Mitul distrus: Știința datelor nu are nevoie de codare

Piața globală pentru carierele în știința datelor crește rapid și este de așteptat să crească la un CAGR de 30% din 2019 până în 2024. Știința datelor devine încet unul dintre cele mai importante domenii din industria informatică. Acest lucru se datorează faptului că mai multe companii adoptă tehnologii avansate de știință a datelor pentru colectarea datelor, analiza performanței, predicția tendințelor și maximizarea veniturilor.

O concepție greșită obișnuită în jurul carierei în domeniul științei datelor este că necesită să fiți priceput în codificare și algoritmi de computer. Cu toate acestea, știința datelor constă din mai multe subiecte precum statistica, matematica, vizualizarea datelor, regresia, rezolvarea erorilor etc. Se bazează pe date și are mult de-a face cu ceea ce faci cu ele, nu neapărat cum.

În ce constă Data Science?

Într-o carieră în știința datelor, profesioniștii lucrează pe cantități masive de date sau informații pentru a găsi modele cum ar fi preferințele consumatorilor și tendințele de marketing pentru a ajuta o companie să elaboreze o strategie. Astfel de capabilități de luare a deciziilor bazate pe date sunt necesare pentru marketing, design de produs, generare de venituri, cunoaștere a mărcii etc.

Principalele trei seturi de abilități pe care va trebui să le stăpâniți ca cercetător de date sunt:

1. Raționament matematic pentru rezolvarea cât mai rapidă a problemelor din lumea reală.
2. Abilități de comunicare pentru a-ți explica observațiile și concluziile.
3. Instrumente analitice și software pentru a lucra cu big data și structurile sale și pentru a modela politicile de afaceri.

Abilități necesare în știința datelor

Deși este bine să cunoașteți codificarea prin limbaje de programare precum Python, R și Java, a nu fi expert în codificare nu va închide ușile către o carieră de succes în știința datelor. Există câteva abilități tehnice și soft esențiale pe care le puteți învăța.

1. Statistici

În timp ce lucrați cu date, trebuie să știți cum să extrageți informații vitale din datele brute, așa cum este cerut de organizație. Apoi, trebuie să deduceți modele utile din datele consolidate folosind analize statistice, reprezentări grafice și tehnici de regresie.

Conceptele de bază pe care trebuie să le stăpâniți pentru o carieră în știința datelor sunt probabilitatea, eșantionarea, distribuția datelor, testarea ipotezelor, corelația, varianța și tehnicile de regresie. De asemenea, va trebui să învățați diferite metode statistice pentru modelarea datelor și procesele de reducere a erorilor pentru a rafina datele pentru utilizare ulterioară.

2. ELT de date

Procesele de extracție a datelor, încărcarea datelor și transformarea datelor (Data ELT) sunt abilități cruciale în știința și analiza datelor. Un cercetător de date gestionează funcționalitățile implicate în aceste departamente.

Primul pas, extragerea datelor, include colectarea de date din diverse surse, cum ar fi fișiere, sisteme de gestionare a bazelor de date, baze de date NoSQL, site-uri web de urmărire a utilizatorilor etc., folosind instrumente de extragere a datelor . Aceste date colectate sunt apoi transformate conform logicii de afaceri pentru a constitui un exercițiu de furnizare de valoare. Odată ce datele sunt curățate, redundanța eliminată și manipulate, se realizează integrarea datelor și sunt trimise pentru depozitare de date. În cele din urmă, cercetătorul de date îl încarcă într-un depozit de date pentru raportare și analiză.

3. Analiza exploratorie a datelor

Conflictul de date și explorarea împreună sunt cunoscute sub denumirea de analiză exploratorie a datelor. Ele formează o abilitate esențială pentru oamenii de știință de date. Aceasta implică curățarea datelor pentru a le scăpa de toate erorile, validarea lor pentru utilizare în afaceri, structurarea lor pentru procesarea ulterioară și standardizarea lor.

