Herausforderungen eines Junior Data Scientist: Die besten Tipps, die Ihnen auf Ihrem Weg helfen

Einer der faszinierendsten Bereiche, der es Unternehmen heute ermöglicht, ihre Abläufe zu verbessern, ist die Datenwissenschaft.

Datenbanken, Netzwerkserver und offizielle Social-Media-Seiten.

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Geschäftsprotokolle generieren eine große Menge an Daten, die verarbeitet werden müssen und nicht ignoriert werden dürfen.

Diese Datensätze werden von Datenwissenschaftlern gesammelt, die dann die irrelevanten Informationen herausfiltern, bevor sie sie analysieren.

Dieser Artikel hilft, die aktuelle Situation des Unternehmens und potenzielle Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Das Verstehen von Daten ist jedoch nicht immer einfach. Data Scientists und Datenanalysten stehen vor Herausforderungen wie Datenanhäufung, Sicherheitsbedenken und dem Mangel an geeigneter Technologie.

Junior Data Science Herausforderungen

Zuerst das Datenproblem finden

Die Identifizierung des Sachverhalts oder Problems ist eine der schwierigsten Aufgaben in der Datenwissenschaft.

Große, häufig unstrukturierte Datensätze sind typischerweise der Ausgangspunkt für Data Scientists. Sie müssen sich darüber im Klaren sein, was sie mit diesen Informationen tun sollen.

Um beispielsweise ein geschäftliches Problem wie den Verlust eines bestimmten Kundenstamms anzugehen, müssen sie diese Daten möglicherweise analysieren.

Alternativ müssen sie möglicherweise Geschäftsdaten analysieren, um zu sehen, wo sie in den letzten Jahren Geld verloren haben.

Die einfachste Lösung ist die folgende:

Vor der Analyse eines Datensatzes ist es am besten, das zu lösende Problem zu verstehen.

Das Verständnis der Geschäftsanforderungen hilft Ihnen beim Erstellen eines Workflows. Es ist auch möglich, eine Checkliste zu erstellen, die bei der Prüfung der Daten durchgestrichen werden kann.

Auswahl der relevantesten Daten

Unternehmen erzeugen jede Sekunde enorme Datenmengen, was es schwierig macht, die richtigen Daten für die Analyse zu erhalten.

Denn die Auswahl des besten Datensatzes ist entscheidend für die Erstellung des optimalen Datenmodells.

Es wird weniger Zeit in Anspruch nehmen, die richtigen Daten im richtigen Format zu bereinigen und zu analysieren.

Untersuchung der Geschäftsentwicklung einer Kapitalgesellschaft.

Sie benötigen beispielsweise den Datensatz mit den Finanzdaten des laufenden Jahres oder der vorangegangenen Jahre.

Auch die Datenmenge ist sehr wichtig. Sowohl Datenknappheit als auch Datenüberschuss sind schädlich.

Möglicherweise müssen Sie auf Daten aus einer Vielzahl von Quellen zugreifen, einschließlich Kundendatensätzen und Personaldatenbanken, was schwierig sein kann.

Haben Sie keine Angst, denn die Lösung ist einfacher als Sie denken.

Ein Nachwuchsdatenwissenschaftler muss mit Unternehmensvertretern interagieren, um Daten zu erhalten.

Dadurch wird sichergestellt, dass Sie über alle Datensätze verfügen, die zur Lösung des Problems erforderlich sind. Die Verwaltung von Datenmanagementsystemen und Datenintegrationstechnologien ist ebenfalls erforderlich.

Datenlösungen wie Adobe Analytics helfen beim Sammeln, Aggregieren und Filtern von Daten aus vielen Quellen.

Eine weitere leistungsstarke Lösung, wenn Sie ein Datenvisualisierungstool wie Capturly verwenden. Mit Hilfe eines solchen Tools können Sie qualitative Daten über Ihre Sätze gewinnen und sich leichter auf Ihr Ziel konzentrieren.

Diese Art von Tools hilft dabei, alle Datenquellen miteinander zu verknüpfen und einen Workflow einzurichten.

Datenbereinigung

Die Datenbereinigung oder das Entfernen irrelevanter Informationen aus einem Datensatz ist eine der größten Herausforderungen in der Datenwissenschaft.

