Le principali competenze di data science di cui avrai bisogno nel 2023

Il termine generico “tecnologia dei fatti” comprende numerose discipline, analisi dei fatti, estrazione dei fatti, intelligenza sintetica, acquisizione di conoscenze da parte delle macchine, studio approfondito e campi correlati. La scienza dei dati è orgogliosa di essere uno dei settori che sta sperimentando il più rapido aumento della capacità di reddito e delle possibilità professionali. Il set di talenti richiesto agli scienziati dell'informazione spesso include l'acquisizione inaspettata di enormi quantità di dati a causa della ripida curva di studio relativa a questo dominio. Inoltre, gli scienziati dei documenti richiedono solide capacità di scambio interpersonale e verbale e competenza nei linguaggi di programmazione e nei calcoli statistici.

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La richiesta di persone esperte nel processo decisionale basato sulle informazioni è in aumento. Le proiezioni indicano un boom del 15% nelle carriere nel settore della tecnologia statistica, con un'aggiunta prevista di 110.000 nuove posizioni per i selezionatori basati sulle statistiche entro il 2020. Sulla base della nostra valutazione dei talenti a livello mondiale, le capacità più ricercate nel campo della tecnologia dell'informazione -come comprendere l'aritmetica, la statistica, l'acquisizione di conoscenze sulla gestione dei fatti, la programmazione statistica e la visualizzazione dei fatti.

Le organizzazioni si rivolgono ai fatti e alla conoscenza scientifica nel panorama aziendale contemporaneo per numerose funzioni, migliorando il miglioramento dei prodotti, rafforzando la fidelizzazione dei clienti e scoprendo nuove prospettive di business. Questa crescente dipendenza dal know-how tecnologico dell'informazione è fondamentale per le agenzie per preservare, amplificare e preservare un lato competitivo nei rispettivi settori.

Sia che tu voglia migliorare la tua conoscenza di Python o che tu stia appena iniziando a esplorare la scienza statistica, abbiamo fonti complete per aiutarti nel tuo viaggio.

Un corso di data science è un percorso strutturato per coltivare le competenze cruciali per una professione di successo. Le pubblicazioni di scienza dei dati di solito forniscono un curriculum che copre i concetti, gli strumenti e le tecniche fondamentali utilizzati nel campo. Questa forma garantisce che le persone inesperte costruiscano una base stabile.

Chi è un Data Scientist?

I data scientist sono esperti analitici che sfruttano la potenza e seguono il proprio know-how nelle scienze dei dati per individuare modelli e gestire i record in modo efficace. Sono abili nel risolvere sfide aziendali complesse sfruttando la loro conoscenza del settore, la comprensione del contesto e una buona dose di scetticismo più vicino alle ipotesi consolidate.

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Principali competenze indispensabili per i data scientist:

I data scientist richiedono un mix di competenze realistiche e capacità aziendali essenziali. Di seguito, scoprirai un elenco delle 30 principali capacità cruciali per raggiungere risultati nella scienza dell'informazione nel 2023. Le competenze richieste per diventare uno scienziato dei dati possono essere suddivise in queste categorie: competenze fondamentali di scienza dei dati, competenze tecniche di scienza dei dati, competenze di programmazione per i dati. Scienze e competenze aziendali o di dominio.

Algebra lineare: l'algebra lineare potrebbe sembrare una materia matematica complessa. Tuttavia, si tratta di un vero e proprio punto di svolta nel mondo dei fatti, della tecnologia e dell’apprendimento automatico. È proprio come il supereroe dell'aritmetica che il sistema impara a conoscere. La maggior parte di quelle macchine fantasiose che conoscono le mode? Potresti considerarli come se parlassero il linguaggio delle matrici. Anche i set di dati si mascherano regolarmente da matrici, rendendo l’algebra lineare un talento fondamentale.

Statistiche: le statistiche sono spesso viste come intimidatorie, come lo Sherlock Holmes della tecnologia dei record. Sono gli investigatori che ci aiutano a trovare stili nascosti nei dati e a trasformarli in informazioni fruibili. I data scientist si affidano ai record per acquisire, controllare, analizzare e trarre conclusioni significative dai fatti. È il nome della salsa dietro i modelli matematici quantificabili che portano chiarezza a variabili complicate.

Microsoft Excel: ora parliamo di Microsoft Excel. È proprio come il fidato aiutante nel viaggio della scienza dell'informazione. Excel trasforma fatti disordinati e non strutturati in un layout ordinato e comprensibile. È il tuo strumento di riferimento per la manipolazione dei fatti, che ti consente di modificare, filtrare, digitare, unire e ottenere rapidamente risultati di fatti semplici. Puoi persino creare tabelle e grafici pivot e viene fornito con una caratteristica vantaggio nota come Visual Basic for Applications (VBA) per alcune magie superiori.

Processo decisionale: nel mondo della tecnologia statistica, conoscere l'impatto delle selezioni sui risultati è fondamentale. Pensatelo come se avessi una bussola che ti guida. I data scientist combinano le loro capacità con i maestri delle macchine per navigare in questo terreno complesso, utilizzando le loro conoscenze per fare selezioni informate che possono cambiare lo sport.

Nozioni di base sulla scienza dei dati: ricordare le nozioni di base; potrebbero essere la base dei tuoi record e del tuo percorso di know-how tecnologico. Vuoi essere esperto in scienza dei documenti, conoscenza dei dispositivi e fondamenti di intelligenza artificiale. Ed è fondamentale comprendere le differenze tra Deep Learning e Machine Learning: sono come cugini prossimi nella famiglia delle competenze tecnologiche statistiche.

