Самые популярные навыки в области науки о данных, которые вам понадобятся в 2023 году

Общий термин «технология фактов» охватывает многочисленные дисциплины, анализ фактов, интеллектуальный анализ фактов, синтетический интеллект, машинное получение знаний, глубокое изучение и смежные области. Наука о данных гордится тем, что является одной из отраслей, в которой наблюдается наиболее быстрый рост доходов и профессиональных возможностей. Набор талантов, требуемый от ученых-информатиков, часто включает в себя неожиданное приобретение огромных записей из-за крутой кривой обучения, связанной с этой областью. Кроме того, ученым-документаторам необходимы надежные возможности межличностного и устного обмена, а также знание языков программирования и статистических расчетов.

Связанный пост: Роль науки о данных в финансовых технологиях

Растет спрос на людей, обладающих навыками принятия решений на основе информации. Прогнозы указывают на 15-процентный бум в карьере в области статистических технологий, при этом к 2020 году ожидается добавление 110 000 новых должностей для специалистов по статистическому отбору. Согласно нашей всемирной оценке талантов, наиболее востребованные способности в области информационных технологий -как охватить арифметику, статистику, получение знаний об управлении фактами, статистическое программирование и визуализацию фактов.

Организации обращаются к фактам и научным знаниям в современной корпоративной среде для выполнения многочисленных функций, повышения качества продукции, укрепления удержания клиентов и открытия новых перспектив бизнеса. Эта растущая зависимость от ноу-хау в области информационных технологий имеет решающее значение для агентств, чтобы сохранить, усилить и сохранить конкурентоспособность в своих соответствующих отраслях.

Независимо от того, стремитесь ли вы улучшить свои знания Python или только начинаете изучать статистику, у нас есть исчерпывающие источники, которые помогут вам в этом.

Курс по науке о данных — это структурированный путь к развитию важнейших навыков для успешной профессии. Публикации по науке о данных обычно предоставляют учебную программу, которая охватывает фундаментальные концепции, инструменты и методы, используемые в этой области. Эта форма гарантирует, что неопытные люди смогут построить устойчивую основу.

Кто такой специалист по данным?

Ученые, работающие с данными, — это эксперты-аналитики, которые используют возможности и следуют своим ноу-хау в области науки о данных, чтобы выявлять закономерности и эффективно справляться с записями. Они умеют решать сложные бизнес-задачи, используя свои отраслевые знания, понимание контекста и здоровую дозу скептицизма, более близкого к устоявшимся предположениям.

Читайте также: Чему можно научиться у Эда Ширана о бизнесе?

Основные обязательные навыки для специалистов по данным:

Специалистам по данным требуется сочетание реалистичных компетенций и основных корпоративных возможностей. Ниже вы найдете список 30 ключевых способностей, имеющих решающее значение для достижений в области информатики в 2023 году. Компетенции, необходимые для того, чтобы стать специалистом по данным, можно разделить на следующие категории: базовые навыки науки о данных, технические навыки науки о данных, навыки программирования для данных. Наука и деловые или предметные навыки.

Линейная алгебра: Линейная алгебра, возможно, звучит как сложный математический предмет. Тем не менее, это настоящий переломный момент в мире фактов, технологических ноу-хау и машинного обучения. Это похоже на супергероя арифметики для познания системы. Большинство из этих модных машин знакомятся с модой? Вы можете рассматривать их как говорящих на языке матриц. Даже наборы данных регулярно маскируются под матрицы, что делает линейную алгебру фундаментальным талантом.

Статистика: Статистика часто выглядит устрашающей, как Шерлок Холмс в сфере звукозаписывающих технологий. Они детективы, которые помогают нам находить скрытые стили в данных и превращать их в действенные идеи. Ученые, работающие с данными, полагаются на записи, чтобы собирать, проверять, анализировать и делать важные выводы на основе фактов. Это название игрового соуса, лежащего в основе поддающихся количественному измерению математических методов, которые привносят ясность в сложные переменные.

Microsoft Excel: Теперь давайте поговорим о Microsoft Excel. Это как верный помощник в путешествии по информатике. Excel преобразует беспорядочные, неструктурированные факты в аккуратный и понятный макет. Это ваш незаменимый инструмент для манипулирования фактами, позволяющий быстро настраивать, фильтровать, типировать, объединять и легко получать результаты. Вы даже можете создавать сводные таблицы и диаграммы, и у них есть преимущество, известное как Visual Basic для приложений (VBA), для некоторых превосходных волшебств.

Принятие решений. В мире статистических технологий знание влияния выбора на результаты имеет решающее значение. Думайте об этом как о компасе, который направляет вас. Ученые, работающие с данными, объединяют свои способности с мастерами машин, чтобы ориентироваться в этой сложной местности, используя свои знания для принятия обоснованных решений, которые могут изменить спорт.

Основы науки о данных: помните основы; они могут стать основой ваших записей и технологических ноу-хау. Вы хотите хорошо разбираться в науке о документации, знакомстве с устройствами и основах искусственного интеллекта. И очень важно понимать различия между глубоким обучением и машинным обучением — они как близкие родственники в семействе статистических технологических ноу-хау.

