Изучите науку о данных — полное руководство, чтобы стать специалистом по данным

Появление больших данных породило одну из самых прибыльных профессий 21 века — Data Scientist. Термин «ученый данных» уже довольно давно фигурирует в заголовках.

На самом деле Data Scientist входит в тройку лучших вакансий в LinkedIn.

Вышеприведенный факт говорит о том, что профессионалы из разных областей — математики, информатики, менеджмента, статистики — стремятся максимально использовать эту возможность.

Но, как и все, что часто встречается, термин «наука о данных» и, следовательно, работа Data Scientist стали в значительной степени расплывчатыми. Итак, прежде чем мы поговорим о рассматриваемой теме, давайте посмотрим, чем занимается Data Scientist.

Чем занимается Data Scientist

Проще говоря, Data Scientist — это опытный профессионал, который активно работает с большими данными. Специалисты по данным используют комбинацию машинного обучения, искусственного интеллекта, статистики и аналитических инструментов для извлечения значимой информации из массивных наборов данных. В отличие от того, что раньше, когда наборы данных были в основном структурированы, сегодня данные в нашем распоряжении в основном неструктурированы. Поэтому, естественно, специалисты по данным тратят значительную часть своего времени на сбор, очистку и обработку данных, чтобы обеспечить их анализ и интерпретацию.

Работа Data Scientist включает в себя объединение математических, статистических, аналитических навыков и навыков программирования. В любой обычный рабочий день Data Scientist выполняет множество разнообразных ролей в течение всего дня — от инженера-программиста и майнера данных до аналитика данных и специалиста по устранению неполадок. Data Scientist также выступает в качестве жизненно важного связующего звена между ИТ и бизнес-области предприятия, управляемого данными. Специалисты по обработке и анализу данных помогают бизнес-аналитикам использовать интерпретированные данные таким образом, чтобы максимизировать выгоды для бизнеса.

Если быть точным, специалисты по данным помогают компаниям управлять данными и интерпретировать их для решения сложных бизнес-задач.

Если вы можете представить себе, что будете иметь дело с большими данными и выполнять такие разнообразные обязанности в будущем, работа Data Scientist — это ваше профессиональное призвание! Однако, чтобы стать Data Scientist, вы должны сначала приобрести необходимые навыки, присущие этой профессии.

Как мы упоминали ранее, наука о данных требует определенных навыков. Таким образом, чтобы стать Data Scientist, вы должны обладать следующим набором навыков:

1. Чутье в программировании

Чтобы стать Data Scientist, первое правило — иметь безупречные навыки программирования. Таким образом, вам необходимо хорошо знать как языки статистического программирования, такие как Python, R или Java, так и языки запросов к базам данных, такие как SQL, CQL и т. д. Компании также ищут кандидатов, которые владеют как минимум двумя или более двумя языками программирования.

2. Знание многомерного исчисления и линейной алгебры

Вы можете задаться вопросом, зачем специалисту по данным нужно осваивать многомерное исчисление и линейную алгебру. Это просто потому, что глубокое понимание многомерного исчисления и линейной алгебры чрезвычайно полезно для организаций, управляемых данными, где даже незначительное изменение/улучшение в оптимизации алгоритма может открыть новаторские возможности для бизнеса.

3. Знание основ статистики

Большая часть работы Data Scientist требует работы со статистикой. Каждый начинающий специалист по данным должен иметь глубокие знания о статистических концепциях, таких как описательная статистика (среднее значение, медиана, диапазон, стандартное отклонение и т. д.), теория вероятностей, теорема Байеса, исследовательский анализ данных, процентили и выбросы, случайные величины, кумулятивная функция распределения. (CDF), и это лишь некоторые из них. Чем лучше вы понимаете эти концепции, тем лучше вы сможете предсказывать достоверность статистических подходов.

4. Понимание искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО)

ИИ и машинное обучение стали двумя неотъемлемыми частями науки о данных, и, следовательно, владение ими является обязательным. Удивительно, но не многие специалисты по данным хорошо разбираются в концепциях и методах искусственного интеллекта и машинного обучения. Итак, если вы хотите оставаться впереди конкурентов, вам лучше освежить в памяти концепции искусственного интеллекта и машинного обучения, включая контролируемое машинное обучение, неконтролируемое машинное обучение, обучение с подкреплением, обработку естественного языка (NLP), механизмы рекомендаций, обнаружение выбросов и анализ выживания. другие вещи. Кроме того, если вы владеете методами машинного обучения, такими как деревья решений, логистическая регрессия, кластеризация k означает, алгоритм наивного байесовского классификатора и т. д., вы можете решить множество задач Data Science.

5. Интересы в обработке данных

Исследователи данных часто имеют дело с большими неструктурированными/полуструктурированными наборами данных, объем которых увеличивается с каждой минутой. В результате им приходится прилагать много усилий для организации и очистки запутанных и сложных наборов данных, чтобы облегчить их анализ и интерпретацию. Этот процесс известен как обработка данных. Что делают специалисты по данным, так это то, что они вручную преобразовывают или отображают данные из одного необработанного формата в другой, более удобный формат, так что становится легко поддерживать организованность данных и их пригодность для интерпретации и анализа. Поэтому, как начинающий Data Scientist, вы должны знать, как справляться с несовершенствами и сбоями в данных.

