初级数据科学家的挑战：一路走来帮助你的最佳技巧

当今使企业能够改善其运营的最迷人的领域之一是数据科学。

数据库、网络服务器和官方社交媒体页面。

相关文章：数据科学的生命周期

业务日志产生大量必须处理的数据，不容忽视。

这些数据集由数据科学家收集，然后在分析之前过滤掉不相关的信息。

本文有助于确定公司的现状和潜在的改进机会。

但理解数据并不总是那么简单。 数据科学家和数据分析师面临着数据积累、安全问题和缺乏适当技术等挑战。

初级数据科学挑战

先找数据问题

问题或问题的识别是数据科学中最困难的任务之一。

大型、经常是非结构化的数据集通常是数据科学家的起点。 他们必须知道他们应该如何处理这些信息。

例如，为了解决某些消费者群流失等业务问题，他们可能需要分析这些数据。

或者，他们可能需要分析业务数据以查看过去几年中哪些方面出现了亏损。

最简单的解决方案如下：

在分析任何数据集之前，最好了解必须解决的问题。

了解业务需求将帮助您创建工作流。 也可以制作一个清单，在检查数据时可以将其划掉。

选择最相关的数据

企业每秒都会产生大量数据，这使得获取适当的数据进行分析变得极具挑战性。

这是因为选择最好的数据集对于生成最佳数据模型至关重要。

以正确的格式清理和分析正确的数据将花费更少的时间。

考察一家公司的经营业绩。

例如，您需要包含当年或前几年财务数据的数据集。

数据量也相当重要。 数据短缺和数据过剩都是有害的。

您可能需要从各种来源访问数据，包括客户记录和人员数据库，这可能很困难。

不要害怕，因为解决方案比您想象的要容易。

初级数据科学家必须与公司代表互动以获取数据。

这确保您拥有处理问题所需的所有数据集。 还需要管理数据管理系统和数据集成技术。

Adobe Analytics等数据解决方案有助于收集、汇总和过滤来自许多来源的数据。

如果您使用数据可视化工具（例如 Capturly），这是另一个强大的解决方案。 借助这样的工具，您可以获得有关您的集合的定性数据，并且可以更轻松地专注于您的目标。

这些类型的工具有助于将所有数据源捆绑在一起并建立工作流程。

数据清除

数据清理，或从数据集中删除无关信息，是数据科学中最重大的挑战之一。

据估计，由于清除不正确数据的昂贵成本，组织将损失高达 25%的收入。

使用具有大量不规则性和不需要的信息的数据集对数据科学家来说压力很大。

清理相互矛盾的数据可能需要大量工时，因为这些专家必须处理数 TB 的数据。

此外，这些数据集可能会产生意想不到的错误结果。

数据治理是解决这个问题的理想方法。 它指的是企业用来管理其数据资产的实践集合。

为了清除、格式化和保持他们处理的数据集的准确性，数据专业人员必须采用现代数据治理解决方案。

最好的数据治理工具是：

• IBM
• 科里布拉
• 真数据
• 变色龙

企业必须采取的一项关键行动是聘请专家来监控数据质量。

由于这是一个企业范围的问题，因此每个部门都必须有数据质量经理，以确保数据集的质量和准确性。

你必须收集的技能

初级数据科学家应该能够执行以下任务：

• 创建数据集
• 清理和操作数据
• 使用户可以访问数据
• 执行高级分析
• 做模特
• 可视化数据统计

磨练初级数据科学家所需能力的首要任务应该是什么？

让我们回顾一下开始从事数据科学工作之前需要具备的基本技能。

另请阅读：卑微的交易员评论 | 这是日间交易的重要教育资源吗？

编程

对于有抱负的年轻数据科学家来说，编程是一项必不可少的能力。

数据科学家中最常用的编程语言是Python 和 SQL ，用于关系数据库管理和数据查询。

使用编程组织大量的、经常是非结构化的数据。 促进分析是必不可少的，这是初级数据科学家工作描述的常规组成部分。

攻读学位或参加在线速成课程是学习编程语言的两种方式。

一旦掌握，编程是一种天赋，可以在各种工作中派上用场，而不仅仅是数据科学。

统计程序

数据科学的一个关键组成部分是统计学。

统计方法将是任何有效课程中简要讨论的主题，旨在培养学生成为应用数据科学家。

线性回归、逻辑回归、判别分析、自举和交叉验证是数据科学家需要熟悉的统计技术。

数据可视化

数据科学最好的部分之一是以图形方式呈现您的发现。

比预定的设置、可视化更像是一门艺术。 这意味着没有“一刀切”的方法。

相反，视觉大师擅长讲述引人入胜的故事。

您应该先熟悉条形图和直方图等基本图表，然后再学习热图和瀑布图等更复杂的图表。

在评估或展示研究数据时，这些演示文稿很有帮助。 然而，应用图形艺术使单变量和双变量分析更容易理解。

许多数据科学团队（尽管不是全部）都使用 Tableau 作为交易的常用工具。

使用拖放，可视化分析平台提供了一个用户友好的界面。

另请阅读：Dynamics 365 Project Operations 帮助企业简化流程的 5 大方式

数据操纵

数据操作需要清理原始数据、消除异常值、更改空值并将数据转换为更有用的格式，这是新手数据科学家的另一项重要能力。

缺乏经验的数据科学家可能会通过巧妙地操作数据来更快地得出结论。

尽管数据操作和分析可能很耗时，但它们最终有助于制定卓越的数据驱动决策。

一些常用的数据修改和分析技术包括缺失值恢复、异常值校正和改变数据类型。

机器学习

机器学习是数据科学家必须理解的一种方法。

预测建模是使用机器学习完成的。

例如，您可以使用机器学习系统来预测下个月的用户数量并显示上个月的统计数据。

业务分析的一个关键组成部分，尤其是在市场营销中，是结果预测。

在转向更复杂的模型（如随机森林）之前，简单的线性模型和逻辑回归是很好的起点。

虽然只需要几行代码就可以了解这些算法的规则，但了解它们的运作方式仍然至关重要。

结果，调整超参数变得更加简单，最终生成了错误率低的模型。

练习描述问题是掌握机器学习的最好方法。

您可以参加 HackLive 等活动，这是一个专注于社区领导力的社区黑客马拉松。 在这里，您可以向专业人士学习，同时应对挑战并做出贡献。

强沟通

沟通是顶级数据科学家技能列表中的下一个人才。

数据科学家擅长提取、理解和分析数据。

但是，如果您想在职位上取得成功并帮助您的组织，您必须能够有效地向来自不同专业背景的团队成员解释您的结果。

强烈的商业意识

技术专长与良好的商业判断相结合可以最有效地应用。

没有它，崭露头角的数据科学家可能无法确定公司发展必须克服的问题和困难。

这对于帮助您所在的公司寻求新的业务前景至关重要。

另请阅读：用于在线投注的 Linebet 应用程序功能

结论

管理庞大的数据集和解决数据科学问题具有挑战性。

数据科学专业人士现在是大企业的重要组成部分。 除了利用数据科学家的才能和知识外，公司还可以寻求专家建议。

数据科学专家可以提供有关如何管理组织数据的富有洞察力的建议，从而助您一臂之力。

你可以在Udemy找到几门关于数据科学的优秀课程。

学到很多东西，成为专家。