Data Science nie je len o údajoch. Holé základy rozpoznávajú, aké sú všetky údaje, ktoré sa majú uchovávať, a identifikujú, ako ich spracovať pre rôzne výsledky. Neprestáva tam. Vedci v oblasti údajov musia zistiť údaje v údajoch a vyplniť ich údajmi, ktoré sa "môžu" objaviť v budúcnosti. Data Science v podstate súvisí s pripájaním bodov v podnikoch a využívaním existujúcich a neexistujúcich údajov na uspokojenie požiadaviek každej firmy.
Data Science je jednou z najhorúcejších oblastí v oblasti technológií, a tak je aj požiadavka pre vedcov údajov na celom svete. V skutočnosti bol tiež ohlásený nový online certifikačný program Microsoft nazvaný Microsoft Professional Degree Program.
Čo je Data Science
Čo je Data Science? Pozrime sa na to tak, že vykreslíme každý krok tak, aby sa objavil celkový obraz. Ako taký je ťažké vysvetliť to v jednej vete, ale budem sa snažiť. Veda o údajoch je veda, ktorá vám umožňuje identifikovať údaje na rôzne účely, identifikovať obchodné potreby informácií, spracovávať dáta pomocou nástrojov, ktoré sú k dispozícii, aby ste poskytli vstupy potrebné na to, aby podnik mohol prosperovať. teda , Data Science je trochu všetko. Zahŕňa nielen štatistické zručnosti, ale trochu manažérskych zručností, niektoré jazykové spracovanie, výskumné zručnosti, trochu znalosti strojového učenia a úplnú predstavu o tom, aké nástroje sú potrebné na dosiahnutie požadovaných výsledkov.
Data Science obsahuje všetky nasledujúce údaje bez ohľadu na to, čo všetko používa v podniku:
- Vytvorenie potreby dát
- Kategorizácia dátových súborov na základe ich možného použitia
- Strategické ukladanie dátových súborov na premisu alebo mrak; v oboch prípadoch by mali byť súbory údajov bezodkladne k dispozícii na požiadanie
- Pochopenie tokov obchodných procesov a ako sú pre každú z nich užitočné rôzne súbory údajov
- Pochopenie obchodných rozhodnutí s cieľom pomôcť podnikom lepšie
- Schopnosť spracovávať údaje pomocou rôznych súborov nástrojov: tabuľkové procesory, databázy, programovacie jazyky atď., Aby vyhovovali požiadavkám obchodných procesov
- Schopnosť predvídať, aké údaje by sa v blízkej budúcnosti dostávali a používali ich v súčasných procesoch
- Analýza výsledkov procesu a návrat k výkresovej doske, aby bol lepší
Vyššie uvedený zoznam nie je úplný, ale zdôrazňuje hlavné body vedeckej činnosti. Ako naznačuje prvý bod, vedci údajov musia byť schopní presvedčiť podniky, že všetky údaje sú užitočné, a preto by sa mali uchovávať dlho. Možno sa dať na tieto užitočné staré databázy na nejakom zdieľanom oblaku po dobu 10-15 rokov, aby sa mohli pozrieť na ne a vytvoriť efektívnejšie databázy? Akákoľvek potreba môže vzniknúť v dôsledku zmeny obchodného prostredia. Zákony o zmene pôdy, zmeny obchodných procesov a údaje je potrebné upraviť. Čím viac údajov máte, tým efektívnejší budete.
Vlastnosti a požiadavky, aby sa stal vedcom údajov
V treťom odseku som sa snažil opísať vedu o údajoch ako zlúčenie marketingu, manažérstva, štatistiky, vedy o strojovom učení. Jednoducho štatistické zručnosti nestačia. Budete potrebovať viac ako to.
Najprv budete potrebovať Matematické zručnosti, Boli by to jednoduché aritmetické výpočty a algebra. Naučte sa systém metrík pre výpočty, ako by boli presné. Musíte byť dobrí pri permutáciách a kombináciách. Certifikát v matematike môže zahŕňať všetky tieto. K dispozícii sú aj on-line kurzy na Coursera.
Pomôže to, ak máte skúsenosti alebo vedomosti o riadení tímu. Podobne certifikáty a diplomy v oblasti riadenia podnikania vám prinesú výhodu.
Budete sa musieť naučiť aspoň jeden jazyk na spracovanie údajov. Z inzerátov, ktoré som videl, krajta a R sú vždy požadované. R je súčasťou Hadoop takže ak máte certifikát v spoločnosti Hadoop, zvyšujú sa vaše šance na zamestnanie.
Požiadavky na to, aby sa stali vedcami v oblasti údajov, sa budú meniť, pretože stále viac a viac sa pridáva k dátovej vedy. Napríklad, trochu skúseností s strojovým vzdelávaním sa dosiahneme ďaleko v tom, ako získať dobrú prácu v tejto oblasti, pretože všetci sa v súčasnosti zameriavajú na AI.
Popisy pracovných pozícií spoločnosti Data Scientist sa líšia v závislosti od podnikania. Na jednom mieste si jednoducho potrebujú analytiku, kým na inom mieste budú chcieť vedeckých pracovníkov, ktorí pracujú na umelej inteligencii. Pozrite sa na zoznam, ktorý som napísal vysvetliť Data Science. Čím viac bodov môžete pokryť, tým lepšie to bude pre vás.
Ak máte stále otázky, ako je to, čo je veda o údajoch alebo aké sú požiadavky na to, aby ste sa stali Data Scientistom, nechajte pripomienky. Pokúsim sa dostať odpoveď pre vás.
Súvisiace príspevky:
- Čo je strojové učenie a ako sa líši od umelého inteligencie
- Microsoft Learning Partner: Požiadavky, prínosy, ako sa stať jedným
- Rozdiel medzi SQL a NoSQL: Porovnanie
- Tipy, ako sa stať Microsoft MVP alebo MCC
- Program Microsoft Professional v študijnom odbore Data Science
