Если вы быстро взглянете на современный деловой и коммерческий мир, вы наверняка столкнетесь с терминами «Наука о данных» и «Аналитика данных». Это связано с тем, что данные стали неотъемлемой частью успеха бизнеса в 21 веке. Наука о данных — это дисциплина информационных технологий, которая фокусируется на извлечении знаний и практических идей из структурированных и неструктурированных данных и применении этих знаний для решения проблем.
Если вы новичок, заинтересованный в карьере в области науки о данных, но не знаете, с чего начать, информация в этой статье может помочь вам построить прибыльную карьеру в этой захватывающей и развивающейся отрасли.
Начните с основных приготовлений
Чтобы продолжить карьеру в области науки о данных или связанных с ней технологий, вы должны хорошо понимать информатику, визуализацию данных, интеллектуальный анализ данных, математику, статистику и машинное обучение. Заранее подготовленный набор навыков не только ускорит ваше обучение, но и расширит ваши знания. Ниже приведен список тем, которые вам следует рассмотреть:
1. Математика и статистика
Прочная основа в математике и статистике необходима любому специалисту по данным, чтобы стать всесторонним специалистом по данным. Специалисты по данным необходимы для любого бизнеса, основанного на данных. Им необходимо понимать различные статистические подходы, такие как распределения и оценки максимального правдоподобия.
2. Аналитика и моделирование
Важно эффективно анализировать необработанные данные, чтобы находить тенденции и делать их значимыми. Таким образом, аналитика и моделирование необходимы для понимания данных, создания прогнозов и принятия лучших бизнес-решений. Это помогает в выборе правильного набора данных, алгоритмов и методов для решения конкретной бизнес-задачи.
3. Методы машинного обучения
Специалистам по данным необходимо понимать машинное обучение для качественного прогнозирования и оценки. Это позволяет машинам принимать правильные решения и действовать более разумно в режиме реального времени без вмешательства человека. Хотя экспертные знания не всегда требуются, рекомендуется ознакомиться с машинным обучением, чтобы повысить свою производительность.
4. Программирование
Специалистам по обработке и анализу данных необходимо знать различные языки программирования, такие как R и Python, C/C++, SQL и Java, причем Python является наиболее распространенным языком программирования, необходимым для работы в области обработки данных. Эти языки помогают специалистам по данным организовывать неструктурированные наборы данных. Поэтому вам нужно хорошо разбираться в программировании, чтобы выйти за рамки теории и создавать практические приложения.
5. Визуализация данных
Визуализация данных является важным компонентом работы Data Scientist, поскольку вам необходимо передавать важные сообщения и получать эффективную поддержку предлагаемого решения. Предоставляя простые для понимания визуальные представления данных, такие как диаграммы, графики и карты, бизнес-пользователи могут быстро и эффективно анализировать данные.
6. Общение
Данные не могут быть переданы, если кто-то не манипулирует данными. Поэтому Data Scientist должен обладать хорошими коммуникативными навыками. Коммуникация с данными или презентациями для руководства компании может иметь решающее значение для результата проекта.
Итак, теперь, когда вы знаете, что вам нужно, чтобы стать специалистом по данным, один из лучших способов начать свою карьеру в области науки о данных — записаться на онлайн-курс по науке о данных, который имеет отличную учебную программу и не требует предварительных условий. Одной из таких площадок является Tata Steel Digie-Shala.
Изучите Машинное обучение, Основы таблиц, Полная статистика для науки о данных и многочисленные курсы, связанные с наукой о данных, с Tata Steel Digie-Shala и узнайте все основные и дополнительные темы, необходимые в науке о данных. Этот углубленный курс начинается с точки зрения полного новичка и знакомит вас с различными аспектами статистики и концепций, необходимых для решения бизнес-задач и помогает вам принимать более эффективные бизнес-решения на основе данных.
