7 основных навыков, необходимых для того, чтобы стать специалистом по данным

В течение последних 5 лет специалисты по данным были одной из самых востребованных и популярных профессий в мире. Как только компании начали осознавать важность данных в своем бизнесе, спрос начал расти во всех секторах. Сегодня наука о данных стала ядром, которое поддерживает бизнес для аналитики, майнинга или извлечения, NLP, ML, AI и т. д.

Решения, которые они (компании) принимают, теперь зависят исключительно от предложенных данных (специалистами по данным или их соответствующей иерархией), и они помогают им (компаниям) принимать полезные решения. Это вызвало огромный скачок числа таких профессионалов за последние несколько лет, и они по-прежнему доминируют в отрасли. Из-за этого шкала заработной платы для специалистов по данным довольно приличная, и это одна из основных причин, по которой люди прокладывают свой путь в этой области.

Но путь к тому, чтобы стать успешным исследователем данных, не так прост, как может показаться, он требует набора навыков, которые ищут компании. Чтобы преуспеть в своей карьере в этой области, вам необходимо овладеть несколькими инструментами и языками, а также статистическими вычислениями (помимо хороших навыков общения и межличностного общения). Итак, чтобы помочь вам в этом, давайте обсудим 7 основных навыков, необходимых для того, чтобы стать успешным специалистом по данным .

1. Все начинается с основ — язык программирования + база данных

Без знания языка программирования все это бессмысленно, потому что тогда вы не сможете выполнить какую-либо задачу для получения информации. Вот почему для того, чтобы стать профессионалом в области науки о данных, вам потребуется знание определенных языков программирования, чтобы манипулировать данными и применять наборы алгоритмов по мере необходимости. Тем не менее, есть определенные основные языки, которые используются специалистами по данным, и, что наиболее важно, рекрутер также хотел бы, чтобы вы владели этими языками. Ниже приведен список языков программирования:

• питон
• R Программирование
• SQL
• Скала

Помимо этого, есть несколько важных баз данных , которые необходимы для структурированного хранения данных и обеспечения того, как и когда данные должны вызываться при необходимости. Некоторые из самых популярных баз данных, используемых учеными данных:

• MongoDB
• MySQL

Среди этого списка только программирование на Python и R в основном используется учеными для получения адекватных результатов, которые требуются большинству компаний, независимо от их области. Они предлагают платформы и пакеты, полезные для сбора числовых и статистических данных .

2. Математика

Это то, что нельзя игнорировать, если вы выбираете свою карьеру в этой области. Чтобы выполнять задачи и добиваться желаемого результата, ожидается, что они хорошо разбираются в статистике и математике. Ниже приведен список тем, которые вам необходимо охватить, чтобы бегло говорить, работая специалистом по данным.

• Линейная алгебра и матрица
• Статистика
• Геометрия
• Исчисление
• Распределение вероятностей
• Регрессия
• Уменьшение размерности
• Векторные модели

Это темы, которые вам необходимо осветить, чтобы укрепить свою базу при работе в области науки о данных. Все основные алгоритмы будут задействованы в этом процессе, поэтому убедитесь, что вы тщательно их изучили, чтобы вы могли применять их в любых реальных сценариях.

3. Анализ данных и визуализация

Знаете ли вы, что каждый день более Генерируется 2,5 квинтиллиона байтов , что само по себе является огромной цифрой, и что побуждает бизнес переводить эти данные в полезный формат? Чтобы быть специалистом по данным, вам потребуется работать над визуализацией данных, чтобы отображать графические формы диаграмм и графиков, которые можно легко понять. Существует множество инструментов, которые используются, и некоторые из популярных:

• Tableau : это один из наиболее эффективных инструментов, используемых для анализа и визуализации данных учеными в разных отраслях. Он позволяет пользователям извлекать желаемый результат без единой строки кода и был широко принят такими компаниями, как Nike, Amazon, Coca-Cola и т. д.
• Power BI : среди всех, это один из самых известных инструментов, которые сегодня используются организациями. Представленный в 2014 году инструмент бизнес-аналитики для подготовки наборов данных и их анализа в различных масштабах. Самое приятное в этом то, что он абсолютно бесплатен и открыт для использования (в отличие от других), и это делает его более востребованным среди специалистов по данным.
• QlikView : еще один элегантный инструмент и самый большой конкурент таблицы — QlikView. Будучи одним из самых широко используемых инструментов для визуализации данных, он лучше всего подходит для получения желаемого результата, когда дело доходит до визуализации данных, а также его легко развернуть в вашем проекте.
• D3.js : для поддержки визуализации данных в веб-браузерах в 2011 году впервые была представлена d3.js (библиотека javascript), которая поддерживает HTML/CSS и SVG. Помимо этого, он также позволяет специалистам по данным легко сопоставлять свои данные с его (SVG) атрибутами.

4. Парсинг веб-страниц

Технически любые данные, которые существуют в Интернете, могут быть извлечены при необходимости. Этот метод используется компаниями для извлечения полезных данных, таких как текст, изображения, видео и другой ценной информации для повышения производительности. Деталями могут быть отзывы клиентов, опросы, опросы и т. д. Компании любого уровня (от малых до крупных) активно практикуют этот метод (с ограничениями, установленными законом), и использование определенных инструментов и программного обеспечения для этого метода может упростить этот процесс, обрабатывая данные в больших масштабах. Когда речь идет о данных повсюду, веб-скрапинг пользуется огромным спросом среди специалистов по данным.

Если вы не знаете об этом, давайте прочитаем Что такое веб-скрейпинг и как его использовать?

