Nhà khoa học dữ liệu Kỹ năng Python

Các nhà khoa học dữ liệu là những người sắp xếp dữ liệu lớn với sự kết hợp hiếm có của bộ kỹ năng. Chỉ có trình độ kỹ thuật đơn thuần sẽ không giúp bạn đạt được hợp đồng biểu diễn hàng đầu với tư cách là nhà khoa học dữ liệu. Có nhiều kỹ năng khoa học dữ liệu khác như khả năng tính toán, kỹ năng giao tiếp, học máy, thống kê, v.v. được yêu cầu để trở thành một nhà khoa học dữ liệu doanh nghiệp, người có thể cung cấp giá trị kinh doanh. Đừng lo lắng, để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, bạn không cần phải tìm hiểu về thông tin liên quan đến dữ liệu có giá trị cả đời. Tự hỏi làm thế nào để đặt chân vào con đường sự nghiệp khoa học dữ liệu?

Xây dựng mô hình bộ mã hóa tự động sâu để phát hiện bất thường trong Python

Mã giải pháp có thể tải xuống. video giải thích. Hô trợ ky thuật

Kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu-Nhu cầu thị trường vào năm 2023 và hơn thế nữa

Theo Báo cáo việc làm trong tương lai năm 2020 của Diễn đàn kinh tế thế giới, nhà khoa học dữ liệu sẽ là công việc có nhu cầu và mức tăng trưởng cao nhất trong thập kỷ tới

Tính đến tháng 3 năm 2021, đã có gần 31.000 danh sách việc làm trên LinkedIn cho vai trò Nhà khoa học dữ liệu và hơn 250.000 người đã tự liệt kê mình là chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu

“Mỹ sẽ phải đối mặt với khoảng cách 50% đến 60% giữa nhu cầu cần thiết và nguồn cung nhân tài phân tích. ” – Nghiên cứu McKinsey

Một nghiên cứu về nhà khoa học dữ liệu của EMC đã phát hiện ra rằng nguồn tốt nhất để tìm kiếm tài năng Khoa học dữ liệu có năng lực là -

Đến cuối năm 2021, dữ liệu được tạo ra dự kiến ​​sẽ gấp 44 lần so với năm 2009, nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu ngày càng tăng - để chế ngự làn sóng dữ liệu lớn bằng cách hiểu dữ liệu lớn dường như không thể hiểu được. Khoa học dữ liệu là lĩnh vực nghiên cứu biến thông tin thành vàng. Các nhà khoa học dữ liệu là những nhân vật biến đổi trong các tổ chức tận dụng phân tích thông qua khoa học dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu đang trở nên nổi bật trong số các tổ chức có ý định đi trước đối thủ bằng cách tận dụng các phân tích dữ liệu lớn từ sự bùng nổ dữ liệu

"Các nhà khoa học dữ liệu có liên quan đến việc thu thập dữ liệu, xoa bóp dữ liệu thành dạng có thể xử lý được, khiến nó kể câu chuyện của mình và trình bày câu chuyện đó cho người khác. " - Mike Loukides, VP, O’Reilly Media

"Nhà khoa học dữ liệu là người có thể thu thập, lọc, khám phá, lập mô hình và giải thích dữ liệu, kết hợp hack, thống kê và học máy. Các nhà khoa học dữ liệu không chỉ giỏi làm việc với dữ liệu mà còn đánh giá cao dữ liệu như một sản phẩm hạng nhất. " - Hillary Mason, Nhà khoa học dữ liệu, Accel

Kỹ năng nhà khoa học dữ liệu phải có cho năm 2023

Vai trò của nhà khoa học dữ liệu cao cấp hơn các vai trò dữ liệu lớn khác, do đó, một chuyên gia phải có bằng cấp cao hơn, kinh nghiệm phân tích dữ liệu và nền tảng máy tính tốt. Có chuyên môn và kinh nghiệm về các kỹ năng khoa học dữ liệu được đề cập dưới đây sẽ tạo nền tảng vững chắc cho một nhà khoa học dữ liệu trong tương lai-

