Накопление технических знаний и расширенный набор навыков помогут вам стать успешным специалистом по обработке и анализу данных.

Переход к карьере в области науки о данных может означать постоянную работу в высокооплачиваемой отрасли, если у вас есть необходимые навыки.

С каждым годом растет спрос на таланты в области науки о данных, а вместе с этим возникает потребность в большем количестве специалистов по данным, чтобы пополнить ряды.

Специалисты по данным могут оказать сильное влияние в любом месте любой отрасли, поскольку применение науки о данных — это отдельная область. Однако чрезвычайно сложно получить работу в области науки о данных на конкурентном рынке без необходимых навыков и, в большинстве случаев, опыта и специализации.

Чтобы подготовиться к карьере специалиста по данным, начните развивать специальность. По мере того, как вы добавляете новые навыки в свой набор инструментов специалиста по данным, обязательно разработайте сильное портфолио специалистов по данным.

Если вы только начинаете, практикуйте и развивайте эти навыки с помощью рекомендуемых учебных ресурсов, которые помогут вам развить важные навыки для принятия обоснованных решений.

Эти навыки помогут вам преуспеть в успешной карьере в быстрорастущей области науки о данных. Давайте подробнее рассмотрим, что рекрутеры ищут в кандидатах на роль специалиста по данным, какие навыки необходимы и как вы можете начать их изучать.

Подстек: Ресурсы по науке о данных (электронная почта не требуется)

1. SQL

Исследователи данных в основном используют SQL для доступа к данным из баз данных для обработки структурированных данных.

SQL — один из самых универсальных инструментов, которые может использовать специалист по данным при работе с реляционными базами данных.

Самый простой и важный навык работы с данными, который вы можете получить в 2022 году, — это SQL, даже если у вас нет опыта программирования. Интервью специалистов по данным очень часто включают техническую проверку с использованием SQL.

Ключевые навыки SQL для науки о данных

Навыки SQL, необходимые для того, чтобы быть эффективным специалистом по данным, включают способность извлекать данные и работать с ними.

  • Создайте базу данных на локальном компьютере и в облаке
  • Возможность исследовать, запрашивать и извлекать определенные наборы данных
  • Напишите сложные операторы SQL для запросов к базе данных на Python, R или Scala.
  • Анализируйте данные с помощью Python или R, чтобы получить важные сведения (используя операторы SQL).
  • Понимание современных разработок и способность обрабатывать данные из нескольких источников
  • Возможность извлекать данные для построения отчетов и выполнения анализа
  • Понимание шаблонов строк и диапазонов для запроса данных
  • Возможность сортировки и группировки данных в наборах результатов и по типу данных
  • Способность эффективно организовывать данные для предоставления бизнес-решений
  • Практические знания платформ больших данных для запросов команд SQL.

Вы можете развить свободное владение SQL, даже если у вас нет технического образования, с помощью этих курсов SQL для науки о данных от преподавателей по науке о данных.

Если вы лучше всего учитесь по книгам, мы рекомендуем три книги по SQL для изучения основных понятий.

2. Статистическое программирование

Data Scientist нуждается в сильных навыках программирования на одном статистическом языке программирования, таком как Python, R, Scala и т. д.

Большинство организаций предпочитают языки статистического программирования, Python и R, из-за их универсальности, удобочитаемого синтаксиса, функций, операторов управления потоком, а также библиотек и документации.

Возможность писать программы на Python или R означает, что вы можете более эффективно очищать, анализировать и визуализировать большие наборы данных.

Вот список языков статистического программирования для Data Science на выбор:

  • Python так и не стал лингва-франка для науки о данных с океаном, полным библиотек/пакетов с открытым исходным кодом для науки о данных и машинного обучения.
  • Язык R отлично подходит для комплексного анализа данных с простыми в использовании пакетами для статистических вычислений.
  • Java предоставляет множество услуг при работе с приложениями для обработки и анализа данных, включая платформы обработки больших данных, такие как hadoop.
  • Julia – это язык программирования высокого уровня, отлично подходящий для научных расчетов.
  • Scala отлично подходит для анализа обширных наборов данных, не оказывая существенного влияния на производительность, и был принят специалистами по данным после Python и R.
  • MATLAB также упрощает науку о данных с помощью инструментов для доступа к данным и их предварительной обработки. Вы также можете создавать модели машинного обучения и прогнозирования и развертывать их.

