8 obligatorische Fähigkeiten, die Sie benötigen, um ein Data Scientist zu werden

Mit der entfesselten und sichtbaren Macht der Daten scheint es, dass jede Branche eine klaffende Lücke in ihren Organisationen hat, die von Datenwissenschaftlern gefüllt werden muss. Studenten und Berufstätige reagieren auf diese Nachfrage, indem sie Data-Science-Kurse belegen und sich auf bestimmte Fähigkeiten spezialisieren.

Was aber ist das Gesamtpaket, das den Data Scientist ausmacht? Wie wird man ein Datenwissenschaftler, für den Unternehmen mühsam bezahlen würden?

Im Folgenden skizzieren wir, wie.

Technische Fähigkeiten

Diese können durch Abschlüsse, Kurse, Spezialisierungen und Zertifizierungen erlernt werden. Das Entscheidende ist, dem Lernen die Praxis folgen zu lassen.

statistische Analyse

Die statistische Analyse hilft, Statistiken aus gespeicherten Daten zu erstellen. Die Ergebnisse können dann analysiert werden, um Erkenntnisse abzuleiten und auf die Bedeutung der analysierten Entität zu schließen.

Programmierkenntnisse

Sie verwenden Programmiersprachen, um Daten zu organisieren, zu bereinigen und zu verstehen. Daher müssen Sie seine Verwendung fließend beherrschen, um diese grundlegenden Aufgaben effizient ausführen zu können. Arbeiten und beherrschen Sie Sprachen wie R, Python, Perl, Java, C/C++ und SQL. Python und R sind die wichtigsten Programmiersprachen für das Coding in Data Science.

Data-Mining und -Verarbeitung

Es ist der Prozess, Erkenntnisse und Informationen aus riesigen Datenbanken abzuleiten. Mit bestimmten Methoden wird Wissen entdeckt, das dann für Geschäftsentscheidungen genutzt wird.

Hervorragend im Umgang mit unstrukturierten Daten

Unstrukturierte Daten sind nicht auf vordefinierte Weise organisiert. Ein Datenwissenschaftler muss erkennen, dass die meisten Daten, mit denen er/sie arbeitet, unstrukturiert sind, und daher die Fähigkeit entwickeln, sie zu verwalten und wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

Kenntnisse von SAS und anderen Analysetools

Analysetools helfen Ihnen dabei, Erkenntnisse und Informationen zu generieren, die dem Unternehmen helfen würden. Einige der beliebtesten Analysetools sind R, Pig, Hive, Hadoop und Spark. Zertifizierungen in diesen Tools können Ihrer Karriere weiter helfen.

Nicht-technische Fähigkeiten

Unabhängig von der technischen Expertise eines Datenwissenschaftlers muss er/sie auch nicht-technische Aspekte für andere Karriereaspekte entwickeln. Diese schließen ein:

Ein kaufmännisches Verständnis

Letztendlich arbeitet ein Datenwissenschaftler, der mit einem Unternehmen zusammenarbeitet, daran, Wachstum und Gewinn für das Unternehmen zu generieren. Bewaffnet mit einem starken Verständnis dafür, wie Unternehmen funktionieren, was für sie wichtig ist usw., wird der Datenwissenschaftler wissen, welche Daten er wie gewinnen muss.

Da jedes Unternehmen täglich riesige Datenmengen generiert, wird die Arbeit des Datenwissenschaftlers zu einer enormen. Zu wissen, wie das Unternehmen funktioniert, wie Unternehmen erfolgreich sind, wird ihm helfen, seine technischen Fähigkeiten produktiv in eine Richtung zu lenken, in der Unternehmen tatsächliches Wachstum erfahren können.

Datenintuition

Die Datenintuition wird durch die intensive Arbeit mit Daten entwickelt. Es ist die Fähigkeit, Muster und Möglichkeiten in den Daten zu erkennen, wenn logisch und oberflächlich betrachtet keine vorhanden zu sein scheinen. Es ist auch zu wissen, wo die wirklich wertvollen Datenbits liegen. Es liegt auf der Hand, dass diese Nähe zu und Intuition für Daten nicht einfach ist. Es kommt mit der Erfahrung und der Auseinandersetzung mit verschiedenen Arten und Mengen von Daten in verschiedenen Kontexten.

Die Entwicklung dieser nicht quantifizierbaren Intuition könnte einen zu einem unverzichtbaren Datenwissenschaftler machen.

Kommunikationsfähigkeit

Während man kein Zauberer in Englisch oder einer anderen Sprache sein muss, sollte man wissen, wie man Ideen einer anderen Person effektiv mitteilt.

Data Science ist ein komplexes und spezialisiertes Gebiet, in dem die meisten Menschen die Grundlagen nicht kennen. Die Verwendung von Fachjargon würde nichts nützen. Was ein Datenwissenschaftler tun muss, ist, die hochkomplexen Konzepte in Laienbegriffe und verständliche Beispiele zu destillieren. Diese Fähigkeit wäre bei der Überzeugungsarbeit und Verhandlung nützlich, wenn man an einem Meeting teilnimmt. Wenn ein technisch nicht versierter Datennutzer in der Lage ist, den Kern Ihrer Erklärung zu verstehen, haben Sie gut kommuniziert.

Das Obige ist eine umfassende Liste aller Fähigkeiten, die erforderlich sind, um die komplexe, aber faszinierende Welt der Datenwissenschaft zu beherrschen. Denken Sie daran, dass die Beherrschung dieser Fähigkeiten mit der Zeit kommt. Sammeln Sie bis dahin weiter Berufserfahrung und arbeiten Sie an Ihren eigenen Projekten. Sie alle machen Sie kompetenter.

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