8 competenze obbligatorie di cui hai bisogno per diventare un data scientist

Con la potenza dei dati liberata e vista, sembra che ogni settore abbia un buco aperto nelle proprie organizzazioni che deve essere colmato dai data scientist. Studenti e professionisti stanno rispondendo a questa domanda frequentando corsi di scienza dei dati e specializzandosi in abilità particolari.

Qual è l'intero pacchetto, tuttavia, che costituisce il data scientist? Come si può diventare uno scienziato di dati per cui le aziende si affretterebbero a pagare?

Di seguito, delineiamo come.

Abilità tecniche

Questi possono essere appresi attraverso lauree, corsi, specializzazioni e certificazioni. La cosa cruciale è seguire l'apprendimento con la pratica.

analisi statistica

L'analisi statistica aiuta a generare statistiche dai dati memorizzati. I risultati possono quindi essere analizzati per dedurre approfondimenti e concludere il significato dell'entità analizzata.

Abilità di programmazione

Utilizzerai linguaggi di programmazione per organizzare, pulire e dare un senso ai dati. Quindi, è necessario essere fluenti nel suo utilizzo in modo da eseguire queste attività di base in modo efficiente. Lavora e sviluppa padronanza di linguaggi come R, Python, Perl, Java, C/C++ e SQL. Python e R sono i linguaggi di programmazione più importanti per la codifica nella scienza dei dati.

Data mining ed elaborazione

È il processo di derivazione di insight e informazioni da enormi database. Utilizzando determinati metodi, viene scoperta la conoscenza che viene quindi sfruttata per prendere decisioni aziendali.

Eccellente nel lavorare con dati non strutturati

I dati non strutturati non sono organizzati in modo predefinito. Uno scienziato dei dati deve rendersi conto che la maggior parte dei dati con cui lavora non sarebbero strutturati e quindi sviluppare le capacità per gestirli e raccogliere preziose informazioni anche da essi.

Conoscenza del SAS e di altri strumenti analitici

Gli strumenti analitici ti aiuteranno a generare approfondimenti e informazioni che aiuterebbero l'azienda. Alcuni degli strumenti analitici più popolari includono R, Pig, Hive, Hadoop e Spark. Le certificazioni in questi strumenti possono aiutare ulteriormente la tua carriera.

Competenze non tecniche

Indipendentemente dall'esperienza tecnica di un data scientist, deve sviluppare aspetti non tecnici anche per altri aspetti della carriera. Questi includono:

Una comprensione del business

In definitiva, un data scientist che lavora con un'azienda sta lavorando per generare crescita e profitto per l'azienda. Grazie a una profonda comprensione di come funzionano le aziende, cosa è importante per loro, ecc., aiuterà il data scientist a sapere quali dati estrarre e come.

Poiché ogni azienda genera enormi quantità di dati ogni giorno, il lavoro del data scientist diventa enorme. Sapere come opera l'azienda, come le aziende hanno successo, lo aiuterà a incanalare le sue competenze tecniche in modo produttivo, in una direzione in cui le aziende possono sperimentare una crescita effettiva.

Intuizione dei dati

L'intuizione dei dati viene sviluppata come risultato di un ampio lavoro con i dati. È la capacità di percepire schemi e possibilità nei dati quando, logicamente e in superficie, nessuno sembra essere presente. È anche sapere dove si trovano i bit di dati veramente preziosi. Come sarebbe evidente, questa vicinanza e intuizione sui dati non è facile. Viene con l'esperienza e l'esposizione a vari tipi e quantità di dati in diversi contesti.

Lo sviluppo di questa intuizione non quantificabile potrebbe rendere uno scienziato di dati indispensabile.

Abilità comunicative

Anche se non è necessario essere un mago in inglese o in qualsiasi altra lingua, dovresti sapere come comunicare idee a un'altra persona in modo efficace.

La scienza dei dati è un campo complesso e specializzato di cui la maggior parte delle persone non conosce i dadi e i bulloni. Usare il gergo non sarebbe di alcuna utilità. Quello che uno scienziato dei dati deve fare è distillare i concetti altamente complessi in termini semplici ed esempi comprensibili. Questa abilità sarebbe utile nella persuasione e nella negoziazione quando si partecipa a una riunione. Se un utente non tecnico dei dati è in grado di capire il nocciolo di ciò che stai spiegando, allora hai comunicato bene.

Quanto sopra è un elenco completo di tutte le competenze necessarie per acquisire padronanza nel mondo complesso ma affascinante della scienza dei dati. Ricorda di ricordare che la padronanza di queste abilità arriva con il tempo. Fino ad allora, continua ad acquisire esperienza lavorativa e a lavorare sui tuoi progetti. Ti stanno rendendo tutti più abili.

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