Все языки программирования, особенно для науки о данных, имеют незначительную кривую обучения, которую необходимо преодолеть.

Следует отметить, что большинство учащихся не заканчивают курсы по науке о данных, отчасти из-за требований.

Ключом к тому, чтобы стать специалистом по данным, является обучение и принятие решений, которые способствуют постепенному обучению. Например,можете ли вы ожидать приятного события, если пренебрежете изучением статистики до изучения статистических библиотек в Python?

Убедитесь, что вы остаетесь приверженными и сосредоточенными, потому что большинство людей, которые хотят изучать науку о данных или просто освежить свои статистические навыки, в конечном итоге платят тысячи долларов без реального успеха.

Если вы никогда раньше не писали код, мы рекомендуем изучить Python для науки о данных. Вы можете быстро научиться писать программы для сбора, очистки, анализа и визуализации данных.

Ключевые навыки программирования для науки о данных

После того, как вы поймете, как работают программы, которые вы пишете, вам нужно развить навыки работы с данными в программировании.

  • Чтение и запись файлов CSV
  • Выполнение SQL-запросов
  • Веб-скрейпинг
  • Работа с данными JSON (базы данных NoSQL)
  • Исследование данных
  • Очистка данных
  • Обработка и подготовка данных
  • Визуализация данных
  • Статистический анализ данных
  • Автоматизируйте алгоритмы машинного обучения
  • Создание процессов прогнозного моделирования

Доминирование науки о данных в мире — это одна из причин, по которой стоит выбрать курсы по науке о данных или учебные курсы, чтобы освоить основы и передовые концепции программирования, чтобы включить свои навыки в контекст.

3. Математическая статистика

Основная цель статистики в науке о данных заключается в том, чтобы информация представлялась точно и легко.

Специалисты по данным берут на себя традиционные роли статистиков, и вам следует подумать о статистике, прежде чем изучать статистический анализ.

Статистический анализ — это форма математического анализа, в которой используются количественные модели и представления для набора данных или реальных исследований.

Обладая прочной базой в статистике, вы сможете:

  • Выявление закономерностей и тенденций в данных
  • Избегайте предубеждений, логических ошибок, заблуждений
  • Дайте фактические и убедительные результаты

R отлично подходит для статистического анализа, поскольку это язык программирования для статистических вычислений, в то время как Python также предоставляет встроенную библиотеку Python для описательной статистики и для анализа больших наборов данных, пакет NumPy отлично подходит для численных вычислений и оптимизирован для работы с одно- и многомерные массивы.

Основные понятия статистики, которые необходимо изучить

Специалисты по данным должны понимать фундаментальные концепции статистики, чтобы выполнять расширенный статистический анализ и прогнозную аналитику на сложных наборах данных.

  • Описательная статистика
  • Понимание типа аналитики
  • Теория вероятности
  • Главная тенденция
  • Изменчивость
  • Связь между переменными
  • Распределение вероятностей
  • Проверка гипотез и статистическая значимость
  • Нулевая и альтернативная гипотеза
  • Уменьшение размерности
  • Выборка данных
  • Избыточная и недостаточная выборка
  • Статистическое моделирование
  • Байесовская статистика

Если вы готовы развивать свои статистические навыки, изучите руководства для начинающих, которые мы создали, чтобы вы могли, в зависимости от вашего понимания, применить свои знания.

Загрузите эти руководства с нашего канала Substack.

4. Визуализация данных

Получение информации из данных является неотъемлемой частью процесса науки о данных. Статистическая визуализация является ключевым компонентом работы Data Scientist, поскольку вам необходимо эффективно общаться.

Существует множество инструментов, таких как Tableau, Power BI, которые обеспечивают интуитивно понятный интерфейс, но сегодня Python — это универсальный язык для визуализации данных в сообществе специалистов по данным, который выходит за рамки науки о данных, решая реальные проблемы с помощью машин. Обучение, глубокое обучение, искусственный интеллект и т. д.

