Важни професионални умения за специалисти по данни

Над 2,5 квинтилиона байта данни се създават всеки ден, според проучване. Учените по данни помагат на организациите да спорят, интерпретират и визуализират тези данни. Не е изненадващо, че работата процъфтява. Според Бюрото по трудова статистика се очаква възможностите за кариера в тази област да нараснат с 15% до 2029 г., много по-бързо от средното.

Въпреки че не всички успешни учени по данни имат висше образование, много от тях имат поне бакалавърска степен по наука за данни или свързана област. Някои също имат дипломи за висше образование, включително магистърска степен, докторска степен и/или дипломи за висше образование.

Какъв вид умения са ви необходими, за да бъдете специалист по данни?

„Учен по данни“ е широк термин, който може да се отнася до редица различни кариери. Като цяло специалистът по данни анализира данни, за да научи за научни процеси, пазарни тенденции и управление на риска.

Учените по данни работят в различни индустрии, вариращи от технологии до медицина и правителствени агенции. Квалификациите за работа в науката за данни варират, тъй като заглавието е толкова широко. Има обаче определени умения, които работодателите търсят в почти всеки учен по данни. Например учените по данни се нуждаят от силни статистически, аналитични умения, умения за отчитане и други.

Видове умения за специалист по данни

Аналитични умения

Може би най-важното умение за специалиста по данни е да може да анализира информация. Учените по данни разглеждат и осмислят големи количества данни. Те трябва да могат да виждат модели и тенденции и да имат представа какво означават тези модели. Всичко това изисква силни аналитични умения.

• Изкуствен интелект
• Голяма информация
• Бизнес разузнаване
• Конструиране на прогнозни модели
• Създаване на контроли за осигуряване на точност на данните
• Критично мислене
• Анализ на данни
• Визуализация на данни
• Анализ на данни
• Управление на бази данни
• Манипулиране на данни
• Конфликт на данни
• Инструменти за наука за данни / Инструменти за данни
• Извличане на данни
• DevOps
• Оценяване на нови аналитични методологии
• Тълкуване на данни
• Метрика
• Извличане на данни от социални медии
• Данни за моделиране
• Инструменти за моделиране
• Вероятност и статистика
• Проучване
• Моделиране на риска
• Тестване на хипотези

Непредубеденост

Да бъдеш добър специалист по данни също означава да си креативен. Първо, трябва да имате отворен ум, за да забележите тенденциите в данните. Второ, трябва да направите връзки между данни, които може да изглеждат несвързани с някой, който е пристрастен. Това изисква много непредубеденост. И накрая, трябва да обясните тези данни по начини, които са ясни на ръководителите във вашата компания. Това често изисква творчески аналогии и обяснения.

• Адаптивност
• Предаване на техническа информация на нетехнически хора
• Творчество
• Любопитство
• Вземане на решение
• Дървета на решенията
• Изпълнение в забързана среда
• Иновация
• Логично мислене
• Разрешаване на проблем
• Работещи самостоятелно

Комуникация

Учените по данни не само трябва да анализират данните, но също така трябва да обяснят тези данни на другите. Те трябва да могат да предават данни на хора с различни умения, да обясняват значението на моделите в данните и да предлагат решения. Това включва обяснение на сложни технически проблеми по начин, който е лесен за разбиране. Често предаването на данни изисква визуални, устни и писмени комуникационни умения.

• Асертивност
• Сътрудничество
• Консултиране
• Култивиране на взаимоотношения с вътрешни и външни заинтересовани страни
• Обслужване на клиенти
• Документиране
• Постигане на консенсус
• Фасилитиране на срещи
• Лидерство
• Наставничество
• Презентация
• Управление на проекти
• График на проекта
• Предоставяне на насоки за ИТ специалисти
• Докладване
• Умения за разказване на истории
• Надзорни умения
• обучение
• Вербална комуникация
• Писмена комуникация

Математика

Докато меки умения както анализът, креативността и комуникацията са важни, твърдите умения също са критични за работата. Един учен по данни се нуждае от силни математически умения, особено в многопроменливите смятания и линейната алгебра.

• Алгоритми за идентифициране
• Създаване и поддържане на алгоритми
• Набори от данни за извличане на информация
• Линейна алгебра
• Модели на машинно обучение
• Техники за машинно обучение
• Многопроменливо смятане
• Статистика
• Статистически модели на обучение
• Статистическо моделиране

Програмиране и технически умения

Учените по данни изискват основни компютърни умения, но уменията за програмиране са особено важни. Да можеш да кодираш е от решаващо значение за почти всяка позиция на специалист по данни. Познаването на езици за програмиране като Java, R, Python или SQL е от съществено значение.

• AppEngine
• Amazon Web Services (AWS)
• AmCharts
• Apache Spark
• C++
• Компютърни умения
• CouchDB
• js
• ECL
• Flare
• Google Visualization API
• Hadoop
• HBase
• Highcharts
• Java
• MATLAB
• Microsoft Excel
• Microsoft Office Suite
• NoSQL
• Perl
• Python
• Р
• Софтуер за инструменти за отчитане
• SaaS
• SAS
• Скриптови езици
• SQL
• Таблици и заявки
• Таблица
• TensorFlow

Повече умения за специалист по данни

• Извличане на данни от социални медии
• Таблици и заявки
• Управление на проекти
• График на проекта
• Култивиране на взаимоотношения с вътрешни и външни заинтересовани страни
• Обслужване на клиенти
• AppEngine
• Amazon Web Services (AWS)
• CouchDB
• js
• ECL
• Flare
• Google Visualization API
• Hadoop
• HBase
• Р
• SAS
• Скриптови езици
• Мобилни устройства
• Microsoft Office Suite
• SaaS
• Изкуствен интелект (AI)
• Apache Spark
• Любопитство
• Бизнес разузнаване
• Иновация