Es wird geschätzt, dass Organisationen bis zu 25 % ihres Umsatzes aufgrund der hohen Kosten für die Bereinigung falscher Daten verlieren .

Die Arbeit mit Datensätzen, die viele Unregelmäßigkeiten und unerwünschte Informationen aufweisen, kann für einen Datenwissenschaftler sehr anstrengend sein.

Die Klärung widersprüchlicher Daten kann viele Arbeitsstunden in Anspruch nehmen, da diese Experten mit Terabytes davon arbeiten müssen.

Darüber hinaus können diese Datensätze unbeabsichtigte und falsche Ergebnisse haben.

Data Governance ist das ideale Mittel gegen dieses Problem. Es spielt auf die Sammlung von Praktiken an, die von einem Unternehmen zur Verwaltung seiner Datenbestände verwendet werden.

Um die Genauigkeit der von ihnen verarbeiteten Datensätze zu löschen, zu formatieren und zu bewahren, müssen Datenexperten zeitgemäße Data-Governance-Lösungen einsetzen.

Die besten Data-Governance-Instrumente sind:

• IBM
• Collibra
• Das ist wahr
• Alteryx

Eine wichtige Maßnahme, die Unternehmen ergreifen müssen, ist die Einstellung von Spezialisten zur Überwachung der Datenqualität.

Da es sich um ein unternehmensweites Problem handelt, müssen Datenqualitätsmanager in jeder Abteilung vorhanden sein, um die Qualität und Genauigkeit der Datensätze sicherzustellen.

Fähigkeiten, die Sie sammeln müssen

Ein Junior Data Scientist sollte in der Lage sein, die folgenden Aufgaben auszuführen:

• Erstellen von Datensätzen
• Daten bereinigen und manipulieren
• Daten für Benutzer zugänglich machen
• Durchführen erweiterter Analysen
• Modeln machen
• Visualisierung von Datenstatistiken

Was sollten die obersten Prioritäten sein, um die Fähigkeiten zu verbessern, die ein Nachwuchsdatenwissenschaftler benötigt?

Lassen Sie uns die grundlegenden Fähigkeiten durchgehen, die Sie haben müssen, bevor Sie mit der Arbeit in der Datenwissenschaft beginnen können.

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Programmierung

Für aufstrebende junge Data Scientists ist Programmieren eine wesentliche Fähigkeit.

Die am häufigsten verwendeten Programmiersprachen unter Datenwissenschaftlern sind Python und SQL , das für die Verwaltung relationaler Datenbanken und Datenabfragen verwendet wird.

Riesige, oft unstrukturierte Datenmengen per Programmierung organisieren. Das Ermöglichen von Analysen ist ein regelmäßiger Bestandteil des Berufsbildes von Junior Data Scientists.

Ein Studium oder die Einschreibung in einen Online-Crashkurs sind zwei Möglichkeiten, eine Programmiersprache zu lernen.

Einmal beherrscht, ist Programmieren ein Talent, das sich für eine Vielzahl von Jobs als nützlich erweisen wird, nicht nur für die Datenwissenschaft.

Statistische Verfahren

Ein wichtiger Bestandteil der Datenwissenschaft ist die Statistik.

Statistische Methoden werden ein Thema sein, das in jedem effektiven Kurs, der Studenten zu angewandten Datenwissenschaftlern ausbildet, kurz behandelt wird.

Lineare Regression, logistische Regression, Diskriminanzanalyse, Bootstrapping und Kreuzvalidierung sind statistische Techniken, mit denen Data Scientists vertraut sein müssen.

Datenvisualisierung

Einer der besten Teile der Datenwissenschaft ist die grafische Darstellung Ihrer Ergebnisse.

Mehr Kunst als vorgegebenes Setting, Visualisierung. Das bedeutet, dass es keinen „one size fits all“-Ansatz gibt.

Stattdessen sind visuelle Gurus geschickt darin, fesselnde Geschichten zu erzählen.

Sie sollten damit beginnen, sich mit einfachen Diagrammen wie Balkendiagrammen und Histogrammen vertraut zu machen, bevor Sie zu komplexeren Diagrammen wie Heatmaps und Wasserfalldiagrammen übergehen.

