Wyzwania młodszego analityka danych: najlepsze wskazówki, które pomogą Ci w drodze

Jedną z najbardziej fascynujących obecnie dziedzin, która umożliwia firmom doskonalenie ich działalności, jest nauka o danych.

Bazy danych, serwery sieciowe i oficjalne strony mediów społecznościowych.

Powiązany wpis: Cykl życia nauki o danych

Dzienniki biznesowe generują ogromne ilości danych, które muszą zostać przetworzone i nie można ich ignorować.

Te zestawy danych są gromadzone przez analityków danych, którzy następnie odfiltrowują nieistotne informacje przed ich analizą.

Ten artykuł pomaga zidentyfikować obecną sytuację firmy i potencjalne możliwości poprawy.

Ale zrozumienie danych nie zawsze jest proste. Analitycy danych i analitycy danych stoją przed wyzwaniami, takimi jak gromadzenie danych, obawy dotyczące bezpieczeństwa i brak odpowiedniej technologii.

Juniorskie wyzwania związane z nauką o danych

Najpierw znajdź problem z danymi

Identyfikacja zagadnienia lub problemu jest jednym z najtrudniejszych zadań w data science.

Duże, często nieustrukturyzowane zbiory danych są zazwyczaj punktem wyjścia dla analityków danych. Muszą być świadomi, co mają zrobić z tymi informacjami.

Aby rozwiązać problem biznesowy, na przykład utratę określonej bazy konsumentów, może być konieczne przeanalizowanie tych danych.

Ewentualnie mogą potrzebować przeanalizować dane biznesowe, aby zobaczyć, gdzie stracili pieniądze w ciągu ostatnich kilku lat.

Najprostsze rozwiązanie jest następujące:

Przed analizą jakiegokolwiek zestawu danych najlepiej jest zrozumieć problem, który ma zostać rozwiązany.

Zrozumienie wymagań biznesowych pomoże Ci stworzyć przepływ pracy. Możliwe jest również sporządzenie listy kontrolnej, którą można skreślać podczas badania danych.

Wybór najistotniejszych danych

Firmy generują ogromne ilości danych w każdej sekundzie, co utrudnia uzyskanie odpowiednich danych do analizy.

Wynika to z faktu, że wybór najlepszego zestawu danych ma kluczowe znaczenie dla stworzenia optymalnego modelu danych.

Czyszczenie i analiza właściwych danych we właściwym formacie zajmie mniej czasu.

Aby zbadać wyniki biznesowe korporacji.

Na przykład potrzebujesz zestawu danych zawierającego dane finansowe z bieżącego roku lub kilku poprzednich lat.

Ilość danych jest również dość istotna. Zarówno niedobór danych, jak i nadmiar danych są szkodliwe.

Może być konieczne uzyskanie dostępu do danych z różnych źródeł, w tym z rejestrów klientów i baz danych personelu, co może być trudne.

Nie bój się, ponieważ rozwiązanie jest prostsze niż myślisz.

Młodszy analityk danych musi wchodzić w interakcje z przedstawicielami firmy, aby uzyskać dane.

Dzięki temu masz wszystkie zestawy danych potrzebne do rozwiązania problemu. Wymagana jest również administracja systemami zarządzania danymi i technologiami integracji danych.

Rozwiązania do obsługi danych, takie jak Adobe Analytics, pomagają w gromadzeniu, agregowaniu i filtrowaniu danych z wielu źródeł.

Kolejne potężne rozwiązanie, jeśli używasz narzędzia do wizualizacji danych, takiego jak Capturly . Z pomocą takiego narzędzia możesz uzyskać jakościowe dane o swoich zestawach i łatwiej skupić się na swoim celu.

Tego rodzaju narzędzia pomagają w powiązaniu wszystkich źródeł danych i skonfigurowaniu przepływu pracy.

Czyszczenie danych

Czyszczenie danych, czyli usuwanie zbędnych informacji ze zbioru danych, to jedno z najważniejszych wyzwań w nauce o danych.