Читайте также: Стратегии и советы по ставкам на крикет

Навыки в области технических данных:

Машинное обучение. Технология обработки данных в значительной степени основана на том, что гаджеты получают знания для моделирования и извлечения информации из данных с использованием таких алгоритмов, как случайные леса, K-ближайшие соседи, наивный Байес и модели регрессии.

Нейронные сети. Нейронные сети, вдохновленные функционированием мозга, могут анализировать и обнаруживать скрытые закономерности в информации, постоянно улучшая свою общую производительность с течением времени.

Hadoop: Apache Hadoop, платформа с открытым исходным кодом, позволяет эффективно хранить и обрабатывать большие наборы данных, распределяя рабочую нагрузку между несколькими компьютерами.

Облачные вычисления: ученые, работающие с данными, используют возможности таких платформ, как Google Cloud, AWS и Azure, для обработки крупномасштабных операций с записями с использованием разнообразного оборудования, языков и структур баз данных.

Программные инструменты: инструменты общего назначения, такие как Pandas и NumPy в Python, имеют решающее значение для манипулирования записями, даже несмотря на то, что специализированные приложения, такие как OpenCV, помогают в зрении ПК в реальном времени.

Глубокое обучение. Глубокое изучение, разновидность науки о фактах, ускоряет выполнение обязательств, включая анализ и интерпретацию записей, что приносит пользу ученым, работающим с данными, которые справляются с большими объемами записей.

Управление базами данных. Системы управления знаниями помогают эффективно сохранять и извлекать факты, способствуя сотрудничеству статистических предприятий и групп.

Обработка данных: ученые, работающие с данными, решают проблемы с данными, перерабатывая и отображая неструктурированную информацию в удобном для использования формате, оптимизируя систему анализа.

Математика. Математическая информация лежит в основе гаджетов, позволяющих получать знания об алгоритмах, анализе записей и открытиях восприятия, что делает ее важным навыком для ученых, занимающихся документами.

Статистический анализ: ученые, работающие с данными, должны хорошо разбираться в записях, которые включают в себя описательные данные, случайные распределения, выборку, совокупность и проверку гипотез, прежде чем углубляться в методы машинного обучения.

Большие данные. Для работы с большими, устоявшимися или неструктурированными наборами данных, которые обычно называют «большими данными», требуется такое оборудование, как Spark и Hadoop, для правильного контроля и обработки записей.

Визуализация данных: настроена визуализация данных, позволяющая визуально отображать записи для передачи сообщений и выделения результатов оценки. Это расширяет знания и понимание известных способностей. Стандартные средства визуализации фактов в статистических технологических ноу-хау включают гистограммы, гистограммы и круговые диаграммы.

Бизнес-аналитика. Быть специалистом по данным – это не всегда технический талант; это также практически ноу-хау в контексте коммерческого предприятия. Предприятия полагаются на информацию, чтобы влиять на свои методы, повышать прибыльность и расширяться. Таким образом, наличие бизнес-знаний имеет важное значение для ученого-информатика.

Исследовательский анализ данных (EDA): EDA — это метод оценки записей, который использует видимые механизмы для выявления тенденций, стилей и идей. Он использует статистические сводки и графические представления для проверки предположений и лучшего понимания фактов.

Читайте также: Нанимайте и удерживайте лучших специалистов в области кодирования вместе с Mercer | Тест кодирования Mettl

Навыки программирования для науки о данных:

Python: Python — это гибкий и чрезвычайно востребованный язык программирования в мире технологий, особенно для технологий обработки данных. Это универсальный язык для создания устройств, изучения моды, работы с данными и оптимизации таких задач, как представление отчета DAG. Благодаря своему простому синтаксису Python дает ученым-статистикам возможность надежного анализа информации.

Flask: Flask, интернет-фреймворк на основе Python, упрощает улучшение сетевых и серверных пакетов. Он дает разработчикам полный контроль над доступом к статистике и использует такие инструменты, как Werkzeug и Jinja, для обеспечения гибкости и эффективности.

SQL и хранилище данных. Ученые, работающие с данными, должны владеть SQL, поскольку он жизненно важен для манипулирования фактами, создания конвейеров и извлечения статистики из баз данных. SQL играет ключевую роль в инструкциях по записям и моделировании.

Apache Spark: Apache Spark, механизм распределенной обработки с открытым исходным кодом, представляет собой универсальный инструмент для обработки больших объемов данных. Благодаря кэшированию в памяти и оптимизированному выполнению вопросов Spark обеспечивает быстрые результаты при запросе больших наборов данных, что делает его идеальным для важных задач обработки статистики.

Заключение:

Быстрый рост эпохи проложил путь к значительным возможностям для решения задач в постоянно развивающемся технологическом предприятии. В этом быстро меняющемся мире справиться со статистикой стало сложно. Ученые, работающие с данными, играют важную роль в организациях и предприятиях, используя значительные статистические ресурсы, часто миллиарды статистических факторов, для разработки эффективных планов и стратегий. Если вы хотите построить профессию в области науки о фактах, не забудьте записаться на курс по науке о данных, который поможет вам накопить ноу-хау и навыки, необходимые для того, чтобы стоять на конкурентном рынке процессов.