8 ทักษะที่จำเป็นในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
เผยแพร่แล้ว: 2019-09-25ด้วยพลังของข้อมูลที่เปิดเผยและมองเห็นได้ ดูเหมือนว่าแต่ละอุตสาหกรรมจะมีช่องโหว่ในองค์กรของพวกเขาที่จะเต็มไปด้วยนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล นักศึกษาและผู้เชี่ยวชาญต่างก็ตอบสนองต่อความต้องการนี้ด้วยการเรียนหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเชี่ยวชาญในทักษะเฉพาะด้าน
แพ็คเกจทั้งหมดที่ประกอบขึ้นเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร? การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่บริษัทต่างๆ จะแย่งชิงกันเป็นอย่างไร?
ด้านล่างนี้เราจะสรุปวิธีการ
สารบัญ
ทักษะทางเทคนิค
สิ่งเหล่านี้สามารถเรียนรู้ได้ผ่านองศา หลักสูตร ความเชี่ยวชาญพิเศษ และการรับรอง สิ่งสำคัญคือการติดตามการเรียนรู้ด้วยการฝึกฝน
การวิเคราะห์ทางสถิติ
การวิเคราะห์ทางสถิติช่วยสร้างสถิติจากข้อมูลที่เก็บไว้ จากนั้นสามารถวิเคราะห์ผลลัพธ์เพื่ออนุมานข้อมูลเชิงลึกและสรุปความหมายเกี่ยวกับเอนทิตีที่กำลังวิเคราะห์
ทักษะการเขียนโปรแกรม
คุณจะใช้ภาษาโปรแกรมเพื่อจัดระเบียบ ทำความสะอาด และทำความเข้าใจข้อมูล ดังนั้น คุณจึงต้องคล่องแคล่วในการใช้งานเพื่อที่จะทำงานพื้นฐานเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำงานและพัฒนาความเชี่ยวชาญในภาษาต่างๆ เช่น R, Python, Perl, Java, C/ C++ และ SQL Python และ R เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่สำคัญที่สุดสำหรับการเข้ารหัสในวิทยาศาสตร์ข้อมูล
การขุดและประมวลผลข้อมูล
เป็นกระบวนการในการรับข้อมูลเชิงลึกและข้อมูลจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ โดยใช้วิธีการบางอย่าง ความรู้จะถูกค้นพบซึ่งนำไปใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจ
ทำงานได้ดีกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะไม่ถูกจัดระเบียบในลักษณะที่กำหนดไว้ล่วงหน้า นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจำเป็นต้องตระหนักว่าข้อมูลส่วนใหญ่ที่เขา/เขาทำงานด้วยจะไม่มีโครงสร้าง ดังนั้น จึงควรพัฒนาทักษะในการจัดการและรวบรวมข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลดังกล่าวด้วย
ความรู้เกี่ยวกับ SAS และเครื่องมือวิเคราะห์อื่นๆ
เครื่องมือวิเคราะห์จะช่วยให้คุณสร้างข้อมูลเชิงลึกและข้อมูลที่จะช่วยบริษัทได้ เครื่องมือวิเคราะห์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ได้แก่ R, Pig, Hive, Hadoop และ Spark ใบรับรองในเครื่องมือเหล่านี้สามารถช่วยอาชีพของคุณได้อีก
ทักษะที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค
ไม่ว่าผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลจะเชี่ยวชาญด้านเทคนิคเพียงใด เขา/เธอจำเป็นต้องพัฒนาด้านที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคและด้านอาชีพอื่นๆ ด้วย ซึ่งรวมถึง:
ความเข้าใจในธุรกิจ
ในท้ายที่สุด นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานกับบริษัทแห่งหนึ่งกำลังทำงานเพื่อสร้างการเติบโตและผลกำไรให้กับธุรกิจ การมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับวิธีการทำงานของธุรกิจ สิ่งที่สำคัญสำหรับพวกเขา ฯลฯ จะช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรู้ว่าข้อมูลใดที่จะทำเหมืองและอย่างไร
เนื่องจากแต่ละบริษัทสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลทุกวัน งานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงกลายเป็นงานที่ยิ่งใหญ่ การรู้ว่าบริษัทดำเนินการอย่างไร ธุรกิจต่างๆ ประสบความสำเร็จอย่างไร จะช่วยให้เขาถ่ายทอดทักษะทางเทคนิคของตนอย่างมีประสิทธิผล ไปในทิศทางที่บริษัทต่างๆ สามารถประสบกับการเติบโตที่แท้จริงได้

สัญชาตญาณของข้อมูล
