Provocările unui cercetător de date junior: cele mai bune sfaturi pentru a vă ajuta pe parcurs

Unul dintre cele mai fascinante domenii de astăzi care permite companiilor să-și îmbunătățească operațiunile este știința datelor.

Baze de date, servere de rețea și pagini oficiale de social media.

Postare conexă: Ciclul de viață al științei datelor

Jurnalele de afaceri generează o cantitate mare de date care trebuie procesate și nu este acceptabil să fie ignorate.

Aceste seturi de date sunt colectate de oamenii de știință de date, care apoi filtrează informațiile irelevante înainte de a le analiza.

Acest articol ajută la identificarea situației actuale a companiei și a posibilităților de îmbunătățire.

Dar înțelegerea datelor nu este întotdeauna simplă. Oamenii de știință de date și analiștii de date se confruntă cu provocări precum acumularea de date, probleme de securitate și lipsa tehnologiei adecvate.

Provocări junior în domeniul științei datelor

Găsiți mai întâi problema de date

Identificarea problemei sau problemei este una dintre cele mai dificile sarcini din știința datelor.

Seturile de date mari, frecvent nestructurate, sunt de obicei punctul de plecare pentru oamenii de știință de date. Ei trebuie să fie conștienți de ce ar trebui să facă cu aceste informații.

Pentru a aborda o problemă de afaceri, cum ar fi pierderea unei anumite baze de consumatori, de exemplu, ar putea fi nevoiți să analizeze aceste date.

Alternativ, ar putea avea nevoie să analizeze datele de afaceri pentru a vedea unde au pierdut bani în ultimii ani.

Cea mai ușoară soluție este următoarea:

Înainte de a analiza orice set de date, cel mai bine este să înțelegeți problema care trebuie rezolvată.

Înțelegerea cerințelor de afaceri vă va ajuta să creați un flux de lucru. De asemenea, este posibil să se întocmească o listă de verificare care poate fi tăiată atunci când datele sunt examinate.

Selectarea celor mai relevante date

Companiile generează volume uriașe de date în fiecare secundă, ceea ce face dificilă obținerea datelor adecvate pentru analiză.

Acest lucru se datorează faptului că selectarea celui mai bun set de date este crucială pentru producerea modelului de date optim.

Va dura mai puțin timp pentru a curăța și analiza datele potrivite în formatul potrivit.

Pentru a examina performanța de afaceri a unei corporații.

De exemplu, aveți nevoie de setul de date care conține datele financiare din anul curent sau din anii precedenți.

Cantitatea de date este, de asemenea, destul de importantă. Atât lipsa de date, cât și excesul de date sunt dăunătoare.

Este posibil să fie necesar să accesați date dintr-o varietate de surse, inclusiv înregistrările clienților și bazele de date de personal, ceea ce ar putea fi dificil.

Nu vă speriați, deoarece soluția este mai ușoară decât credeți.

Oamenii de date junior trebuie să interacționeze cu reprezentanții companiei pentru a obține date.

Acest lucru vă asigură că aveți toate seturile de date necesare pentru a rezolva problema. Administrarea sistemelor de management al datelor și a tehnologiilor de integrare a datelor este, de asemenea, necesară.

Soluțiile de date precum Adobe Analytics ajută la colectarea, agregarea și filtrarea datelor din mai multe surse.

O altă soluție puternică dacă utilizați un instrument de vizualizare a datelor, cum ar fi Capturly . Cu ajutorul unui astfel de instrument poți obține date calitative despre seturile tale și te poți concentra asupra obiectivului tău într-un mod mai ușor.

Aceste tipuri de instrumente ajută la legarea tuturor surselor de date și la configurarea unui flux de lucru.

Curățarea datelor

Curățarea datelor sau eliminarea informațiilor străine dintr-un set de date este una dintre cele mai importante provocări în știința datelor.

Se estimează că organizațiile își pierd până la 25% din venituri ca urmare a costului scump al curățării datelor incorecte.

Lucrul cu seturi de date care au o mulțime de nereguli și informații nedorite poate fi foarte stresant pentru un cercetător de date.

Poate dura o mulțime de ore de om pentru a clarifica datele contradictorii, deoarece acești experți trebuie să lucreze cu terabytes din ele.

În plus, aceste seturi de date pot avea rezultate neintenționate și incorecte.

Guvernarea datelor este remediul ideal pentru această problemă. Se face aluzie la colectarea de practici utilizate de o companie pentru a-și gestiona activele de date.

Pentru a curăța, formata și păstra acuratețea seturilor de date pe care le manipulează, profesioniștii în date trebuie să utilizeze soluții contemporane de guvernare a datelor.

Cele mai bune instrumente de guvernare a datelor sunt:

• IBM
• Colibra
• Adevarat
• Alteryx

O acțiune critică pe care trebuie să o facă companiile este să angajeze specialiști care să monitorizeze calitatea datelor.

Deoarece aceasta este o problemă la nivelul întregii întreprinderi, managerii de calitate a datelor trebuie să fie prezenți în fiecare departament pentru a asigura calitatea și acuratețea seturilor de date.

Abilități pe care trebuie să le adunați

Un cercetător de date junior ar trebui să fie capabil să îndeplinească următoarele sarcini:

• Crearea seturilor de date
• Curățarea și manipularea datelor
• Facerea datelor accesibile utilizatorilor
• Efectuarea de analize avansate
• Fac modeling
• Vizualizarea statisticilor de date

Care ar trebui să fie prioritățile de top pentru perfecționarea abilităților necesare unui cercetător de date junior?

Să trecem peste abilitățile fundamentale pe care trebuie să le aveți înainte de a începe să lucrați în știința datelor.

