Q:
Was sind die vier Grundlagen, um ein guter Datenwissenschaftler zu werden?
EIN:Wie viele Experten betonen, erfordert es eine Kombination von Fähigkeiten und Erfahrungen, um ein hervorragender Datenwissenschaftler zu werden, die durch gezieltes Lernen und Analyse eines komplexen Feldes aufgebaut werden. Datenwissenschaftler als Administratoren und Kuratoren wertvoller Datenbestände sind heute sehr gefragt. Schauen wir uns an, was einige dieser grundlegenden Fähigkeiten beinhalten.
Die erste der vier grundlegenden Komponenten der Arbeit von Datenwissenschaftlern sind Mathematik und Statistik. Gute Datenwissenschaftler sollten lernen, mit verschiedenen mathematischen Konzepten im Zusammenhang mit überwachtem und unbeaufsichtigtem maschinellem Lernen vertraut zu sein, einschließlich Algorithmustypen wie Entscheidungsbäume, zufällige Gesamtstrukturen, logistische Regression, Clusterbildung und die Verwendung von Dimensionalität beim maschinellen Lernen (ML). Im Allgemeinen sollten sie die Arbeit mit mathematischen Gleichungen und Statistiken unter Verwendung statistischer Analyseressourcen gut beherrschen.
Der zweite wesentliche Grundbestandteil der datenwissenschaftlichen Arbeit ist die Programmierung und das Datenbankmanagement. Einzelpersonen sollten sich in Skriptsprachen wie Python und statistischen Sprachen wie R gut auskennen sowie über Erfahrung und Fachkenntnisse mit Datenbank- und SQL-Semantik und Operationstechniken verfügen. Kenntnisse über Softwarekomponenten wie Hadoop, MapReduce, Hive und Pig sind auch für Arbeitgeber attraktiv.
Die dritte grundlegende Komponente, um ein guter Datenwissenschaftler zu werden, ist die theoretische und philosophische Komponente, um Datenwissenschaft und maschinelles Lernen zu verstehen. Diese Personen sollten selbstständige Problemlöser mit neugierigen Köpfen sein - schließlich kombinieren sie quantitative Rohanalyse mit kreativem Verständnis für maschinelles Lernen und datenwissenschaftliche Prozesse. Anstatt nur Menschen mit technischen Kenntnissen zu sein, sollten sie ein tiefes Verständnis dafür haben, was es bedeutet, maschinelle Lernprojekte zu erstellen und an datenwissenschaftlichen Initiativen im Hinblick auf die Endziele und Endergebnisse zu arbeiten.
Eine vierte wichtige Säule des Lernens, ein guter Datenwissenschaftler zu sein, besteht darin, mit Menschen zu arbeiten und in der Lage zu sein, Daten auf eine Weise zu verwenden, die für andere Menschen sinnvoll ist.
Gute Datenwissenschaftler können Geschichtenerzähler sein - sie können quantitative Daten in Erzählungen und Erkenntnisse umwandeln. Als solche sollten sie über gute Kommunikationsfähigkeiten verfügen, um ihre Arbeit auf den Tisch zu bringen und sie effektiv an mehrere Stakeholder oder ein bestimmtes Publikum weiterzugeben. Dies sind einige der wichtigsten Fähigkeiten, die einen guten Datenwissenschaftler ausmachen, der bereit ist, an der heutigen rasanten und schnell voranschreitenden IT-Branche teilzunehmen.
