Опубликовано Нихил Нене | Главный аналитик, клиентские решения
В наш век легкого доступа к высокоскоростным сетям объем информации, с которой мы ежедневно сталкиваемся через различные средства массовой информации, огромен, но реальность такова, что к информации, которая поступает к нам большую часть времени, добавляется много беспорядка. Люди легко просматривают различные источники информации вслепую, не проверяя, заслуживает ли источник доверия или нет. Модные словечки, не относящиеся к теме, часто используются для привлечения людей к (неверной) информации, что чаще всего приводит к путанице среди читателей. Эта путаница и искажение информации под прикрытием модных словечек оказывает запутанное воздействие на способность читателя принимать решения и уводит его по пути, совершенно отличному от того, на который он рассчитывал. Эта тенденция может быть хорошо заметна в настоящее время и в области науки о данных.
Поскольку наука о данных превратилась в самую требовательную профессию, о которой говорят в городе, из того, что было десять лет назад, она была окружена множеством мифов и недоразумений. Здесь Analyttica Datalab освещает и развеивает несколько мифов, как для специалистов по данным, так и для организаций. Они могут оказаться полезными для тех, кто хочет стать частью этого.
№1Миф. Наука о данных предназначена исключительно для специалистов по статистике и математике.
Реальность: междисциплинарные эксперты, любящие узнавать новое, становятся лучшими учеными данных.
Во-первых, мы хотели бы, чтобы вы поняли, что наука о данных не является собственностью некоторых ограниченных дисциплин. Его можно рассматривать как огромную площадь посреди многолюдного города, через которую проходят пути из множества дисциплин, таких как математика, статистика, компьютерные науки и программирование, моделирование данных, визуализация, технологии, предметные знания и т. д.
В то время как специалист по статистике или математике может получить хороший старт, междисциплинарные эксперты приносят с собой преимущество параллельного изучения разных тем благодаря своему прошлому опыту.
Поскольку наука о данных за короткий промежуток времени расширилась экспоненциально, есть много, что можно узнать и исследовать. Любопытство к исследованию и способность управлять событиями в свою пользу для достижения конечной цели — вот что делает хорошего специалиста по данным. Вам нужно идти в ногу со стремительным развитием в этой области и использовать его для получения конкурентного преимущества над другими. легкая прогулка для вас.
Чтобы облегчить людям изучение и понимание концепций, мы придумали нашу собственную практическую платформу для изучения науки о данных под названием ATH Leaps.
№2Миф: наука о данных — это наука.
Реальность: это смесь искусства и науки.
С самого начала может показаться, что наука о данных — это использование научных методов для решения практических задач в бизнес-среде. Проблемы могут быть такого рода: «Какие шаги мы можем предпринять, чтобы снизить отток клиентов на 50%?» или «Какая часть потерь наших запасов связана с мошенничеством и как мы можем уменьшить это?»
При решении этих вопросов важно знать, что одних только знаний о статистическом обучении или методах машинного обучения недостаточно. Наряду с этим вам также потребуются различные навыки, опыт, определенная степень логики, рассуждений и рассказывания историй (вы правильно прочитали!!!) способностей.
Именно здесь наука о данных выделяется как практика, а не как конкретный навык.
Проект по науке о данных, как и разработка программного обеспечения, имеет жизненный цикл. Научный аспект возникает, когда необходимо написать код для сбора и очистки данных, запустить традиционный статистический анализ, чтобы убедиться, что ваши данные могут ответить на заданный вопрос, построить прогнозирующие модели машинного обучения, творчески и выразительно визуализировать данные и построить история данных, чтобы объяснить результаты клиентам, которые хотят узнать, что вы обнаружили.
Но художественный аспект науки о данных проявляется с самого начала благодаря вашему творческому мышлению при решении проблемы и разработке решения, а также во многих отношениях, когда вы уверенно взвешиваете субъективные преимущества решения с количественными преимуществами методов, чтобы сделать правильный выбор. исходя из вашего опыта. Решение может касаться того, какой статистический инструмент вы выберете, или формата вывода, особенно предпочитаемого определенным бизнесом, или основных предположений, которые вы делаете при решении бизнес-задачи.
Преобразование субъективной логики и творческих рассуждений в ощутимый результат с помощью методов статистического и машинного обучения показывает, что наука о данных в равной степени сочетается с искусством и наукой.
№3Миф: трудно найти ресурс по науке о данных для вашей организации.
Реальность: любой может научиться и стать хорошим специалистом по данным.
Реальность такова, что каждый специалист по данным, новичок или опытный, сертифицированный или нет, учится на работе. Это относится и к тем, кто имеет докторскую степень по математике или статистике.
Ресурсы вне организации всегда были дефицитными или дорогими. Вместо того, чтобы вкладывать время и деньги в наем внешних талантов, разумной стратегией для организации было бы найти междисциплинарных экспертов, обладающих аналитическим складом ума, и помочь им изучить методы науки о данных, предоставив соответствующие ресурсы. Лучше всего начать с преданных своему делу и дисциплинированных команд разработчиков программного обеспечения. Эти команды специализируются на предоставлении бизнес-решений, которые приносят пользу, поэтому переориентация команды на науку о данных не будет необоснованной просьбой.
Благодаря хорошо структурированным и практическим учебным модулям и рекомендациям сообщества начинающих специалистов по данным можно стать специалистом по данным за 3–6 месяцев. Более подробную информацию вы можете узнать здесь.
Важно помнить, что специалисты по данным постоянно взаимодействуют с отделами. Существующая команда уже установила бы необходимое взаимопонимание, чтобы обойти бюрократию, присущую всем отделам, и ускорить работу. Кроме того, понять широту и глубину бизнес-контекста вашей существующей команде будет гораздо проще, чем новой.
Заглянуть внутрь себя — это один из способов создать хороший кадровый резерв в области наук о данных.
№4Миф: наука о данных — это сложное кодирование с использованием разных инструментов.
Реальность: Наука о данных — это понимание и решение проблем.
Наличие некоторых сильных навыков программирования может быть преимуществом, но это не обязательное условие. Что более важно, так это ваша способность превращать бизнес-проблему в действенные идеи, собирать качественные данные и понимать их и т. д. Программирование становится лишь небольшой частью всего вашего путешествия, и вы можете выжить с навыками кодирования от начального до среднего уровня.
Хотя специалист по данным должен иметь в своем распоряжении твердые навыки, такие как статистика и кодирование, его повседневная работа также требует менее осязаемых твердых навыков, таких как способность смотреть на данные и понимать предвзятость, решать проблемы с беспорядочными данными. в основном создаются третьими сторонами, подтверждают результаты, работают в команде и эффективно общаются, чтобы представить результаты в более простых терминах.
Пока вам нравится играть с данными, задавать важные вопросы и отвечать на них, переводить свои выводы в историю данных, которую вы найдете наукой о данных.
Мы надеемся, что приведенные выше пункты могли бы уменьшить беспорядок и добавить больше ясности в то, как вы воспринимаете науку о данных.
Посетите ATH Leaps, чтобы лучше понять науку о данных как предмет.
