Zwei Analysten von LinkedIn haben im Jahr 2008 den Begriff „Datenwissenschaftler“ geprägt. Sie haben lediglich versucht zu beschreiben, was sie tun, d. H. Den Geschäftswert aus den massiven Daten abzuleiten, die von ihrer Website generiert werden. Dabei nannten sie die Berufsbezeichnung, die in den kommenden Jahren eine unglaubliche Nachfrage nach sich ziehen und sogar als solche bezeichnet werden würde „Sexiest Job der 21stJahrhundert.'
Unternehmen, die „Daten“ als wertvolles Gut betrachten, suchen nach diesen Datenexperten oder „Wissenschaftlern“, um sie in die Zukunft zu führen.
Was braucht es also, um ein großartiger Datenwissenschaftler zu sein? ……… Eine Vielzahl von Fähigkeiten!
Kurzer Blick auf die Kernkompetenzen eines Datenwissenschaftlers.
Der Prozess der Datenwissenschaft umfasst 3 Stufen.
- Datenerfassung
- Datenanalyse
- Präsentation
Schauen wir uns die Rolle eines Datenwissenschaftlers in jeder dieser Phasen genauer an.
Datenerfassung
- Programmier- und Datenbankkenntnisse
Der erste Schritt des Data Mining besteht darin, die richtigen Daten zu erfassen. Als Datenwissenschaftler ist es daher sehr wichtig, mit Tools und Technologien vertraut zu sein, insbesondere mit Open Source-Tools wie Hadoop, Java, Python, C ++ und Datenbanktechnologien wie SQL, NoSQL, HBase usw.
- Geschäftsbereich und Fachwissen
Die Daten unterscheiden sich je nach Unternehmen. Um die Geschäftsdaten zu verstehen, ist daher Fachwissen erforderlich, das nur durch die Arbeit in einer bestimmten Datendomäne entsteht.
Zum Beispiel: Daten aus dem medizinischen Bereich unterscheiden sich grundlegend von den Daten eines Einzelhandelsgeschäfts für Bekleidung.
- Datenmodellierung, Warehouse und unstrukturierte Datenfähigkeiten
Unternehmen sammeln über verschiedene Ressourcen enorme Datenmengen. Die auf diese Weise erfassten Daten sind unstrukturiert und müssen vor der Analyse organisiert werden. Daher muss ein Datenwissenschaftler die unstrukturierten Daten gut modellieren können.
Datenanalyse
- Statistische Werkzeugfähigkeiten
Die wesentliche Fähigkeit eines Datenwissenschaftlers besteht darin, die statistischen Tools wie R, Excel, SAS usw. zu verwenden. Diese Tools sind erforderlich, um die erfassten Daten zu mahlen und zu analysieren.
- Mathematische Fähigkeiten
Informatikkenntnisse allein reichen nicht aus, um Datenwissenschaftler zu sein. Das Datenwissenschaftlerprofil erfordert jemanden, der umfangreiche Algorithmen und Programmierungen für maschinelles Lernen versteht und gleichzeitig ein kompetenter Statistiker ist. Dies erfordert neben den Computersprachen auch Fachkenntnisse in anderen wissenschaftlichen und mathematischen Disziplinen.
Präsentation
- Fähigkeiten des Visualisierungswerkzeugs
Möglicherweise können Sie die gesammelten Daten abbauen und modellieren, aber können Sie sie visualisieren?
Wenn Sie ein erfolgreicher Datenwissenschaftler sein möchten, sollten Sie in der Lage sein, mit einigen Datenvisualisierungstools zu arbeiten, um Datenanalysen visuell darzustellen. Einige davon sind R, Flare, HighCharts, AmCharts, D3.js, Processing und Google Visualization API usw.
Aber das ist nicht das Ende! Wenn Sie wirklich daran interessiert sind, Datenwissenschaftler zu werden, sollten Sie auch über die folgenden Fähigkeiten verfügen:
- Kommunikationsfähigkeit: Statistiken und Excel sind die schwierigsten. Data Scientists sollten in der Lage sein, die Daten so darzustellen, dass sie den Geschäftsbenutzern die Ergebnisse mitteilen.
- Die Berufsqualifikationen : Datenwissenschaftler müssen mehrere Rollen spielen. Sie müssten mit verschiedenen Personen in der Organisation kommunizieren. Daher sind starke Geschäftsfähigkeiten wie Kommunikation, Planung, Organisation und Verwaltung eine große Hilfe. Dies beinhaltet das Verständnis der Geschäfts- und Anwendungsanforderungen und die entsprechende Interpretation der Informationen. Außerdem sollte er ein umfassendes Verständnis der wichtigsten Herausforderungen in der Branche haben und die Finanzkennzahlen für eine bessere Entscheidungsfindung kennen. Fazit: Ein Datenwissenschaftler, der auch an „Business“ denkt.
- Problemlösende Fähigkeiten: Dies scheint offensichtlich, da es in der Datenwissenschaft ausschließlich um Problemlösungen geht. Ein effizienter Datenwissenschaftler muss sich Zeit nehmen, sich eingehend mit dem Problem befassen und eine praktikable Lösung für den Benutzer finden.
- Vorhersagefähigkeiten: Ein Datenwissenschaftler sollte auch ein effizienter Prädiktor sein. Er sollte über umfassende Kenntnisse der Algorithmen verfügen, um den richtigen für das Datenmodell auszuwählen. Dies erfordert ein gewisses Maß an Kreativität, um die Daten sinnvoll zu nutzen und darzustellen.
- Hacking: Ich weiß, dass es beängstigend klingt, aber verschiedene Hacking-Fähigkeiten wie das Bearbeiten von Textdateien über die Befehlszeile, das Verstehen vektorisierter Operationen und algorithmisches Denken machen Sie zu einem besseren Datenwissenschaftler.
Wenn man sich die oben genannten Fähigkeiten ansieht, ist klar, dass es als Data Scientist nicht nur darum geht, alles über Daten zu wissen. Es ist ein Jobprofil mit einer Zusammenführung von Daten-, Mathematik-, Geschäfts- und Kommunikationsfähigkeiten. Mit all diesen Fähigkeiten kann ein Data Scientist zu Recht als Rockstar des IT-Bereichs bezeichnet werden.
TCP-Socket-Programmierung in Java
Checkliste, um ein großartiger und effizienter Datenwissenschaftler zu werden:
Wir haben die Fähigkeiten behandelt, die erforderlich sind, um Datenwissenschaftler zu werden. Es ist ein großer Unterschied, nur ein Datenwissenschaftler zu werden und ein großartiger und effizienter Datenwissenschaftler zu werden. Die folgenden Fähigkeiten zusammen mit den oben genannten Fähigkeiten unterscheiden Sie von einem normalen oder sogar mittelmäßigen Datenwissenschaftler.
- Mathematische Fähigkeiten - Berechnungen, Matrixoperationen, numerische Optimierung, stochastische Methoden usw.
- Statistische Fähigkeiten - Regressionsmodelle, Locken, Klassifikationen, Diagnosen, angewandte Statistiken usw.
- Kommunikation - Visualisierung, Präsentation und Schreiben.
- Datenbank - Neben CouchDB Kenntnisse in nicht traditionellen Datenbanken wie MongoDB und Vertica.
- Programmiersprachen - Schwein, Bienenstock, Java, Python usw.
- Verarbeitung natürlicher Sprache und Data Mining.
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