P:
Jakie są cztery podstawy zostania dobrym naukowcem?
ZA:Jak wielu ekspertów wskazuje, aby zostać wielkim naukowcem danych, należy połączyć umiejętności i doświadczenie, które buduje się poprzez dedykowane uczenie się i analizę złożonej dziedziny. Badacze danych jako administratorzy i kuratorzy cennych zasobów danych są dziś bardzo poszukiwani. Zobaczmy, na czym polegają niektóre z tych podstawowych umiejętności.
Pierwszym z czterech podstawowych elementów pracy naukowca danych jest matematyka i statystyka. Dobrzy naukowcy danych powinni nauczyć się być zaznajomieni z różnymi pojęciami matematycznymi związanymi z nadzorowanym i nadzorowanym uczeniem maszynowym, w tym z typami algorytmów, takimi jak drzewa decyzyjne, losowy las, regresja logistyczna, tworzenie klastrów i stosowanie wymiarów w uczeniu maszynowym (ML). Ogólnie rzecz biorąc, powinni dobrze radzić sobie z pracą z równaniami matematycznymi i statystykami przy użyciu zasobów analizy statystycznej.
Drugi główny fundamentalny element pracy naukowej dotyczy programowania i zarządzania bazami danych. Osoby powinny być silne w językach skryptowych, takich jak Python i językach statystycznych, takich jak R, wraz z doświadczeniem i umiejętnościami w zakresie semantyki baz danych i SQL oraz technik operacyjnych. Znajomość komponentów oprogramowania, takich jak Hadoop, MapReduce, Hive i Pig są również atrakcyjne dla pracodawców.
Trzecim podstawowym elementem zostania dobrym naukowcem danych jest teoretyczny i filozoficzny element rozumienia nauki o danych i uczenia maszynowego. Osoby te powinny samodzielnie rozwiązywać problemy z ciekawymi umysłami - w końcu łączą surową analizę ilościową z kreatywnym rozumieniem procesów uczenia maszynowego i analizy danych. Zamiast być tylko osobami związanymi z liczbami technicznymi, powinni mieć głębokie podstawy w tworzeniu projektów uczenia maszynowego i pracy nad inicjatywami w zakresie analizy danych w zakresie celów końcowych i rezultatów końcowych.
Czwarty główny filar uczenia się, jak być dobrym badaczem danych, polega na pracy z ludźmi i możliwości korzystania z danych w sposób, który ma sens dla innych ludzi.
Dobrzy naukowcy danych mogą być gawędziarzami - potrafią przełożyć dane ilościowe na narracje i spostrzeżenia. W związku z tym powinni mieć dobre umiejętności komunikacyjne, aby móc skutecznie przedstawiać swoją pracę przy stole i rozpowszechniać ją wśród wielu zainteresowanych stron lub określonej grupy odbiorców. Są to niektóre z głównych rodzajów umiejętności, które budują dobrego naukowca danych, który jest gotowy do uczestnictwa w dzisiejszej szybko rozwijającej się branży IT.
