Cele mai populare abilități de știință a datelor de care veți avea nevoie în 2023

Termenul umbrelă „tehnologie a faptelor” cuprinde numeroase discipline, analiza faptelor, extragerea faptelor, inteligența sintetică, cunoștințe despre mașină, studierea profundă și domeniile conexe. Știința datelor se mândrește ca fiind una dintre industriile care se confruntă cu cea mai rapidă creștere a capacității de venit și a posibilităților profesionale. Setul de talent cerut de oamenii de știință din informații include adesea obținerea de înregistrări masive în mod neașteptat din cauza curbei abrupte de studiu legate de acest domeniu. În plus, oamenii de știință din înregistrări necesită capacități solide de schimb interpersonal și verbal și competență în limbaje de programare și calcule statistice.

Postare conexă: Rolul științei datelor în Fintech

Apelul pentru oameni calificați în alegerea împinsă de informații este în creștere. Proiecțiile indică o creștere de 15% a carierelor în domeniul tehnologiei statistice, cu o adăugare anticipată a 110.000 de noi poziții pentru selecționari bazați pe statistici, cu ajutorul anului 2020. Pe baza evaluării noastre de talent la nivel mondial, cele mai căutate capacități în domeniul tehnologiei informației. -cum cuprinde aritmetica, statistica, cunoștințele de dobândire a dispozitivelor despre gestionarea faptelor, programarea statistică și vizualizarea faptelor.

Organizațiile se îndreaptă către fapte și cunoștințe științifice în peisajul întreprinderilor contemporane pentru numeroase funcții, îmbunătățind îmbunătățirea produselor, sporind reținerea clienților și descoperind noi perspective de afaceri. Această dependență tot mai mare de cunoștințele tehnologice informaționale este esențială pentru agenții pentru a păstra, amplifica și păstra o latură competitivă în industriile respective.

Indiferent dacă doriți să vă îmbunătățiți cunoștințele Python sau abia începeți să explorați știința statistică, avem surse cuprinzătoare pentru a vă ajuta călătoria.

Un curs de știință a datelor este o cale structurată pentru cultivarea abilităților cruciale pentru o profesie de succes. Publicațiile de știință a datelor oferă de obicei un curriculum care acoperă conceptele fundamentale, instrumentele și tehnicile utilizate în domeniu. Această formă garantează că persoanele fără experiență construiesc o bază stabilă.

Cine este un Data Scientist?

Oamenii de știință de date sunt experți analitici care valorifică puterea și urmăresc cunoștințele lor în știința datelor pentru a atinge tipare și a face față înregistrărilor în mod eficient. Ei sunt abili în rezolvarea provocărilor complexe de afaceri prin valorificarea cunoștințelor din domeniu, înțelegerea contextuală și o doză sănătoasă de scepticism mai aproape de ipotezele montate.

Citește și: Ce se poate învăța despre afaceri de la Ed Sheeran?

Cele mai importante abilități obligatorii pentru oamenii de știință ai datelor:

Oamenii de știință de date au nevoie de un amestec de competențe realiste și capacități esențiale ale întreprinderii. Mai jos, veți descoperi o listă a celor 30 de capacități esențiale pentru realizarea în știința informației în 2023. Competențele necesare pentru a deveni un om de știință a datelor pot fi împărțite în următoarele categorii: Abilități fundamentale de știință a datelor, Abilități de știință a datelor tehnice, Abilități de programare pentru date Știință și abilități de afaceri sau de domeniu.

Algebră liniară: Algebra liniară ar suna probabil ca un subiect complex de matematică. Cu toate acestea, este un adevărat schimbător de joc în cadrul internațional al faptelor, al know-how-ului tehnologic și al învățării automate. Este la fel ca supereroul aritmeticii pentru ca sistemul să cunoască. Cele mai multe dintre acele mașini fanteziste care cunosc modă? Le-ați putea considera ca vorbind limbajul matricelor. Chiar și seturile de date se deghizează în mod regulat în matrice, făcând din algebra liniară un talent fundamental.

