Sfide di un giovane scienziato di dati: i migliori consigli per aiutarti lungo la strada

Uno dei campi più affascinanti oggi che consente alle aziende di migliorare le proprie operazioni è la scienza dei dati.

Database, server di rete e pagine social ufficiali.

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I registri aziendali generano una grande quantità di dati che devono essere elaborati e non è accettabile ignorarli.

Questi set di dati vengono raccolti dai data scientist, che poi filtrano le informazioni irrilevanti prima di analizzarle.

Questo articolo aiuta a identificare la situazione attuale dell'azienda e le potenziali opportunità di miglioramento.

Ma la comprensione dei dati non è sempre semplice. I data scientist e gli analisti dei dati devono affrontare sfide come l'accumulo di dati, i problemi di sicurezza e la mancanza di una tecnologia adeguata.

Sfide di scienza dei dati per ragazzi

Trovare prima il problema dei dati

L'identificazione del problema o del problema è uno dei compiti più difficili nella scienza dei dati.

I set di dati di grandi dimensioni e spesso non strutturati sono in genere il punto di partenza per i data scientist. Devono essere consapevoli di ciò che dovrebbero fare con queste informazioni.

Per affrontare un problema aziendale come la perdita di una determinata base di consumatori, ad esempio, potrebbe essere necessario analizzare questi dati.

In alternativa, potrebbero aver bisogno di analizzare i dati aziendali per vedere dove hanno perso denaro negli ultimi anni.

La soluzione più semplice è la seguente:

Prima di analizzare qualsiasi set di dati, è meglio comprendere il problema che deve essere risolto.

Comprendere i requisiti aziendali ti aiuterà a creare un flusso di lavoro. È anche possibile fare una lista di controllo che può essere cancellata quando i dati vengono esaminati.

Selezione dei dati più rilevanti

Le aziende generano enormi volumi di dati ogni secondo, rendendo difficile ottenere i dati corretti per l'analisi.

Questo perché la selezione del set di dati migliore è fondamentale per produrre il modello di dati ottimale.

Ci vorrà meno tempo per pulire e analizzare i dati giusti nel formato giusto.

Per esaminare le prestazioni aziendali di una società.

Ad esempio, è necessario il set di dati contenente i dati finanziari dell'anno in corso o degli anni precedenti.

Anche la quantità di dati è piuttosto importante. Sia la carenza che l'eccesso di dati sono dannosi.

Potrebbe essere necessario accedere ai dati da una varietà di fonti, inclusi i record dei clienti e i database del personale, il che potrebbe essere difficile.

Non aver paura poiché la soluzione è più facile di quanto pensi.

Un data scientist junior deve interagire con i rappresentanti dell'azienda per ottenere i dati.

Ciò garantisce di disporre di tutti i set di dati necessari per affrontare il problema. È inoltre richiesta l'amministrazione dei sistemi di gestione dei dati e delle tecnologie di integrazione dei dati.

Le soluzioni di dati come Adobe Analytics aiutano a raccogliere, aggregare e filtrare i dati da molte fonti.

Un'altra potente soluzione se utilizzi uno strumento di visualizzazione dei dati, come Capturly . Con l'aiuto di tale strumento puoi ottenere dati qualitativi sui tuoi set e puoi concentrarti sul tuo obiettivo in un modo più semplice.

Questi tipi di strumenti aiutano a collegare insieme tutte le origini dati e impostare un flusso di lavoro.

Eliminazione dei dati

La pulizia dei dati, o la rimozione di informazioni estranee da un set di dati, è una delle sfide più significative nella scienza dei dati.

Si stima che le organizzazioni perdano fino al 25% delle loro entrate a causa del costo elevato della cancellazione dei dati errati.

Lavorare con set di dati che presentano molte irregolarità e informazioni indesiderate può essere molto stressante per un data scientist.

Possono essere necessarie molte ore di lavoro per chiarire dati contraddittori perché questi esperti devono lavorare con terabyte di dati.

Inoltre, questi set di dati potrebbero avere risultati imprevisti e non corretti.

La governance dei dati è il rimedio ideale a questo problema. Allude alla raccolta di pratiche utilizzate da un'azienda per gestire le proprie risorse di dati.

Per eliminare, formattare e preservare l'accuratezza dei set di dati che gestiscono, i professionisti dei dati devono utilizzare soluzioni di governance dei dati contemporanee.

I migliori strumenti di data governance sono:

• IBM
• Collibra
• Truedat
• Alterix

Un'azione critica che le aziende devono fare è assumere specialisti per monitorare la qualità dei dati.

Poiché si tratta di un problema a livello aziendale, i responsabili della qualità dei dati devono essere presenti in ogni reparto per garantire la qualità e l'accuratezza dei set di dati.

Abilità che devi raccogliere

Un data scientist junior dovrebbe essere in grado di svolgere le seguenti attività:

• Creazione di set di dati
• Pulizia e manipolazione dei dati
• Rendere i dati accessibili agli utenti
• Esecuzione di analisi avanzate
• Fare la modella
• Visualizzazione delle statistiche dei dati

Quali dovrebbero essere le massime priorità per affinare le capacità necessarie per un data scientist junior?

Esaminiamo le competenze fondamentali che devi avere prima di poter iniziare a lavorare nella scienza dei dati.