Chương trình giáo dục dành cho nhà khoa học dữ liệu

Một chương trình giáo dục chính thức để theo đuổi sự nghiệp khoa học dữ liệu sinh lợi là bằng Thạc sĩ hoặc bằng Tiến sĩ. D. Có những trường hợp ngoại lệ đáng chú ý khi có bằng cấp chính quy - vì bất kỳ người nào có kiến ​​thức chuyên sâu về Khoa học máy tính và nền tảng giáo dục vững chắc đều có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu. Các môn học phổ biến nhất của một nhà khoa học dữ liệu là Toán học, Thống kê, Khoa học Máy tính và Kỹ thuật. Các chuyên gia không có nền tảng về khoa học máy tính không cần phải lo lắng vì có một số tổ chức giáo dục cung cấp các chương trình đại học về khoa học dữ liệu tương tự như bằng khoa học máy tính

Kỹ năng kỹ thuật cần thiết cho khoa học dữ liệu

Để theo đuổi sự nghiệp nhà khoa học dữ liệu lớn thành công, một chuyên gia phải thành thạo các công nghệ đa dạng, đặc biệt là các công nghệ nguồn mở như Ngôn ngữ R, Java, C ++, Lập trình Python, Hadoop và nắm bắt tốt các công nghệ cơ sở dữ liệu NoQuery khác nhau như MongoDB, HBase,

1) Python và R

Như đã nêu trong bài viết trước của chúng tôi về cách trở thành nhà khoa học dữ liệu, Thống kê là trung tâm của lập trình khoa học dữ liệu và do đó, chuyên gia phải phát triển kiến ​​thức chuyên môn về ngôn ngữ Python và R để trở thành “Nhà khoa học dữ liệu doanh nghiệp” chứ không phải . Cần phải học lập trình R và Python trên bối cảnh hệ thống dữ liệu lớn thực sự như Hadoop, Oracle hoặc SAP HANA để các chuyên gia có thể xây dựng các trường hợp sử dụng trong ngành, liên quan đến Phân tích lực lượng lao động, Phân tích khách hàng và Phân tích tiếp thị bằng các kỹ thuật khoa học dữ liệu khác nhau như

2) Hadoop

Vì khoa học dữ liệu liên quan đến phân tích dữ liệu quy mô lớn, khám phá các tập dữ liệu lớn, khai thác chúng và tăng tốc đổi mới dựa trên dữ liệu - một nhà khoa học dữ liệu phải học Hadoop, vì đây là công cụ nguồn mở phổ biến để quản lý và thao tác các tập dữ liệu lớn từ nhiều kho lưu trữ. Một nhà khoa học dữ liệu phải quen thuộc với các thành phần Hadoop khác nhau như Hệ thống tệp phân tán, MapReduce, Pig, Hive, Sqoop và Flume. Trải nghiệm với Hive và Pig là một điểm bán hàng tuyệt vời cho các nhà khoa học dữ liệu. Kinh nghiệm về các công cụ đám mây như Amazon S3 cùng với Hadoop bổ sung giá trị cho cơ sở tri thức của một nhà khoa học dữ liệu

3) NoSQL

Điều quan trọng đối với một nhà khoa học dữ liệu là làm việc với dữ liệu phi cấu trúc cho dù đó là ở dạng nguồn cấp dữ liệu âm thanh, nguồn cấp dữ liệu video, cập nhật phương tiện truyền thông xã hội hoặc dữ liệu sinh trắc học. Khoa học dữ liệu chủ yếu liên quan đến việc phân tích dữ liệu phi cấu trúc và do đó, kiến ​​thức chuyên môn trong các cơ sở dữ liệu NoQuery khác nhau như MongoDB hoặc HBase là điều bắt buộc - để viết và thực hiện các truy vấn phức tạp trên dữ liệu phi cấu trúc

4) Học máy

Một nhà khoa học dữ liệu cần có hiểu biết sâu sắc về khai thác dữ liệu, học có giám sát/không giám sát và nhận dạng mẫu. Một số khái niệm học máy cần nắm vững là Mạng lưới thần kinh, Cây quyết định, SVM và Phân cụm. Bạn có thể đạt được kiến ​​thức chuyên môn này bằng cách tham gia một khóa học giúp bạn làm quen với dữ liệu và sắp xếp nó

