Преглед вештина потребних за научника података
Током 2012. године, Харвард Бусинесс Ревиев наводи да је „Дата Сциентист најсексепилнији посао 21. века“. Унапред да бисте знали које су вештине потребне да би био научник података, прво да видимо шта ради научник података. Много је начина на које се истраживач података може дефинисати, али да бисмо га поједноставили нека буде овако, Дата Сциентист је неко ко може извући смисао и добити драгоцене увиде из података. Рад научника података углавном укључује прикупљање, чишћење и манипулацију подацима.
Техничке и нетехничке вештине
Сада, завиримо у техничке и нетехничке вештине које су неопходне за научника о подацима.
Техничке вештине
Техничке вештине потребне за научника података дате су у даљем тексту.
1. Способност за бављење великом количином података
Количина генерисаних података експоненцијално расте од последњих неколико година и већина је класификована као неструктурирани подаци. Неструктурирани подаци се обично односе на податке који не живе у традиционалној бази података ступаца реда који је управо супротно структурираним подацима, мало је примера неструктурираних података видео, фотографије, аудио поруке. Како је главна улога научника за податке извлачење значења из података, требало би се угодно бавити великим количинама података без обзира на природу било да су они структурирани или неструктурирани.
2. Визуализација података
Подаци који се генеришу у компанијама морају се превести у формат који је лако разумљив, за доношење одлука. Као научник података, морате бити у могућности да визуализујете податке помоћу алата као што су Таблеау, Плотли, Висуал.ли, Д3.јс и Повер БИ. За научника података је такође важно да буде упознат са принципима који визуелно спајају податке. Ово је једна од важних улога за научника података, јер је визуализација података једини избор акција за компаније које директно раде са подацима.
3. Статистика
Улога статистике у науци о подацима је веома пресудна. За научнике података, статистика је математичка дисциплина која даје потребне алате и методе за проналажење образаца и увид у сложени скуп података вршећи математичке прорачуне на њима. Како је улога података научника да извлачи значење идентификујејући обрасце у подацима, знање из статистике је кључна вештина научника за податке.
4. Вештине програмирања
Екцел би био довољан да се носи с том количином података пре 20 година, али с количином структурираних и неструктурираних података који генеришу податке ових дана научници би требали имати знање о алатима за програмирање као што су Питхон, Р, СКЛ као
- Они дају више простора за обуку скупа података помоћу многих статистичких техника
- Они побољшавају ефикасност процеса, радећи анализу података
5. Манипулација података
У већини случајева подаци који су нам потребни бит ће збркани и научницима података ће бити тешко радити са таквом врстом података. Дакле, након добијања података из података, први корак је суочавање са тим несавршеностима. Неке несавршености укључују недостајуће вредности, неправилне жице попут ЛА за Лос Анђелес, обликовање датума попут 10/09/2009 и 2009/09/10. Све ове несавршености морају се сортирати пре почетка обуке или анализе података.
6. Вишеструки променљиви рачун и линеарна алгебра
Разумевање концепата матрица (линеарна алгебра) и диференцијације (рачун) важна је вештина коју би научник података требало да поседује. У организацији у којој постојећи подаци о њој играју главну улогу у доношењу будућих предвиђања, мала побољшања у предиктивном учинку или алгоритамској оптимизацији могу да направе велику разлику за организацију. У почетним фазама научника података када користи унапред кодиране моделе не треба детаљно разумети матрице или рачунице, али да би разумели шта се дешава испод хаубе модела или да направе сопствене имплементације, дефинитивно је неопходно да би разумели ове концепте.
Нетехничке вештине
Нетехничке вештине потребне да би се бавили науком података дате су у даљем тексту.
1. Интелектуална радозналост
Док анализира податке организације у већини случајева нико неће моћи да види директне резултате или одговоре. Више броја питања која почињете постављати себи више одговора схватите из података. Уопште, радозналост је дефинисана као снажна жеља да се нешто схвати. То је разлог зашто је интелектуална радозналост врло важна особина научника података.
2. Снажна пословна оштрина
Без разумевања података организације или елемената у пословном моделу, све техничке вештине које научник података поседује неће моћи добити потребне резултате за организацију, јер неће моћи да разуме које су карактеристике присутне у скупу података треба дати предност и оно што треба сматрати последњим. Дакле, за научника података ће разумевање пословног модела и података организације помоћи у решавању могућих изазова да одржи и повећа свој посао.
3. Снажне комуникацијске вештине
Као научник података, треба припремити презентацију о својим техничким налазима и представити је не-техничким тимовима попут продајних одељења у неко или друго време у каријери. Као научник података треба да поседује вештине попут приповедања прича (способност приповиједања прича на основу налаза), јер ће читава количина времена и енергије утрошене на истраживање података, примену статистичких техника, откривање резултата и све остале ствари ићи узалуд. ако научник података није у могућности да правилно пренесе поруке пословним руководиоцима. А у већини случајева, руководиоци предузећа неће бити заинтересовани да слушају све кораке које смо пратили како бисмо дошли до закључака, већ ће бити фокусирани на исход и представљене вредности. Зато је увек најбоља пракса да прича буде јасна и у току.
Закључак - Вештине потребне за научника података
Ово су неке од најважнијих вештина које би човек требало да поседује као научник података, јер њихов главни посао укључује рад на подацима организације, њихово анализирање и представљање пословним руководиоцима.
Препоручени чланци
Ово је водич за вештине потребне за научника података. Овде смо расправљали о техничким и нетехничким вештинама потребним да би био научник података. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Каријера науке о подацима
- Језици науке о подацима
- Плата за велике податке аналитике
- Питања о интервјуу аналитичара података
- ПХП Промените датумски формат