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Che cos'è Data Science e come si diventa Data Scientist?

Che cos'è Data Science e come si diventa Data Scientist?

Geoffrey Carr

Scienza dei dati non si tratta solo di dati. Le basi nude stanno riconoscendo ciò che tutti i dati da conservare, identificando come elaborarlo per risultati diversi. Non si ferma qui. Gli scienziati dei dati devono individuare gli spazi vuoti nei dati e riempirli di dati che potrebbero "venire" in futuro. Data Science riguarda essenzialmente la connessione di punti nelle aziende e l'utilizzo di dati esistenti e non esistenti per soddisfare le esigenze di ciascuna azienda.

La scienza dei dati è una delle aree più calde della tecnologia, così come la richiesta di scienziati informatici in tutto il mondo. È stato inoltre annunciato un nuovo programma di certificazione Microsoft online denominato Microsoft Professional Degree Program.

Cos'è la scienza dei dati

Molti di noi pensano che la scienza dei dati sia semplicemente statistica. Se sei bravo in statistica, sarai in grado di rappresentare i numeri nel modo desiderato: grafici, infografica, ecc. Sarai in grado di identificare le diverse esigenze di dati per il business in diverse aree? Puoi 'prevedere' i dati? Sarai in grado di compilare i dati necessari ma non ancora disponibili? Queste domande non appartengono solo alle statistiche.

Cos'è la scienza dei dati? Controlliamolo elencando ogni passaggio in modo che l'immagine generale si presenti. In quanto tale, è difficile spiegarlo in una frase, ma ci proverò. La scienza dei dati è la scienza che consente di identificare i dati per scopi diversi, identificare le esigenze aziendali di informazioni, elaborare i dati utilizzando gli strumenti disponibili per fornire gli input necessari per far prosperare un'azienda. così, Data Science è un po 'di tutto. Include non solo abilità statistiche, ma un po 'di abilità manageriali, un po' di elaborazione linguistica, capacità di ricerca, un po 'di conoscenza di apprendimento automatico e un'idea completa di quali strumenti sono necessari per produrre i risultati desiderati.

Data Science contiene tutto quanto segue, indipendentemente da ciò che viene utilizzato in un'azienda:

  1. Creare la necessità di dati
  2. Categorizzazione di set di dati in base al loro possibile utilizzo
  3. Archiviazione strategica di set di dati su premise o sul cloud; in entrambi i casi, i set di dati dovrebbero essere disponibili su richiesta senza ritardi
  4. Comprensione dei flussi dei processi di business e di come set di dati diversi sono utili per ciascuno
  5. Comprensione delle decisioni aziendali per aiutare le aziende a fare meglio
  6. Capacità di elaborare i dati utilizzando diversi set di strumenti: fogli di calcolo, database, linguaggi di programmazione, ecc. Per soddisfare le esigenze dei processi aziendali
  7. Capacità di prevedere quale tipo di dati sarebbero in arrivo nel prossimo futuro e utilizzarlo per i processi correnti
  8. Analizzando i risultati di un processo e tornando al tavolo da disegno per renderlo migliore

L'elenco sopra riportato non è completo ma evidenzia i punti principali della scienza dei dati. Come suggerisce il primo punto, gli scienziati dei dati devono essere in grado di convincere le imprese che tutti i dati sono utili e quindi dovrebbero essere conservati per un lungo periodo. Forse metterai quei vecchi database utili su qualche cloud condiviso per 10-15 anni in modo che possano guardarli e produrre database più efficaci? Qualsiasi esigenza può sorgere mentre il mondo degli affari continua a cambiare. Le leggi sul cambiamento del territorio, i processi aziendali cambiano e i dati devono essere adattati. Quindi, più dati hai a portata di mano, più efficace sarai.

Tratti e requisiti per diventare un Data Scientist

Nel terzo paragrafo sopra, ho cercato di descrivere la scienza dei dati come una fusione di scienza di marketing, gestionale, statistica, Machine Learning. Semplicemente le abilità statistiche non saranno sufficienti. Avrai bisogno di più di quello.

Prima di tutto, avrai bisogno Abilità matematiche. Sarebbero Calcolo e Algebra oltre alla semplice aritmetica. Impara il sistema metrico per i calcoli come sarebbero precisi. Devi essere bravo a permutazioni e combinazioni. Un corso di certificazione in matematica può coprire tutti questi. Ci sono anche corsi online, a Coursera.

Aiuterà se hai esperienza o conoscenza della gestione del team. Allo stesso modo, certificati e diplomi nella gestione aziendale ti daranno un vantaggio.

Avrai bisogno di imparare almeno un linguaggio di gestione dei dati. Dalle pubblicità che ho visto, Pitone e R sono sempre richiesti R è una parte di Hadoop quindi se hai un certificato in Hadoop, le tue possibilità di essere assunto aumentano.

I requisiti per diventare scienziato informatico continueranno a cambiare man mano che sempre più cose si aggiungono a Data Science. Ad esempio, un po 'di esperienza di Machine Learning farà molto per ottenere un buon lavoro sul campo perché tutti si stanno concentrando sull'intelligenza artificiale in questi giorni.

Le descrizioni dei compiti di Data Scientist variano da azienda a azienda. In un luogo, hanno semplicemente bisogno di analisi mentre in un altro luogo, vorranno che gli scienziati di dati lavorino sull'intelligenza artificiale. Controlla la lista che ho scritto per spiegare Data Science. Più punti puoi coprire, meglio sarà per te.

Se hai ancora domande come ciò che è la scienza dei dati o quali sono i requisiti per diventare un Data Scientist, per favore lascia dei commenti. Proverò a ottenere risposte per te.

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