Науки о данных это не только данные. Голые основы распознают, какие данные хранить, определяя, как обрабатывать его для разных результатов. Это не останавливается на достигнутом. Ученым-исследователям необходимо выяснить пробелы в данных и заполнить их данными, которые могут «появиться» в будущем. Наука о данных в основном касается подключения точек в бизнесе и использования существующих и несуществующих данных для удовлетворения потребностей каждого бизнеса.
Наука о данных - одна из самых популярных областей в технологии, а также спрос на ученых-исследователей по всему миру. На самом деле также была анонсирована новая онлайн-программа сертификации Microsoft под названием «Профессиональная программа Microsoft».
Что такое Data Science
Что такое наука о данных? Давайте проверим это, указав каждый шаг так, чтобы общее изображение появилось. Как таковой, трудно объяснить это в одном предложении, но я попробую. Наука о науках - это наука, позволяющая идентифицировать данные для разных целей, определять потребности бизнеса в информации, обрабатывать данные с помощью инструментов, чтобы обеспечить ресурсы, необходимые для процветания бизнеса. таким образом , Наука о данных - это все. Он включает в себя не только статистические навыки, но и немного управленческих навыков, некоторую обработку языка, навыки исследования, немного знаний о машинах и полное представление о том, какие инструменты необходимы для получения желаемых результатов.
Наука о данных содержит все следующие, независимо от того, что все используется в бизнесе:
- Создание потребности в данных
- Категоризация наборов данных на основе их возможного использования
- Стратегическое хранение наборов данных по помещению или облаку; в любом случае, наборы данных должны быть доступны по требованию без задержки
- Понимание потоков бизнес-процессов и того, как разные наборы данных полезны для каждого
- Понимание бизнес-решений, чтобы помочь бизнесу сделать лучше
- Возможность обработки данных с использованием различных инструментов: таблиц, баз данных, языков программирования и т. Д. Для удовлетворения требований бизнес-процессов
- Возможность предвидеть, какие данные будут поступать в ближайшем будущем и использовать их для текущих процессов
- Анализ результатов процесса и возврат к чертежной доске, чтобы сделать его лучше
Вышеприведенный список не является исчерпывающим, но выделяет основные моменты науки о данных. Как следует из первого пункта, ученые-исследователи должны уметь убеждать предприятия в том, что все данные полезны и, следовательно, должны храниться в течение длительного времени. Может быть, положить на эти полезные старые базы данных на некоторые общие облака в течение 10-15 лет, чтобы они могли смотреть на него и создавать более эффективные базы данных? Любая потребность может возникнуть по мере того, как окружающая среда бизнеса меняется. Законы изменения земли, изменения бизнес-процессов и данные должны быть адаптированы. Таким образом, чем больше данных у вас есть, тем эффективнее вы будете.
Черты и требования стать ученым-аналитиком данных
В третьем абзаце выше я попытался описать науку о данных как объединение маркетинговой, управленческой, статистической, машинной науки. Просто статистических навыков будет недостаточно. Вам нужно больше, чем это.
Прежде всего, вам понадобятся Математические навыки, Это были бы Исчисление и Алгебра в дополнение к простой арифметике. Изучите метрическую систему для расчетов, поскольку они будут точными. Вы должны быть хороши в перестановках и комбинациях. Курс сертификатов в Math может охватывать все это. В Курсере есть онлайн-курсы.
Это поможет, если у вас есть опыт или знание управления командой. Аналогичным образом, сертификаты и дипломы в области управления бизнесом дадут вам преимущество.
Вам нужно будет изучить хотя бы один язык обработки данных. Из рекламных объявлений, которые я видел, питон а также р всегда пользуются спросом. R является частью Hadoop поэтому, если у вас есть сертификат в Hadoop, ваши шансы быть нанятым увеличиваются.
Требования к тому, чтобы стать ученым-исследователем данных, будут меняться по мере того, как все больше и больше вещей добавляются в Data Science. Например, немного опыта машинного обучения будет далеко продвинуться в получении хорошей работы в поле, потому что все в настоящее время сосредоточены на ИИ.
Должностные обязанности Data Scientist варьируются от бизнеса к бизнесу. В месте они просто нуждаются в аналитике, а в другом месте, они хотят, чтобы ученые-данные работали над искусственным интеллектом. Просмотрите список, который я написал, чтобы объяснить Data Science. Чем больше очков вы можете покрыть, тем лучше будет для вас.
Если у вас все еще есть вопросы, например, что такое наука о данных или каковы требования стать ученым-аналитиком данных, оставьте комментарии. Я постараюсь получить ответы для вас.
Похожие сообщения:
- Что такое машинное обучение и как оно отличается от искусственного интеллекта
- Microsoft Learning Partner: требования, преимущества, как стать одним
- Разница между SQL и NoSQL: Сравнение
- Советы о том, как стать Microsoft MVP или MCC
- Программа Microsoft Professional Degree в области науки о данных
