2023'te İhtiyaç Duyacağınız En Trend Veri Bilimi Becerileri
Yayınlanan: 2023-09-27"Gerçek teknolojisi" şemsiye terimi çok sayıda disiplini, gerçek analitiğini, gerçek madenciliğini, sentetik zekayı, makineyle bilgi edinme, derin çalışmayı ve ilgili alanları kapsar. Veri bilimi, gelir kabiliyetinde ve mesleki olanaklarda en hızlı artışı yaşayan sektörlerden biri olarak gurur duyuyor. Bilgi bilimcilerinden talep edilen yetenek seti, bu alanla ilgili dik çalışma eğrisi nedeniyle sıklıkla beklenmedik şekilde büyük kayıtlar elde etmeyi içerir. Ek olarak, kayıt bilimcileri güçlü kişilerarası ve sözlü alışveriş yeteneklerine ve programlama dilleri ve istatistiksel hesaplamalarda yeterliliğe ihtiyaç duyar.
İlgili Yazı: Fintech'te Veri Biliminin Rolü
Bilgiye dayalı seçim yapma konusunda yetenekli insanlara yönelik çağrı artıyor. Tahminler, istatistik teknolojisi kariyerlerinde %15'lik bir artış olduğunu ve 2020'nin yardımıyla istatistik odaklı seçim yapıcılar için 110.000 yeni pozisyonun eklenmesinin beklendiğini gösteriyor. Dünya çapındaki yetenek değerlendirmemize göre, bilgi teknolojisi alanında en çok aranan yetenekler - Aritmetik, istatistik, veri yönetimine ilişkin cihazla elde edilen bilgi, istatistiksel programlama ve gerçeklerin görselleştirilmesi nasıl kapsanır?
Kuruluşlar, ürün iyileştirmeyi geliştirmek, müşterileri elde tutmayı desteklemek ve yeni iş olanaklarını ortaya çıkarmak için çok sayıda işlev için çağdaş kurumsal ortamda gerçeklere ve bilimsel bilgiye yöneliyor. Bilgi teknolojisi teknik bilgisine olan bu artan güven, kurumların kendi sektörlerindeki rekabetçi yönlerini korumaları, güçlendirmeleri ve muhafaza etmeleri açısından kritik öneme sahiptir.
İster Python yeterliliğinizi geliştirmek istiyor olun ister istatistik bilimini yeni keşfetmeye başlıyor olun, yolculuğunuza yardımcı olacak kapsamlı kaynaklarımız var.
Veri bilimi kursu, başarılı bir meslek için önemli becerileri geliştirmeye yönelik yapılandırılmış bir yoldur. Veri bilimi yayınları genellikle alanda kullanılan temel kavramları, araçları ve teknikleri kapsayan bir müfredat sağlar. Bu şekil deneyimsiz kişilerin sağlam bir temel oluşturmasını garanti eder.
Veri Bilimcisi Kimdir?
Veri bilimcileri, kalıplara ulaşmak ve kayıtlarla etkili bir şekilde başa çıkmak için veri bilimlerindeki bilgi birikiminin gücünden yararlanan ve bunları takip eden analitik uzmanlardır. Endüstri bilgilerini, bağlamsal anlayışlarını ve yerleşik varsayımlara daha yakın olan sağlıklı bir şüphecilik dozundan yararlanarak karmaşık iş zorluklarını çözme konusunda ustadırlar.
Ayrıca Okuyun: Ed Sheeran'dan İş Konusunda Neler Öğrenilebilir?
Veri Bilimcilerinin Sahip Olması Gereken En İyi Beceriler:
Veri bilimcileri, gerçekçi yetkinliklerin ve temel kurumsal yeteneklerin bir karışımını gerektirir. Aşağıda, 2023'te bilgi biliminde başarı için hayati önem taşıyan en önemli 30 yeteneğin bir listesini bulacaksınız. Veri bilimci olmak için gerekli yeterlilikler şu kategorilere ayrılabilir: Temel Veri Bilimi Becerileri, Teknik Veri Bilimi Becerileri, Verilere Yönelik Programlama Becerileri Bilim ve İşletme veya Etki Alanı Becerileri.
Doğrusal Cebir: Doğrusal Cebir muhtemelen karmaşık bir matematik konusu gibi görünecektir. Ancak bu, uluslararası gerçekler, teknolojik bilgi birikimi ve makine öğrenimi alanında gerçek bir oyun değiştiricidir. Tıpkı sistemin tanıması için aritmetiğin süper kahramanı gibi. Bu süslü makinelerin çoğu modayı mı öğreniyor? Onları matrislerin dilinden konuşuyormuş gibi düşünebilirsiniz. Veri kümeleri bile düzenli olarak kendilerini matris olarak gizleyerek doğrusal cebiri temel bir yetenek haline getirir.