5) Công cụ trực quan hóa dữ liệu

Có câu nói một bức tranh đáng giá ngàn lời nói. Nhà khoa học dữ liệu cần thành thạo các kỹ năng truyền đạt thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu theo cách hiệu quả trực quan. Các nhà khoa học dữ liệu phải có khả năng mô tả các phát hiện theo cách có thể được giải thích bởi cả khán giả kỹ thuật và phi kỹ thuật. Do đó, kiến ​​thức chuyên sâu về các công cụ trực quan hóa dữ liệu khác nhau như Tableau, D3. js và ggplot giúp các nhà khoa học dữ liệu cung cấp thông tin chi tiết rõ ràng về thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu của họ

6) Xác suất và Thống kê

Ước tính và dự đoán là một phần không thể thiếu khi làm khoa học dữ liệu. Xác suất và thống kê đều đan xen với nhau nên khi lý thuyết xác suất được kết hợp với các phương pháp thống kê khác, nhà khoa học dữ liệu có thể -

• Tìm dữ liệu bất thường
• Xác định xu hướng hoặc mẫu trong dữ liệu
• Xác định sự phụ thuộc giữa hai hoặc nhiều biến
• Dự đoán xu hướng trong tương lai và nhiều hơn nữa

Kiến thức về các khái niệm xác suất và thống kê khác nhau như Mức độ đo lường của dữ liệu, Dữ liệu dân số hoặc mẫu, Các phép đo xu hướng trung tâm, Các phép đo biến thiên, Các phép đo bất đối xứng cùng với các kỹ năng toán khoa học dữ liệu cơ bản khác là điều bắt buộc phải có

Kỹ năng phi kỹ thuật cần thiết cho Khoa học dữ liệu

7) 3 C's-

Vai trò của một nhà khoa học dữ liệu được thúc đẩy mạnh mẽ bởi 3 chữ C- Sự tò mò, Ý thức chung và Kỹ năng giao tiếp. Trong hầu hết các trường hợp, tổ chức không biết rằng họ có vấn đề do dữ liệu điều khiển, nhưng sự tò mò của một nhà khoa học dữ liệu có thể mang lại cơ hội để rút ra những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu. Để xây dựng bất kỳ định nghĩa hoặc giả thuyết vấn đề, lẽ thường và kinh doanh, kiến ​​thức miền của một nhà khoa học dữ liệu đóng một vai trò quan trọng

Một nhà khoa học dữ liệu giỏi giao tiếp với nhiều người khác nhau trong doanh nghiệp để đảm bảo rằng quá trình hành động cho một vấn đề nhất định đang đi đúng hướng. Các tổ chức đang tìm kiếm các nhà khoa học dữ liệu có thể truyền đạt trôi chảy và rõ ràng các phát hiện kỹ thuật của một vấn đề dựa trên dữ liệu cho các nhóm phi kỹ thuật

Hãy tự tin để xây dựng các dự án end-to-end

Truy cập vào thư viện được tuyển chọn gồm hơn 250 dự án công nghiệp từ đầu đến cuối với mã giải pháp, video và hỗ trợ kỹ thuật

Một nhà khoa học dữ liệu phải giao tiếp và hiểu các yêu cầu ứng dụng, yêu cầu kinh doanh, tìm ra các mẫu và mối quan hệ giữa dữ liệu lớn được khai thác và truyền đạt chúng cho nhóm tiếp thị, giám đốc điều hành công ty và nhóm phát triển. Và để hoàn thành tất cả những điều này đúng cách, một nhà khoa học dữ liệu phải có kỹ năng kể chuyện để anh ấy/cô ấy có thể sử dụng dữ liệu để kể một câu chuyện một cách hiệu quả, dễ hiểu cho mọi người

8) Đổi mới

Một nhà khoa học dữ liệu không chỉ nhìn xung quanh và chơi với dữ liệu. Một nhà khoa học dữ liệu giỏi phải đổi mới và sáng tạo với khả năng tư duy của mình. Anh ấy / Cô ấy nên có một sự háo hức để tìm hiểu thêm và tìm ra những điều mới lạ với khả năng sáng tạo vượt trội của anh ấy / cô ấy. Sự sáng tạo của một nhà khoa học dữ liệu giúp họ xác định nơi dữ liệu có thể gia tăng giá trị và mang lại kết quả có lợi cho tổ chức

