Важные профессиональные навыки для специалистов по данным

Согласно исследованиям, каждый день создается более 2,5 квинтиллионов байт данных. Специалисты по данным помогают организациям анализировать, интерпретировать и визуализировать эти данные. Неудивительно, что работа процветает. По данным Бюро статистики труда, ожидается, что к 2029 году возможности карьерного роста в этой области вырастут на 15%, что намного быстрее, чем в среднем.

Хотя не все успешные специалисты по данным имеют высшее образование, многие из них имеют как минимум степень бакалавра в области науки о данных или смежной области. Некоторые из них также имеют ученые степени, в том числе степень магистра, доктора философии и/или сертификаты выпускников.

Какие навыки вам нужны, чтобы стать специалистом по данным?

«Ученый по данным» — это широкий термин, который может относиться к ряду различных профессий. Как правило, специалист по данным анализирует данные, чтобы узнать о научных процессах, рыночных тенденциях и управление рисками.

Специалисты по данным работают в самых разных отраслях, от технологий до медицины и государственных учреждений. Квалификация для работы в области науки о данных различается, потому что название очень широкое. Тем не менее, есть определенные навыки, которые работодатели ищут почти в каждом специалисте по данным. Например, специалистам по обработке и анализу данных нужны сильные статистические, аналитические навыки, навыки составления отчетов и многое другое.

Типы навыков Data Scientist

Аналитические навыки

Возможно, самый важный навык для ученого данных — уметь анализировать информацию. Специалисты по обработке и анализу данных изучают и анализируют большие объемы данных. Они должны уметь видеть закономерности и тенденции и иметь представление о том, что означают эти закономерности. Все это требует сильных аналитических способностей.

• Искусственный интеллект
• Большие данные
• Бизнес-аналитика
• Построение прогнозных моделей
• Создание элементов управления для обеспечения точности данных
• Критическое мышление
• Анализ данных
• Визуализация данных
• Аналитика данных
• Управление базами данных
• Манипуляция данными
• Обработка данных
• Инструменты науки о данных / Инструменты данных
• Сбор данных
• DevOps
• Оценка новых аналитических методологий
• Интерпретация данных
• Метрики
• Добыча данных социальных сетей
• Данные моделирования
• Инструменты моделирования
• вероятность и статистика
• Исследовать
• Моделирование рисков
• Проверка гипотез

Открытость

Быть хорошим специалистом по данным также означает быть креативным. Во-первых, вы должны быть непредвзятыми, чтобы выявлять тенденции в данных. Во-вторых, вам нужно установить связи между данными, которые могут показаться не связанными с кем-то предвзятым. Это требует большой открытости. Наконец, вам необходимо объяснить эти данные так, чтобы они были понятны руководителям вашей компании. Это часто требует творческих аналогий и объяснений.

• Адаптивность
• Передача технической информации нетехническим людям
• Креативность
• Любопытство
• Принятие решений
• Деревья решений
• Выполнение в быстро меняющейся среде
• Инновации
• Логическое мышление
• Решение проблем
• Работать самостоятельно

Коммуникация

Специалисты по данным должны не только анализировать данные, но и объяснять эти данные другим. Они должны уметь передавать данные людям с разным набором навыков, объяснять важность закономерностей в данных и предлагать решения. Это включает в себя объяснение сложных технических вопросов таким образом, чтобы их было легко понять. Часто для передачи данных требуются навыки визуального, устного и письменного общения.

• напористость
• Сотрудничество
• Консалтинг
• Развитие отношений с внутренними и внешними заинтересованными сторонами
• Обслуживание клиентов
• Документирование
• Консенсус рисования
• Содействие встречам
• Лидерство
• Наставничество
• Презентация
• Управление проектом
• Сроки проекта
• Предоставление рекомендаций ИТ-специалистам
• Составление отчетов
• Навыки рассказывания историй
• Навыки надзора
• Обучение
• Вербальная коммуникация
• Письменное сообщение

Математика

Пока мягкие навыки Подобно анализу, творчеству и общению, трудные навыки также имеют решающее значение для работы. Специалисту по данным нужны сильные математические навыки, особенно в многомерном исчислении и линейной алгебре.

• Идентификация алгоритмов
• Создание и поддержка алгоритмов
• Информационно-поисковые наборы данных
• Линейная алгебра
• Модели машинного обучения
• Методы машинного обучения
• Многомерное исчисление
• Статистика
• Статистические модели обучения
• Статистическое моделирование

Программирование и технические навыки

Специалистам по данным требуются базовые навыки работы с компьютером, но особенно важны навыки программирования. Умение программировать имеет решающее значение практически для любой должности специалиста по данным. Знание языков программирования, таких как Java, R, Python или SQL, обязательно.

• AppEngine
• Веб-сервисы Amazon (AWS)
• AmCharts
• Апач Спарк
• С++
• Навыки работы с компьютером
• CouchDB
• js
• ОКУ
• Вспышка
• API визуализации Google
• Хадуп
• HBase
• Highcharts
• Джава
• МАТЛАБ
• Майкрософт Эксель
• Пакет Microsoft Office
• NoSQL
• Перл
• Питон
• р
• Программное обеспечение для создания отчетов
• SaaS
• САС
• Языки сценариев
• SQL
• Таблицы и запросы
• Таблица
• ТензорФлоу

Дополнительные навыки Data Scientist

• Добыча данных социальных сетей
• Таблицы и запросы
• Управление проектом
• Сроки проекта
• Развитие отношений с внутренними и внешними заинтересованными сторонами
• Обслуживание клиентов
• AppEngine
• Веб-сервисы Amazon (AWS)
• CouchDB
• js
• ОКУ
• Вспышка
• API визуализации Google
• Хадуп
• HBase
• р
• САС
• Языки сценариев
• Мобильные устройства
• Пакет Microsoft Office
• SaaS
• Искусственный интеллект (ИИ)
• Апач Спарк
• Любопытство
• Бизнес-аналитика
• Инновации