Jak zostać analitykiem danych — odpowiedź w 9 prostych krokach

Według Harvard Business Review, Data Science to obecnie najgorętsze zadanie . Wraz z napływem danych w tempie wykładniczym zapotrzebowanie na wykwalifikowanych specjalistów w dziedzinie Big Data i Data Science. IBM utrzymuje, że do 2020 roku zapotrzebowanie na analityków danych wzrośnie o 28%.

Jeśli jesteś choć trochę związany z domeną tech/marketing, w tym momencie pojawia się ważne pytanie – „jak zostać naukowcem danych?” . Właśnie o tym będziemy mówić. Ale zanim zaczniemy rozmawiać, najpierw zrozummy, kim są naukowcy zajmujący się danymi.

Czym dokładnie jest Data Science i kim są Data Scientists?

Data Science to gałąź informatyki, która polega na wykorzystywaniu ogromnych ilości danych i ich analizie za pomocą narzędzi, takich jak automatyzacja, statystyka, modelowanie, analityka i matematyka, aby wydobyć z nich cenne informacje w celu optymalizacji rozwoju firmy. Dokładniej mówiąc, nauka o danych zajmuje się badaniem i dochodzeniem do źródła informacji, dekodowaniem ukrytych w nim wzorców i ostatecznie przekształcaniem ich w przydatne źródło informacji dla organizacji.

Data Scientist to połączenie matematyka, informatyka i odkrywcy. To nowa generacja ekspertów ds. danych, łączących to, co najlepsze z obu światów – technologii i biznesu. Oprócz nastawienia badawczego naukowcy zajmujący się danymi posiadają również szeroki zakres umiejętności technicznych i analitycznych, które pomagają im znaleźć skuteczne rozwiązania złożonych problemów. Ze względu na wymagany tak kompleksowy zestaw umiejętności, wielu początkujących często utknęło z pytaniem „jak zostać naukowcem danych?”.

Przy tak ogromnym i dynamicznie rozwijającym się zapotrzebowaniu na naukowców zajmujących się danymi, wybór kariery w Data Science będzie mądrą decyzją. Ale pytanie brzmi, gdzie i jak zacząć? Nie martw się, w następnej sekcji przyjrzymy się, jak zostać naukowcem danych.

Oto pełna lista 9 kroków, które odpowiedzą na pytanie – jak zostać naukowcem danych?

1. Spis treści

   Twórz statystyki i matematykę stosowaną

Posiadanie solidnych podstaw matematyki i statystyki jest obowiązkowe, aby zostać naukowcem zajmującym się danymi. Zwłaszcza jeśli nie jesteś z informatyki / matematyki, absolutną koniecznością jest odświeżenie umiejętności matematycznych i statystycznych. Chociaż najbardziej oczywistym talentem data scientist jest zwykle analityka, musi on/ona uzupełnić tę umiejętność narzędziami statystycznymi.

2. Rozwiń talent do kodowania

Kiedy masz do czynienia z danymi, nauka kodowania jest niezbędna, niezależnie od tego, czy jesteś naukowcem, analitykiem danych czy architektem danych. Od analityków danych oczekuje się dobrej znajomości języków programowania statystycznego, takich jak Python, R i SAS.

3. Myśl o dużych ilościach danych

Kiedy jesteś na drodze do stania się naukowcem danych, musisz być profesjonalistą opartym na danych. Rozszerz więc swoją bazę danych, ucząc się i eksplorując narzędzia Big Data, takie jak Hadoop , MapReduce , Hive i Spark .

Ponieważ naukowcy zajmujący się danymi muszą analizować i przetwarzać ogromne ilości danych, nie można ich uruchomić na jednej maszynie. Dobra znajomość technologii Big Data pomoże Ci zrealizować rozproszone przetwarzanie danych.

4. Przyzwyczaj się do baz danych

Analityk danych musi dokładnie zrozumieć, jak działają bazy danych. Większość organizacji biznesowych używa MySQL lub Cassandra jako oprogramowania do zarządzania bazami danych do przechowywania i analizowania danych. Tak więc zapoznanie się z działaniem baz danych, takich jak MySQL, Cassandra, PostgreSQL i MongoDB , żeby wymienić tylko kilka, da ci przewagę nad konkurencją w branży.

