如何成为数据科学家? - kdnuggets

20-10-29 banq

传统银行业没有“系统”,是因为这些行业没有数据科学体系,基于海量数据建立的银行信用系统才是真正的系统。下面是原文:

从媒体到文章,再到职位发布,再到大公司高层领导的话,似乎无处不在的术语是“数据科学”,炒作是真实的。因此,如果您熟悉技术和/或对学习有关技术的新知识感兴趣,那么您可能会思考以下问题:什么是数据科学?一个人如何成为数据科学家?好吧,答案将在这里给出。

数据科学是一个领域,涉及通过使用复杂的工具和算法,机器学习过程,数学,统计数据和其他类似领域,从原始数据中提取有意义的见解,包括使用情况,趋势,客户行为等。如今,数据科学在商业中的应用非常广泛。企业正在使用数据科学技术来最大化利润,建立自己的公司以超越其他公司,使他们的业务具有成本效益以及做出明智的业务决策。因此,由于数据科学家在制定业务目标时总是做出明智而有意义的决策,因此采用商业数据科学是一种幸运。

数据科学家的角色和职责是巨大的,并且从一个领域到另一个领域都有所不同,以至于人们可能会感到困惑:数据科学家到底在做什么?他是数学家还是统计学家还是计算机工程师?让我们看看数据科学家的角色和职责,或者数据科学家的期望。

  1. 识别并找出基于数据分析的问题,并查看它们如何对客户及其需求产生直接影响。 
  2. 收集,清理和转换,从而处理来自许多不同来源的结构化和非结构化数据。
  3. 寻找数据模型中的模式,找出公司成长所需的机会和解决方案,并解决公司面临的问题。 
  4. 数据科学家的工作包括讲故事的能力,这意味着他们应该能够以他们可以理解的方式向涉众解释其理论和概念。

因此,显然,基于数据的决策并为管理团队提供建议是数据科学家的主要职责之一。现在,要成为一名数据科学家,需要具备一些主要技能。由于数据科学家的职责很多,因此有资格获得数据科学家的技能也是如此。我们将讨论其中的一些。

 

数据科学家所需的技能

 

 

数据挖掘,数据分析,计算机编程,统计,机器学习,数据可视化,大数据分析等等,都是有助于数据科学家专业知识的领域。为了履行数据科学家的所有角色和职责,下面将对技能进行生动描述。

 1.数学(包括统计,概率,线性代数):

可以将数学视为数据科学技术的核心学科。这对于数据科学家而言很重要,因为在处理数据和构建数据产品时,我们需要查看数据并从数学角度确定其纹理和图案。如果要分析和可视化转换后数据的结构化形式,则必须具有良好的统计知识。线性代数也是学习数据科学不可或缺的一部分,因为它是机器学习的重要功能之一,在揭示大数据集的特征时非常有帮助。因此,为了学习数据科学,人们应该能够掌握数学的这些方面。 

 2.计算机编程:

为了构建数据模型的原型或修复复杂的数据系统,数据科学家课程必须包括对计算机编程的学习。通常被认为是学习数据科学所必需的重要编程语言和技术是Python,R,SAS,Perl,SQL以及其他近期和流行的技术。如果您想从事数据科学事业,那么确实有必要对任何一种或所有这些编程语言都有很深的了解。有许多数据科学程序可帮助您学习所有这些编程语言,并以必要的方式帮助您学习数据科学。

 3.机器学习:

机器学习是指以提供新数据的方式来不断学习或发展自己的方式来构建或训练计算机或系统。从推荐引擎到自动驾驶汽车等其他新技术,公司在很大程度上依靠机器学习来改善用户体验。简而言之,机器学习构成了人工智能的核心。借助机器学习,公司可以使他们的系统自动化,从而减少了人类的工作量,时间和精力,并使这些系统具有成本效益。数据科学家课程必须包括机器学习算法,因为它们有助于为公司的利益做出实时决策和高价值预测。

 4.数据技能:

