Hai nhà phân tích từ LinkedIn đã đặt ra thuật ngữ 'nhà khoa học dữ liệu' vào năm 2008. Họ chỉ đang cố gắng mô tả những gì họ làm, tức là thu được giá trị kinh doanh từ dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi trang web của họ. Trong quá trình này, họ đã đặt tên cho chức danh sẽ có nhu cầu đáng kinh ngạc trong những năm tới và thậm chí còn được gọi là ‘Công việc quyến rũ nhất trong số 21stthế kỷ. '
Giờ đây, các tổ chức coi ‘dữ liệu’ là tài sản có giá trị đang tìm kiếm các chuyên gia hoặc ‘nhà khoa học’ về dữ liệu này để dẫn dắt họ trong tương lai.
Vì vậy, những gì nó cần để trở thành một nhà khoa học dữ liệu vĩ đại? ……… Một loạt các bộ kỹ năng!
Nhìn sơ lược về các kỹ năng cốt lõi của một nhà khoa học dữ liệu.
Quy trình của khoa học dữ liệu bao gồm 3 giai đoạn.
- Thu thập dữ liệu
- Phân tích dữ liệu
- Bài thuyết trình
Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn vai trò của một nhà khoa học dữ liệu trong từng giai đoạn này.
Thu thập dữ liệu
- Kỹ năng lập trình và cơ sở dữ liệu
Bước đầu tiên của khai thác dữ liệu là nắm bắt đúng dữ liệu. Vì vậy, để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, điều rất cần thiết là phải làm quen với các công cụ và công nghệ, đặc biệt là những công cụ nguồn mở như Hadoop, Java, Python, C ++ và các công nghệ cơ sở dữ liệu như SQL, NoSQL, HBase, v.v.
cấu trúc dữ liệu từ điển trong java
- Lĩnh vực kinh doanh và chuyên môn
Dữ liệu khác nhau tùy theo doanh nghiệp. Do đó, việc hiểu dữ liệu kinh doanh cần có kiến thức chuyên môn, điều này chỉ đến khi làm việc trong một miền dữ liệu cụ thể.
Ví dụ: Dữ liệu thu thập từ lĩnh vực y tế sẽ hoàn toàn khác với dữ liệu của một cửa hàng quần áo bán lẻ.
- Kỹ năng lập mô hình dữ liệu, kho và dữ liệu phi cấu trúc
Các tổ chức đang thu thập một lượng lớn dữ liệu thông qua nhiều tài nguyên khác nhau. Dữ liệu được thu thập theo kiểu này là không có cấu trúc và cần được tổ chức trước khi phân tích. Do đó, một nhà khoa học dữ liệu phải thành thạo trong việc mô hình hóa dữ liệu phi cấu trúc.
Phân tích dữ liệu
- Kỹ năng công cụ thống kê
Kỹ năng cần thiết của một nhà khoa học dữ liệu là biết cách sử dụng các công cụ thống kê như R, Excel, SAS, v.v. Các công cụ này được yêu cầu để nghiền dữ liệu đã chụp và phân tích nó.
- Kỹ năng toán học
Chỉ riêng kiến thức khoa học máy tính là không đủ để trở thành nhà khoa học dữ liệu. Hồ sơ nhà khoa học dữ liệu yêu cầu một người có thể hiểu các thuật toán và lập trình máy học quy mô lớn, đồng thời là một nhà thống kê thành thạo. Điều này cần chuyên môn trong các lĩnh vực khoa học và toán học khác ngoài ngôn ngữ máy tính.
Bài thuyết trình
- Kỹ năng Công cụ Trực quan
Bạn có thể khai thác và lập mô hình dữ liệu thu thập được, nhưng bạn có thể hình dung nó không?
Nếu bạn muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu thành công, bạn phải có khả năng làm việc với một số công cụ trực quan hóa dữ liệu để trình bày các phân tích dữ liệu một cách trực quan. Một số trong số này bao gồm R, Flare, HighCharts, AmCharts, D3.js, Processing và Google Visualization API, v.v.
nhân đôi thành int trong java
Nhưng đây không phải là kết thúc! Nếu bạn thực sự muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu, bạn cũng nên có các kỹ năng sau:
- Kĩ năng giao tiếp: Thống kê và Excel là những thứ khó giải quyết. Các nhà khoa học dữ liệu phải có thể trình bày dữ liệu theo cách mà nó truyền đạt kết quả cho người dùng doanh nghiệp.