Szacuje się, że organizacje tracą do 25% swoich przychodów w wyniku wysokich kosztów usuwania nieprawidłowych danych.

Praca ze zbiorami danych, które zawierają wiele nieprawidłowości i niepożądanych informacji, może być bardzo stresująca dla analityka danych.

Wyjaśnienie sprzecznych danych może zająć wiele godzin, ponieważ ci eksperci muszą pracować z terabajtami danych.

Ponadto te zestawy danych mogą dawać niezamierzone i nieprawidłowe wyniki.

Zarządzanie danymi jest idealnym lekarstwem na ten problem. Nawiązuje do zbioru praktyk stosowanych przez firmę do zarządzania swoimi zasobami danych.

Aby wyczyścić, sformatować i zachować dokładność zbiorów danych, którymi się zajmują, specjaliści ds. danych muszą stosować nowoczesne rozwiązania zarządzania danymi.

Najlepsze instrumenty zarządzania danymi to:

• IBM
• kolibra
• Truedat
• Alteryx

Kluczowym działaniem, które muszą wykonać firmy, jest zatrudnienie specjalistów do monitorowania jakości danych.

Ponieważ jest to problem dotyczący całego przedsiębiorstwa, menedżerowie ds. jakości danych muszą być obecni w każdym dziale, aby zapewnić jakość i dokładność zestawów danych.

Umiejętności, które musisz zdobyć

Młodszy analityk danych powinien być w stanie wykonać następujące zadania:

• Tworzenie zestawów danych
• Czyszczenie i manipulowanie danymi
• Udostępnianie danych użytkownikom
• Wykonywanie zaawansowanych analiz
• Robię modelowanie
• Wizualizacja statystyk danych

Jakie powinny być najważniejsze priorytety w doskonaleniu umiejętności potrzebnych młodszemu analitykowi danych?

Przyjrzyjmy się podstawowym umiejętnościom, które musisz posiadać, zanim zaczniesz pracować w nauce o danych.

Przeczytaj także: Recenzja Upokorzonego Tradera | Czy to świetne źródło wiedzy na temat daytradingu?

Programowanie

Dla początkujących młodych naukowców zajmujących się danymi programowanie jest niezbędną umiejętnością.

Najczęściej używanymi językami programowania wśród analityków danych są Python i SQL , który jest używany do zarządzania relacyjnymi bazami danych i zapytań o dane.

Organizowanie ogromnych, często nieustrukturyzowanych pokosów danych za pomocą programowania. Niezbędne jest ułatwienie analizy jest stałym elementem opisu stanowiska młodszych naukowców zajmujących się danymi.

Studia na stopień naukowy lub zapisanie się na szybki kurs online to dwa sposoby nauki języka programowania.

Po opanowaniu programowanie jest talentem, który przyda się na różnych stanowiskach, nie tylko w data science.

Procedury statystyczne

Kluczowym elementem nauki o danych jest statystyka.

Metody statystyczne będą tematem krótko omawianym na każdym skutecznym kursie, który szkoli studentów, aby zostali naukowcami zajmującymi się danymi.

Regresja liniowa, regresja logistyczna, analiza dyskryminacyjna, ładowanie początkowe i walidacja krzyżowa to techniki statystyczne, które analitycy danych muszą znać.

Wizualizacja danych

Jedną z najlepszych części nauki o danych jest graficzna prezentacja wyników.

Bardziej sztuka niż z góry ustalona oprawa, wizualizacja. Oznacza to, że nie ma uniwersalnego podejścia.

Zamiast tego wizualni guru są wykwalifikowani w opowiadaniu przekonujących historii.

Powinieneś zacząć od zapoznania się z podstawowymi wykresami, takimi jak wykresy słupkowe i histogramy, zanim przejdziesz do bardziej złożonych, takich jak mapy cieplne i diagramy kaskadowe .

Przy ocenie lub wyświetlaniu danych badawczych te prezentacje są pomocne. Jednak zastosowanie grafiki sprawia, że ​​analiza jedno- i dwuwymiarowa jest łatwiejsza do zrozumienia.