İstatistikler: İstatistikler, kayıt teknolojisinin Sherlock Holmes'u gibi sıklıkla korkutucu olarak görülür. Verilerdeki gizli stilleri bulmamıza ve bunları eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürmemize yardımcı olan dedektiflerdir. Veri bilimcileri, gerçekleri elde etmek, kontrol etmek, analiz etmek ve bunlardan önemli sonuçlar çıkarmak için kayıtlara güvenir. Karmaşık değişkenlere açıklık getiren, ölçülebilir matematiksel modaların ardındaki oyun sosunun adıdır.
Microsoft Excel: Şimdi Microsoft Excel'den bahsedelim. Tıpkı bilgi bilimi yolculuğundaki güvenilir yardımcı gibi. Excel, karmaşık, yapılandırılmamış gerçekleri düzgün ve anlaşılır bir düzene dönüştürür. Gerçekleri manipüle etmek için başvuracağınız araçtır; ince ayarlamalar yapmanıza, filtrelemenize, yazmanıza, birleştirmenize ve gerçekleri hızlı bir şekilde kolayca sonuçlandırmanıza olanak tanır. Pivot tablolar ve grafikler bile oluşturabilirsiniz ve bu, birkaç üstün sihir için Visual Basic for Applications (VBA) olarak bilinen bir avantaj özelliğiyle birlikte gelir.
Karar Verme: İstatistik teknolojisi dünyasında seçimlerin sonuçlar üzerindeki etkisini bilmek kritik öneme sahiptir. Bunu size yön veren bir pusulaya sahip olmak gibi düşünün. Veri bilimcileri, bu karmaşık arazide gezinmek için yeteneklerini makine ustalarıyla birleştiriyor ve bilgilerini sporu değiştirebilecek bilinçli seçimler yapmak için kullanıyor.
Veri Biliminin Temelleri: Temelleri hatırlayın; kayıtlarınızın ve teknolojik bilgi yolculuğunuzun temeli olabilirler. Kayıt bilimi, cihaz tanıma ve yapay zekanın temelleri konularında iyi bilgi sahibi olmak istiyorsunuz. Derin Öğrenme ile Makine Öğrenimi arasındaki farkları anlamak çok önemlidir; bunlar istatistik teknolojisi bilgi birikimi ailesindeki yakın kuzenler gibidir.
Ayrıca Okuyun: Kriket Bahis Stratejileri ve İpuçları
Teknik Veri Bilimi Becerileri:
Makine Öğrenimi: Veri teknolojisi büyük ölçüde Rastgele Ormanlar, K-En Yakın Komşular, Naive Bayes ve Regresyon Modelleri gibi algoritmaları kullanarak verileri modellemek ve verilerden öngörüler elde etmek için bilgi elde eden gadget'lara dayanmaktadır.
Sinir Ağları: Beynin işleyişinden ilham alan sinir ağları, zaman içinde genel performanslarını sürekli olarak geliştirirken, bilgideki gizli kalıpları analiz edip keşfedebilir.
Hadoop: Açık kaynaklı bir çerçeve olan Apache Hadoop, iş yükünü birden fazla bilgisayara dağıtarak büyük veri kümelerinin verimli bir şekilde depolanmasına ve işlenmesine olanak tanır.
Bulut Bilişim: Veri bilimcileri, çeşitli araçlar, diller ve veritabanı yapılarını kullanarak büyük ölçekli kayıt işlemlerini gerçekleştirmek için Google Cloud, AWS ve Azure gibi platformların gücünden yararlanır.
Yazılım Araçları: Python'daki Pandas ve NumPy gibi genel amaçlı araçlar, OpenCV gibi özel uygulamalar gerçek zamanlı bilgisayar görüşüne yardımcı olsa bile, kayıt manipülasyonu için kritik öneme sahiptir.
Derin Öğrenme: Gerçek biliminin bir alt kümesi olan derin çalışma, kayıt analizi ve yorumunu da içeren yükümlülükleri hızlandırır ve büyük kayıt hacimleriyle başa çıkan veri bilimcilerinin meyvelerini toplar.
Veritabanı Yönetimi: Bilgi yönetimi sistemleri, istatistik kuruluşu ve ekip işbirliğine yardımcı olarak gerçeklerin etkili bir şekilde kaydedilmesine ve alınmasına yardımcı olur.
Veri Düzenleme: Veri bilimcileri, yapısal olmayan bilgileri yeniden işleyerek ve kullanılabilir bir düzende eşleyerek, analiz sistemini düzene sokarak veri sorunlarını giderir.
