Введение в науку о данных: требуемые навыки

Наука о данных - это междисциплинарная область научных методов, процессов, алгоритмов и систем для извлечения знаний или идей из данных в различных формах, как структурированных, так и неструктурированных, подобных интеллектуальному анализу данных.

Аналитика больших данных или Data Science - очень распространенный термин в ИТ-индустрии, потому что все знают, что это необычный термин, который поможет нам справиться с огромным объемом данных, которые мы генерируем в наши дни.

Давайте выясним, какие требуются навыки:

1. Математические навыки:
   • Многовариантное исчисление и линейная алгебра : эти две вещи очень важны, поскольку они помогают нам понять различные алгоритмы машинного обучения, которые играют важную роль в науке о данных.
   • Вероятность и статистика : понимание статистики очень важно, поскольку это область анализа данных. Теория вероятностей также важна для статистики и упоминается как необходимое условие для обучения машинному обучению.
2. Навыки программирования:
   • Знания в области программирования : вам необходимо хорошо разбираться в таких концепциях программирования, как
     Структуры данных и алгоритмы. Используемые языки: python, R, Java, Scala. C ++ также используется в некоторых местах, где производительность чрезвычайно важна.
   • Реляционные базы данных : вам необходимо знать базы данных, такие как SQL или Oracle, чтобы вы могли в любое время получать из них необходимые данные.
   • Нереляционные базы данных : их много типов, но наиболее часто используемые типы:
     i) Колонка: Cassandra, HBase
     ii) Документ: MongoDB, CouchDB
     iii) Ключевая ценность: Redis, Dynamo
   • Распределенные вычисления : это один из наиболее важных навыков для обработки большого количества данных, потому что мы не можем обработать такой объем данных в одной системе. В основном используемые инструменты - это Apache Hadoop и Spark. Он состоит из двух основных частей: HDFS, то есть распределенной файловой системы Hadoop, которая используется для хранения данных в распределенной файловой системе. Другая часть - это map-reduce, с помощью которой мы обрабатываем данные. Мы можем писать map reduce в программах на java или python. Есть еще много других инструментов, таких как СВИНЬЯ, УЛЕЙ.
   • Машинное обучение : это одна из самых важных частей науки о данных и самая горячая тема исследований среди исследователей, поэтому каждый год в этой области появляются новые разработки. Вам как минимум необходимо знать общие алгоритмы обучения с учителем и без учителя. В python и R. доступно множество библиотек.

     Список библиотек Python :
     i) Базовые библиотеки: NumPy, SciPy, Pandas, Ipython, matpolib
     ii) Библиотеки для машинного обучения: scikit-learn, Theano, TensorFlow
     iii) Библиотеки для интеллектуального анализа данных и обработки естественного языка: Scrapy, NLTK, Pattern

3. Базовые знания
   В большинстве случаев люди игнорируют это, думая, что это не важно, но это очень важно. Вся цель науки о данных - извлечь полезную информацию из этих данных, чтобы она могла принести пользу бизнесу компании. Если вы не понимаете бизнес-стороны своей компании, то, как работает бизнес-модель вашей компании и как вы не можете ее улучшить, то вы бесполезны для компании. Вам нужно понимать, как задавать правильные вопросы нужным людям, чтобы получить ценную информацию, необходимую для извлечения нужной информации. В этом бизнесе используются некоторые инструменты визуализации, такие как Tableau, которые помогают отображать полезные результаты в надлежащем нетехническом формате, таком как графики или круговые диаграммы, понятные деловым людям.