Введение

Наука о данных стала ключевой в нашем технологичном мире. Все дело в поиске ценных данных из огромных наборов данных с использованием сочетания математики, компьютерного программирования и данных по конкретным темам. В этом руководстве вы получите четкую диаграмму науки о данных, в которой будут указаны основные мысли, варианты работы и необходимые вам критически важные способности.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это область, которая сочетает в себе различные методы получения ценной информации из данных. Он использует логические стратегии, вычисления и структуры для понимания организованных и неорганизованных данных. Ученые, работающие с данными, используют различные инструменты для изучения данных, выявления закономерностей и прогнозирования.

Ключевые понятия в науке о данных

• Сбор данных: Сбор данных из различных мест, таких как базы данных, API и веб-скрапинг.

• Очистка и подготовка данных: Преобразование необработанных данных в формат, с которым легко работать, путем исправления пропущенных значений, ошибок и несоответствий.

• Исследовательский анализ данных (EDA): Проведение первоначальных исследований данных с целью обнаружения закономерностей, выявления аномалий, проверки гипотез и предположений с помощью сводной статистики и графических представлений. .

• Разработка функций: Создание или изменение функций данных, чтобы модели работали лучше и использовались в контролируемом обучении.

• Построение моделей: Выбор и создание моделей машинного обучения для решения конкретных задач.

• Оценка модели: Проверка эффективности модели с использованием различных методов и показателей.

• Развертывание: Применение модели в реальных условиях.

Карьера в области науки о данных

Наука о данных предлагает разные варианты карьеры для разных интересов и навыков. Вот несколько распространенных профессий:

• Исследователь данных: Занимается всем: от сбора данных до построения моделей машинного обучения.
• Аналитик данных: Сосредоточивается на изучении данных для выявления идей и тенденций, а также на визуализации данных.
• Инженер данных: Создает и обслуживает конвейеры данных, которые хранят и контролируют данные.
• Инженер по машинному обучению: Специализируется на создании и использовании алгоритмов машинного обучения.
• Архитектор данных: Проектирует и управляет общей структурой данных компании.

Основные навыки для специалистов по данным

Чтобы преуспеть в области науки о данных, вам необходимы как технические, так и мягкие навыки, в том числе:

• Языки программирования: Зная Python и R, это основные языки программирования, используемые в науке о данных.
• Статистика: Понимание основных статистических данных для анализа и моделирования данных.
• Машинное обучение: Знание различных методов и алгоритмов машинного обучения для создания моделей.
• Визуализация данных: Возможность четко демонстрировать открытия с помощью диаграмм и графиков, полученных на основе данных.
• Решение проблем и критическое мышление: Анализ проблем и поиск решений.
• Навыки общения: Разъяснение и ясное объяснение своих открытий другим.

Заключение

Наука о данных — развивающаяся область с большими возможностями. Изучив ключевые навыки и поняв основы, вы сможете начать успешную карьеру в этой области. Следование современным достижениям поможет вам оставаться впереди в этой постоянно меняющейся области.