- Kỹ năng kinh doanh : Các nhà khoa học dữ liệu sẽ phải đóng nhiều vai trò. Họ sẽ cần giao tiếp với nhiều người khác nhau trong tổ chức. Do đó, có các kỹ năng kinh doanh mạnh mẽ bao gồm giao tiếp, lập kế hoạch, tổ chức và quản lý sẽ giúp ích rất nhiều. Điều này bao gồm việc hiểu các yêu cầu kinh doanh và ứng dụng và giải thích thông tin cho phù hợp. Ngoài ra, anh ta nên có hiểu biết tổng thể về những thách thức chính trong ngành và nên nhận thức được các tỷ lệ tài chính để đưa ra quyết định tốt hơn. Tóm lại, một nhà khoa học dữ liệu cũng nghĩ là ‘Kinh doanh’.
- Kỹ năng giải quyết vấn đề: Điều này có vẻ hiển nhiên vì khoa học dữ liệu là tất cả về giải quyết vấn đề. Một nhà khoa học dữ liệu hiệu quả phải dành thời gian và xem xét vấn đề sâu sắc và đưa ra giải pháp khả thi để phù hợp với người dùng.
- Kỹ năng dự đoán: Một nhà khoa học dữ liệu cũng phải là một nhà dự đoán hiệu quả. Anh ta phải có kiến thức rộng về các thuật toán để chọn đúng thuật toán phù hợp với mô hình dữ liệu. Điều này liên quan đến sự sáng tạo nhất định để sử dụng và thể hiện dữ liệu một cách khôn ngoan.
- Hacking: Tôi biết điều đó nghe có vẻ đáng sợ, nhưng các kỹ năng hack khác nhau như thao tác các tệp văn bản tại dòng lệnh, hiểu các thao tác được vector hóa và tư duy thuật toán sẽ khiến bạn trở thành một nhà khoa học dữ liệu tốt hơn.
Nhìn vào các bộ kỹ năng trên, rõ ràng là trở thành Nhà khoa học dữ liệu không chỉ là biết mọi thứ về dữ liệu. Đó là một hồ sơ công việc với sự kết hợp của các kỹ năng dữ liệu, kỹ năng toán học, kỹ năng kinh doanh và kỹ năng giao tiếp. Với tất cả những kỹ năng này cùng nhau, một Nhà khoa học dữ liệu có thể được gọi một cách chính đáng là ngôi sao nhạc Rock của lĩnh vực CNTT.
Kiểm tra danh sách để trở thành một nhà khoa học dữ liệu tuyệt vời và hiệu quả:
Chúng tôi đã đề cập đến các kỹ năng cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu. Có một sự khác biệt rất lớn khi vừa trở thành một nhà khoa học dữ liệu vừa trở thành một nhà khoa học dữ liệu tuyệt vời và hiệu quả. Các kỹ năng sau đây cùng với các kỹ năng được đề cập ở trên, giúp bạn trở thành một nhà khoa học dữ liệu bình thường hoặc thậm chí tầm thường.
- Kỹ năng toán học - Phép tính toán, phép toán ma trận, tối ưu hóa số, phương pháp ngẫu nhiên, v.v.
- Kỹ năng thống kê - Mô hình hồi quy, tress, phân loại, chẩn đoán, thống kê áp dụng, v.v.
- Giao tiếp - Trực quan, trình bày và viết.
- Cơ sở dữ liệu - Bên cạnh CouchDB, kiến thức trong cơ sở dữ liệu phi truyền thống như MongoDB và Vertica.
- Ngôn ngữ lập trình - Pig, Hive, Java, Python, v.v.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và Khai thác dữ liệu.
Edureka có một giúp bạn có được kiến thức chuyên môn về các Thuật toán Học máy như K-Means Clustering, Quyết định cây, Rừng ngẫu nhiên, Naive Bayes. Bạn cũng sẽ học các khái niệm về Thống kê, Chuỗi thời gian, Khai thác văn bản và giới thiệu về Học sâu. Các đợt mới cho khóa học này sắp bắt đầu !!