สัญชาตญาณของข้อมูลได้รับการพัฒนาขึ้นจากการทำงานกับข้อมูลอย่างกว้างขวาง มันคือความสามารถในการรับรู้รูปแบบและความเป็นไปได้ในข้อมูลเมื่อไม่มีสิ่งใดปรากฏให้เห็นในเชิงตรรกะและบนพื้นผิว นอกจากนี้ยังรู้ด้วยว่าบิตข้อมูลที่มีค่าอย่างแท้จริงอยู่ที่ไหน จะเห็นได้ชัดเจนว่า ความใกล้ชิดและสัญชาตญาณเกี่ยวกับข้อมูลไม่ใช่เรื่องง่าย มันมาพร้อมกับประสบการณ์และการเปิดเผยตัวเองต่อประเภทและปริมาณข้อมูลที่หลากหลายในบริบทที่แตกต่างกัน
การพัฒนาสัญชาตญาณที่ไม่สามารถวัดได้นี้อาจทำให้นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่ขาดไม่ได้
ความสามารถในการสื่อสาร
แม้ว่าจะไม่จำเป็นต้องเป็นพ่อมดในภาษาอังกฤษหรือภาษาอื่นใด แต่ควรทราบวิธีสื่อสารความคิดกับบุคคลอื่นอย่างมีประสิทธิภาพ
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่ซับซ้อนและเฉพาะทางที่คนส่วนใหญ่ไม่รู้จักถั่วและสลักเกลียว การใช้ศัพท์แสงจะไม่มีประโยชน์ สิ่งที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องทำคือกลั่นแนวคิดที่ซับซ้อนสูงให้อยู่ในเงื่อนไขธรรมดาๆ และตัวอย่างที่เข้าใจได้ ทักษะนี้จะเป็นประโยชน์ในการโน้มน้าวใจและการเจรจาต่อรองเมื่อจะเข้าร่วมการประชุม หากผู้ใช้ข้อมูลที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคสามารถเข้าใจปมของสิ่งที่คุณกำลังอธิบายได้ แสดงว่าคุณสื่อสารได้ดี
ด้านบนนี้เป็นรายการที่ครอบคลุมของทักษะทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ในโลกวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ซับซ้อนและน่าสนใจ อย่าลืมว่าความเชี่ยวชาญของทักษะเหล่านี้มาพร้อมกับเวลา จนกว่าจะถึงเวลานั้น ยังคงได้รับประสบการณ์การทำงานและทำงานในโครงการของคุณเอง พวกเขาทั้งหมดทำให้คุณมีทักษะมากขึ้น
เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างแตกต่างจากข้อมูลที่มีโครงสร้างอย่างไร
ข้อมูลที่มีโครงสร้างนั้นง่ายต่อการค้นหาและวิเคราะห์ แต่ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างนั้นใช้เวลาในการประมวลผลและทำความเข้าใจนานขึ้น ข้อมูลที่มีโครงสร้างประกอบด้วยตัวเลขและค่า ในขณะที่ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างประกอบด้วยเซ็นเซอร์ ไฟล์ข้อความ ไฟล์เสียงและวิดีโอ และอื่นๆ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมักถูกจัดเก็บในรูปแบบที่เป็นธรรมชาติ แต่ข้อมูลที่มีโครงสร้างมีการกำหนดและค้นหาได้อย่างชัดเจน ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมาในหลากหลายรูปแบบ ในขณะที่ข้อมูลที่มีโครงสร้างมาในรูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
สถิติทำหน้าที่อะไรในการวิเคราะห์ข้อมูล?
กล่าวอีกนัยหนึ่ง สถิติคือการประยุกต์ใช้คณิตศาสตร์ขั้นพื้นฐานในการกำหนดการวิเคราะห์ข้อมูลทางเทคนิค ใช้เพื่อแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง เพื่อให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์สามารถค้นหาแนวโน้มที่สำคัญและการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลได้ เนื่องจากสถิติมุ่งเน้นไปที่การประเมิน รวบรวม และตีความข้อมูลในลักษณะที่เป็นตรรกะและโดยทั่วไปเป็นตัวเลข จึงเป็นเรื่องปกติที่วิธีการที่กำหนดไว้ในสถิติอาจใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล คุณสามารถใช้การวิเคราะห์เพื่อช่วยคุณสร้างสมมติฐาน และสถิติเพื่อทดสอบ
มีข้อเสียเปรียบในการใช้สัญชาตญาณข้อมูลหรือไม่?
ข้อมูลเป็นความรู้ประเภทหนึ่งที่มีทั้งวัตถุประสงค์และเป็นกลาง เนื่องจากสัญชาตญาณของข้อมูลเป็นเรื่องส่วนตัว ทางเลือกทางธุรกิจจึงควรตั้งอยู่บนข้อมูลที่มีวัตถุประสงค์ เมื่อคุณไม่มีข้อเท็จจริงหรือเวลาเพียงพอในการวิเคราะห์อย่างมีเหตุผลก่อนตัดสินใจ สัญชาตญาณก็มีประโยชน์ แม้ว่าสัญชาตญาณอาจถูกพัฒนาโดยอาศัยความรู้และประสบการณ์ (รูปแบบหนึ่งของข้อมูล) การใช้สัญชาตญาณในการตัดสินใจทางการค้าก็อาจเป็นอันตรายได้