Matematik: Matematiksel bilgi, algoritmalar, kayıt analizi ve algı keşfi hakkında bilgi kazandıran gadget'ların temelini oluşturur ve bu da onu kayıt bilimcileri için önemli bir beceri haline getirir.
İstatistiksel Analiz: Veri bilimcileri, makine öğrenimi modellerine dalmadan önce tanımlayıcı veriler, şans dağılımları, örnekleme, popülasyon ve hipotez testlerini içeren kayıtlar konusunda bilgili olmalıdır.
Büyük Veri: Genellikle "Büyük Veri" olarak adlandırılan büyük, yerleşik veya yapılandırılmamış veri kümeleriyle uğraşmak, Spark ve Hadoop gibi ekipmanların kayıtları doğru şekilde kontrol etmesini ve işlemesini gerektirir.
Veri Görselleştirme: Veri görselleştirme, mesajları taşımak ve değerlendirme sonuçlarını vurgulamak için kayıtları görsel olarak sunacak şekilde ayarlanmıştır. Bilgiyi ve ünlü yetenek içgörülerini geliştirir. İstatistik teknolojik bilgi birikimindeki standart gerçek görselleştirmeleri arasında çubuk grafikler, histogramlar ve pasta grafikleri bulunur.
İş Zekası: Veri bilimcisi olmak her zaman teknik yetenek anlamına gelmez; aynı zamanda ticari işletme bağlamındaki bilgi birikimiyle de ilgilidir. İşletmeler, tekniklerini baskı altına almak, kârlılığı artırmak ve genişlemek için bilgiye güvenirler. Bu nedenle, bir bilgi bilimci için iş bilgisine sahip olmak çok önemlidir.
Keşifsel Veri Analizi (EDA): EDA, eğilimleri, stilleri ve öngörüleri keşfetmek için görünür donanım kullanan bir kayıt değerlendirme yöntemidir. Varsayımları kontrol etmek ve gerçekleri daha iyi anlamak için istatistiksel özetler ve grafiksel gösterimler kullanır.
Ayrıca Okuyun: Mercer'le En İyi Kodlama Yeteneklerini İşe Alın ve Elde Tutun | Mettl Kodlama Testi
Veri Bilimi için Programlama Becerileri:
Python: Python, teknoloji dünyasında, özellikle veri teknolojisi teknik bilgisi açısından esnek ve olağanüstü derecede aranan bir programlama dilidir. Cihaz oluşturmak, modayı incelemek, verilerle baş etmek ve DAG rapor tanıtımı gibi görevleri kolaylaştırmak için çapraz dildir. Python, samimi sözdizimi ile istatistik bilimcilerine sağlam bilgi analizi yapma gücü verir.
Flask: Python tabanlı bir internet çerçevesi olan Flask, net ve arka uç paketlerinin geliştirilmesini basitleştirir. Geliştiricilere istatistik erişimi üzerinde tam yönetim sağlar ve esneklik ve verimlilik için Werkzeug ve Jinja gibi donanımlardan yararlanır.
SQL ve Veri Ambarı: Veri bilimcilerin SQL konusunda yetenekli olmaları gerekir; çünkü SQL, veri manipülasyonu, ardışık düzenin ortaya çıkışı ve veritabanlarından istatistik çıkarma açısından hayati öneme sahiptir. SQL, kayıt talimatları ve modelleme aralıklarında çok önemli bir konuma sahiptir.
Apache Spark: Açık kaynaklı, dağıtılmış bir işleme motoru olan Apache Spark, çok büyük gerçek iş yüklerinin üstesinden gelmek için başvurulan bir araçtır. Anımsayarak önbelleğe alma ve optimize edilmiş soru yürütme özellikleriyle Spark, harika veri kümelerini sorgularken hızlı sonuçlar sağlar ve bu da onu önemli istatistik işleme görevleri için ideal kılar.
Çözüm:
Çağın hızlı büyümesi, sürekli gelişen teknoloji girişiminde önemli görev fırsatlarının önünü açtı. Hızla gelişen bu dünyada istatistiklerle baş etmek zorlaştı. Veri bilimcileri, etkili planlar ve stratejiler oluşturmak için önemli istatistik varlıklarından (çoğunlukla milyarlarca istatistik faktöründen) yararlanarak kuruluşlarda ve işletmelerde kritik bir işlev üstlenirler. Gerçek bilimi alanında bir meslek edinmek istiyorsanız, rekabetçi süreç pazarında yer almak için gereken bilgi birikimini ve becerileri biriktirmenize yardımcı olacak bir veri bilimi kursuna kaydolmayı unutmayın.