Проблемы младшего специалиста по данным: лучшие советы, которые помогут вам на этом пути

На сегодняшний день одной из самых интересных областей, которая позволяет предприятиям совершенствовать свою деятельность, является наука о данных.

Базы данных, сетевые серверы и официальные страницы в социальных сетях.

Связанный пост: Жизненный цикл науки о данных

Бизнес-журналы генерируют огромное количество данных, которые необходимо обрабатывать, и их нельзя игнорировать.

Эти наборы данных собираются специалистами по данным, которые затем отфильтровывают ненужную информацию перед ее анализом.

Эта статья помогает определить текущую ситуацию в компании и потенциальные возможности для улучшения.

Но понять данные не всегда просто. Ученые и аналитики данных сталкиваются с такими проблемами, как накопление данных, проблемы безопасности и отсутствие соответствующих технологий.

Младшие задачи по науке о данных

Сначала найдите проблему с данными

Выявление вопроса или проблемы — одна из самых сложных задач в науке о данных.

Большие, часто неструктурированные наборы данных обычно являются отправной точкой для специалистов по данным. Они должны знать, что они должны делать с этой информацией.

Например, для решения бизнес-проблемы, такой как потеря определенной потребительской базы, им может потребоваться проанализировать эти данные.

С другой стороны, им может понадобиться проанализировать бизнес-данные, чтобы увидеть, где они потеряли деньги за последние несколько лет.

Самое простое решение заключается в следующем:

Перед анализом любого набора данных лучше всего понять проблему, которую необходимо решить.

Понимание бизнес-требований поможет вам создать рабочий процесс. Также можно составить контрольный список, который можно вычеркнуть при проверке данных.

Выбор наиболее релевантных данных

Предприятия генерируют огромные объемы данных каждую секунду, что затрудняет получение необходимых данных для анализа.

Это связано с тем, что выбор наилучшего набора данных имеет решающее значение для создания оптимальной модели данных.

Потребуется меньше времени на очистку и анализ нужных данных в нужном формате.

Изучить эффективность бизнеса корпорации.

Например, вам требуется набор данных, содержащий финансовые данные за текущий год или несколько предыдущих лет.

Количество данных также очень важно. Как нехватка данных, так и избыток данных вредны.

Вам может потребоваться доступ к данным из различных источников, включая записи о клиентах и ​​базы данных персонала, что может быть затруднительно.

Не пугайтесь, так как решение проще, чем вы думаете.

Младший специалист по данным должен взаимодействовать с представителями компании для получения данных.

Это гарантирует, что у вас есть все наборы данных, необходимые для решения проблемы. Также требуется администрирование систем управления данными и технологий интеграции данных.

Решения для данных, такие как Adobe Analytics, помогают собирать, объединять и фильтровать данные из многих источников.

Еще одно мощное решение, если вы используете инструмент визуализации данных, такой как Capturly . С помощью такого инструмента вы можете получить качественные данные о своих подходах и легче сосредоточиться на своей цели.

Такие инструменты помогают связать воедино все источники данных и настроить рабочий процесс.

Очистка данных

Очистка данных или удаление лишней информации из набора данных — одна из самых серьезных проблем в науке о данных.

По оценкам, организации теряют до 25% своего дохода в результате дорогостоящей очистки неверных данных.

Работа с наборами данных, которые содержат много неточностей и нежелательной информации, может быть очень напряженной для специалиста по обработке и анализу данных.

На выяснение противоречивых данных может уйти много человеко-часов, потому что этим экспертам приходится работать с терабайтами данных.

Кроме того, эти наборы данных могут иметь непреднамеренные и неправильные результаты.

Управление данными — идеальное решение этой проблемы. Это относится к набору методов, используемых бизнесом для управления своими активами данных.

Для очистки, форматирования и сохранения точности наборов данных, с которыми они работают, специалисты по данным должны использовать современные решения для управления данными.

Лучшие инструменты управления данными:

• IBM
• Коллибра
• Трюдат
• Альтерикс

Важнейшее действие, которое должны предпринять предприятия, — это нанять специалистов для контроля качества данных.

Поскольку это проблема всего предприятия, менеджеры по качеству данных должны присутствовать в каждом отделе, чтобы гарантировать качество и точность наборов данных.

Навыки, которые вы должны собрать

Младший специалист по данным должен уметь выполнять следующие задачи:

• Создание наборов данных
• Очистка и обработка данных
• Делаем данные доступными для пользователей
• Выполнение расширенной аналитики
• Занимаюсь моделированием
• Визуализация статистики данных

Какими должны быть главные приоритеты для оттачивания навыков, необходимых младшему специалисту по данным?

Давайте рассмотрим основные навыки, которые вам необходимо иметь, прежде чем вы сможете начать работать в области науки о данных.

Читайте также: Обзор скромного трейдера | Является ли это отличным образовательным ресурсом для дневной торговли?