Bei der Auswertung oder Darstellung von Forschungsdaten sind diese Präsentationen hilfreich. Die Anwendung von Grafik erleichtert jedoch das Verständnis der univariaten und bivariaten Analyse.

Viele Data-Science-Teams, wenn auch nicht alle, verwenden Tableau als gemeinsames Handwerkszeug.

Per Drag-and-Drop bietet die Visual-Analytics-Plattform eine benutzerfreundliche Oberfläche.

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Manipulation von Daten

Die Datenmanipulation, die das Bereinigen von Rohdaten, das Eliminieren von Ausreißern, das Ändern von Nullwerten und das Überführen der Daten in ein besser verwendbares Format umfasst, ist eine weitere wichtige Fähigkeit für einen unerfahrenen Datenwissenschaftler.

Unerfahrene Datenwissenschaftler können schneller Schlussfolgerungen ziehen, indem sie die Daten geschickt manipulieren.

Obwohl Datenmanipulation und -analyse zeitaufwändig sein können, helfen sie letztendlich bei der Entwicklung überlegener datengesteuerter Entscheidungen.

Einige der häufig verwendeten Datenmodifikations- und Analysetechniken umfassen die Wiederherstellung fehlender Werte, die Korrektur von Ausreißern und die Änderung von Datenarten.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine Methode, die Datenwissenschaftler verstehen müssen.

Die Vorhersagemodellierung erfolgt mithilfe von maschinellem Lernen.

Sie können beispielsweise ein maschinelles Lernsystem einsetzen, um Ihre Benutzerzahl für den folgenden Monat vorherzusagen und Statistiken des Vormonats anzuzeigen.

Eine Schlüsselkomponente der Geschäftsanalyse, insbesondere im Marketing, ist die Ergebnisvorhersage.

Einfache lineare Modelle und logistische Regression sind gute Ausgangspunkte, bevor Sie zu komplexeren Modellen wie Random Forest übergehen.

Obwohl es nur ein paar Zeilen braucht, um die Regeln dieser Algorithmen zu kennen, ist es dennoch entscheidend zu verstehen, wie sie funktionieren.

Dadurch wird die Abstimmung von Hyperparametern vereinfacht und letztendlich ein Modell mit geringen Fehlerraten erzeugt.

Üben, Probleme zu beschreiben, ist die beste Methode, um maschinelles Lernen zu meistern.

Sie können an Aktivitäten wie HackLive teilnehmen, einem Community-Hackathon, der sich auf Community-Führung konzentriert. Hier können Sie von Profis lernen, Herausforderungen angehen und sich einbringen.

Starke Kommunikation

Kommunikation ist das nächste Talent auf der Liste der besten Datenwissenschaftler-Fähigkeiten.

Datenwissenschaftler sind geschickt darin, Daten zu extrahieren, zu verstehen und zu analysieren.

Sie müssen jedoch in der Lage sein, Ihre Ergebnisse Teammitgliedern mit unterschiedlichem beruflichen Hintergrund effektiv zu erklären, wenn Sie in Ihrer Position erfolgreich sein und Ihrer Organisation helfen möchten.

Starker Geschäftssinn

Technisches Know-how lässt sich am effektivsten einsetzen, wenn es mit einem soliden kaufmännischen Urteilsvermögen kombiniert wird.

Ohne sie ist ein angehender Datenwissenschaftler möglicherweise nicht in der Lage, die Probleme und Schwierigkeiten zu erkennen, die überwunden werden müssen, damit ein Unternehmen vorankommt.

Dies ist entscheidend, um das Unternehmen, für das Sie arbeiten, bei der Verfolgung neuer Geschäftsmöglichkeiten zu unterstützen.

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Abschluss

Es ist eine Herausforderung, enorme Datenmengen zu verwalten und sich den Problemen der Datenwissenschaft zu stellen.

Experten in der Datenwissenschaft sind heute ein entscheidender Bestandteil großer Unternehmen. Unternehmen können zusätzlich zu den Talenten und Kenntnissen von Data Scientists Expertenrat einholen.

Data-Science-Experten können zu Hilfe kommen, indem sie aufschlussreiche Ratschläge zur Verwaltung der Daten eines Unternehmens geben.

Bei Udemy finden Sie mehrere hervorragende Kurse zum Thema Data Science.

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