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Je veux être un scientifique de données, comment ces compétences peuvent-elles être?


1. Plate-forme éducative

88% des scientifiques de données ont été une éducation supérieure et avec une maîtrise, 46% avec des progrès. Bien que certaines personnes soient des exceptions, cela nécessite souvent une très puissante fondation éducative pour que la profondeur des connaissances soit nécessaire pour devenir un scientifique de données. Pour devenir scientifique de données, vous pouvez recevoir un baccalauréat en informatique, sciences sociales, sciences physiques et statistiques, les plus populaires sont les mathématiques et les statistiques (32%), suite selon l'informatique (19%) et l'ingénierie (16%),l'un de ces cours peut vous fournir les compétences nécessaires pour gérer et analyser de grandes données. Après avoir terminé le cours, la plupart des scientifiques de données sont également formés en ligne, tels que l'apprentissage des compétences spéciales telles que les requêtes de données Hadoop ou des données importantes. En plus des cours d'apprentissage, vous pouvez aussiPratiquez vos connaissances en classe en créant des applications ou en explorant l'analyse de données afin que vous puissiez en savoir plus.

2.R Programmation

Pour les scientifiques de données, au moins tous les outils d'analyse doivent être détenus davantage par tous les outils d'analyse. Parce que R est conçu pour répondre aux besoins scientifiques de données. Vous pouvez utiliser R pour résoudre chaque problème rencontré dans la science des données, 43% des scientifiques de données utilisent R pour résoudre des statistiques. Cependant, R a une courbe d'apprentissage de la pente. Si vous avez maîtrisé une sorte de langage de programmation, vous serez plus difficile. Mais ne vous inquiétez pas, il reste encore beaucoup de ressources sur Internet pour vous aider à commencer à utiliser R, tels que la formation en sciences de la programmation de la programmation de SIPLARN, est une ressource importante avec les données des ambitions scientifiques.


3.python codé

Python est une maisons HDonnées portantes Convient à d'excellentes langues de programmation, est également la langue de cryptage la plus courante que j'ai vue comme science de données, y compris Java, Perl ou C / C ++. O'Reilly enquête sur des scientifiques de données, 40% des répondants ont utilisé Python comme langue de programmation principale.

En raison de la flexibilité de Python, vous pouvez utiliser la plupart des étapes liées à la science des données. Il peut appliquer des données dans différents formats et peut facilement importer des tables SQL dans le code et vous permettre de créer un ensemble de données afin que vous puissiez trouver les fichiers de données nécessaires à Google.

4.HAdoop Plateforme


Bien que cela ne soit pas une demande difficile, elle est très utile dans de nombreux cas et les expériences de ruche ou de cochon sont également un bon point. Une étude menée par les scientifiques de données de Crowdflower sur 3490 LinkedIn a montré que Apache Hadoop était considéré comme la deuxième compétence importante des scientifiques de données.

lAh un scientifique de données, vous pouvez rencontrer une telle situation, ce qui signifie que la quantité de données que vous avez dépassée la mémoire système ou que vous devez envoyer des données à différents serveurs et Hadoop peut jouer un rôle que c'est. Vous pouvez transférer rapidement des données sur plusieurs systèmes à l'aide de Hadoop. Dans le même temps, vous pouvez également utiliser Hadoop pour effectuer des sondages de données, un filtrage des données, des échantillons de données et des résumés.


5. Database / SQL

Bien que NSQL et Hadoop sont devenus une partie importante de la science des données, la plupart des gens veulent toujours pouvoir écrire et mettre en œuvre requêtes complexes dans SQL. SQL (langage de requête structuré) est le langage de programmation pour vous aider à faire des données supplémentaires, supprimez et extrayez de la base de données. Cela peut également vous aider à effectuer la fonction analytique et à convertir la structure de la base de données.