Citește și: Humbled Trader Review | Este aceasta o resursă educațională excelentă pentru tranzacționarea zilnică?

Programare

Pentru tinerii oameni de știință ai datelor, programarea este o capacitate esențială de a avea.

Cele mai utilizate limbaje de programare printre oamenii de știință sunt Python și SQL , care este folosit pentru gestionarea bazelor de date relaționale și interogări de date.

Pentru a organiza segmente enorme, frecvent nestructurate de date folosind programare. Este esențial să facilitați analiza este o componentă obișnuită a fișei postului pentru oamenii de știință de date juniori.

Studiul pentru o diplomă sau înscrierea la un curs rapid online sunt două moduri de a învăța un limbaj de programare.

Odată stăpânită, programarea este un talent care va fi util pentru o varietate de locuri de muncă, nu doar știința datelor.

Proceduri statistice

O componentă cheie a științei datelor este statistica.

Metodele statistice vor fi un subiect care este discutat pe scurt în orice curs eficient care pregătește studenții să devină oameni de știință ai datelor aplicate.

Regresia liniară, regresia logistică, analiza discriminantă, bootstrapping-ul și validarea încrucișată sunt tehnici statistice cu care oamenii de știință trebuie să fie familiarizați.

Vizualizarea datelor

Una dintre cele mai bune părți ale științei datelor este prezentarea grafică a constatărilor dvs.

Mai mult o artă decât un cadru predeterminat, vizualizare. Aceasta înseamnă că nu există o abordare „unică pentru toate”.

În schimb, guruii vizuali sunt pricepuți să spună povești convingătoare.

Ar trebui să începeți prin a vă familiariza cu diagramele de bază, cum ar fi diagramele cu bare și histogramele, înainte de a trece la altele mai complexe, cum ar fi hărțile termice și diagramele în cascadă .

Atunci când se evaluează sau se afișează datele de cercetare, aceste prezentări sunt utile. Cu toate acestea, aplicarea artei grafice face analiza univariată și bivariată mai ușor de înțeles.

Multe echipe de știință a datelor, deși nu toate, folosesc Tableau ca instrument comun al meseriei.

Folosind drag and drop, platforma de analiză vizuală oferă o interfață ușor de utilizat.

Citește și: Top 5 moduri în care Dynamics 365 Project Operations ajută companiile să eficientizeze procesele

Manipularea datelor

Manipularea datelor, care implică curățarea datelor brute, eliminarea valorii aberante, modificarea valorilor nule și punerea datelor într-un format mai utilizabil, este o altă abilitate crucială pentru un cercetător începător al datelor.

Oamenii de știință de date fără experiență pot trage concluzii mai rapid prin manipularea abil a datelor.

Deși manipularea și analiza datelor ar putea consuma timp, ele ajută în cele din urmă la dezvoltarea unor decizii superioare bazate pe date.

Unele dintre tehnicile de modificare și analiză a datelor utilizate frecvent includ restaurarea valorii lipsă, corectarea valorii aberante și modificarea tipurilor de date.

Învățare automată

Învățarea automată este o metodă pe care oamenii de știință de date trebuie să o înțeleagă.

Modelarea predictivă se face folosind învățarea automată.

De exemplu, puteți utiliza un sistem de învățare automată pentru a estima numărul de utilizatori pentru luna următoare și pentru a afișa statistici din luna anterioară.

O componentă cheie a analizei de afaceri, în special în marketing, este predicția rezultatelor.

Modelele liniare simple și regresia logistică sunt locuri bune de început înainte de a trece la modele mai complexe, cum ar fi Random Forest .

Deși necesită doar câteva rânduri pentru a cunoaște regulile acestor algoritmi, este totuși esențial să înțelegem cum funcționează aceștia.

Ca rezultat, reglarea hiperparametrilor este simplificată și în cele din urmă este produs un model cu rate de eroare scăzute.

Practica descrierii problemelor este cea mai bună metodă de a stăpâni învățarea automată.

Puteți lua parte la activități precum HackLive, un hackathon comunitar axat pe conducerea comunității. Aici, poți învăța de la profesioniști în timp ce abordezi provocările și aduci o contribuție.

Comunicare puternică

Comunicarea este următorul talent pe lista celor mai bune abilități de data scientist.

Oamenii de știință de date sunt adepți în extragerea, înțelegerea și analiza datelor.

Cu toate acestea, trebuie să fiți capabil să explicați eficient rezultatele dvs. membrilor echipei care provin din medii profesionale diferite dacă doriți să reușiți în poziția dvs. și să vă ajutați organizația.

Simț puternic al afacerilor

Expertiza tehnică poate fi aplicată cel mai eficient atunci când este combinată cu o rațiune solidă de afaceri.

Fără el, un cercetător de date în devenire ar putea să nu poată identifica problemele și dificultățile care trebuie depășite pentru ca o companie să avanseze.

Acest lucru este esențial pentru a ajuta compania la care lucrați să urmărească noi perspective de afaceri.

Citiți și: Caracteristicile aplicației Linebet pentru pariuri online

Concluzie

Este o provocare să gestionezi seturi enorme de date și să abordezi problemele științei datelor.

Profesioniștii în știința datelor sunt acum o componentă crucială a marilor afaceri. Companiile pot solicita consiliere de specialitate în plus față de valorificarea talentelor și cunoștințelor cercetătorilor de date.

Experții în știința datelor pot veni în ajutor oferind sfaturi perspicace despre cum să gestionezi datele unei organizații.

Puteți găsi câteva cursuri excelente despre știința datelor în Udemy .

Învață multe și fii expert.