Fontos készségek adattudósok számára

Kutatások szerint naponta több mint 2,5 kvintimillió bájt adat keletkezik.Az adattudósok segítenek a szervezeteknek az adatok vitatkozásában, értelmezésében és megjelenítésében. Nem meglepő módon a munka virágzik. A Munkaügyi Statisztikai Hivatal szerint a karrierlehetőségek ezen a területen 2029-ig 15%-kal nőnek, ami az átlagosnál sokkal gyorsabb.

Noha nem minden sikeres adattudós rendelkezik főiskolai végzettséggel, sokuk legalább adattudományi vagy kapcsolódó területen szerzett alapképzést. Néhányan diplomával is rendelkeznek, beleértve a mesterképzést, a doktori fokozatot és/vagy a diplomát.

Milyen készségekre van szükséged ahhoz, hogy adattudós legyél?

Az „adattudós” egy tág fogalom, amely számos különböző pályára utalhat. Általában egy adatkutató elemzi az adatokat, hogy megismerje a tudományos folyamatokat, a piaci trendeket és kockázat kezelés.

Az adattudósok számos iparágban dolgoznak, a technológiától az orvostudományon át a kormányzati szervekig.Az adattudományi munkához szükséges képesítések eltérőek, mivel a cím olyan széles. Vannak azonban bizonyos készségek, amelyeket a munkaadók szinte minden adatkutatóban keresnek. Például az adattudósoknak erős statisztikai, elemzői, jelentési készségekre és egyebekre van szükségük.

Az adatkutatói készségek típusai

Elemzési készségek

Egy adattudós számára talán a legfontosabb képesség az információk elemzésére. Az adattudósok nagy mennyiségű adatot néznek meg és értelmeznek. Látniuk kell a mintákat és a trendeket, és fogalmuk kell arról, hogy ezek a minták mit jelentenek. Mindehhez erős elemzőkészségre van szükség.

• Mesterséges intelligencia
• Nagy adat
• Üzleti intelligencia
• Prediktív modellek készítése
• Vezérlők létrehozása az adatok pontosságának biztosítására
• Kritikus gondolkodás
• Adatelemzés
• Adatvizualizáció
• Adatelemzés
• Adatbázis-kezelés
• Adatmanipuláció
• Data Wrangling
• Data Science Tools / Data Tools
• Adatbányászat
• DevOps
• Új elemzési módszertanok értékelése
• Adatok értelmezése
• Metrikák
• Közösségi média adatok bányászata
• Modellezési adatok
• Modellező eszközök
• Valószínűség és statisztika
• Kutatás
• Kockázatmodellezés
• Hipotézisek tesztelése

Nyitottság

Jó adattudósnak lenni azt is jelenti, hogy kreatív. Először is nyitottnak kell lennie ahhoz, hogy észrevegye az adatok trendjeit. Másodszor, kapcsolatot kell teremtenie olyan adatok között, amelyek úgy tűnhetnek, hogy nem kapcsolódnak valakihez, aki elfogult. Ehhez sok nyitottság kell. Végül ezeket az adatokat olyan módon kell elmagyaráznia, amely a vállalat vezetői számára egyértelmű. Ehhez gyakran kreatív hasonlatokra és magyarázatokra van szükség.

• Alkalmazkodóképesség
• Műszaki információk továbbítása nem műszaki embereknek
• Kreativitás
• Kíváncsiság
• Döntéshozatal
• Döntési fák
• Végrehajtás gyors tempójú környezetben
• Innováció
• Logikus gondolkodás
• Problémamegoldás
• Önálló munkavégzés

Kommunikáció

Az adattudósoknak nemcsak elemezniük kell az adatokat, hanem meg is kell magyarázniuk ezeket az adatokat másoknak. Képesnek kell lenniük arra, hogy adatokat közöljenek a különböző készségekkel rendelkező emberekkel, elmagyarázzák az adatokban lévő minták fontosságát, és megoldásokat javasoljanak. Ez azt jelenti, hogy az összetett technikai kérdéseket könnyen érthető módon kell elmagyarázni. Az adatok közlése gyakran vizuális, szóbeli és írásbeli kommunikációs készségeket igényel.

• Magabiztosság
• Együttműködés
• Tanácsadó
• Kapcsolatok ápolása a belső és külső érintettekkel
• Vevőszolgálat
• Dokumentálás
• Konszenzus rajzolása
• Találkozók segítése
• Vezetés
• Mentorálás
• Bemutatás
• Projektmenedzsment
• Projekt idővonalai
• Irányelvek nyújtása informatikai szakembereknek
• Jelentés
• Mesemondó készségek
• Felügyeleti készségek
• Kiképzés
• Verbális kommunikáció
• Írott kommunikáció

Matematika

Míg puha készségek Az elemzéshez, a kreativitáshoz és a kommunikációhoz hasonlóan fontosak a kemény készségek is a munkában. Az adattudósnak erős matematikai készségekre van szüksége, különösen a többváltozós számításban és a lineáris algebrában.

• Algoritmusok azonosítása
• Algoritmusok létrehozása és karbantartása
• Információ-visszakeresési adatkészletek
• Lineáris algebra
• Gépi tanulási modellek
• Gépi tanulási technikák
• Többváltozós kalkulus
• Statisztika
• Statisztikai tanulási modellek
• Statisztikai modellezés

Programozási és műszaki jártasság

Az adattudósoknak alapvető számítógépes ismeretekre van szükségük, de a programozási ismeretek különösen fontosak. A kódolás képessége szinte minden adattudós pozícióban kritikus. A programozási nyelvek, például a Java, R, Python vagy SQL ismerete elengedhetetlen.

• AppEngine
• Amazon Web Services (AWS)
• AmCharts
• Apache Spark
• C++
• Számítógépes ismeretek
• CouchDB
• js
• ECL
• Fellobbanás
• Google vizualizációs API
• Hadoop
• HBase
• Highcharts
• Jáva
• MATLAB
• Microsoft Excel
• Microsoft Office Suite
• NoSQL
• Perl
• Piton
• R
• Jelentéskészítő szoftver
• SaaS
• SAS
• Szkriptnyelvek
• SQL
• Táblázatok és lekérdezések
• Csoportkép
• TensorFlow

További adatkutatói készségek

• Közösségi média adatok bányászata
• Táblázatok és lekérdezések
• Projektmenedzsment
• Projekt idővonalai
• Kapcsolatok ápolása a belső és külső érintettekkel
• Vevőszolgálat
• AppEngine
• Amazon Web Services (AWS)
• CouchDB
• js
• ECL
• Fellobbanás
• Google vizualizációs API
• Hadoop
• HBase
• R
• SAS
• Szkriptnyelvek
• Mobil eszközök
• Microsoft Office Suite
• SaaS
• Mesterséges intelligencia (AI)
• Apache Spark
• Kíváncsiság
• Üzleti intelligencia
• Innováció