Навыки визуализации данных для науки о данных

Как специалист по данным, вы можете использовать программное обеспечение для визуализации данных, чтобы представлять свои выводы, использовать новые возможности для бизнеса и опережать конкурентов.

Визуализация данных не так удобна в создании, как кажется, потому что навыки, которые вам необходимо развивать, относятся к вашей способности выявлять или обнаруживать закономерности, корреляции, тенденции и т. д.

  • Развивайте понимание аудитории
  • Рассказывание историй с данными
  • Простой визуальный дизайн
  • Легко читать и понимать
  • Используйте ясный, краткий язык, чтобы привлечь внимание
  • Мощный и точный

Ученый по данным позволяет организациям принимать решения, вооружая их количественными данными, а визуализация данных помогает получить действенные идеи.

DataCamp предлагает несколько высококачественных курсов для обучения визуализации данных с помощью Python, R PowerBI и Tabaleu.

5. Математические навыки

Наука о данных включает в себя машинное обучение и глубокое обучение, и неудивительно, что фундаментальные компетенции, необходимые специалистам по данным, — это базовое понимание линейной алгебры и многомерного исчисления.

Для большинства должностей в науке о данных единственная математика, с которой вам нужно хорошо познакомиться, — это статистика и вероятность, но алгоритмы машинного обучения, прогнозное моделирование с глубоким обучением и выполнением анализа или извлечением информации из данных требуют хороших математических навыков.

Математические навыки для науки о данных

Специалисты по данным должны отлично разбираться в концепциях многомерного исчисления, таких как производные и градиенты, сигмовидные функции, ступенчатые функции, функции стоимости, значения min/max, функции Rectified Linear Unit и построение функции.

Наиболее популярные алгоритмы, используемые учеными данных:

  • Линейная регрессия
  • Логистическая регрессия
  • Деревья решений
  • K-ближайший сосед (контролируемое машинное обучение)
  • Кластеризация K-средних (неконтролируемое машинное обучение)
  • Метод опорных векторов (SVM)
  • Анализ главных компонентов (PCA)

Наука о данных требует твердого знания математики, и можно освоить важные математические навыки в области науки о данных. Математика является важным навыком для науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Из этого руководства математика для науки о данных вы узнаете, какие основные понятия вам необходимо изучить.

6. Машинное обучение для науки о данных

Специалисты по данным не обязаны иметь экспертные знания в области машинного обучения, но должны быть знакомы с алгоритмами построения, предназначенными для поиска закономерностей в наборах данных, повышая их точность с течением времени.

Чтобы преуспеть в науке о данных, вы должны хорошо разбираться в программировании для машинного обучения и развивать навыки работы с расширенными библиотеками машинного обучения, такими как NumPy, SciPy, Scikit-learn, Pandas и PyTorch.

Компании FAAANG нуждаются в экспертных знаниях в области машинного обучения. Очень важно изучить принципы машинного обучения и важность алгоритмов.

Навыки машинного обучения для науки о данных

Навыки машинного обучения для науки о данных очень полезны для поиска в Интернете, размещения рекламы, торговли акциями, кредитного скоринга, оценки рисков и для многих других приложений.

  • Создавайте прогностические модели
  • Алгоритмы машинного обучения
  • Используйте шаблоны данных для принятия обоснованных решений
  • Модели сверточных нейронных сетей
  • Рекуррентная нейронная сеть
  • Алгоритмические методы, включая сортировку, поиск, жадные алгоритмы и динамическое программирование.

Основная обязанность специалиста по обработке и анализу данных заключается в предоставлении решений с использованием моделей машинного обучения для решения сложных бизнес-задач.

Python — отличный выбор для машинного обучения. Он имеет мощные библиотеки, такие как NumPy, Scipy, Scikit-learn, Pandas и PyTorc для создания моделей машинного обучения.

Изучите машинное обучение для науки о данных: получите обзор современной экосистемы данных с помощью ресурсов машинного обучения.

7. Глубокое обучение и TensorFlow

Глубокое обучение стало важным элементом науки о данных, и TensorFlow активно используется учеными для исследований и высокоуровневой реализации алгоритмов машинного обучения.

