Ważne umiejętności zawodowe dla analityków danych

Według badań każdego dnia tworzonych jest ponad 2,5 tryliona bajtów danych.Analitycy danych pomagają organizacjom spierać się, interpretować i wizualizować te dane. Nic dziwnego, że praca kwitnie. Według Bureau of Labor Statistics przewiduje się, że możliwości kariery w tej dziedzinie wzrosną o 15% do 2029 r., znacznie szybciej niż średnia.

Chociaż nie wszyscy odnoszący sukcesy naukowcy zajmujący się danymi mają wykształcenie wyższe, wielu ma co najmniej tytuł licencjata w dziedzinie nauki o danych lub w pokrewnej dziedzinie. Niektórzy mają również stopnie naukowe, w tym magisterskie, doktoranckie i/lub magisterskie.

Jakiego rodzaju umiejętności potrzebujesz, aby zostać naukowcem danych?

„Analityk danych” to szerokie pojęcie, które może odnosić się do wielu różnych karier. Ogólnie rzecz biorąc, analityk danych analizuje dane, aby dowiedzieć się o procesach naukowych, trendach rynkowych i zarządzanie ryzykiem.

Analitycy danych pracują w różnych branżach, od technologii, przez medycynę, po agencje rządowe.Kwalifikacje do pracy w nauce o danych są różne, ponieważ tytuł jest tak szeroki. Istnieją jednak pewne umiejętności, których pracodawcy poszukują u prawie każdego analityka danych. Na przykład analitycy danych potrzebują silnych umiejętności statystycznych, analitycznych, raportowania i nie tylko.

Rodzaje umiejętności Data Scientist

Umiejętności analityczne

Być może najważniejszą umiejętnością analityka danych jest umiejętność analizowania informacji. Analitycy danych analizują duże ilości danych i nadają im sens. Muszą być w stanie dostrzec wzorce i trendy oraz mieć pojęcie o tym, co te wzorce oznaczają. Wszystko to wymaga silnych umiejętności analitycznych.

• Sztuczna inteligencja
• duże dane
• Wywiad biznesowy
• Konstruowanie modeli predykcyjnych
• Tworzenie kontroli w celu zapewnienia dokładności danych
• Krytyczne myślenie
• Analiza danych
• Wizualizacja danych
• Analityka danych
• Zarządzania bazami danych
• Manipulacja danymi
• Przekształcanie danych
• Narzędzia analizy danych / Narzędzia danych
• Eksploracja danych
• DevOps
• Ocena nowych metodologii analitycznych
• Interpretacja danych
• Metryka
• Wydobywanie danych z mediów społecznościowych
• Modelowanie danych
• Narzędzia do modelowania
• Prawdopodobieństwo i statystyka
• Badania
• Modelowanie ryzyka
• Testowanie hipotez

Otwartość umysłu

Bycie dobrym analitykiem danych oznacza również bycie kreatywnym. Po pierwsze, musisz mieć otwarty umysł, aby dostrzec trendy w danych. Po drugie, musisz stworzyć powiązania między danymi, które mogą wydawać się niezwiązane z osobą, która jest stronnicza. To wymaga dużo otwartości. Na koniec musisz wyjaśnić te dane w sposób zrozumiały dla kadry kierowniczej w Twojej firmie. Często wymaga to twórczych analogii i wyjaśnień.

• Zdolność adaptacji
• Przekazywanie informacji technicznych osobom nietechnicznym
• Kreatywność
• Ciekawość
• Podejmowanie decyzji
• Drzewa decyzyjne
• Wykonywanie w środowisku o szybkim tempie
• Innowacja
• Logiczne myślenie
• Rozwiązywanie problemów
• Niezależna praca

Komunikacja

Analitycy danych muszą nie tylko analizować dane, ale także wyjaśniać te dane innym. Muszą być w stanie przekazywać dane osobom o różnych umiejętnościach, wyjaśniać znaczenie wzorców w danych i proponować rozwiązania. Polega to na wyjaśnianiu złożonych kwestii technicznych w sposób łatwy do zrozumienia. Często przekazywanie danych wymaga wizualnych, ustnych i pisemnych umiejętności komunikacyjnych.

• Pewność siebie
• Współpraca
• Ordynacyjny
• Kultywowanie relacji z interesariuszami wewnętrznymi i zewnętrznymi
• Obsługa klienta
• Dokumentowanie
• Rysunek konsensusu
• Ułatwianie spotkań
• Przywództwo
• Mentoring
• Prezentacja
• Zarządzanie projektami
• Terminy projektów
• Dostarczanie wytycznych dla specjalistów IT
• Raportowanie
• Umiejętności opowiadania historii
• Umiejętności nadzorcze
• Szkolenie
• Komunikacja werbalna
• Komunikacja pisemna

Matematyka

Chwila umiejętności miękkie podobnie jak analiza, kreatywność i komunikacja są ważne, twarde umiejętności są również krytyczne w tej pracy. Analityk danych potrzebuje silnych umiejętności matematycznych, szczególnie w zakresie rachunku różniczkowego wielu zmiennych i algebry liniowej.

• Identyfikacja algorytmów
• Tworzenie i utrzymywanie algorytmów
• Zestawy danych wyszukiwania informacji
• Algebra liniowa
• Modele uczenia maszynowego
• Techniki uczenia maszynowego
• Rachunek wielu zmiennych
• Statystyka
• Statystyczne modele uczenia się
• Modelowanie statystyczne

Programowanie i umiejętności techniczne

Analitycy danych wymagają podstawowych umiejętności obsługi komputera, ale umiejętności programowania są szczególnie ważne. Umiejętność kodowania ma kluczowe znaczenie dla niemal każdego stanowiska analityka danych. Znajomość języków programowania takich jak Java, R, Python czy SQL jest niezbędna.

• Silnik aplikacji
• Usługi sieciowe Amazon (AWS)
• AmCharts
• Apache Spark
• C++
• Znajomość obsługi komputera
• CouchDB
• js
• ECL
• Migotać
• Interfejs API wizualizacji Google
• Hadoop
• HBase
• Wysokie wykresy
• Jawa
• MATLAB
• Microsoft Excel
• Pakiet Microsoft Office
• NoSQL
• Perl
• Pyton
• R
• Oprogramowanie narzędzia do raportowania
• SaaS
• SAS
• Języki skryptowe
• SQL
• Tabele i zapytania
• Żywy obraz
• TensorFlow

Więcej umiejętności Data Scientist

• Wydobywanie danych z mediów społecznościowych
• Tabele i zapytania
• Zarządzanie projektami
• Terminy projektów
• Kultywowanie relacji z interesariuszami wewnętrznymi i zewnętrznymi
• Obsługa klienta
• Silnik aplikacji
• Usługi sieciowe Amazon (AWS)
• CouchDB
• js
• ECL
• Migotać
• Interfejs API wizualizacji Google
• Hadoop
• HBase
• R
• SAS
• Języki skryptowe
• Urządzenia mobilne
• Pakiet Microsoft Office
• SaaS
• sztuczna inteligencja (AI)
• Apache Spark
• Ciekawość
• Wywiad biznesowy
• Innowacja