En tant que scientifique de données, vous devez maîtriser SQL car SQL peut être utilisé spécifiquement pour vous aider à accéder et à traiter lDonnées italiennes. Lorsque vous l'utilisez pour interroger la base de données, vous constaterez que sa commande simple peut gagner du temps et réduire les besoins du programme dont vous avez besoin pour effectuer des requêtes difficiles. L'apprentissage SQL vous aidera à mieux comprendre les bases de données relationnelles et à améliorer vos images sous la forme de scientifiques de données.

6.APache Spark

Apache Spark devient la technologie de données majeure la plus populaire au monde. C'est comme si Hadoop est un cadre de calcul de données important, la seule différence est que les étincelles sont plus rapides que Hadoop. En effet, Hadoop doit lire et graver des disques, rendre la vitesse lente, mais l'étincelle le calculera en mémoire. Apache Spark est conçu pour la science des données, qui peut aider à exécuter des algorithmes complexes plus rapidement. Il aide également les scientifiques de données à gérer des ensembles de données complexes non structurés, vous pouvez l'utiliser sur votre ordinateur ou un appareil. Apache Spark permet aux scientifiques de données d'empêcher les données de la science des données perdues. Avantages de ApachE Spark est sa vitesse et sa formation, ce qui facilite la mise en œuvre de projets scientifiques de données. Avec Apache Sparks, vous pouvez effectuer une analyse de la collecte de données au calcul dispersé.

7. Machine d'apprentissage de la machine et AI


Un grand nombre de scientifiques de données ne sont pas des mouvements dans les champs et la technologie des machines d'apprentissage, y compris le réseau nerveux. Renforcer l'apprentissage, l'apprentissage de la confrontation, etc. Si vous souhaitez vous démarquer d'autres scientifiques de données, vous devez comprendre la technologie des machines, telles que apprendre l'apprentissage de la machine, les arbres de décision, la régression logique, etc. Ces compétences vous aideront à résoudre différents problèmes de sciences des données sur la base des prévisions des résultats des grandes organisations. La science des données devrait être appliquée à différents domaines informatiques. Kaggle trouvé dans l'une des enquêtes, une poignée d'experts en compétences d'apprentissage avancés, telles que la surveillance de la machine apprentissage, aucune machine de surveillance de la machine, une série chronologique, un cours d'auto-transformation, la découverte de prixInhabituel, vision informatique, moteur proposé, renforcement de l'apprentissage et faire face à l'apprentissage.


8. Visualisez les données


Le monde des affaires crée souvent beaucoup de données, devrait être traduit en format facile à comprendre. Par rapport aux données brutes, les personnes peuvent comprendre plus naturellement sous forme de graphique et de graphiques, disent souvent: "Une image vaut mieux que mille mots."

En tant que scientifique de données, vous devez avoir la possibilité de visualiser des données avec des outils de données visuels tels que GGPLOT, D3.J et MatplottLib et Tableau. Ces outils vous aideront à convertir des résultats complexes dans votre projet en un format facile à comprendre. Le problème est que de nombreuses personnes ne comprennent pas les valeurs de la séquence ou de la corrélation P, vous devez prouver ces termes dans les résultats du résultat. Les données visuelles rend les organisations à traiter directement les données, elles peuvent rapidement saisir et les aider à capturer de nouvelles opportunités commerciales en compétition.

9. Données non structurées

Les scientifiques de données peuvent gérer des données non structurées. Les données non structurées sont un contenu non spécifié, pas pour les tables de base de données, y compris des vidéos, des articles de blog, des critiques des clients, des articles de médias sociaux, des sons, V.V. Il est difficile d'organiser ces types de données car ils ne sont pas logiques. En raison de sa complexité, la plupart des gens sont nommés "analyse sombre" dans des données non structurelles. Utiliser des données non structurées pour vous aider à révéler des informations utiles aux décisions. En tant que scientifique de données, vous devez être capable de comprendre et de manipuler des données non structurées de différentes plates-formes.