9) Trực giác dữ liệu

Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu lớn thành công, không chỉ cần thành thạo các kỹ năng kỹ thuật mà nhà khoa học dữ liệu bắt buộc phải có trực giác về dữ liệu. Một nhà khoa học dữ liệu giỏi không phải là người chỉ nhập tất cả các tính năng có thể có vào mô hình học máy và phân tích đầu ra. Điều quan trọng nhất mà một nhà khoa học dữ liệu lớn phải làm trước khi đưa đầu vào cho mô hình học máy là suy nghĩ xem dữ liệu có hợp lý không. Các loại câu hỏi khác nhau mà một nhà khoa học dữ liệu lớn nên nghĩ đến là-

• Họ nên sử dụng mô hình học máy nào dựa trên phân phối dữ liệu?
• Điều đó có nghĩa là gì nếu một điểm dữ liệu bị thiếu và họ có thể thực hiện hành động gì để xử lý một điểm dữ liệu bị thiếu?
• Các tính năng có hữu ích không và chúng có thực sự có ý định truyền đạt ý nghĩa của chúng không?

Câu trả lời cho tất cả các câu hỏi như vậy khác nhau, dựa trên loại vấn đề mà nhà khoa học dữ liệu đang giải quyết và cách thức ghi dữ liệu. Một nhà khoa học dữ liệu thành công phải tìm kiếm tất cả các tình huống có thể xảy ra và thích nghi với chúng

10) Chuyên môn kinh doanh

Các nhà khoa học dữ liệu cần có chuyên môn kinh doanh vững vàng trong ngành mà họ đang làm việc, để hiểu rõ hơn về những vấn đề mà công ty đang cố gắng giải quyết. Lĩnh vực khoa học dữ liệu yêu cầu xác định các vấn đề quan trọng đối với doanh nghiệp và các chiến lược mới có thể được áp dụng để tận dụng dữ liệu để giải quyết các vấn đề đó là gì

Một phương trình tốt để thành công trong lĩnh vực khoa học dữ liệu là sự kết hợp của nhiều chương trình giáo dục, kỹ năng kỹ thuật và kỹ năng phi kỹ thuật kết hợp với nhiều năm kinh nghiệm. Chắc chắn không dễ dàng để có được hợp đồng biểu diễn với tư cách là Nhà khoa học dữ liệu với rất nhiều kỹ năng cần thành thạo, đặc biệt nếu các chuyên gia quan tâm đến việc vào các công ty CNTT hàng đầu

Với sự cạnh tranh gay gắt và các kỹ năng thậm chí còn khó hơn cần thiết để thành thạo khoa học dữ liệu, không dễ để trở thành Nhà khoa học dữ liệu. Không chỉ tham gia các khóa học về Thống kê và Toán học mà còn thực hiện các dự án khoa học dữ liệu thực hành để cung cấp giải pháp cho các tổ chức bằng cách giải quyết các vấn đề về dữ liệu lớn trong thế giới thực mà họ có thể gặp phải. Nếu bạn thực sự hào hứng đảm nhận vai trò Khoa học dữ liệu và mong muốn có được kinh nghiệm thực tế, thì ProjectPro sẽ giúp bạn sẵn sàng cho công việc. Với hơn 60 dự án khoa học dữ liệu và máy học từ đầu đến cuối đã được giải quyết bằng Python và R, bạn có thể xây dựng một danh mục khoa học dữ liệu tuyệt vời để hoàn thành các cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu của mình. Xây dựng Nhanh, Tiến lên trong sự nghiệp nhà khoa học dữ liệu của bạn với ProjectPro

Những kỹ năng Python nào được yêu cầu cho nhà khoa học dữ liệu?

Python có cần thiết cho nhà khoa học dữ liệu không?

Các kỹ năng cần thiết cho nhà khoa học dữ liệu là gì?

Vai trò của Python trong khoa học dữ liệu là gì?