5. Zainwestuj swój czas w rachunek różniczkowy wielu zmiennych i algebrę liniową

Chociaż niektórzy z was mogą marszczyć brwi na to zalecenie, nauka o danych w dużym stopniu opiera się na narzędziach i technikach uczenia maszynowego. Aby skutecznie korzystać z narzędzi uczenia maszynowego, trzeba mieć wszechstronną wiedzę z zakresu rachunku różniczkowego i algebry liniowej. Im więcej masz wiedzy na temat tych platform, tym lepszym sposobem na wymyślenie bez standardowych rozwiązań złożonych problemów.

6. Dowiedz się, jak zarządzać danymi

Data Wrangling, znana również jako „Data Munging”, to proces, w którym surowe, nieustrukturyzowane dane są przekształcane w wygodniejsze i bardziej wartościowe formaty w celu ułatwienia analizy danych.
To jeden z najważniejszych punktów w odpowiedzi na pytanie „jak zostać naukowcem danych?”. To jeden z najważniejszych obowiązków naukowca danych.

Analitycy danych muszą używać odpowiednich narzędzi i zestawów umiejętności do przetwarzania nieustrukturyzowanych danych, a tym samym odkrywania w nich znaczących wzorców. Tylko w ten sposób badacz danych może ujawnić przydatne spostrzeżenia ukryte w danych, które mogą pozytywnie wpłynąć na strategie decyzyjne organizacji.

7. Wizualizacja danych podstawowych

Kolejnym kluczowym obowiązkiem analityka danych, wizualizacją i prezentacją danych, są dwa aspekty analizy danych, które napędzają rozwój biznesu. Dlatego naukowcy zajmujący się danymi powinni być zaznajomieni z narzędziami do wizualizacji danych, takimi jak Tableau , Raw , D3.js , Visual.ly , NVD3 itp. jednak to nie wystarczy.

Oprócz wizualizacji danych w czytelnych i poręcznych formatach, naukowcy zajmujący się danymi powinni również znać zasady i praktyki wizualnego kodowania danych.

8. Zdobywać doświadczenie. Pracuj nad prawdziwymi projektami

Kiedy już zdobędziesz solidne pojęcie o wszystkich teoretycznych aspektach nauki o danych, nadszedł czas, aby zabrać się do pracy. Odsłoń się w branży i spróbuj znaleźć w Internecie prawdziwe projekty z dziedziny nauki o danych. Google Quandl może być doskonałym miejscem do rozpoczęcia poszukiwania projektów.

Kiedy zaczynasz pracę nad projektami data science w czasie rzeczywistym, poznajesz swoje mocne i słabe strony. Kontynuując pracę nad nowymi projektami, będziesz miał szansę pracować nad swoimi wadami i ulepszać je z czasem.

9. Konkurować

Internet jest pełen witryn, które umożliwiają analitykom danych łączenie się ze społecznością zajmującą się badaniami danych i znajdowanie partnerów, z którymi mogą zaangażować się w produktywną naukę i rywalizację. Kaggle to doskonała platforma szkoleniowa dla początkujących naukowców zajmujących się danymi.

Będąc częścią społeczności, masz dostęp do puli talentów. Daje ci możliwość uczenia się od rówieśników i mentorów, aby doskonalić swoje umiejętności.

Te 9 kroków to wszystko, co musisz wiedzieć, aby zrozumieć drogę do bycia naukowcem danych.

Podsumowując, można powiedzieć, że naukowcy zajmujący się danymi muszą być dość wszechstronni, łącząc w sobie szereg cech zapożyczonych z różnych dziedzin. Tak, opanowanie tak wielu umiejętności zajmie trochę czasu, ale kiedy już to zrobisz, czeka cię praca na całe życie.

Uzyskaj certyfikat nauk o danych od najlepszych uniwersytetów na świecie. Naucz się programów Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Mamy nadzieję, że odpowiedzieliśmy na pytanie dnia. Nie zastanawiaj się dwa razy, idź i zacznij! Miłej nauki!