Overzicht van vereiste vaardigheden voor Data Scientist
In 2012 verklaarde de business review van Harvard dat “Data Scientist de meest sexy baan van de 21ste eeuw is”. Laat ons van tevoren weten wat de vaardigheden zijn die nodig zijn om eerst een datawetenschapper te zijn. Er zijn veel manieren waarop een datawetenschapper kan worden gedefinieerd, maar om het simpel te houden, laten we het zo zeggen: Data Scientist is iemand die in staat is betekenis te extraheren en waardevolle inzichten uit de gegevens te halen. Het werk van een datawetenschapper bestaat voornamelijk uit het verzamelen, opschonen en manipuleren van gegevens.
Technische en niet-technische vaardigheden
Laten we ons nu verdiepen in de technische en niet-technische vaardigheden die essentieel zijn om datawetenschapper te zijn.
Technische vaardigheden
De technische vaardigheden die vereist zijn om datawetenschapper te zijn, worden hieronder gegeven.
1. Vermogen om te gaan met een grote hoeveelheid gegevens
De hoeveelheid gegevens die wordt gegenereerd, is de laatste jaren exponentieel toegenomen en het grootste deel ervan is geclassificeerd als ongestructureerde gegevens. Ongestructureerde gegevens worden meestal verwezen naar gegevens die niet in een traditionele rij-kolomdatabase voorkomen die precies tegengesteld is aan de gestructureerde gegevens, enkele van de voorbeelden van ongestructureerde gegevens zijn video's, foto's, audioberichten. Aangezien de belangrijkste rol van een datawetenschapper is om betekenis uit gegevens te extraheren, moet men zich comfortabel voelen bij het omgaan met grote hoeveelheden gegevens, ongeacht de aard, of deze nu gestructureerd of ongestructureerd is.
2. Gegevensvisualisatie
De gegevens die in de bedrijven worden gegenereerd, moeten worden vertaald in een formaat dat gemakkelijk te begrijpen is om beslissingen te nemen. Als datawetenschapper moet men de gegevens kunnen visualiseren met behulp van tools zoals Tableau, Plotly, Visual.ly, D3.js en Power BI. Het is ook belangrijk dat een datawetenschapper bekend is met de principes achter het visueel samenstellen van de data. Dit is een van de belangrijke rollen voor een datawetenschapper, omdat datavisualisatie de enige actie is die bedrijven kunnen gebruiken om direct met data te werken.
3. Statistieken
De rol van statistiek in data science is van cruciaal belang. Voor de datawetenschappers is statistiek de wiskundige discipline die de nodige hulpmiddelen en methoden biedt om patronen te vinden en inzichten te geven uit de complexe set gegevens door er wiskundige berekeningen op uit te voeren. Aangezien de rol van een datawetenschapper is om betekenis te extraheren door patronen in de data te identificeren, is kennis in de statistiek een sleutelvaardigheid voor een datawetenschapper.
4. Programmeervaardigheden
Met de hoeveelheid gegevens die 20 jaar geleden werd gegenereerd, zou Excel voldoende zijn om ermee om te gaan, maar met de hoeveelheid gestructureerde en ongestructureerde gegevens die tegenwoordig gegevens genereert, moeten wetenschappers kennis hebben van programmeertools zoals Python, R, SQL als
- Ze geven meer ruimte om de dataset te trainen met veel statistische technieken
- Ze verbeteren de efficiëntie van het proces terwijl ze gegevens analyseren
5. Gegevensmanipulatie
In de meeste gevallen zullen de gegevens die we nodig hebben rommelig zijn en het zal voor de gegevenswetenschappers moeilijk zijn om met dergelijke gegevens te werken. Dus na het verkrijgen van de gegevens van datameren is de eerste stap om die onvolkomenheden aan te pakken. Sommige onvolkomenheden omvatten ontbrekende waarden, onregelmatige tekenreeksen zoals LA voor Los Angeles, datumnotatie zoals 10/09/2009 en 2009/09/10. Al deze onvolkomenheden moeten worden gesorteerd voordat de training of analyse van de gegevens wordt gestart.
