神話破滅：數據科學不需要編碼
已發表: 2021-11-04全球數據科學職業市場正在迅速增長，預計從 2019 年到 2024 年將以 30% 的複合年增長率增長。數據科學正慢慢成為計算機科學行業最重要的領域之一。 這是因為越來越多的企業正在採用先進的數據科學技術進行數據收集、性能分析、趨勢預測和收入最大化。
圍繞數據科學職業道路的一個常見誤解是，它要求您精通編碼和計算機算法。 然而，數據科學包括更多的學科，如統計學、數學、數據可視化、回歸、錯誤解決等。它基於數據，與你用它做什麼有很大關係，不一定是如何處理。
目錄
數據科學包括什麼？
在數據科學的職業生涯中，專業人員處理大量數據或信息，以找到消費者偏好和營銷趨勢等模式，以幫助公司製定戰略。 營銷、產品設計、創收、品牌知名度等都需要這種數據驅動的決策能力。
作為數據科學家，您需要掌握的主要三項技能是：
- 盡可能快地解決現實世界問題的數學推理。
- 溝通技巧來解釋你的觀察和結論。
- 用於處理大數據及其結構並製定業務政策的分析工具和軟件。
數據科學所需的技能
儘管通過 Python、R 和 Java 等編程語言了解 Coding 是件好事，但不是 Coding 方面的專家不會關閉任何通往成功的數據科學職業的大門。 您可以學習一些基本的技術和軟技能。
一、統計
在處理數據時，您需要知道如何根據組織的要求從原始數據中提取重要信息。 然後，您需要使用統計分析、圖形表示和回歸技術從合併數據中推斷出有用的模式。
從事數據科學職業需要掌握的基本概念是概率、抽樣、數據分佈、假設檢驗、相關性、方差和回歸技術。 您還需要學習用於數據建模和錯誤減少過程的不同統計方法，以優化數據以供進一步使用。
2.數據ELT
數據提取、數據加載和數據轉換 (Data ELT) 的過程是數據科學和分析的關鍵技能。 數據科學家管理這些部門涉及的功能。
第一步，數據提取，包括使用數據提取工具從文件、數據庫管理系統、NoSQL 數據庫、用戶跟踪網站等各種來源收集數據。 然後根據業務邏輯將收集到的數據轉換為提供價值的練習。 一旦數據被清理、冗餘消除和操作，數據集成就完成了，它被發送到數據倉庫。 最後，數據科學家將其加載到數據倉庫中進行報告和分析。
3. 探索性數據分析
數據爭論和探索一起被稱為探索性數據分析。 它們構成了數據科學家的基本技能。 它包括清理數據以消除所有錯誤、驗證數據以供業務使用、構建數據以供進一步處理以及對其進行標準化。
如果您對 Coding 沒有信心，可以嘗試以下探索性數據分析工具：
- 微軟Excel
- 快速礦工
- 三葉草
- 維卡
- Tableau 公共
- 數據科學工作室
- 塔那格拉項目
- 刀
這些工具將幫助您使用高級機器學習模型進行數據可視化、聚類、回歸、部署等。
4.機器學習
使用機器學習技術、工具和算法進行預測建模對於數據科學的職業生涯至關重要。 您應該掌握的概念是樹模型、回歸算法、聚類、分類技術和異常檢測。 Internet 上有許多軟件可以幫助您處理數據集，而無需編寫任何 Python 代碼。
機器學習是一種可視化數據及其模式以做出業務決策的好方法。 您可以藉助圖形用戶界面 (GUI) 工具來設計圖表、圖形、直方圖和其他在客戶端會議中有用的圖形。
5. 大數據處理框架
大數據處理框架負責數據預處理、建模、轉換和計算效率。 當今數據科學家必須了解的頂級框架是：
- Hadoop
- 火花
- 阿帕奇弗林克
- 阿帕奇風暴
- 阿帕奇薩姆扎
數據科學家必須給予最大關注的技能是從給定數據集做出高價值推斷的能力。 然後，這些業務洞察力將有助於改善公司的營銷和銷售部門。 上述大數據處理框架將在這方面為您提供幫助。
數據科學家的職業道路
要開始您的數據科學職業生涯，您可以開始獲得上述技能的理論知識和實踐經驗。 您可以求助於IIIT Bangalore 與upGrad聯合提供的數據科學高管課程等在線課程。
這是一個為期 12 個月的在線認證計劃，通過 400 多個小時的視頻內容、60 多個工業項目和 40 多個專業導師的現場會議，教您所有必需的數據科學主題。 它專為工作專業人士設計，涵蓋以下主題：
- Python 編程簡介（您將了解基礎知識）
- 推論統計
- 假設檢驗
- 線性回歸
- 樹模型
- 聚類
- Tableau 可視化
- 講故事的案例研究
- 自然語言處理
- 神經網絡簡介
通過Uber 供需研究、電信流失案例研究和 IMDb 電影評級研究等行業項目，本課程旨在為學生提供先進的數據科學技能。 此外，它還提供安置幫助和檔案建設研討會，以幫助您輕鬆地在該領域找到工作。
一旦你很好地學習了你的概念，你就需要專注於軟技能才能在數據科學家的職業道路上生存下來。 對於非程序員，最好的支持是 GUI 工具，用於平滑機器學習方法的數據分析操作。 此外，成為一個被俘虜的講故事的人。 即使機器算法處理數據，您也應該能夠傳達推論，以便利益相關者幾乎立即掌握這個想法。
結論
一旦你開始了數據科學的職業生涯，在你的行業中培養出強大的商業頭腦，並成為任何一個領域（金融、技術、醫療保健、零售等）的熟練專家。 在即將到來的十年中，這條職業線有很大的發展空間。
數據科學家的平均收入是多少？
印度數據科學家的平均收入約為 70 萬印度盧比。 然而，隨著技能和經驗的增加，高級數據科學家的年收入甚至可以達到 1.13 億印度盧比。
有一些行業項目處於初學者的水平嗎？
您可以在初學者級別進行探索性數據分析 (EDA) 項目、情感分析、聊天機器人開發和推薦系統設計。
2021 年數據科學的主要趨勢是什麼？
2021 年數據科學領域的主要趨勢是：a)。 面向企業的可擴展且更安全的人工智能，b)。 用於硬件和軟件凝聚力的數據製造，c）。 雲支持的數據分析，d)。 增強現實（物聯網），e)。 定制的人工智能自動化設施，f)。 智能特徵生成，g)。 對區塊鏈技術的依賴日益增加