10. Curieux

"Je n'ai pas de talent spécial. Je suis juste une curiosité." - Einstein. Il ne fait aucun doute que vous avez vu cette phrase plusieurs fois parce qu'elle est liée aux scientifiques de données. Un scientifique de données haut de gamme décrit sa signification et sera considéré comme nécessaire dans quelques mois. "Soft compétences. Les loutres curieux peuvent être définies comme souhaitant avoir plus de connaissances. En tant que scientifique de données, vous devez être capable d'effectuer un problème de données, car les scientifiques de données passent environ 80% du temps nécessaire à l'exploration et à la préparation de données, cela est dû à la science des données sur le terrain est une zone très rapide. Vous devez apprendre davantage à suivre le rythme.


Vous devez lire le contenu et lire les livres pertinents de données en ligne de la Science Trend met régulièrement à jour vos connaissances. Ne soyez pas trop puissant par le grand nombre de données de vol sur Internet, vous devez être capable de savoir comment comprendre. La curiosité est l'une des compétences nécessaires pour les scientifiques de données. Par exemple, d'abord, vous ne savez peut-être pas grand chose à votre sujet recueilli. Curieux Heart vous permettra de filtrer les données pour trouver des réponses et des informations plus détaillées.


11. Brain Business

Pour devenir un scientifique de données, vous devez avoir une compréhension complète de son industrie.L'entreprise que vous êtes impliquée et comprend votre problème commercial que votre entreprise travaille dur. Outre la science des données, en plus d'identifier les entreprises externes pour de nouvelles méthodes de leurs données, il est important de déterminer quels problèmes sont importants pour les entreprises.

Pour ce faire, vous devez comprendre comment vous résolvez le problème pour affecter votre entreprise. C'est que vous devez comprendre la raison des opérations commerciales afin que vous puissiez signaler votre travail dans la bonne direction.
12. Compétences de communication


La recherche de scientifiques de données solides recherche des personnes qui peuvent convertir clairement la technologie transformant couramment les équipes non techniques, telles que services marketing ou champs de vente. Les scientifiques de données doivent permettre aux entreprises de prendre des décisions par le biais d'informations quantitatives, en plus de comprendre les besoins des collègues non techniques, de corriger correctement les données. CruG d'une langue linguistique de la société, vous devez également communiquer avec des articles de narration de données. Lorsque des scientifiques de données, vous devez savoir comment créer une intrigue autour des données afin que quiconque puisse facilement comprendre. Par exemple, la fiche de données de présentation est inefficace comme instructions de ces données au format narratif. L'utilisation de la manière de la narration vous aidera à résoudre votre découverte à votre employeur.

Lors de la communication, faites attention aux résultats et à la valeur intégrée dans les données que vous avez analysées. La plupart des propriétaires d'entreprise ne veulent pas savoir ce que vous analysez, ils affectent activement leurs entreprises intéressées. Apprendre à concentrer la communication fournit des valeurs et établissez des relations persistantes.
13. Travailler en groupes

Les scientifiques de données ne peuvent pas travailler seuls, vous devez aller à la société, créer des stratégies de construction, créer des stratégies de meilleurs produits avec des gestionnaires et des concepteurs de produits, ainsi que la coopération avec VSous marketing pour lancer des activités de marketing meilleures et les plus importantes avec les développeurs de logiciels de clients et de serveurs afin de créer des tuyaux de données et d'améliorer les flux de travail, vous devez travailler avec tout le monde dans l'organisation (y compris vos clients). À propos de l'essence, vous travaillerez avec vos membres de votre équipe pour développer des applications. Pour comprendre les objectifs et les données commerciales nécessaires pour résoudre le thread du problème. Vous devez comprendre comment résoudre avec précision le problème et comment changer les résultats et le présenter à tous les employés liés à comprendre facilement.


Articles de titre originaux "9-Must-Compétences-Technico-Technico-Technical-Auteurs": SimplileArn
Traducteur: Tiger a déclaré huit


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