Data Science nije samo o podacima. Osnovne osnove prepoznaju sve podatke koje treba zadržati, identificirajući kako ih obraditi za različite rezultate. Ne prestaje tamo. Podaci znanstvenici trebaju otkriti praznine u podacima i ispuniti ih podacima koji se 'mogu' pojaviti u budućnosti. Znanost podataka zapravo se odnosi na povezivanje točaka u tvrtkama i korištenju postojećih i nepostojećih podataka kako bi se zadovoljili zahtjevi svake tvrtke.
Data Science jedna je od najtoplijih područja tehnologije i tako je potražnja za znanstvenicima u svijetu. Ustvari, najavljen je i novi program Microsoft Certification nazvan Microsoft Professional Degree Program.
Što je znanost podataka?
Što je podatkovna znanost? Let's check it out navodeći svaki korak tako da ukupna slika dolazi gore. Kao takav, teško je objasniti u jednoj rečenici, ali pokušat ću. Podatkovna znanost je znanost koja vam omogućuje prepoznavanje podataka za različite svrhe, identifikaciju poslovnih potreba za informacijama, obrada podataka pomoću alata pri ruci kako bi se osigurali inputi potrebni za napredovanje biznisa. Tako , Znanost podataka je nešto od svega. To uključuje ne samo statističke vještine nego i malo upravljačkih vještina, neka jezična obrada, vještine istraživanja, znanje strojnog učenja i potpuna ideja o tome koji su alati potrebni za proizvodnju željenih rezultata.
Znanost o podacima sadrži sve od sljedećeg, bez obzira na sve što se koristi u poslovanju:
- Stvaranje potrebe za podacima
- Kategorizacija skupova podataka na temelju njihove eventualne uporabe
- Strategirano pohranjivanje skupova podataka na prostor ili oblak; u svakom slučaju, skupovi podataka trebaju biti dostupni na zahtjev bez odlaganja
- Razumijevanje tokova poslovnih procesa i način na koji su različiti skupovi podataka korisni za svaku od njih
- Razumijevanje poslovnih odluka da pomognu poslovanju bolje
- Sposobnost obrade podataka pomoću različitih skupova alata: proračunske tablice, baze podataka, programski jezici itd., Kako bi se zadovoljili zahtjevi poslovnih procesa
- Sposobnost predvidjeti kakve će podatke dolaziti u bliskoj budućnosti i koristiti ga za trenutne procese
- Analizirajući rezultate procesa i vraćaju se na ploču za crtanje kako bismo bili bolji
Gore navedeni popis nije sveobuhvatan, no ističe glavne točke znanstvene spoznaje. Kao prva točka sugerira, znanstvenici podataka moraju biti u stanju uvjeriti tvrtke da su svi podaci korisni i stoga ih treba dugo pohraniti. Možda staviti na one korisne stare baze podataka na neki zajednički oblak za 10-15 godina, tako da oni mogu pogledati i proizvoditi učinkovitije baze podataka? Bilo koja potreba može nastati kako se poslovna sredina mijenja. Zakoni promjene zemljišta, promjena poslovnih procesa i prilagodba podataka. Dakle, što više podataka imate pri ruci, to će biti učinkovitije.
Svojstva i zahtjevi da postanete znanstvenik podataka
U trećem stavku gore, pokušao sam opisati znanost o podacima kao povezanost marketinškog, upravljačkog, statističkog, znanosti o strojnim učenjima. Jednostavno statističke vještine neće biti dovoljne. Trebat će vam više od toga.
Prije svega, trebat će vam Math vještine, Osim jednostavne aritmetičke vrijednosti, oni bi bili račun i algebra. Saznajte metarski sustav za izračune kako bi bili precizniji. Morate biti dobri u permutacijama i kombinacijama. Tečaj certifikacije u Matematici može pokriti sve ove. Na Courseri su također i online tečajevi.
To će vam pomoći ako imate iskustva ili znanja o upravljanju timovima. Isto tako, potvrde i diplome u upravljanju poslovanjem pružit će vam prednost.
Morat ćete naučiti barem jedan jezik za rukovanje podacima. Od oglasa koje sam vidio, Piton i R uvijek su traženi. R je dio Hadoop pa ako imate certifikat u Hadoopu, povećavaju se šanse za unajmljivanje.
Zahtjevi da postanu znanstvenici podataka će se nastaviti mijenjati sve više i više podataka Data Science-u. Na primjer, malo iskustva strojnog učenja ići će daleko u dobivanju dobrog posla na terenu jer se svi ovih dana usredotočuju na AI.
Opisi poslova Data Scientista razlikuju se od poslovnih do poslovnih. Na nekom mjestu, jednostavno trebaju analitiku, a na drugom mjestu, željet će znanstvenici koji rade na umjetnoj inteligenciji. Pogledajte popis koji sam napisao da bi objasnio Data Science. Što više bodova možete pokriti, to će biti bolje za vas.
Ako i dalje imate pitanja poput onoga što je znanost o podacima ili koji su zahtjevi da postanete znanstvenik podataka, ostavite komentare. Pokušat ću dobiti odgovore za tebe.
Vezane objave:
- Što je učenje stroja i kako se razlikuje od umjetne inteligencije
- Microsoft Learning Partner: Uvjeti, Prednosti, Kako postati jedan
- Razlika između SQL i NoSQL: usporedba
- Savjeti o tome kako postati Microsoftov MVP ili MCC
- Microsoftov stručni studij na području znanosti o podacima