Wiele zespołów zajmujących się analizą danych, choć nie wszystkie, używa Tableau jako wspólnego narzędzia w handlu.

Wykorzystując metodę przeciągnij i upuść, platforma analizy wizualnej oferuje przyjazny dla użytkownika interfejs.

Przeczytaj także: 5 najważniejszych sposobów, w jakie Dynamics 365 Project Operations pomaga firmom usprawnić procesy

Manipulacja danymi

Manipulowanie danymi, które obejmuje czyszczenie nieprzetworzonych danych, eliminowanie wartości odstających, zmianę wartości zerowych i nadawanie danych formatowi bardziej użytecznemu, to kolejna kluczowa umiejętność dla początkującego analityka danych.

Niedoświadczeni analitycy danych mogą szybciej wyciągać wnioski, zręcznie manipulując danymi.

Chociaż manipulowanie danymi i analiza mogą być czasochłonne, ostatecznie pomagają w opracowaniu lepszych decyzji opartych na danych.

Niektóre z często używanych technik modyfikacji i analizy danych obejmują przywracanie brakujących wartości, korektę wartości odstających i zmianę rodzajów danych.

Nauczanie maszynowe

Uczenie maszynowe to metoda, którą analitycy danych muszą zrozumieć.

Modelowanie predykcyjne odbywa się za pomocą uczenia maszynowego.

Możesz na przykład zastosować system uczenia maszynowego do prognozowania liczby użytkowników na następny miesiąc i wyświetlania statystyk z poprzedniego miesiąca.

Kluczowym elementem analityki biznesowej, szczególnie w marketingu, jest przewidywanie wyników.

Proste modele liniowe i regresja logistyczna to dobre miejsca do rozpoczęcia przed przejściem do bardziej złożonych modeli, takich jak Random Forest .

Chociaż znajomość zasad tych algorytmów wymaga zaledwie kilku wierszy, kluczowe znaczenie ma zrozumienie ich działania.

W rezultacie dostrajanie hiperparametrów jest prostsze, a ostatecznie tworzony jest model o niskim poziomie błędów.

Praktyka opisywania problemów jest najlepszą metodą opanowania uczenia maszynowego.

Możesz wziąć udział w działaniach takich jak HackLive, społecznościowy hackathon skupiający się na przywództwie społeczności. Tutaj możesz uczyć się od profesjonalistów, podejmując wyzwania i wnosząc swój wkład.

Silna komunikacja

Komunikacja to kolejny talent na liście najważniejszych umiejętności Data Scientist.

Analitycy danych są biegli w wydobywaniu, zrozumieniu i analizie danych.

Musisz jednak umieć skutecznie wytłumaczyć swoje wyniki członkom zespołu, którzy wywodzą się z różnych środowisk zawodowych, jeśli chcesz odnieść sukces na swoim stanowisku i pomóc swojej organizacji.

Silne poczucie biznesu

Wiedza techniczna może być najskuteczniej zastosowana w połączeniu z rozsądną oceną biznesową.

Bez tego początkujący analityk danych może nie być w stanie zidentyfikować problemów i trudności, które należy pokonać, aby firma mogła się rozwijać.

Ma to kluczowe znaczenie dla wspierania firmy, w której pracujesz, w dążeniu do nowych perspektyw biznesowych.

Przeczytaj także: Funkcje aplikacji Linebet do zakładów online

Wniosek

Zarządzanie ogromnymi zbiorami danych i podejmowanie problemów związanych z nauką o danych jest wyzwaniem.

Specjaliści zajmujący się nauką o danych są obecnie kluczowym elementem dużych firm. Oprócz wykorzystania talentów i wiedzy analityków danych, firmy mogą szukać porad ekspertów.

Eksperci Data Science mogą przyjść z pomocą, oferując wnikliwe porady dotyczące zarządzania danymi organizacji.

W Udemy można znaleźć kilka doskonałych kursów dotyczących nauki o danych.

Ucz się dużo i bądź ekspertem.