Statistici: statisticile sunt adesea vizibile ca fiind intimidante, ca Sherlock Holmes al tehnologiei înregistrărilor. Ei sunt detectivii care ne ajută să găsim stiluri ascunse în date și să le transformăm în perspectivă acționabilă. Oamenii de știință se bazează pe înregistrări pentru a obține, verifica, analiza și trage concluzii semnificative din fapte. Este numele sosului de joc din spatele modelor matematice cuantificabile care duc claritate la variabilele complicate.

Microsoft Excel: Acum, să vorbim despre Microsoft Excel. Este la fel ca prietenul de încredere din călătoria științei informației. Excel transformă faptele dezordonate, nestructurate într-un aspect ordonat și ușor de înțeles. Este instrumentul dvs. de bază pentru manipularea faptelor, permițându-vă să modificați, să filtrați, să tastați, să îmbinați și să obțineți rapid rezultate simple. Puteți chiar să creați tabele pivot și diagrame și vine cu un avantaj cunoscut sub numele de Visual Basic pentru aplicații (VBA) pentru o magie superioară.

Luarea deciziilor: În lumea tehnologiei statisticii, cunoașterea impactului selecțiilor asupra rezultatelor este esențială. Gândește-te la asta ca la a avea o busolă care te ghidează. Oamenii de știință de date își combină abilitățile cu mașinii de mașini pentru a naviga pe acest teren complex, folosind cunoștințele lor pentru a face selecții informate care pot schimba sportul.

Bazele științei datelor: Amintiți-vă elementele de bază; ele pot sta la baza înregistrărilor dumneavoastră și a călătoriei de know-how tehnologic. Vrei să fii bine versat în știința înregistrărilor, cunoașterea dispozitivelor și elementele fundamentale ale inteligenței artificiale. Și este esențial să înțelegem diferențele dintre Deep Learning și Machine Learning – sunt ca niște veri aproape din familia de cunoștințe tehnologice în statistică.

Citește și: Strategii și sfaturi de pariuri pe cricket

Abilități de știință a datelor tehnice:

Învățare automată: tehnologia datelor se bazează în mare măsură pe gadgeturi care dobândesc cunoștințe pentru a modela și a extrage perspective din date folosind algoritmi precum Random Forests, K-nearest Neighbors, Naive Bayes și Regression Models.

Rețele neuronale: rețelele neuronale, inspirate de funcționarea creierului, pot analiza și descoperi tipare ascunse în informații, îmbunătățind în același timp performanța generală în timp.

Hadoop: Apache Hadoop, un cadru open-source, permite stocarea și procesarea eficientă a seturilor mari de date prin distribuirea sarcinii de lucru pe mai multe computere.

Cloud Computing: Oamenii de știință de date valorifică puterea unor platforme precum Google Cloud, AWS și Azure pentru a gestiona operațiuni de înregistrări la scară largă folosind diverse echipamente, limbi și structuri de baze de date.

Instrumente software: instrumentele de uz general precum Pandas și NumPy în Python sunt esențiale pentru manipularea înregistrărilor, chiar dacă aplicațiile specializate precum OpenCV ajută la vizualizarea în timp real a computerului.

Învățare profundă: studiul profund, un subset al științei faptelor, accelerează obligațiile, inclusiv analiza și interpretarea înregistrărilor, culegând recompense pentru oamenii de știință de date care fac față unor volume mari de record.

Managementul bazei de date: Sistemele de management al cunoștințelor ajută la salvarea și recuperarea faptelor în mod eficient, ajutând întreprinderea statistică și colaborarea în echipă.

Dezbaterea datelor: Oamenii de știință abordează problemele legate de date prin reelaborarea și maparea informațiilor nestructurate într-un aspect utilizabil, simplificând sistemul de analiză.

