Развенчан миф: Data Science не нуждается в кодировании

Мировой рынок карьеры в области науки о данных быстро растет, и ожидается, что среднегодовой темп роста в 30% с 2019 по 2024 год. Наука о данных постепенно становится одной из самых важных областей в индустрии компьютерных наук. Это связано с тем, что все больше компаний внедряют передовые технологии обработки данных для сбора данных, анализа производительности, прогнозирования тенденций и максимизации доходов.

Распространенное заблуждение относительно карьеры в науке о данных заключается в том, что она требует от вас навыков кодирования и компьютерных алгоритмов. Однако наука о данных включает в себя гораздо больше предметов, таких как статистика, математика, визуализация данных, регрессия, устранение ошибок и т. д. Она основана на данных и во многом зависит от того, что вы с ними делаете, а не от того, как.

Из чего состоит наука о данных?

В карьере в области науки о данных профессионалы работают с огромными объемами данных или информации, чтобы найти закономерности, такие как предпочтения потребителей и маркетинговые тенденции, которые помогут компании разработать стратегию. Такие возможности принятия решений на основе данных необходимы для маркетинга, разработки продуктов, получения доходов, узнаваемости бренда и т. д.

Вот три основных набора навыков, которыми вам необходимо овладеть как специалисту по данным:

1. Математические рассуждения для максимально быстрого решения реальных задач.
2. Навыки общения, чтобы объяснить свои наблюдения и выводы.
3. Аналитические инструменты и программное обеспечение для работы с большими данными и их структурами и формирования бизнес-политик.

Навыки, необходимые в науке о данных

Хотя хорошо знать кодирование с помощью таких языков программирования, как Python, R и Java, отсутствие эксперта в кодировании не закроет двери для успешной карьеры в науке о данных. Есть несколько важных технических и социальных навыков, которым вы можете научиться.

1. Статистика

При работе с данными вам необходимо знать, как извлекать жизненно важную информацию из необработанных данных в соответствии с требованиями организации. Затем вам нужно вывести полезные закономерности из консолидированных данных, используя статистический анализ, графическое представление и методы регрессии.

Основные понятия, которые вам необходимо освоить для карьеры в науке о данных, — это вероятность, выборка, распределение данных, проверка гипотез, корреляция, дисперсия и методы регрессии. Вам также потребуется изучить различные статистические методы моделирования данных и процессов уменьшения ошибок, чтобы уточнить данные для дальнейшего использования.

2. Данные ЭЛТ

Процессы извлечения данных, загрузки данных и преобразования данных (Data ELT) являются важными навыками в науке о данных и аналитике. Специалист по данным управляет функциями, задействованными в этих отделах.

Первый шаг, извлечение данных, включает сбор данных из различных источников, таких как файлы, системы управления базами данных, базы данных NoSQL, веб-сайты отслеживания пользователей и т. д., с использованием инструментов извлечения данных . Эти собранные данные затем преобразуются в соответствии с бизнес-логикой, чтобы составить ценностное упражнение. После очистки данных, устранения избыточности и обработки выполняется интеграция данных, и они отправляются в хранилище данных. Наконец, специалист по данным загружает его в хранилище данных для создания отчетов и аналитики.

3. Исследовательская аналитика данных

Обработка и исследование данных вместе известны как исследовательская аналитика данных. Они формируют важный навык для специалистов по данным. Он включает в себя очистку данных от всех ошибок, их проверку для использования в бизнесе, структурирование для дальнейшей обработки и стандартизацию.

Если вы не уверены в кодировании, вы можете попробовать следующие инструменты исследовательского анализа данных:

• Майкрософт Эксель
• Быстрый майнер
• Трифакта
• Weka
• Таблица для публики
• Студия науки о данных
• Проект Танагра
• НОЖ

Эти инструменты помогут вам работать с передовыми моделями машинного обучения для визуализации данных, кластеризации, регрессии, развертывания и т. д.

4. Машинное обучение

Прогнозное моделирование с использованием методов, инструментов и алгоритмов машинного обучения имеет решающее значение для карьеры в науке о данных. Вы должны иметь хорошее представление о древовидных моделях, алгоритмах регрессии, кластеризации, методах классификации и обнаружении аномалий. В Интернете есть множество программ, которые помогут вам работать с наборами данных без необходимости писать какой-либо код на Python.

Машинное обучение — отличный способ визуализации данных и их шаблонов для принятия бизнес-решений. Вы можете воспользоваться помощью инструментов графического пользовательского интерфейса (GUI) для разработки диаграмм, графиков, гистограмм и других графических изображений, полезных на встречах с клиентами.

5. Среды обработки больших данных

Платформа обработки больших данных обеспечивает предварительную обработку данных, моделирование, преобразование и вычислительную эффективность. Лучшие фреймворки, которые сегодня должен знать специалист по данным:

• Хадуп
• Искра
• Апач Флинк
• Апач Шторм
• Апач Самза

Навык, которому специалист по данным должен уделять максимальное внимание, — это способность делать ценные выводы из заданного набора данных. Эти бизнес-идеи затем помогут улучшить отдел маркетинга и продаж компании. Именно в этом вам помогут упомянутые выше фреймворки для обработки больших данных.

Карьерный путь специалиста по данным

Чтобы начать свою карьеру в области науки о данных, вы можете начать получать теоретические знания и практический опыт в перечисленных выше навыках. Вы можете обратиться к онлайн-курсам, таким как Executive Program in Data Science , предлагаемым IIIT Bangalore совместно с upGrad .

Это 12-месячная онлайн-сертификационная программа, в которой вы обучаетесь всем необходимым темам науки о данных с помощью более 400 часов видеоконтента, более 60 промышленных проектов и более 40 живых занятий под руководством профессиональных наставников. Он предназначен для работающих специалистов и охватывает следующие темы:

• Введение в программирование на Python (вы узнаете основы)
• Выведенный статистика
• Проверка гипотезы
• Линейная регрессия
• Модели деревьев
• Кластеризация
• Визуализация таблицы
• Кейс рассказывания историй
• Обработка естественного языка
• Введение в нейронные сети

Благодаря отраслевым проектам , таким как исследование спроса и предложения Uber, тематическое исследование оттока телекоммуникаций и рейтинговое исследование фильмов IMDb, этот курс направлен на то, чтобы вооружить студента передовыми навыками работы с данными. Кроме того, он предлагает помощь в трудоустройстве и семинары по созданию профиля, которые помогут вам легко найти работу в этой области.

Как только вы хорошо изучите свои концепции, вам нужно сосредоточиться на социальных навыках, чтобы выжить на карьерном пути специалиста по данным. Для непрограммистов лучшая поддержка — это инструменты с графическим интерфейсом для сглаживания работы методов машинного обучения для анализа данных. Кроме того, станьте пленным рассказчиком. Несмотря на то, что машинные алгоритмы заботятся о данных, вы должны быть в состоянии передать выводы, чтобы заинтересованные стороны поняли идею почти сразу.

Заключение

Как только вы начнете свою карьеру в науке о данных, разовьете сильную деловую хватку в своей отрасли и станете опытным экспертом в любой области (финансы, технологии, здравоохранение, розничная торговля и т. д.). В предстоящем десятилетии у этой карьеры большие перспективы.