数据科学家的主要职责之一是始终访问,存储和处理数据。为了在处理数据时具有专业知识,SQL,MongoDB和Cassandra等数据库的知识非常重要。接下来是大数据,大数据是指从多个来源以大量速率生成的大量数据。现在,这些数据无法由关系数据库之类的传统数据库管理系统处理。大数据是可以通过Spark和Hadoop等工具解决的问题。这些是开源软件,可用于处理数据集以及分发与大数据相关的存储。

 5.数据整理和可视化:

数据处理被定义为一种数据形式到另一种数据形式的转换。这主要是在原始数据上完成的,以便于理解和使用。可以将数据可视化视为通过统计图形,曲线图和信息图形来形成和研究数据科学的可视表示形式。为了获得有意义的数据集以改进业务的不同部门和领域,引入了一种将数据安排到信息报告中的过程,这称为数据报告。 

因此,您可以找到学习数据科学并符合数据科学家职位所需的所有技能。数据科学家的工作作为职业选择是很有趣的选择,也是非常有益的。但是,仅学习上述所有技能不足以成为数据科学家。具有所有这些技能的专业知识是迈向数据科学职业资格的重要一步。但是还需要执行其他几个步骤,只有将所有这些步骤结合在一起,才有资格从事数据科学工作。

 

成为数据科学家的分步指南

 考虑到每天在全球范围内从台式机,智能手机和许多IoT设备生成的数据量,政府和私营部门都必须依靠数据科学家来处理和处理数据。操纵这些数据。在职业选择方面,选择数据科学职业是一个相对较新的方向。但是,这并不意味着它是无法实现的。在数据科学家执行数据分析时,他们通常会这样做以建立使用机器学习和深度学习协议的预测模型。数据科学家的职责还包括确定哪种模型最适合所分析的哪种数据。由于所有模型都是当前或未来社会的近似表示,它们需要进行微调,因此需要依靠数据科学家的数学专业知识。因此,有很多事情要考虑并考虑其重要性。因此,下面是成为数据科学家所需的具体步骤。

 1.从早期阶段进行准备:

准备工作始终是实现目标的基本步骤,这比尽早开始准备工作要好,也就是说,甚至在您去任何大学学习或聘请数据科学家之前,做准备都比这更好。课程?如前所述,使自己精通Java,Python,R等广泛使用的编程语言是一个不错的起点。同样,学习统计和数学方面的基础知识也可能对您有利。

 2.具有本科学历:

拥有计算机科学,统计学,信息技术,数学甚至数据科学(如果有)的任何学科的本科学位将对您有所帮助。这是因为,最有资格获得数据科学工作的学生来自这些学科,以至于即使这些学科中的任何一个辅修课程也将从中获利。除了学习您的本科学位,寻找实习机会,并要求您的前辈或教授帮助您获得学习数据科学的机会或帮助您从事数据科学的职业,这将是您的明智之举,因为您会获得更多的经验对您来说越好。 

 3.获得入门级的数据科学工作:

大型公司经常被寻找来寻找学生或新生来填补空缺的数据科学入门级工作。因此,需要初级数据科学家和初级数据分析师的职位从事数据科学工作。现在,对于这些工作,数据科学课程可能会有所帮助,因为没有比使用数据科学课程更好的学习数据科学的方法了。优秀学习对此是一个很好的机构,因为出色学习数据科学课程不仅高效,而且可以有效地使您轻松地从事这些入门级工作。

 4.获得硕士学位或博士学位:

拥有硕士学位或博士学位将非常有帮助,因为在数据科学职业中,受雇于公司经常寻找的人,受高等教育的机会要好得多。 

 5.升职:

这些额外的学历和高等教育,再加上经验,可以真正促进您的数据科学事业发展,从而使您获得急需的晋升机会。将技术技能与领导素质相结合,将为获得更好的机会铺平道路。学习提到的所有技能是关键因素,这些仅仅是使自己获得如此高需求的数据科学家工作的附加条件。

 

                   

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