Matematică: informațiile matematice stau la baza dispozitivelor care dobândesc cunoștințe despre algoritmi, analiza înregistrărilor și descoperirea percepției, făcându-le o abilitate importantă pentru oamenii de știință din înregistrări.

Analiză statistică: Oamenii de știință de date trebuie să fie bine versați în înregistrări, care includ date descriptive, distribuții de șansă, eșantionare, populație și testarea ipotezelor, înainte de a se aprofunda în modurile învățării automate.

Big Data: tratarea cu seturi de date mari, stabilite sau nestructurate, denumite în mod regulat „Big Data”, necesită echipamente precum Spark și Hadoop pentru a controla și procesa corect înregistrările.

Vizualizarea datelor: Vizualizarea datelor este setată prezentând înregistrări vizual pentru a transmite mesaje și a evidenția rezultatele evaluării. Îmbunătățește cunoștințele și abilitățile celebre. Vizualizările standard de fapte în know-how tehnologic statistic includ diagrame cu bare, histograme și diagrame circulare.

Business Intelligence: a fi un om de știință a datelor nu este întotdeauna talent tehnic; este, de asemenea, aproximativ know-how în contextul întreprinderii comerciale. Companiile se bazează pe informații pentru a-și face presiune asupra tehnicilor, pentru a spori profitabilitatea și a extinde. Deci, a avea cunoștințe de afaceri este esențială pentru un informator.

Analiza exploratorie a datelor (EDA): EDA este o metodă de evaluare a înregistrărilor care folosește unelte vizibile pentru a descoperi tendințe, stiluri și perspective. Utilizează rezumate statistice și reprezentări grafice pentru a verifica ipotezele și pentru a înțelege mai bine faptele.

Citește și: Angajează și păstrează talentele de codificare de top cu Mercer | Testul de codificare Mettl

Abilități de programare pentru știința datelor:

Python: Python este un limbaj de programare flexibil și extraordinar de căutat în lumea tehnologiei, în special pentru cunoștințele tehnologice ale datelor. Este limbajul transversal pentru crearea de dispozitive, studierea modurilor, gestionarea datelor și simplificarea sarcinilor precum introducerea raportului DAG. Cu sintaxa sa sinceră, Python dă putere oamenilor de știință din statistică pentru o analiză solidă a informațiilor.

Flask: Flask, un cadru de internet bazat pe Python, simplifică îmbunătățirea pachetelor de net și backend. Oferă dezvoltatorilor un management complet asupra accesului la statistici și folosește echipamente precum Werkzeug și Jinja pentru flexibilitate și eficiență.

SQL și depozitarea datelor: Oamenii de știință de date trebuie să fie talentați în SQL, deoarece este vital pentru manipularea faptelor, apariția conductelor și extragerea statisticilor din baze de date. SQL joacă o poziție esențială în intervalele de instrucțiuni și modelare pentru înregistrări.

Apache Spark: Apache Spark, un motor de procesare distribuită cu aprovizionare deschisă, este un instrument de bază pentru gestionarea sarcinilor de lucru masive de fapte. Cu memorarea în cache în reminiscență și execuția optimizată a întrebărilor, Spark asigură rezultate rapide în timp ce interogează seturi de date excelente, făcându-l ideal pentru sarcini semnificative de procesare a statisticilor.

Concluzie:

Creșterea rapidă a erei a deschis calea pentru oportunități considerabile de sarcini în întreprinderea tehnologică în continuă evoluție. În această lume în ritm rapid, gestionarea statisticilor a devenit dificilă. Oamenii de știință de date joacă o funcție esențială în organizații și afaceri prin valorificarea unor active statistice substanțiale, adesea miliarde de factori statistici, pentru a elabora planuri și strategii eficiente. Dacă doriți să construiți o profesie în știința faptelor, amintiți-vă să vă înscrieți la un curs de știință a datelor care vă ajută să acumulați cunoștințele și abilitățile necesare pentru a fi pe piața competitivă a proceselor.