Как стать специалистом по анализу данных (Data Science) в 2022 году
Популярное
Как стать специалистом по анализу данных (Data Science) в 2022 году
Время на прочтение статьи:5 минут
Дата публикации: 18.03.2022
Содержание статьи
Компании по всему миру всегда собирали и анализировали данные о своих клиентах, чтобы обеспечить лучший сервис и увеличить свою прибыль. В современном цифровом мире мы можем собирать огромные объемы данных, которые требуют нетрадиционных методов обработки и программного обеспечения.
Как стать специалистом по анализу данных?
Наука о данных — это область исследования, которая включает в себя извлечение знаний из всех собранных данных. Существует большой спрос на профессионалов, которые могут превратить анализ данных в конкурентное преимущество для своих организаций. В должности дата-сайентиста вы будете создавать бизнес-решения и аналитику на основе данных.
Как работает наука о данных
Знаете ли вы, что поставщик медиа-услуг Netflix широко использует Data Science? Компания измеряет вовлеченность и удержание пользователей, в том числе:
- Когда пользователь делает паузу, перематывает назад или вперед
- В какой день недели и в какое время суток смотрит контент
- Когда и почему он уходит с контента
- Где и что именно он смотрит
- На каком устройстве
- Пользовательское поведение при просмотре и прокрутке
Netflix имеет более 120 миллионов пользователей по всему миру! Для обработки всей этой информации Netflix использует передовые технологии науки о данных. Это позволяет ему представлять лучший фильм и показывать лучшие, действительно интересные рекомендации своим пользователям. Хитовый сериал Netflix «Карточный домик» был разработан с использованием Data Science и больших данных. Netflix собрал пользовательские данные из сериала «Западное крыло», еще одной драмы, происходящей в Белом доме. Компания учла, где люди останавливались, когда перешли вперед, и где они перестали смотреть шоу. Анализ этих данных позволил Netflix создать то, что, по его мнению, было совершенно увлекательным шоу.
Теперь давайте рассмотрим некоторые важные навыки специалиста по анализу данных, которыми должен обладать человек.
7 навыков, чтобы стать специалистом по анализу данных
Навык 1: получите знания баз данных, необходимые для хранения и анализа данных с помощью таких инструментов, как Oracle Database, MySQL, Microsoft SQL Server и Teradata.
Навык 2: изучите статистику, вероятности и математический анализ. Статистика — это наука, связанная с разработкой и изучением методов сбора, анализа, интерпретации и представления эмпирических данных. Вероятность - отношение количества исходов, благоприятствующих данному событию, к общему числу равновозможных исходов. Математический анализ — это отрасль математики, занимающаяся ограничениями и связанными с ними теориями, такими как дифференциация, интеграция, измерение, бесконечные ряды и аналитические функции.
Навык 3: освойте хотя бы один язык программирования. Инструменты программирования, такие как R, Python и SAS очень важны при выполнении аналитики данных. R — это свободная программная среда для статистических вычислений и графики, которая поддерживает большинство алгоритмов машинного обучения для аналитики данных, таких как регрессия, ассоциация и кластеризация. Python — это язык программирования общего назначения с открытым исходным кодом. Библиотеки Python, такие как NumPy и SciPy, используются в науке о данных. SAS может добывать, изменять, управлять и извлекать данные из различных источников, а также выполнять статистический анализ данных.
Навык 4: изучите способы очистки сырых данных (Data Wrangling), которые включают в себя конвертацию и организацию одного вида данных в другие виды, приемлимые для дальнейшего изучения. Популярные инструменты: R, Python, Flume и Scoop.
Навык 5: овладейте концепциями машинного обучения - предоставьте системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на опыте без явного программирования. Машинное обучение может быть достигнуто с помощью различных алгоритмов, таких как Regressions, Naive Bayes, SVM, K Means Clustering, KNN и Decision Tree, и это лишь немногие из них.
Навык 6: наличие практических знаний об инструментах больших данных (Big Data), таких как Apache Spark, Hadoop, Talend и Tableau, использующиеся для работы с большими и сложными данными, которые не могут быть обработаны с помощью традиционного программного обеспечения.
Навык 7: Развивайте способность визуализировать результаты. Визуализация данных — это визуальное представление результата обработки данных в виде диаграмм и графиков.
Подготовка к карьере в области науки о данных
Курсы по искусственному интеллекту и науке о данных — это интегрированная программа в области искусственного интеллекта и науки о данных, которая включает в себя следующие интенсивные курсы, чтобы подготовить вас к захватывающей карьере в науке о данных:
- Наука о данных с Python
- Машинное обучение (Machine Learning)
- Глубокое обучение (Deep Learning)
- Tableau
- Компьютерное зрение
Освоение области науки о данных начинается с понимания и работы с основными технологическими фреймворками, используемыми для анализа больших данных. Вы изучите платформы разработки и программирования Hadoop и Spark, используемые для обработки огромных объемов данных в распределенной вычислительной среде, а также разработаете опыт в сложных алгоритмах науки о данных и их реализации с использованием R, предпочтительного языка для статистической обработки. Аналитика, которую вы будете получать из данных, представлена в виде расходных материалов с использованием платформ визуализации данных, таких как Tableau.
После того, как вы освоите методы управления данными и прогнозной аналитики, вы получите доступ к современным технологиям машинного обучения. Эта обширная схема обучения науке о данных поможет вам преуспеть во всем спектре технологий и методов науки о больших данных.
Курс Data Science является исчерпывающим, и получение сертификата является доказательством того, что вы совершили большой скачок в освоении этой области. Знания и навыки, которые вы получите, работая над проектами и симуляциями, а также изучая тематические исследования, опередят конкурентов.