Översikt över färdigheter som krävs för datavetare
2012 uppgav Harvard affärsöversyn att "Data Scientist är det sexaste jobbet under 2000-talet". I förväg för att veta vilka färdigheter som krävs för att vara datavetare först, låt oss se vad gör en datavetare. Det finns många sätt som en datavetare kan definieras men för att göra det enkelt låt oss uttrycka det på detta sätt, Data Scientist är någon som kan hämta mening och få värdefull insikt från uppgifterna. Datavetenskapens arbete handlar främst om insamling, rengöring och manipulering av data.
Tekniska och icke-tekniska färdigheter
Låt oss nu gå in i de tekniska och icke-tekniska färdigheter som är nödvändiga för att vara en datavetare.
Tekniska förmågor
Nedan redovisas de tekniska färdigheter som krävs för att vara datavetare.
1. Möjlighet att hantera en stor mängd data
Mängden data som genereras har exponentiellt ökat sedan de senaste åren och det mesta klassificeras som ostrukturerad data. Ostrukturerad data hänvisas vanligtvis till data som inte finns i en traditionell rad-kolumndatabas som är precis motsatt den strukturerade data, få av exemplen på ostrukturerad data är videor, foton, ljudmeddelanden. Eftersom datavetenskapens huvudroll är att extrahera betydelse från data, bör man vara bekväm att hantera stora mängder data oavsett natur oavsett om de är strukturerade eller ostrukturerade.
2. Datavisualisering
Uppgifterna som genereras i företagen måste översättas till ett format som är lätt att förstå, för att fatta beslut. Som datavetare måste man kunna visualisera data med hjälp av verktyg som Tableau, Plotly, Visual.ly, D3.js och Power BI. Det är också viktigt för en datavetare att känna till principerna bakom att visuellt sätta samman data. Detta är en av de viktiga rollerna för en datavetare eftersom datavisualisering är det enda valet av åtgärder för företagen att arbeta direkt med data.
3. Statistik
Statistikens roll i datavetenskap är mycket avgörande. För datavetare är statistik den matematiska disciplinen som ger nödvändiga verktyg och metoder för att hitta mönster och ge insikter från den komplexa uppsättningen av data genom att utföra matematiska beräkningar på den. Eftersom datavetenskapens roll är att extrahera mening genom att identifiera mönster i data, är kunskap i statistik en nyckelfärdighet för en datavetare.
4. Programmeringsfärdigheter
Med den mängd data som genererats för 20 år sedan skulle Excel räcka för att hantera det, men med den mängd strukturerad och ostrukturerad data som genererar dagens data bör forskare ha kunskap om programmeringsverktyg som Python, R, SQL som
- De ger mer utrymme att träna uppsättningen med många statistiska tekniker
- De förbättrar effektiviteten i processen medan de gör dataanalys
5. Datamanipulation
I de flesta fall kommer de data vi behöver vara röriga och det kommer att vara svårt för datavetarna att arbeta med en sådan typ av data. Så efter att ha fått data från dataljöer är det första steget att hantera dessa brister. Vissa brister inkluderar saknade värden, oregelbundna strängar som LA för Los Angeles, datumformatering som 10/09/2009 och 2009/09/10. Alla dessa brister måste sorteras innan du startar utbildningen eller analysen av uppgifterna.
6. Multivariabelberäkning och linjär algebra
Att förstå begreppen Matrices (Linear Algebra) och Differentiering (Calculus) är en viktig färdighet som en datavetare ska ha. I en organisation där befintliga data för den spelar en viktig roll i framtida förutsägelser, kan små förbättringar av förutsägbar prestanda eller algoritmisk optimering göra en stor skillnad för organisationen. I de inledande stadierna hos en datavetare när man använder förkodade modeller behöver man inte ha en djupgående förståelse av matriser eller kalkyl, men för att förstå vad som händer under huven på modeller eller att bygga ut sina egna implementeringar är det definitivt nödvändigt att förstå dessa koncept.
Icke-tekniska färdigheter
Nedan anges de icke-tekniska färdigheter som krävs för att vara datavetare.
1. Intellektuell nyfikenhet
När man analyserar en organisations data i de flesta fall kan ingen se direkta resultat eller svar. Mer antalet frågor du börjar ställa dig mer svar du kommer att räkna ut från uppgifterna. I allmänhet definieras nyfikenhet som en stark önskan att förstå något. Det är anledningen till att intellektuell nyfikenhet är en mycket viktig egenskap hos en datavetare.
2. Stark affärsförmåga
Utan förståelse för organisationens data eller elementen i affärsmodellen kommer alla tekniska färdigheter som en datavetare besitter inte att kunna få de erforderliga resultaten för organisationen, eftersom han inte kommer att kunna förstå vilka funktioner som finns i datasatsen. bör prioriteras och som bör ses som sist. Så för en datavetare kommer att förstå organisationens affärsmodell och data hjälpa till att lösa de potentiella utmaningarna för att upprätthålla och växa sin verksamhet.
3. Starka kommunikationsfärdigheter
Som datavetare bör man förbereda en presentation om sina tekniska fynd och presentera den för de icke-tekniska team som försäljningsavdelningar vid någon tid eller annan gång i karriären. Som datavetare bör man ha färdigheter som berättelse (förmåga att berätta historier från resultaten), eftersom hela tiden och energin som spenderas på att utföra dataförsök, använda statistiska tekniker, ta reda på resultaten och alla andra saker kommer förgäves om en datavetare inte kan förmedla meddelandena ordentligt till företagsledare. Och i de flesta fall kommer företagsledare inte att vara intresserade av att lyssna på alla steg vi har följt för att komma fram till slutsatserna, de kommer huvudsakligen att fokusera på resultat och värden som presenteras. Så det är alltid en bra praxis att hålla berättelsen skarp och på rätt sätt.
Slutsats - Färdigheter som krävs för datavetare
Detta är några av de viktigaste färdigheterna som en person bör ha för att vara en datavetare, eftersom deras huvudsakliga arbete handlar om att arbeta med en organisations data, analysera det och presentera det för företagsledare.
Rekommenderade artiklar
Detta är en guide till de färdigheter som krävs för datavetare. Här diskuterar vi de tekniska och nontekniska färdigheter som krävs för att vara datavetare. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Data Science Karriär
- Datavetenskapsspråk
- Big Data Analytics-lön
- Data Analyst intervjufrågor
- PHP Ändra datumformat