Obalamy mit: analiza danych nie wymaga kodowania

Globalny rynek karier w dziedzinie analityki danych szybko się rozwija i oczekuje się, że w latach 2019-2024 wzrośnie w tempie CAGR 30%. Nauka o danych powoli staje się jedną z najważniejszych dziedzin w branży informatycznej. Dzieje się tak, ponieważ coraz więcej firm stosuje zaawansowane technologie analizy danych do gromadzenia danych, analizy wydajności, przewidywania trendów i maksymalizacji przychodów.

Powszechnym błędnym przekonaniem dotyczącym ścieżki kariery w data science jest to, że wymaga ona biegłości w kodowaniu i algorytmach komputerowych. Jednak nauka o danych składa się z wielu innych przedmiotów, takich jak statystyka, matematyka, wizualizacja danych, regresja, rozwiązywanie błędów itp. Opiera się na danych i ma wiele wspólnego z tym, co z nimi robisz, niekoniecznie w jaki sposób.

Z czego składa się Data Science?

W swojej karierze w naukach o danych specjaliści pracują na ogromnych ilościach danych lub informacji, aby znaleźć wzorce, takie jak preferencje konsumentów i trendy marketingowe, które pomogą firmie opracować strategię. Takie możliwości podejmowania decyzji w oparciu o dane są wymagane w przypadku marketingu, projektowania produktów, generowania przychodów, świadomości marki itp.

Trzy główne zestawy umiejętności, które musisz opanować jako naukowiec danych, to:

1. Rozumowanie matematyczne umożliwiające jak najszybsze rozwiązywanie rzeczywistych problemów.
2. Umiejętności komunikacyjne, aby wyjaśnić swoje spostrzeżenia i wnioski.
3. Narzędzia i oprogramowanie analityczne do pracy z big data i jego strukturami oraz kształtowania polityki biznesowej.

Umiejętności wymagane w Data Science

Chociaż dobrze jest znać kodowanie za pomocą języków programowania, takich jak Python, R i Java, nie bycie ekspertem w kodowaniu nie zamknie drzwi do udanej kariery w nauce o danych. Istnieje kilka podstawowych umiejętności technicznych i miękkich, których możesz się nauczyć.

1. Statystyki

Pracując z danymi, musisz wiedzieć, jak wydobyć istotne informacje z surowych danych zgodnie z wymaganiami organizacji. Następnie musisz wydedukować przydatne wzorce ze skonsolidowanych danych za pomocą analizy statystycznej, reprezentacji graficznych i technik regresji.

Podstawowe pojęcia, które musisz opanować w karierze w naukach o danych, to prawdopodobieństwo, próbkowanie, dystrybucja danych, testowanie hipotez, techniki korelacji, wariancji i regresji. Będziesz także musiał nauczyć się różnych metod statystycznych do modelowania danych i procesów redukcji błędów, aby udoskonalić dane do dalszego wykorzystania.

2. Dane ELT

Procesy ekstrakcji danych, ładowania danych i transformacji danych (Data ELT) to kluczowe umiejętności w nauce i analityce danych. Analityk danych zarządza funkcjami zaangażowanymi w te działy.

Pierwszy krok, ekstrakcja danych, obejmuje zbieranie danych z różnych źródeł, takich jak pliki, systemy zarządzania bazami danych, bazy danych NoSQL, witryny śledzące użytkowników itp., za pomocą narzędzi do ekstrakcji danych . Te zebrane dane są następnie przekształcane zgodnie z logiką biznesową, aby stanowić ćwiczenie zapewniające wartość. Po oczyszczeniu danych, wyeliminowaniu nadmiarowości i manipulowaniu danymi następuje ich integracja i przesłanie do hurtowni danych. Na koniec specjalista ds. danych ładuje go do hurtowni danych w celu raportowania i analiz.

3. Eksploracyjna analiza danych

Wspólna aranżacja i eksploracja danych są znane jako eksploracyjna analiza danych. Tworzą podstawową umiejętność dla naukowców zajmujących się danymi. Obejmuje czyszczenie danych w celu usunięcia wszystkich błędów, walidację ich do użytku biznesowego, strukturyzację ich do dalszego przetwarzania i standaryzację.