Программирование

Для начинающих молодых специалистов по обработке и анализу данных программирование является важным умением.

Наиболее часто используемыми языками программирования среди специалистов по данным являются Python и SQL , который используется для управления реляционными базами данных и запросов к данным.

Для организации огромных, часто неструктурированных массивов данных с помощью программирования. Важно облегчить анализ — это регулярный компонент должностных инструкций младших специалистов по данным.

Учиться на степень или записаться на ускоренный онлайн-курс — это два способа выучить язык программирования.

После освоения программирование — это талант, который пригодится для самых разных работ, а не только для науки о данных.

Статистические процедуры

Ключевым компонентом науки о данных является статистика.

Статистические методы будут темой, которая кратко обсуждается в любом эффективном курсе, который готовит студентов к тому, чтобы стать специалистами по прикладным данным.

Линейная регрессия, логистическая регрессия, дискриминантный анализ, начальная загрузка и перекрестная проверка — это статистические методы, с которыми должны быть знакомы специалисты по данным.

Визуализация данных

Одна из лучших частей науки о данных — графическое представление результатов.

Больше искусства, чем заранее заданная обстановка, визуализация. Это означает, что не существует универсального подхода.

Вместо этого визуальные гуру умеют рассказывать убедительные истории.

Вы должны начать со знакомства с основными диаграммами, такими как гистограммы и гистограммы, прежде чем переходить к более сложным, таким как тепловые карты и каскадные диаграммы .

Эти презентации полезны при оценке или отображении данных исследований. Однако применение графики упрощает понимание одномерного и двумерного анализа.

Многие команды специалистов по данным, хотя и не все, используют Tableau в качестве общего инструмента торговли.

Используя перетаскивание, платформа визуальной аналитики предлагает удобный интерфейс.

Читайте также: 5 основных способов, с помощью которых Dynamics 365 Project Operations помогает предприятиям оптимизировать процессы

Манипуляции с данными

Обработка данных, которая влечет за собой очистку необработанных данных, устранение выбросов, изменение нулевых значений и перевод данных в более удобный формат, является еще одной важной способностью для начинающего специалиста по данным.

Неопытные специалисты по данным могут быстрее делать выводы, ловко манипулируя данными.

Хотя манипулирование данными и их анализ могут занимать много времени, в конечном итоге они помогают в разработке эффективных решений, основанных на данных.

Некоторые из часто используемых методов модификации и анализа данных включают восстановление отсутствующих значений, исправление выбросов и изменение типов данных.

Машинное обучение

Машинное обучение — это метод, который должны понять специалисты по данным.

Прогнозное моделирование выполняется с использованием машинного обучения.

Например, вы можете использовать систему машинного обучения, чтобы прогнозировать количество пользователей на следующий месяц и отображать статистику за предыдущий месяц.

Ключевым компонентом бизнес-аналитики, особенно в маркетинге, является прогнозирование результатов.

Простые линейные модели и логистическая регрессия — хорошее начало, прежде чем переходить к более сложным моделям, таким как случайный лес .

Хотя для того, чтобы узнать правила этих алгоритмов, требуется всего пара строк, тем не менее важно понять, как они работают.

В результате настройка гиперпараметров упрощается, и в конечном итоге создается модель с низким уровнем ошибок.

Практика описания проблем — лучший способ освоить машинное обучение.

Вы можете принять участие в таких мероприятиях, как HackLive, хакатоне сообщества, посвященном лидерству сообщества. Здесь вы можете учиться у профессионалов, одновременно решая задачи и внося свой вклад.

Сильная коммуникация

Коммуникация — следующий талант в списке лучших навыков специалиста по данным.

Специалисты по данным умеют извлекать, понимать и анализировать данные.

Тем не менее, вы должны быть в состоянии эффективно объяснить свои результаты членам команды, которые имеют разный профессиональный опыт, если вы хотите преуспеть в своей должности и помочь своей организации.

Сильное чувство бизнеса

Технический опыт может быть наиболее эффективно применен в сочетании с разумным деловым суждением.

Без этого начинающий специалист по данным может быть не в состоянии определить проблемы и трудности, которые необходимо преодолеть для продвижения компании.

Это имеет решающее значение для оказания помощи компании, в которой вы работаете, в поиске новых деловых перспектив.

Читайте также: Возможности приложения Linebet для онлайн-ставок

Заключение

Сложно управлять огромными наборами данных и решать проблемы науки о данных.

Профессионалы в области науки о данных в настоящее время являются важным компонентом крупного бизнеса. Компании могут обратиться за советом к эксперту в дополнение к использованию талантов и знаний специалистов по данным.

Эксперты по науке о данных могут прийти на помощь, дав ценные советы о том, как управлять данными организации.

Вы можете найти несколько отличных курсов по науке о данных в Udemy .

Учитесь многому и будьте экспертом.