Глубокое обучение — это очень сложно, и TensorFlow также сложно изучить и даже сложно использовать, но практические знания алгоритмов и фреймворков глубокого обучения — это самые востребованные научные навыки.

Навыки глубокого обучения помогают решать самые сложные бизнес-задачи, и чтобы преуспеть в качестве Data Scientist, вы должны подумать о повышении своей квалификации, чтобы научиться использовать PyTorch и TensorFlow.

Навыки глубокого обучения для науки о данных

Глубокое обучение незаметно произвело революцию в мире, и вы должны познакомиться с классификацией, распознаванием, восприятием, открытием, предсказанием, созданием и т. д.

Трудно получить работу начального уровня в области науки о данных, но навыки глубокого обучения поставят вас в лигу самых опытных специалистов по данным.

  • Дискретная математика
  • Архитектура нейронной сети
  • Моделирование и оценка данных
  • Обработка естественного языка
  • Глубокое обучение с подкреплением
  • Распределенные системы глубокого обучения

Если вы присоединитесь к онлайн-курсу или буткемпу, вы получите навыки, которые помогут повысить вашу квалификацию в качестве Data Scientist.

Вы можете получить обзор глубокого обучения с помощью TensorFlow. TensorFlow — это сквозная платформа с открытым исходным кодом для машинного и глубокого обучения. Он предоставляет набор рабочих процессов для разработки и обучения моделей.

Научитесь обучать модели с помощью Python с помощью этих курсов TensorFlow от преподавателей мирового уровня.

Пять технических навыков, которые вам понадобятся для высокооплачиваемой работы в сфере Data Science

  • Unix. Специалистам по данным необходимо знать о системах Unix и Linux.
  • Структуры больших данных. Следующим навыком, который поможет вам получить высокооплачиваемую работу по обучению науке о данных, является наличие практических знаний об Apache Spark и Apache Hadoop.
  • Распределенные вычисления. Как специалист по данным, вы будете работать с большими объемами данных, и крайне важно иметь некоторые знания о распределенных вычислениях.
  • Моделирование данных и проверка модели. Методы моделирования данных также используются в науке о данных для определения допустимых шаблонов и классификаций в наборах данных.
  • Разработка программного обеспечения. Этот навык может показаться ненужным, но специалисты по данным должны обладать базовыми знаниями в области проектирования систем и развертывания приложений, чтобы сотрудничать с инженерами по облачным вычислениям, инженерами по данным, инженерами по машинному обучению и разработчиками искусственного интеллекта.

Советы по обучению навыкам работы с данными

Специалисты по данным используют эти навыки, чтобы делиться своими выводами с ключевыми заинтересованными сторонами и принимать решения на основе данных в своих организациях. Потратив время и усилия на изучение навыков работы с данными, вы сможете построить полезную карьеру в качестве Data Scientist.

Если вы только начинаете заниматься наукой о данных, есть несколько конкретных шагов, которые вы можете предпринять, чтобы повысить свои шансы на получение работы начального уровня специалиста по данным.

Вот несколько быстрых советов для начала:

  • Работайте над развитием навыков программирования с помощью онлайн-курсов или книг.
  • Выделите время для ежедневной практики программирования
  • Учись на своих ошибках
  • Практика с реальными проектами данных
  • Создайте портфолио, состоящее из самостоятельных или групповых проектов.
  • Присоединяйтесь к онлайн-сообществам данных
  • Развивайте свои навыки шаг за шагом
  • Получите опыт через стажировку или возможность сотрудничества с открытым исходным кодом

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Каждой компании, каждому бизнесу требуются специалисты по обработке и анализу данных. Вам выгодно, если вы обладаете вышеупомянутыми навыками, чтобы произвести впечатление на рекрутеров.

Каждой компании, каждому бизнесу требуются специалисты по обработке и анализу данных. Вам выгодно, если вы обладаете вышеупомянутыми навыками, чтобы произвести впечатление на рекрутеров.

В науке о данных бесконечные возможности, и это полезная карьера. В этой статье мы обсудили незаменимые навыки специалиста по данным, чтобы получить работу в 2022 году.