Навыки, которыми должен обладать каждый специалист по обработке и анализу данных

Данные расширяются с феноменальной скоростью 2,5 квинтиллиона байт в день в современном социальном мире. Этот показатель стал находкой для отраслей и предприятий.

Большие данные играют ключевую роль в области маркетинга. Это помогает сэкономить средства и сократить время. Это также помогает понять экономические ситуации.

Теперь область больших данных продвинулась еще больше, и позиция Data Scientist по-прежнему занимает первое место. Он по-прежнему занимает первое место в списке лучших вакансий в Америке, потому что требует навыков специалиста по данным.

Что такого в том, чтобы быть специалистом по обработке и анализу данных, что привлекает людей, и какими навыками должен обладать специалист по данным? Читайте дальше и узнайте все об этом здесь.

Кто такой специалист по данным?

Специалист по обработке и анализу данных собирает и анализирует огромные коллекции данных, как структурированные, так и неструктурированные. Эти должности сочетают в себе способности к математике, статистике и информатике. Они разбираются в больших данных и применяют их для создания бизнес-решений.

Специалисты по обработке и анализу данных собирают, обрабатывают, моделируют, а затем проверяют данные для создания действенных планов. Для этого они используют все, от технологий до отраслевых тенденций. Они также очищают и аутентифицируют данные, обеспечивая их точность и полноту.

Интегральные навыки для специалистов по обработке и анализу данных

Чем более продвинута ваша должность, как и в большинстве профессий, тем больше навыков вам понадобится для успеха. Независимо от вашей роли, есть навыки, необходимые для того, чтобы стать специалистом по обработке и анализу данных.

Основы науки о данных

Понимание основ науки о данных — первый и самый важный навык. Понимать такие вопросы, как:

• Разница между глубоким обучением и машинным обучением
• Разница между инженерией данных, бизнес-аналитикой и наукой о данных
• Темы и термины, используемые в отрасли
• Контролируемое и неконтролируемое обучение
• Задачи классификации и регрессии

Эти основы необходимы всем, кто планирует стать специалистом по обработке и анализу данных. Они всегда будут появляться, когда вы будете искать, что такое специалист по данным.

Математика и статистика

Любой бизнес, основанный на данных, ожидает, что специалист по обработке и анализу данных будет знаком с MLA. Алгоритмы машинного обучения опираются на основы математики и статистики.

Вы должны знать, как и когда применять различные алгоритмы машинного обучения. Попытайтесь понять методы, стоящие за ними.

Специалисты по обработке и анализу данных используют различные статистические функции, принципы и алгоритмы.

Визуализация данных

Визуализация данных является важным компонентом работы специалиста по обработке и анализу данных. Специалист по обработке и анализу данных должен передавать важные сообщения и получать поддержку предлагаемых решений.

Специалистам по обработке и анализу данных необходимо разбивать сложные данные на более мелкие расходуемые фрагменты. Они должны использовать ряд наглядных пособий, включая диаграммы, графики и многое другое.

SQL-запросы и конвейеры данных

Специалисты по обработке и анализу данных с полным стеком, которые могут делать больше, чем данные модели, достойны восхищения. Вы сможете улучшить полученную информацию и предоставить эффективные отчеты. Вы также упростите задачу, если сможете вмешаться и помочь построить фундаментальные конвейеры данных.

Бывают случаи, когда вам нужна таблица или представление, которые не существуют для модели или проекта обработки и анализа данных. Компании будут в восторге от вас, когда вы создадите надежные конвейеры для своих проектов. Это делает вас еще более ценным, потому что вы не будете полагаться на аналитиков разведки или инженеров данных.

Обработка данных

Вам нужно будет знать, как обрабатывать данные, независимо от того, разрабатываете ли вы модели. Это также применимо, когда вы находите новые функции для создания или выполняете глубокие погружения.

Термин «обработка данных» относится к преобразованию данных из одного формата в другой.

Неважно, используете ли вы Python или SQL для обработки своих данных, но вы должны иметь возможность делать это любым удобным для вас способом.

Контроль версий

Мы имеем в виду GitHub и Git, когда говорим «контроль версий». GitHub — это облачный репозиторий для файлов и папок. Это также самая используемая в мире система контроля версий.

Изучение Git не всегда является самым простым делом на первых порах, но это навык, необходимый для любой работы по программированию.

Это позволяет вам сотрудничать с людьми и работать над проектами. Он также отслеживает все версии вашего кода.

Изучите Git, если вы еще этого не сделали. Это займет у вас долгий путь.

Коммуникативные навыки

Трудно создать сложную модель, которая была бы точна более чем на 95%. Вы не получите того признания, которого заслуживаете, если не сможете выразить ценность своих проектов другим. Вы также не добьетесь успеха в своей профессии, если не сможете объяснить ценность своих проектов другим.

То, как вы выражаете свои идеи и модели, имеет решающее значение. Если вы думаете о книжке с картинками с концептуальной точки зрения, картинки являются моделями. Вы должны быть в состоянии связать все эти картинки с повествованием.

Коммуникативные навыки - это то, что отличает младших от старших и менеджеров на рабочем месте.

Регрессия и классификация

Вы не всегда будете работать над построением регрессионных и классификационных моделей. Тем не менее, это то, что вы должны знать.

Это то, в чем вам нужно быть компетентным, если вы хотите разрабатывать эффективные модели.

Вы должны быть знакомы с подходами к подготовке данных и усиленными алгоритмами. Вы также должны знать настройку гиперпараметров и метрики для оценки модели.

Объяснительные модели

Вы можете сделать одну из двух разновидностей моделей. Например, прогностическая модель использует различные входные факторы, чтобы предвидеть, что произойдет.

Другим типом модели является объяснительная модель. Эта модель помогает лучше понять взаимосвязи между входными и выходными переменными.

Регрессионные модели разрабатывают модели объяснения. Они предоставляют много статистических данных, которые могут помочь вам понять, как взаимодействуют факторы.

Кластеризация

Кластеризация — это группировка точек данных в процессе машинного обучения. Мы можем использовать кластеризацию для классификации каждой точки данных в определенную группу, если у нас есть набор точек данных.

Неконтролируемое обучение является широко распространенным методом статистического анализа данных. Кластеризация также является способом неконтролируемого обучения.

Знайте эти навыки специалиста по обработке и анализу данных

Специалисты по обработке и анализу данных являются настоящими создателями изменений в бизнесе. Они предоставляют информацию, которая может помочь в достижении долгосрочных целей и задач. Они играют решающую роль в разработке лучших продуктов и парадигм для будущего.

Их также становится все меньше, поскольку их работа в большом бизнесе становится все более важной. Отточите свои навыки специалиста по обработке и анализу данных, упомянутые в этой статье, и станьте специалистом по обработке и анализу данных прямо сейчас!

Мы надеемся, что эта статья была вам полезна. Свяжитесь с нами, если вам нужны дополнительные советы и руководства по бизнесу.