehlerlösung usw. Sie basiert auf Daten und hat viel damit zu tun, was Sie damit machen, nicht unbedingt wie.

Woraus besteht Data Science?

In einer Karriere in der Datenwissenschaft arbeiten Fachleute an riesigen Datenmengen oder Informationen, um Muster wie Verbraucherpräferenzen und Marketingtrends zu finden, die einem Unternehmen bei der Strategiefindung helfen. Solche datengesteuerten Entscheidungsfindungsfähigkeiten sind für Marketing, Produktdesign, Umsatzgenerierung, Markenbekanntheit usw. erforderlich.

Die drei wichtigsten Fähigkeiten, die Sie als Datenwissenschaftler beherrschen müssen, sind:

1. Mathematisches Denken, um reale Probleme so schnell wie möglich zu lösen.
2. Kommunikationsfähigkeiten, um Ihre Beobachtungen und Schlussfolgerungen zu erklären.
3. Analytische Tools und Software, um mit Big Data und seinen Strukturen zu arbeiten und Geschäftsrichtlinien zu gestalten.

Erforderliche Fähigkeiten in Data Science

Obwohl es gut ist, Programmiersprachen wie Python, R und Java zu kennen, schließt die Tatsache, kein Experte für Codierung zu sein, keine Türen für eine erfolgreiche Karriere in der Datenwissenschaft. Es gibt ein paar grundlegende technische und Soft Skills, die Sie lernen können.

1. Statistiken

Bei der Arbeit mit Daten müssen Sie wissen, wie Sie wichtige Informationen aus Rohdaten extrahieren, wie von der Organisation gefordert. Anschließend müssen Sie anhand statistischer Analysen, grafischer Darstellungen und Regressionstechniken nützliche Muster aus den konsolidierten Daten ableiten.

Die grundlegenden Konzepte, die Sie für eine Karriere in der Datenwissenschaft beherrschen müssen, sind Wahrscheinlichkeits-, Stichproben-, Datenverteilungs-, Hypothesentest-, Korrelations-, Varianz- und Regressionstechniken. Sie müssen auch verschiedene statistische Methoden zur Datenmodellierung und Fehlerreduzierungsverfahren erlernen, um die Daten für die weitere Verwendung zu verfeinern.

2. Daten ELT

Die Prozesse der Datenextraktion, des Datenladens und der Datentransformation (Data ELT) sind entscheidende Fähigkeiten in Data Science und Analytics. Ein Data Scientist verwaltet die an diesen Abteilungen beteiligten Funktionalitäten.

Der erste Schritt, die Datenextraktion, umfasst das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen wie Dateien, Datenbankverwaltungssystemen, NoSQL-Datenbanken, Websites zur Benutzerverfolgung usw. mithilfe von Datenextraktionstools . Diese gesammelten Daten werden dann gemäß der Geschäftslogik transformiert, um eine wertschöpfende Übung zu ergeben. Sobald die Daten bereinigt, Redundanzen eliminiert und manipuliert sind, erfolgt die Datenintegration und sie werden zum Data Warehousing gesendet. Schließlich lädt der Datenwissenschaftler sie in ein Data Warehouse für Berichte und Analysen.

3. Explorative Datenanalyse

Die Kombination von Datenwrangling und Exploration wird als explorative Datenanalyse bezeichnet. Sie bilden eine wesentliche Fähigkeit für Data Scientists. Es geht darum, die Daten von allen Fehlern zu bereinigen, für die geschäftliche Nutzung zu validieren, für die weitere Verarbeitung zu strukturieren und zu standardisieren.

Wenn Sie mit Coding nicht vertraut sind, können Sie die folgenden Tools zur explorativen Datenanalyse ausprobieren:

• Microsoft Excel
• Schneller Bergmann
• Trifacta
• Weka
• Tableau öffentlich
• Data-Science-Studio
• Tanagra-Projekt
• MESSER

Diese Tools helfen Ihnen bei der Arbeit mit fortschrittlichen Modellen für maschinelles Lernen für Datenvisualisierung, Clustering, Regression, Bereitstellung usw.

