241 subscriber

Какие навыки входят в топ-5 требований к новичку, желающему изучать Data Science

В течение последних двух десятилетий наблюдалось увеличение объемов сбора и обработки данных. Эта тенденция была обусловлена несколькими событиями, включая появление соцсетей, электронной коммерции, смартфонов, носимых технологий и Интернета вещей.

Какие навыки входят в топ-5 требований к новичку, желающему изучать Data Science

Здравствуйте, уважаемые подписчики и гости канала!

Для нетренированного глаза большая часть этих данных может показаться белым шумом, но на самом деле это может быть ценным источником информации.

Компании, которые инвестируют в генерацию, сбор и анализ данных, часто могут использовать их для принятия решений и стратегических инициатив. Это сделало навыки работы с данными чрезвычайно ценными для профессионалов, стремящихся продвинуться в своей карьере.

Навыки работы с данными наиболее важны для специалистов, которые непосредственно работают с данными и должны хорошо понимать их, чтобы выполнять свою работу.
Например, специалисты по обработке данных, инженеры по обработке данных и аналитики.

Однако другие специалисты могут извлечь выгоду из развития навыков работы с данными. Независимо от того, являетесь ли вы индивидуальным вкладчиком, менеджером или бизнес-лидером, развитие ваших навыков в области науки о данных может дать вам новые возможности.

Итак, чтобы стать более ориентированным на данные при принятии решений необходим следующий набор skill'ов:

1. Базовая информационная грамотность

Чтобы взаимодействовать с данными и теми, кто с ними работает, нужно понимать их ключевые термины, понятия и язык. Это понимание широко известно как информационная грамотность.

Развивая свою информационную грамотность, вы сможете эффективно обсуждать различные типы данных, источники данных, анализ, гигиену данных, а также ключевые инструменты, методы и фреймворки.

Вы также можете использовать этапы жизненного цикла данных, лежащие в основе большинства проектов данных, и элементы экосистемы данных.

Без базовой информационной грамотности вам, вероятно, будет трудно говорить о данных или использовать их, что делает их одним из самых важных навыков науки о данных для развития в качестве новичка.

2. Аналитические способности

Аналитические навыки, в конечном счете, позволяют вам копаться в наборе данных и получать информацию, которая определяет бизнес-стратегию и другие решения.

Имея это в виду, анализ данных обычно включает в себя поиск и выявление тенденций, закономерностей или аномалий в данных.

Развитие аналитического мышления, которое способно работать с числами, может оказаться критически важным, если вы надеетесь использовать данные в своей жизни.

Анализ данных может проводиться различными способами. Статистическое моделирование, интеллектуальный анализ данных, искусственный интеллект, машинное обучение и алгоритмы - все это мощные инструменты, которые можно использовать для быстрого переваривания больших объемов информации.

3. Способность к критическому мышлению

Критическое мышление - пожалуй, самый важный навык в этом списке. Именно используя навыки критического мышления вы можете:

  • Определить показатели, которые наиболее важны для вашего проекта и должны быть собраны;
  • Оценить набор данных на полноту и точность;
  • Определить тенденции и закономерности и попытаться понять, что за ними стоит;
  • Распознать потенциальные искажения или ошибки в наборе данных или анализе;
  • Экстраполировать информацию, которую вы можете использовать для обоснования бизнес-стратегии.

Без прочных навыков критического мышления гораздо труднее выполнять все эти действия. Существует также повышенный риск того, что вы можете принять неверные решения или провести ошибочный анализ.

4. Коммуникативные навыки

Хотя данные - это мощный инструмент, если вы не в состоянии эффективно донести свой анализ, вам может быть трудно превратить полученные знания в действие. Вот почему крайне важно научиться рассказывать историю с помощью данных.

Это часто означает принятие различных коммуникационных практик, в зависимости от вашей аудитории. Особенно мощным инструментом в этом случае может стать визуализация данных.

Используя инструменты и методы визуализации данных, вы можете создавать легко усваиваемые графики и диаграммы, которые могут быть особенно полезны при общении с теми, кто испытывает дискомфорт.

5. Математические и программные навыки

Когда дело доходит до работы с большими наборами данных и выполнения сложных форм анализа, наличие сильных математических и программных навыков может значительно облегчить задачу.

Некоторые из наиболее важных математических навыков для науки о данных включают статистику, вероятность, алгебру и многомерное исчисление.

Некоторые из наиболее ценных навыков программирования и кодирования для науки о данных включают языки программирования R, Python и SQL. Кроме того, очень важно понять, как работают машинное обучение и искусственный интеллект.

Изучая науку о данных и развивая свои навыки можно отличным способом раскрыть себе новые грани анализа принимаемых решений.

Какие навыки входят в топ-5 требований к новичку, желающему изучать Data Science