Jeśli nie znasz się na kodowaniu, możesz wypróbować następujące narzędzia do eksploracyjnej analizy danych:

• Microsoft Excel
• Szybki Górnik
• Trifakt
• Weka
• Tableau Public
• Pracownia Nauki o Danych
• Projekt Tanagry
• KNIME

Narzędzia te pomogą Ci pracować z zaawansowanymi modelami uczenia maszynowego do wizualizacji danych, grupowania, regresji, wdrażania itp.

4. Uczenie maszynowe

Modelowanie predykcyjne z wykorzystaniem technik, narzędzi i algorytmów uczenia maszynowego ma kluczowe znaczenie dla kariery w nauce o danych. Pojęcia, które powinieneś dobrze opanować, to modele drzew, algorytmy regresji, grupowanie, techniki klasyfikacji i wykrywanie anomalii. Istnieje wiele programów w Internecie, które pomagają w pracy z zestawami danych bez konieczności pisania kodu w Pythonie.

Uczenie maszynowe to świetny sposób na wizualizację danych i ich wzorców w celu podejmowania decyzji biznesowych. Możesz skorzystać z narzędzi graficznego interfejsu użytkownika (GUI) do projektowania wykresów, wykresów, histogramów i innych grafik przydatnych podczas spotkań z klientem.

5. Ramy przetwarzania Big Data

Ramy przetwarzania dużych zbiorów danych zapewniają wstępne przetwarzanie danych, modelowanie, transformację i wydajność obliczeniową. Najlepsze frameworki, które muszą dziś znać badacze danych, to:

• Hadoop
• Iskra
• Apache Flink
• Burza Apaczów
• Apache Samza

Umiejętność, na którą specjalista ds. danych musi poświęcić maksymalną uwagę, to umiejętność wyciągania wniosków o dużej wartości z danego zbioru danych. Te spostrzeżenia biznesowe pomogą następnie ulepszyć dział marketingu i sprzedaży firmy. Wspomniane powyżej frameworki do przetwarzania dużych zbiorów danych pomogą Ci właśnie w tym.

Ścieżka kariery naukowca danych

Aby rozpocząć karierę w naukach o danych, możesz zacząć zdobywać wiedzę teoretyczną i praktyczne doświadczenie w zakresie umiejętności wymienionych powyżej. Możesz skorzystać z kursów online, takich jak Executive Program in Data Science oferowany przez IIIT Bangalore we współpracy z upGrad .

Jest to 12-miesięczny program certyfikacji online, w którym poznasz wszystkie wymagane tematy związane z nauką o danych poprzez ponad 400 godzin materiałów wideo, ponad 60 projektów przemysłowych i ponad 40 sesji na żywo pod okiem profesjonalnych mentorów. Jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i obejmuje następujące tematy:

• Wprowadzenie do programowania w Pythonie (poznasz podstawy)
• Statystyka wnioskowa
• Testowanie hipotez
• Regresja liniowa
• Modele drzew
• Grupowanie
• Wizualizacja Tableau
• Studium przypadku narracji
• Przetwarzanie języka naturalnego
• Wprowadzenie do sieci neuronowych

Dzięki projektom branżowym, takim jak badanie popytu i podaży Ubera, studium przypadku rezygnacji z usług Telecom i badanie oceny filmów IMDb, ten kurs ma na celu wyposażenie studenta w zaawansowane umiejętności w zakresie analizy danych. Co więcej, oferuje pomoc w znalezieniu pracy i warsztaty budowania profilu, które pomogą Ci łatwo znaleźć pracę w tej dziedzinie.

Kiedy już dobrze poznasz swoje koncepcje, musisz skupić się na miękkich umiejętnościach, aby przetrwać na ścieżce kariery data scientist. Dla nie-programistów najlepszym wsparciem są narzędzia GUI do usprawnienia działania metod uczenia maszynowego do analizy danych. Ponadto zostań gawędziarzem w niewoli. Chociaż algorytmy maszyn dbają o dane, powinieneś być w stanie przekazać wnioski, aby interesariusze prawie natychmiast zrozumieli pomysł.

Wniosek

Po rozpoczęciu kariery w dziedzinie nauki o danych rozwiń silną wiedzę biznesową w swojej branży i zostań wykwalifikowanym ekspertem w dowolnej dziedzinie (finanse, technologia, opieka zdrowotna, handel detaliczny itp.). Ta linia kariery w nadchodzącej dekadzie ma duże możliwości.