4. Maschinelles Lernen

Die Vorhersagemodellierung mit maschinellen Lerntechniken, Tools und Algorithmen ist für eine Karriere in der Datenwissenschaft von entscheidender Bedeutung. Die Konzepte, die Sie gut im Griff haben sollten, sind Baummodelle, Regressionsalgorithmen, Clustering, Klassifizierungstechniken und Anomalieerkennung. Im Internet gibt es zahlreiche Software, die Sie bei der Bearbeitung von Datensätzen unterstützt, ohne Python-Code schreiben zu müssen.

Maschinelles Lernen ist eine großartige Möglichkeit, Daten und ihre Muster zu visualisieren, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Sie können die Hilfe von Tools der grafischen Benutzeroberfläche (GUI) nutzen, um Diagramme, Grafiken, Histogramme und andere Grafiken zu entwerfen, die für Besprechungen auf Kundenseite nützlich sind.

5. Big-Data-Verarbeitungs-Frameworks

Ein Big-Data-Verarbeitungsframework kümmert sich um Datenvorverarbeitung, Modellierung, Transformation und Recheneffizienz. Die wichtigsten Frameworks, die ein Datenwissenschaftler heute kennen muss, sind:

• Hadoop
• Funke
• Apache Flink
• Apache-Sturm
• Apache Samza

Die Fähigkeit, der ein Datenwissenschaftler maximale Aufmerksamkeit schenken muss, ist die Fähigkeit, aus einem gegebenen Datensatz hochwertige Rückschlüsse zu ziehen. Diese Geschäftserkenntnisse werden dann dazu beitragen, den Marketing- und Vertriebsbereich des Unternehmens zu verbessern. Die oben erwähnten Frameworks zur Big-Data-Verarbeitung helfen Ihnen dabei.

Karriereweg des Datenwissenschaftlers

Um mit Ihrer Karriere in der Datenwissenschaft zu beginnen, können Sie damit beginnen, theoretisches Wissen und praktische Erfahrungen in den oben aufgeführten Fähigkeiten zu sammeln. Sie können sich an Online-Kurse wie das Executive Program in Data Science wenden, das von IIIT Bangalore in Zusammenarbeit mit upGrad angeboten wird .

Dies ist ein 12-monatiges Online-Zertifizierungsprogramm, das Ihnen alle erforderlichen datenwissenschaftlichen Themen durch über 400 Stunden Videoinhalte, über 60 Industrieprojekte und über 40 Live-Sitzungen unter professionellen Mentoren vermittelt. Es richtet sich an Berufstätige und behandelt folgende Themen:

• Einführung in die Python-Programmierung (Sie kennen die Grundlagen)
• Inferenzstatistik
• Hypothesentest
• Lineare Regression
• Baummodelle
• Clustering
• Tableau-Visualisierung
• Fallstudie Geschichtenerzählen
• Verarbeitung natürlicher Sprache
• Einführung in neuronale Netze

Mit Branchenprojekten wie der Angebots-Nachfrage-Studie von Uber, der Fallstudie zur Abwanderung von Telekommunikationsunternehmen und der IMDb-Filmbewertungsstudie zielt dieser Kurs darauf ab, den Studenten fortgeschrittene datenwissenschaftliche Fähigkeiten zu vermitteln. Darüber hinaus bietet es Vermittlungshilfen und profilbildende Workshops an, um Ihnen zu helfen, einen Job in diesem Bereich zu finden.

Sobald Sie Ihre Konzepte gut gelernt haben, müssen Sie sich auf Soft Skills konzentrieren, um auf dem Karriereweg des Datenwissenschaftlers zu bestehen. Für Nicht-Programmierer ist die beste Unterstützung die von GUI-Tools, um den Betrieb von Methoden des maschinellen Lernens für die Datenanalyse zu vereinfachen. Werden Sie außerdem ein gefangener Geschichtenerzähler. Auch wenn sich die Maschinenalgorithmen um die Daten kümmern, sollten Sie in der Lage sein, die Schlussfolgerungen so zu vermitteln, dass die Beteiligten die Idee fast sofort verstehen.

Fazit

Sobald Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft beginnen, entwickeln Sie einen starken Geschäftssinn in Ihrer Branche und werden Sie ein erfahrener Experte in einem beliebigen Bereich (Finanzen, Technologie, Gesundheitswesen, Einzelhandel usw.). Es gibt einen großen Spielraum in dieser Karrierelinie im kommenden Jahrzehnt.