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Programmazione

Per aspiranti giovani data scientist, la programmazione è un'abilità essenziale da avere.

I linguaggi di programmazione più utilizzati dai data scientist sono Python e SQL , utilizzato per la gestione di database relazionali e query di dati.

Organizzare enormi quantità di dati, spesso non strutturate, utilizzando la programmazione. È essenziale facilitare l'analisi è una componente regolare della descrizione del lavoro dei data scientist junior.

Studiare per una laurea o iscriversi a un corso accelerato online sono due modi per imparare un linguaggio di programmazione.

Una volta padroneggiata, la programmazione è un talento che tornerà utile per una varietà di lavori, non solo per la scienza dei dati.

Procedure statistiche

Una componente chiave della scienza dei dati è la statistica.

I metodi statistici saranno un argomento discusso brevemente in qualsiasi corso efficace che formi gli studenti a diventare data scientist applicati.

La regressione lineare, la regressione logistica, l'analisi discriminante, il bootstrap e la convalida incrociata sono tecniche statistiche con cui i data scientist devono avere familiarità.

Visualizzazione dati

Una delle parti migliori della scienza dei dati è presentare graficamente le tue scoperte.

Più un'arte che un'ambientazione predeterminata, la visualizzazione. Ciò significa che non esiste un approccio "taglia unica".

Invece, i guru visivi sono abili nel raccontare storie avvincenti.

Dovresti iniziare familiarizzando con i grafici di base come i grafici a barre e gli istogrammi prima di passare a quelli più complessi come le mappe di calore ei diagrammi a cascata .

Quando si valutano o si visualizzano i dati della ricerca, queste presentazioni sono utili. Tuttavia, l'applicazione dell'arte grafica rende più facile la comprensione dell'analisi univariata e bivariata.

Molti team di data science, anche se non tutti, utilizzano Tableau come uno strumento comune del mestiere.

Utilizzando il trascinamento della selezione, la piattaforma di analisi visiva offre un'interfaccia intuitiva.

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Manipolazione dei dati

La manipolazione dei dati, che comporta la pulizia dei dati grezzi, l'eliminazione dei valori anomali, la modifica dei valori null e l'inserimento dei dati in un formato più utilizzabile, è un'altra capacità cruciale per un data scientist alle prime armi.

I data scientist inesperti possono trarre conclusioni più rapidamente manipolando abilmente i dati.

Sebbene la manipolazione e l'analisi dei dati possano richiedere molto tempo, alla fine aiutano nello sviluppo di decisioni superiori basate sui dati.

Alcune delle tecniche di modifica e analisi dei dati utilizzate di frequente includono il ripristino del valore mancante, la correzione dei valori anomali e l'alterazione dei tipi di dati.

Apprendimento automatico

L'apprendimento automatico è un metodo che i data scientist devono comprendere.

La modellazione predittiva viene eseguita utilizzando l'apprendimento automatico.

Ad esempio, potresti utilizzare un sistema di apprendimento automatico per prevedere il conteggio degli utenti per il mese successivo e visualizzare le statistiche del mese precedente.

Una componente chiave dell'analisi aziendale, in particolare nel marketing, è la previsione dei risultati.

Semplici modelli lineari e regressione logistica sono buoni punti di partenza prima di passare a modelli più complessi come Random Forest .

Sebbene occorrano solo un paio di righe per conoscere le regole di questi algoritmi, è comunque fondamentale comprenderne il funzionamento.

Di conseguenza, l'ottimizzazione degli iperparametri è resa più semplice e alla fine viene prodotto un modello con bassi tassi di errore.

Esercitarsi a descrivere i problemi è il metodo migliore per padroneggiare l'apprendimento automatico.

Puoi prendere parte ad attività come HackLive, un hackathon della comunità incentrato sulla leadership della comunità. Qui puoi imparare dai professionisti mentre affronti le sfide e dai il tuo contributo.

Comunicazione forte

La comunicazione è il prossimo talento nell'elenco delle migliori capacità di data scientist.

I data scientist sono abili nell'estrarre, comprendere e analizzare i dati.

Tuttavia, devi essere in grado di spiegare efficacemente i tuoi risultati ai membri del team che provengono da diversi background professionali se vuoi avere successo nella tua posizione e aiutare la tua organizzazione.

Forte senso degli affari

La competenza tecnica può essere applicata in modo più efficace se combinata con un buon giudizio commerciale.

Senza di esso, un data scientist in erba potrebbe non essere in grado di identificare i problemi e le difficoltà che devono essere superate affinché un'azienda possa progredire.

Questo è fondamentale per assistere l'azienda per cui lavori nel perseguire nuove prospettive di business.

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Conclusione

È difficile gestire enormi set di dati e affrontare i problemi della scienza dei dati.

I professionisti della scienza dei dati sono ora una componente cruciale delle grandi aziende. Le aziende possono richiedere la consulenza di esperti oltre a sfruttare i talenti e le conoscenze dei data scientist.

Gli esperti di data science possono venire in soccorso offrendo consigli approfonditi su come gestire i dati di un'organizzazione.

Puoi trovare diversi corsi eccellenti sulla scienza dei dati in Udemy .

Impara molto e sii un esperto.