6. Multivariabele berekening en lineaire algebra
Het begrijpen van de concepten Matrices (Lineaire Algebra) en Differentiatie (Calculus) is een belangrijke vaardigheid die een datawetenschapper zou moeten bezitten. Bij een organisatie waar de bestaande gegevens ervan een belangrijke rol spelen bij het doen van toekomstige voorspellingen, kunnen kleine verbeteringen in voorspellende prestaties of algoritmische optimalisatie een groot verschil maken voor de organisatie. In de beginfase van een datawetenschapper bij het gebruik van voorgecodeerde modellen hoeft men geen diepgaand begrip van matrices of calculus te hebben, maar om te begrijpen wat er gebeurt onder de motorkap van modellen of om hun eigen implementaties te bouwen, is het absoluut noodzakelijk om deze concepten te begrijpen.
Niet-technische vaardigheden
De niet-technische vaardigheden die nodig zijn om datawetenschapper te zijn, worden hieronder gegeven.
1. Intellectuele nieuwsgierigheid
Bij het analyseren van de gegevens van een organisatie zal in de meeste gevallen niemand directe resultaten of antwoorden kunnen zien. Meer het aantal vragen dat je begint te stellen, meer de antwoorden die je uit de gegevens zult halen. Over het algemeen wordt nieuwsgierigheid gedefinieerd als een sterk verlangen om iets te begrijpen. Dat is de reden waarom intellectuele nieuwsgierigheid een zeer belangrijke eigenschap is van een datawetenschapper.
2. Sterk zakelijk inzicht
Zonder het begrip van de gegevens van de organisatie of de elementen in het bedrijfsmodel, zullen alle technische vaardigheden waarover een datawetenschapper beschikt niet de vereiste resultaten voor de organisatie kunnen behalen, omdat hij niet in staat zal zijn te begrijpen welke functies in de dataset aanwezig zijn moet prioriteit krijgen en moet als laatste worden beschouwd. Dus voor een datawetenschapper zal het begrijpen van het bedrijfsmodel en de gegevens van de organisatie helpen bij het oplossen van de potentiële uitdagingen ervan om hun bedrijf te ondersteunen en te laten groeien.
3. Sterke communicatievaardigheden
Als datawetenschapper moet je een presentatie voorbereiden over hun technische bevindingen en deze op een bepaald moment in de carrière presenteren aan niet-technische teams zoals verkoopafdelingen. Als datawetenschapper moet je vaardigheden bezitten zoals verhalen vertellen (het vermogen om verhalen te vertellen uit de bevindingen), omdat de hele hoeveelheid tijd en energie besteed aan het doen van data-exploratie, het toepassen van statistische technieken, het vinden van de resultaten en alle andere dingen tevergeefs zijn als een datawetenschapper de berichten niet correct kan overbrengen naar bedrijfsleiders. En in de meeste gevallen zullen bedrijfsleiders niet geïnteresseerd zijn in het luisteren naar alle stappen die we hebben gevolgd om tot de conclusies te komen, ze zullen vooral gericht zijn op de gepresenteerde resultaten en waarden. Het is dus altijd een best practice om het verhaal helder en duidelijk te houden.
Conclusie - Vereiste vaardigheden voor Data Scientist
Dit zijn enkele van de belangrijkste vaardigheden die een persoon zou moeten hebben om een datawetenschapper te zijn, omdat hun belangrijkste werk het werken aan de gegevens van een organisatie is, deze analyseren en aan bedrijfsleiders presenteren.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids voor de vereiste vaardigheden voor Data Scientist. Hier bespreken we de technische en niet-technische vaardigheden die nodig zijn om datawetenschapper te zijn. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Data Science Carrière
- Data Science-talen
- Big Data Analytics-salaris
- Sollicitatievragen voor Data Analyst
- PHP Datumformaat wijzigen