Добро пожаловать обратно! Наука о данных — это область карьеры, которая стремительно растет, но наука о данных — это только машинное обучение и кодирование? Абсолютно нет, давайте поговорим о некоторых навыках, которыми вы должны обладать как специалист по данным. Во-первых, если вы планируете стать специалистом по данным, ознакомьтесь с этой статьей, которую я написал о создании вашего резюме по науке о данных:
Давайте начнем!
АМС
Очень популярная вещь, которую должен знать каждый специалист по данным, — это набор продуктов AWS, в частности Amazon S3. Из того, что я видел, почти каждая позиция по науке о данных в множестве разных компаний (включая Amazon, Apple и Microsoft) требовала некоторого опыта в этом. AWS — это, по сути, предложение Amazon для облачной архитектуры, есть множество продуктов, которые Amazon предлагает с этим, поэтому постарайтесь понять как можно больше с этим.
Разработка отчетов (навыки письма)
Это почти гарантия любой работы, которую вы беретесь за работу, я потратил недели времени, просторазрабатывая отчеты. Если вы не могли сказать, письмо — не самое лучшее мое качество, поэтому развитие ваших письменных навыков — еще одна важная вещь, которую должен знать каждый специалист по данным. Как многие из вас знают, в студенческие годы нам приходилось все время разрабатывать отчеты, на вашей работе вы, по сути, пишете код, но написание отчетов для вашей работы всегда кажется самым сложным (особенно для меня). Улучшение ваших письменных навыков не гарантирует вам работу специалиста по данным, но определенно выделит вас, если ваши отчеты / документация по вашим проектам написаны очень хорошо.
Инструменты визуализации данных
Первое, что крайне важно знать каждому Data Scientist, — это набор инструментов для визуализации данных. Инструменты могут варьироваться от Tableau, PowerBI или даже некоторых сводных диаграмм Excel, вам потребуется небольшой опыт использования инструментов визуализации данных. Одной из главных вещей, которые я бы делал на любой должности, была быстрая разработка диаграмм, вы могли бы делать это в Python и R, но очень важно знать множество различных программ, особенно инструментов визуализации данных.
Владение продуктом
Одна из последних вещей, которые я считаю чрезвычайно важными в любой работе, которую я выполнял, — это владение продуктом. По сути, это охватывает все, от безопасности продукта, контроля версий и развертывания продукта. Это одна из самых важных вещей для инженера любого типа: вы должны быть в состоянии разработать продукт, но вы должны быть в состоянии поддерживать продукт на протяжении всего вашего участия. Честно говоря, многое из этого можно поддерживать, изучая Git, поэтому понимание этого очень поможет вам в этом, но возможность развертывания продукта — еще один важный аспект науки о данных. Независимо от того, является ли конечным результатом продукта отчет, диаграммы или полноценное программное обеспечение, вы должны иметь возможность поддерживать продукт и устранять любые проблемы, которые могут возникнуть в будущем.
Вот оно! Это одни из лучших навыков для специалиста по данным. Знаете ли вы какие-либо другие навыки, которым нужно научиться? Я хотел бы услышать ваши мысли об этом!
Как всегда
если у вас есть какие-либо предложения, мысли или вы просто хотите связаться, не стесняйтесь связаться со мной / подписаться на меня в Твиттере! Кроме того, ниже приведены ссылки на некоторые из моих любимых ресурсов для изучения программирования, Python, R, Data Science и т. д.
Спасибо за прочтение!