Dacă nu aveți încredere în codificare, puteți încerca următoarele instrumente exploratorii de analiză a datelor:

• Microsoft Excel
• Rapid Miner
• Trifacta
• Weka
• Tableau Public
• Data Science Studio
• Proiectul Tanagra
• KNIME

Aceste instrumente vă vor ajuta să lucrați cu modele avansate de învățare automată pentru vizualizarea datelor, grupare, regresie, implementare etc.

4. Învățare automată

Modelarea predictivă folosind tehnici, instrumente și algoritmi de învățare automată este crucială pentru o carieră în știința datelor. Conceptele pe care ar trebui să le înțelegeți bine sunt modelele arborescente, algoritmii de regresie, gruparea, tehnicile de clasificare și detectarea anomaliilor. Există numeroase software-uri pe Internet care vă ajută să lucrați la seturi de date fără a fi nevoie să scrieți niciun cod Python.

Învățarea automată este o modalitate excelentă de a vizualiza datele și modelele acestora pentru a lua decizii de afaceri. Puteți utiliza instrumentele de interfață grafică cu utilizatorul (GUI) pentru a proiecta diagrame, grafice, histograme și alte elemente grafice utile în întâlnirile cu clientul.

5. Cadre de procesare a datelor mari

Un cadru de procesare a datelor mari are grijă de preprocesarea datelor, modelare, transformare și eficiență de calcul. Cadrele de top pe care un cercetător de date trebuie să le cunoască astăzi sunt:

• Hadoop
• Scânteie
• Apache Flink
• Apache Storm
• Apache Samza

Abilitatea căreia un cercetător de date trebuie să îi acorde atenție maximă este capacitatea de a face inferențe de mare valoare dintr-un set de date dat. Aceste informații despre afaceri vor ajuta apoi la îmbunătățirea secțiunii de marketing și vânzări a companiei. Cadrele de procesare a datelor mari menționate mai sus vă vor ajuta tocmai în acest sens.

Calea de carieră de Data Scientist

Pentru a începe cariera în știința datelor, puteți începe să obțineți cunoștințe teoretice și experiență practică în abilitățile enumerate mai sus. Puteți apela la cursuri online precum Programul Executive în Știința Datelor oferit de IIIT Bangalore în asociere cu upGrad .

Acesta este un program de certificare online de 12 luni, care vă învață toate subiectele necesare științei datelor prin peste 400 de ore de conținut video, peste 60 de proiecte industriale și peste 40 de sesiuni live sub mentori profesioniști. Este conceput pentru profesioniști care lucrează și acoperă următoarele subiecte:

• Introducere în programarea Python (veți cunoaște elementele de bază)
• Statistici deduse
• Testarea ipotezelor
• Regresie liniara
• Modele de arbori
• Clustering
• Vizualizare tablou
• Studiu de caz de povestire
• Procesarea limbajului natural
• Introducere în rețelele neuronale

Cu proiecte din industrie, cum ar fi studiul privind cererea-oferta Uber, studiul de caz privind abandonul Telecom și studiul de evaluare a filmelor IMDb, acest curs își propune să echipeze studentul cu abilități avansate de știință a datelor. În plus, oferă asistență pentru plasare și ateliere de creare de profil pentru a vă ajuta să obțineți cu ușurință un loc de muncă în acest domeniu.

Odată ce îți înveți bine conceptele, trebuie să te concentrezi pe abilitățile soft pentru a supraviețui pe calea carierei de data scientist. Pentru non-programatori, cel mai bun suport de luat este acela al instrumentelor GUI pentru ușurarea funcționării metodelor de învățare automată pentru analiza datelor. Mai mult, deveniți un povestitor captiv. Chiar dacă algoritmii mașinii au grijă de date, ar trebui să puteți transmite concluziile, astfel încât părțile interesate să înțeleagă ideea aproape imediat.

Concluzie

Odată ce vă începeți cariera în știința datelor, dezvoltați o perspicacitate puternică pentru afaceri în industria dvs. și deveniți un expert calificat în orice domeniu (finanțe, tehnologie, asistență medicală, retail etc.). Există un domeniu mare în această linie de carieră în următorul deceniu.