Некоторые из наиболее популярных инструментов, используемых для очистки данных:

• BeautifulSoup : это библиотека Python, которая используется экспертами по науке о данных для извлечения и анализа данных с веб-сайтов непосредственно в локальную базу данных или в базу данных. Чтобы начать работу с этой библиотекой, вам необходимо установить ее с помощью терминала, обратитесь к этой статье: Установка BeautifulSoup.
• Scrapy : обычно используется для интеллектуального анализа данных и сбора полезного контента с любого конкретного веб-сайта по мере необходимости. Помимо того, что он был представлен еще в 2008 году для веб-скрапинга, но сегодня он широко используется для извлечения данных с использованием API (таких как AWS).
• Pandas : библиотека Python, которую можно использовать для манипулирования данными для извлечения данных и экспортировать в виде Excel или CSV.

Чтобы узнать больше о парсинге веб-страниц, обратитесь к этой статье: «Учебное пособие по парсингу веб-страниц с помощью Python».

5. Машинное обучение с искусственным интеллектом и глубокое обучение с НЛП

Машинное обучение с искусственным интеллектом

Глубокое понимание машинного обучения и искусственного интеллекта необходимо для внедрения инструментов и методов в различную логику, деревья решений и т. д. Наличие этих наборов навыков позволит любому специалисту по данным работать и решать сложные проблемы, специально предназначенные для прогнозирования. или для определения будущих целей. Те, кто обладает этими навыками, несомненно, будут выделяться как опытные профессионалы. С помощью концепций машинного обучения и искусственного интеллекта человек может работать с различными алгоритмами и моделями, управляемыми данными, и одновременно может работать с большими наборами данных, такими как очистка данных путем удаления избыточности. Но для того, чтобы быть опытным, потребуется специальный согласованный курс по науке о данных, такой как Data Science — Live Course, который хорошо адаптирован для подготовки любого человека с нуля.

Есть две основные техники, о которых нужно позаботиться, а именно:

1. Контролируемое машинное обучение: метод прогнозирования будущего результата для любых непредвиденных данных, которые извлекаются из помеченных обучающих данных.
2. Неконтролируемое машинное обучение: тип машинного обучения, предназначенный для обучения с использованием немаркированного набора данных и работающий автономно, то есть без какого-либо контроля.

Глубокое обучение с обработкой естественного языка

Основным мотивом успеха глубокого обучения с помощью НЛП является его точность в доставке. Нужно понимать, что глубокое обучение — это искусство, требующее набора определенных инструментов, чтобы показать свой уровень. Например, инструмент «Автоматический перевод текста» . Этот инструмент позволяет пользователям переводить любую заданную строку предложения, предоставленную для выполнения этого действия. Другими словами, компьютеры должны понимать человеческие языки, задействуя такие алгоритмы. Будучи опытным специалистом по данным, вы должны хорошо владеть определенными языками программирования, такими как Python и Java, а также компьютерам становится легко понимать естественный язык.

Чтобы узнать больше об этом, обратитесь к этой статье: ML | Обработка естественного языка с использованием глубокого обучения

6. Большие данные

Как мы уже говорили выше, каждый день генерируется огромное количество данных, и именно здесь большие данные в основном используются для сбора, хранения, извлечения, обработки и анализа полезной информации из различных наборов данных.

Те, кто уже работал с большими данными, могут понять, что обработка такого количества данных практически невозможна из-за множества ограничений (как физических, так и вычислительных), и для решения таких задач требуются специальные инструменты и алгоритмы для достижения таких целей. Некоторые из них:

• KNIME : платформа подготовки данных, используемая для создания определенных наборов данных путем согласования как дизайна, так и рабочих процессов.
• RapidMiner : автоматизированный инструмент, разработанный с визуальным рабочим процессом и используемый для интеллектуального анализа данных.
• Integrate.io : это платформа, используемая для сбора, обработки и подготовки различных наборов данных для аналитики в облаке.
• Hadoop : платформа с открытым исходным кодом, используемая для хранения и обработки больших наборов данных, размер которых может варьироваться от гигабайтов до петабайтов.
• Spark : один из лучших и очень популярных инструментов, используемых для быстрой обработки больших наборов данных. и широко используются телекоммуникационными, игровыми компаниями и т. д. Чтобы узнать больше об Apache spark, обратитесь к этой статье: Обзор Apache Spark

*Note: The amount of data that we create everyday, “let’s say 2.5 quintillion”, so these data are collected from various sources like Mobile devices, software, geolocations, other multimedia devices and so on and that’s why it requires data scientists to handle data at such large scale by using different tools and technologies.

7. Навык решения проблем

Основа вашей карьеры в качестве специалиста по науке о данных потребует от вас способности справляться со сложностями. Необходимо убедиться, что у вас есть возможность находить и разрабатывать как творческие, так и эффективные решения по мере необходимости. Вы можете столкнуться с проблемами при поиске способов разработки любого решения, которое, возможно, должно иметь ясность в концепциях науки о данных, разбивая проблемы на несколько частей, чтобы выровнять их в структурированном виде.

Being a professional in one of the highest urges of demand fields would definitely require you to act stand-apart and think out of the box.

Дополнение: развертывание модели

Последний, но не менее важный навык — это знание развертывания модели, которое позволяет внедрить машинное обучение в производство. Таким образом, это позволяет пользователям использовать модели прогнозирования для своих проектов, с помощью которых они могут принимать будущие бизнес-решения (на основе извлеченных данных). DevOps может быть лучшим примером развертывания, целью которого является интеграция группы разработки программного обеспечения и группы эксплуатации программного обеспечения. Тем не менее, это считается одним из самых сложных наборов навыков, и даже компании даже не упоминают такие навыки в своих JD, но знание развертывания модели, безусловно, будет плюсом и выделит вас среди остальных.