6. Знание визуализации данных

Профессионалам, занимающимся коммерческой стороной компании, трудно разобраться в необработанных данных. Именно здесь специалисты по данным выступают в качестве важного связующего звена между ИТ и бизнес-подразделениями. После анализа и интерпретации данных специалисты по данным визуализируют данные с помощью инструментов визуализации данных, таких как Tableau, Matplottlib, ggplot и d3.js. Кроме того, они сообщают свои выводы как техническому, так и нетехническому персоналу для простоты понимания. Благодаря визуальному представлению данных членам, не являющимся техническими специалистами, становится легче понять, как они могут использовать аналитические данные для оптимизации бизнес-операций и оставаться на шаг впереди своих конкурирующих компаний.

7. Чувство данных Интуиция

Помимо чрезвычайно удобного повседневного инструмента для специалистов по данным, Data Intuition также является важной частью собеседований при приеме на работу. Во время собеседований работодатели проверят все ваши способности, в том числе вашу интуитивную способность понимать концепции, связанные с наукой о данных. Это то, что мы называем «интуицией данных». Хотя это правда, что вам нужно обладать сильными математическими, статистическими навыками и навыками визуализации, вы также должны быть в состоянии определить, какие методы и приемы использовать для решения конкретной проблемы, какие инструменты использовать и так далее.

Теперь, когда вы знаете, какие навыки вам нужно приобрести, чтобы стать Data Scientist, давайте рассмотрим шаги, которые приведут вас к этому!

Как стать Data Scientist — Путь обучения

Путь к тому, чтобы стать Data Scientist, довольно прост. Это начинается с самого начала. Давайте проведем вас через это!

• Начиная все это.

Первый шаг включает в себя понимание того, что такое наука о данных. Помимо изучения всех основных концепций науки о данных, на этом этапе вы выбираете свой первый язык программирования и совершенствуете его. Первые несколько месяцев будут включать программирование на выбранном вами языке. Как только вы освоите программирование на определенном языке, изучение других языков программирования станет намного более удобным.

• Изучение основ математики и статистики.

Математика и статистика составляют основу алгоритмов машинного обучения. Естественно, вам придется изучить основные понятия математики и статистики, такие как среднее значение, медиана, мода, дисперсия, условная вероятность, проверка гипотез, линейная алгебра, исчисление, описательная статистика и статистика вывода, среди прочего.

• Изучение концепций ML и их приложений

После освоения концепций математики и статистики пришло время перейти к более продвинутой области — машинному обучению. Алгоритмы машинного обучения нашли применение во многих реальных сценариях — от обнаружения мошенничества и механизмов рекомендаций до анализа отзывов клиентов. Помимо концепций, упомянутых ранее, вам также придется узнать о глубоком обучении, искусственных нейронных сетях, индуктивном обучении и т. д. Постепенно, когда вы освоите эти концепции машинного обучения, вам придется экспериментировать с ними в реальных условиях. модели мира с помощью различных стратегий проверки.

• Введение в глубокое обучение

Подмножество машинного обучения, глубокое обучение, занимается алгоритмами, которые черпают вдохновение из структуры и функций мозгоподобных искусственных нейронных сетей. Эти искусственные нейронные сети имитируют работу человеческого мозга. Модели глубокого обучения имеют как минимум три уровня, в которых каждый уровень получает информацию от предыдущего уровня и передает ее следующему. Вы должны полностью понимать функционирование глубокого обучения, а чтобы понять его, вам нужно хорошо разбираться в линейной и логистической регрессии.

• Архитектуры глубокого обучения

Освоив глубокое обучение, вы должны погрузиться в изучение продвинутых архитектур глубокого обучения, таких как AlexNet, GoogleNet, рекуррентных нейронных сетей (RNN), сверточных нейронных сетей (CNN), региональных CNN (RCNN), SegNet, генеративно-состязательной сети. (ГАН) и т. д. Так как это довольно здоровенные понятия, вам нужно посвятить несколько недель исключительно тому, чтобы разобраться в их функционировании.

• Компьютерное зрение

Компьютерное зрение (CV) — это научная область исследования, целью которой является поиск способов и разработка методов, позволяющих компьютерам понимать цифровой контент, такой как видео и фотографии. Он включает в себя «получение, обработку, анализ и понимание цифровых изображений» для получения узкоспециализированных данных из реального мира для дальнейшего создания числовой/символической информации. Поскольку сейчас это одна из самых популярных областей исследований, каждый начинающий специалист по данным должен хорошо знать компьютерное зрение.

• НЛП

Обработка естественного языка является неотъемлемым компонентом науки о данных. Таким образом, каждый Data Scientist должен хорошо разбираться в НЛП и его методах. Прежде всего, НЛП стремится обрабатывать, анализировать и понимать данные на основе естественного языка (текст, речь и т. д.) с помощью комбинации сложных инструментов и алгоритмов. Имея дело с NLP, вы узнаете о поиске данных (наряду с парсингом в Интернете), обработке текста, распознавании именованных сущностей, тегировании частей речи, поверхностном анализе, анализе составных частей и зависимостей, а также анализе эмоций и настроений.

Заключительные мысли

Каждый день глобальные данные продолжают увеличиваться, а вместе с ними расширяются возможности для инноваций и творчества. По мере того, как технологии больших данных и науки о данных продолжают развиваться, портфель вакансий специалистов по данным также будет меняться в соответствии со временем. Так как же ты успеваешь? По повышению квалификации. Наука о данных — динамичная область, которая все еще развивается. Чтобы стать Data Scientist, вы всегда должны питать неутолимую жажду знаний и обучения. Если вы это сделаете, ничто не помешает вам блистать в области науки о данных.