Saturs
J:
Kādi ir četri pamati, lai kļūtu par labu datu zinātnieku?
A:
Kā uzsver daudzi eksperti, lai kļūtu par lielisku datu zinātnieku, nepieciešama prasmju un pieredzes kombinācija, kas tiek iegūta, izmantojot īpašas mācības un sarežģītas jomas analīzi. Mūsdienās ļoti pieprasīti ir datu zinātnieki kā vērtīgu datu aktīvu administratori un kuratori. Apskatīsim, kas saistīts ar dažām no šīm pamatprasmēm.
Pirmais no četriem datu zinātnieku darba pamatkomponentiem ir matemātika un statistika. Labiem datu zinātniekiem jāiemācās būt spējīgiem zināt dažādus matemātiskos jēdzienus, kas saistīti ar kontrolētu un neuzraudzītu mašīnu apguvi, ieskaitot algoritmu veidus, piemēram, lēmumu kokus, izlases mežu, loģistikas regresiju, klasterizēšanu un dimensijas izmantošanu mašīnu apguvē (ML). Kopumā viņiem vajadzētu būt prasmīgiem darbiem ar matemātiskajiem vienādojumiem un statistiku, izmantojot statistiskās analīzes resursus.
Otra galvenā datu zinātnes darba galvenā sastāvdaļa ir programmēšana un datu bāzu pārvaldība. Personām jābūt spēcīgām skriptu valodās, piemēram, Python, un statistikas valodās, piemēram, R, kā arī pieredzei un prasmēm ar datu bāzu un SQL semantiku un darbības metodēm. Darba devējiem pievilcīgas ir arī tādas programmatūras komponentu kā Hadoop, MapReduce, Hive un Pig zināšanas.
Trešā pamatelements, lai kļūtu par labu datu zinātnieku, ir teorētiskā un filozofiskā sastāvdaļa datu zinātnes izpratnei un mašīnmācībai. Šiem cilvēkiem vajadzētu pašiem sākt problēmu risinātājus ar ziņkārīgu prātu - galu galā viņi apvieno neapstrādātu kvantitatīvo analīzi ar radošu izpratni par mašīnmācīšanos un datu zinātnes procesiem. Tā vietā, lai cilvēki būtu tikai tehniski skaitliski, viņiem vajadzētu būt dziļiem pamatiem attiecībā uz mašīnmācīšanās projektu izveidi un darbu pie datu zinātnes iniciatīvām attiecībā uz gala mērķiem un gala rezultātiem.
Ceturtais lielais datu zinātnieku mācīšanās pīlārs ietver darbu ar cilvēkiem un iespēju izmantot datus citiem cilvēkiem saprātīgā veidā.
Labi datu zinātnieki var būt stāstnieki - viņi kvantitatīvos datus var pārveidot stāstījumos un atziņās. Viņiem kā tādiem jābūt labām komunikācijas prasmēm, lai viņi varētu apkopot savu darbu un efektīvi izplatīt to vairākām ieinteresētajām personām vai dotajai auditorijai. Šie ir daži no galvenajiem prasmju veidiem, kas veido labu datu zinātnieku, kurš ir gatavs piedalīties mūsdienu straujajā un strauji progresējošajā IT nozarē.