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Competenze tecniche in materia di scienza dei dati:

Apprendimento automatico: la tecnologia dei dati si basa in gran parte su gadget che acquisiscono conoscenze per modellare e trarre approfondimenti dai dati utilizzando algoritmi come foreste casuali, vicini K-vicini, Naive Bayes e modelli di regressione.

Reti neurali: le reti neurali, ispirate al funzionamento del cervello, possono analizzare e scoprire modelli nascosti nelle informazioni migliorando costantemente le loro prestazioni complessive nel tempo.

Hadoop: Apache Hadoop, un framework open source, consente l'archiviazione e l'elaborazione efficienti di grandi set di dati distribuendo il carico di lavoro su più computer.

Cloud Computing: i data scientist sfruttano la forza di piattaforme come Google Cloud, AWS e Azure per gestire operazioni di record su larga scala utilizzando diversi strumenti, linguaggi e strutture di database.

Strumenti software: strumenti generici come Pandas e NumPy in Python sono fondamentali per la manipolazione dei record, anche se applicazioni specializzate come OpenCV aiutano nella visione in tempo reale del PC.

Apprendimento profondo: lo studio approfondito, un sottoinsieme della scienza dei fatti, accelera gli obblighi che comprendono l'analisi e l'interpretazione dei record, raccogliendo i frutti per i data scientist che devono far fronte a grandi volumi di record.

Gestione dei database: i sistemi di gestione della conoscenza aiutano a salvare e recuperare i fatti in modo efficace, assistendo le imprese statistiche e la collaborazione dei team.

Wrangling dei dati: i data scientist risolvono i problemi relativi ai dati rielaborando e mappando le informazioni non strutturate in un layout utilizzabile, ottimizzando il sistema di analisi.

Matematica: le informazioni matematiche sono alla base dei gadget che acquisiscono conoscenza di algoritmi, analisi dei dati e scoperta della percezione, rendendola un'abilità importante per gli scienziati dei dati.

Analisi statistica: i data scientist devono essere esperti in dati, inclusi dati descrittivi, distribuzioni casuali, campionamento, popolazione e test di ipotesi, prima di approfondire i modelli di apprendimento automatico.

Big Data: gestire set di dati di grandi dimensioni, consolidati o non strutturati, regolarmente definiti "Big Data", richiede apparecchiature come Spark e Hadoop per controllare ed elaborare correttamente i record.

Visualizzazione dei dati: la visualizzazione dei dati viene impostata presentando visivamente i record per trasmettere messaggi ed evidenziare i risultati della valutazione. Migliora la conoscenza e le intuizioni sulle abilità famose. Le visualizzazioni di fatti standard nella tecnologia statistica includono grafici a barre, istogrammi e grafici a torta.

Business Intelligence: essere un data scientist non è sempre un talento tecnico; si tratta anche di know-how nel contesto dell'impresa commerciale. Le aziende fanno affidamento sulle informazioni per esercitare pressione sulle proprie tecniche, aumentare la redditività ed estendere. Quindi, avere conoscenze aziendali è essenziale per uno scienziato dell'informazione.

Analisi esplorativa dei dati (EDA): EDA è un metodo di valutazione dei record che utilizza strumenti visibili per scoprire tendenze, stili e approfondimenti. Utilizza riepiloghi statistici e rappresentazioni grafiche per verificare le ipotesi e comprendere meglio i fatti.

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Competenze di programmazione per la scienza dei dati:

Python: Python è un linguaggio di programmazione flessibile e straordinariamente ricercato nel mondo della tecnologia, in particolare per la tecnologia dei dati. È il linguaggio trasversale per creare dispositivi, studiare la moda, gestire i dati e semplificare attività come l'introduzione del report DAG. Con la sua sintassi sincera, Python consente agli scienziati statistici di effettuare una solida analisi delle informazioni.

Flask: Flask, un framework Internet basato su Python, semplifica il miglioramento dei pacchetti netti e backend. Offre agli sviluppatori la gestione completa dell'accesso alle statistiche e sfrutta strumenti come Werkzeug e Jinja per flessibilità ed efficienza.

SQL e data warehousing: i data scientist devono essere dotati di SQL, poiché è vitale per la manipolazione dei fatti, l'avvento della pipeline e l'estrazione di statistiche dai database. SQL gioca una posizione fondamentale all'interno degli intervalli di istruzioni e modellazione dei record.

Apache Spark: Apache Spark, un motore di elaborazione distribuito a fornitura aperta, è uno strumento di riferimento per la gestione di carichi di lavoro di dati di grandi dimensioni. Grazie alla memorizzazione nella cache nella reminiscenza e all'esecuzione ottimizzata delle domande, Spark garantisce risultati rapidi durante l'esecuzione di query su grandi set di dati, rendendolo ideale per attività di elaborazione statistica significative.

Conclusione:

La rapida crescita dell’epoca ha aperto la strada a notevoli opportunità di compiti nell’impresa tecnologica in continua evoluzione. In questo mondo frenetico, gestire le statistiche è diventato difficile. I data scientist svolgono una funzione fondamentale nelle organizzazioni e nelle imprese sfruttando risorse statistiche sostanziali, spesso miliardi di fattori statistici, per elaborare piani e strategie efficaci. Se desideri costruire una professione nella scienza dei fatti, ricordati di iscriverti a un corso di scienza dei dati che ti aiuti ad accumulare le conoscenze e le competenze necessarie per stare nel mercato dei processi competitivi.