神话破灭：数据科学不需要编码

全球数据科学职业市场正在迅速增长，预计从 2019 年到 2024 年将以 30% 的复合年增长率增长。数据科学正慢慢成为计算机科学行业最重要的领域之一。 这是因为越来越多的企业正在采用先进的数据科学技术进行数据收集、性能分析、趋势预测和收入最大化。

围绕数据科学职业道路的一个常见误解是，它要求您精通编码和计算机算法。 然而，数据科学包括更多的学科，如统计学、数学、数据可视化、回归、错误解决等。它基于数据，与你用它做什么有很大关系，不一定是如何处理。

数据科学包括什么？

在数据科学的职业生涯中，专业人员处理大量数据或信息，以找到消费者偏好和营销趋势等模式，以帮助公司制定战略。 营销、产品设计、创收、品牌知名度等都需要这种数据驱动的决策能力。

作为数据科学家，您需要掌握的主要三项技能是：

1. 尽可能快地解决现实世界问题的数学推理。
2. 沟通技巧来解释你的观察和结论。
3. 用于处理大数据及其结构并制定业务政策的分析工具和软件。

数据科学所需的技能

尽管通过 Python、R 和 Java 等编程语言了解 Coding 是件好事，但不是 Coding 方面的专家不会关闭任何通往成功的数据科学职业的大门。 您可以学习一些基本的技术和软技能。

一、统计

在处理数据时，您需要知道如何根据组织的要求从原始数据中提取重要信息。 然后，您需要使用统计分析、图形表示和回归技术从合并数据中推断出有用的模式。

从事数据科学职业需要掌握的基本概念是概率、抽样、数据分布、假设检验、相关性、方差和回归技术。 您还需要学习用于数据建模和错误减少过程的不同统计方法，以优化数据以供进一步使用。

2.数据ELT

数据提取、数据加载和数据转换 (Data ELT) 的过程是数据科学和分析的关键技能。 数据科学家管理这些部门涉及的功能。

第一步，数据提取，包括使用数据提取工具从文件、数据库管理系统、NoSQL 数据库、用户跟踪网站等各种来源收集数据。 然后根据业务逻辑将收集到的数据转换为提供价值的练习。 一旦数据被清理、冗余消除和操作，数据集成就完成了，它被发送到数据仓库。 最后，数据科学家将其加载到数据仓库中进行报告和分析。

3. 探索性数据分析

数据争论和探索一起被称为探索性数据分析。 它们构成了数据科学家的基本技能。 它包括清理数据以消除所有错误、验证数据以供业务使用、构建数据以供进一步处理以及对其进行标准化。

如果您对 Coding 没有信心，可以尝试以下探索性数据分析工具：

• 微软Excel
• 快速矿工
• 三叶草
• 维卡
• Tableau 公共
• 数据科学工作室
• 塔那格拉项目
• 刀

这些工具将帮助您使用高级机器学习模型进行数据可视化、聚类、回归、部署等。

4.机器学习

使用机器学习技术、工具和算法进行预测建模对于数据科学的职业生涯至关重要。 您应该掌握的概念是树模型、回归算法、聚类、分类技术和异常检测。 Internet 上有许多软件可以帮助您处理数据集，而无需编写任何 Python 代码。

机器学习是一种可视化数据及其模式以做出业务决策的好方法。 您可以借助图形用户界面 (GUI) 工具来设计图表、图形、直方图和其他在客户端会议中有用的图形。

5. 大数据处理框架

大数据处理框架负责数据预处理、建模、转换和计算效率。 当今数据科学家必须了解的顶级框架是：

• Hadoop
• 火花
• 阿帕奇弗林克
• 阿帕奇风暴
• 阿帕奇萨姆扎

数据科学家必须给予最大关注的技能是从给定数据集做出高价值推断的能力。 然后，这些业务洞察力将有助于改善公司的营销和销售部门。 上述大数据处理框架将在这方面为您提供帮助。

数据科学家的职业道路

要开始您的数据科学职业生涯，您可以开始获得上述技能的理论知识和实践经验。 您可以求助于IIIT Bangalore 与upGrad联合提供的数据科学高管课程等在线课程。

这是一个为期 12 个月的在线认证计划，通过 400 多个小时的视频内容、60 多个工业项目和 40 多个专业导师的现场会议，教您所有必需的数据科学主题。 它专为工作专业人士设计，涵盖以下主题：

• Python 编程简介（您将了解基础知识）
• 推论统计
• 假设检验
• 线性回归
• 树模型
• 聚类
• Tableau 可视化
• 讲故事的案例研究
• 自然语言处理
• 神经网络简介

通过Uber 供需研究、电信流失案例研究和 IMDb 电影评级研究等行业项目，本课程旨在为学生提供先进的数据科学技能。 此外，它还提供安置帮助和档案建设研讨会，以帮助您轻松地在该领域找到工作。

一旦你很好地学习了你的概念，你就需要专注于软技能才能在数据科学家的职业道路上生存下来。 对于非程序员，最好的支持是 GUI 工具，用于平滑机器学习方法的数据分析操作。 此外，成为一个被俘虏的讲故事的人。 即使机器算法处理数据，您也应该能够传达推论，以便利益相关者几乎立即掌握这个想法。

结论

一旦你开始了数据科学的职业生涯，在你的行业中培养出强大的商业头脑，并成为任何一个领域（金融、技术、医疗保健、零售等）的熟练专家。 在即将到来的十年中，这条职业线有很大的发展空间。