Какими навыками нужно овладеть, чтобы получить работу в качестве специалиста по анализу данных?

Наука о данных становится одной из перспективных профессий современного поколения. Независимо от того, какие навыки вы приобрели за годы работы, в этой статье мы обсудим навыки, которые вам необходимо развить для продолжения карьеры специалиста по работе с данными. Большие данные пользуются огромным спросом, и это привело к росту спроса на специалистов по исследованию данных.

Будь то в области разработки продуктов или повышения уровня удержания клиентов для поиска возможностей для бизнеса, организации глубоко полагаются на специалиста по исследованию данных, чтобы обеспечить жесткую конкуренцию на рынке. Если вы новичок и не знаете, что нужно делать, чтобы стать специалистом по анализу данных, то мы советуем вам прочитать эту статью. Здесь мы привели основные навыки. Это поможет вам пойти по этому пути и сделать многообещающую карьеру в будущем.

Если вы хотите овладеть некоторыми навыками, которые помогут вам пройти собеседование на должность специалиста по анализу данных, читайте ниже. Ниже приведены семь таких навыков, которые помогут вам получить работу в индустрии data science.

Вот 7 навыков, которые помогут вам получить работу в области науки о данных:

1. Навыки программирования

Как вы все знаете, наука о данных — это предмет, основанный на информационных технологиях, поэтому вы не можете игнорировать изучение программирования. Независимо от того, какие предметы вы изучали на инженерном факультете, вы должны быть уверены, что у вас хорошие навыки программирования.

Например, когда вы будете проходить собеседование на роль data scientist, вас спросят о языках программирования, которые вы знаете. Некоторые из языков статистического программирования, такие как python, SQL, очень важны для прохождения собеседования.

Поэтому это один из самых важных навыков, которыми вы должны овладеть, если хотите получить работу в качестве специалиста по анализу данных. Например, есть много онлайн-курсов, которые предоставляют бесплатное обучение по python, вы можете воспользоваться помощью поиска обучающих онлайн видео, чтобы получить краткие знания о языке программирования. Так что начните свой путь с языка программирования, чтобы овладеть искусством программирования.

2. Статистика

Работа исследователя данных означает, что вам придется иметь дело с огромным количеством данных, и здесь в игру вступает статистика. Другими словами, вы должны быть уверены, что у вас есть базовые знания о статистике.

Знания о статистических тестах, распределении и прочем должны быть в вашем понятии. Та же ситуация применима и к машинному обучению. Однако ваши статистические знания пригодятся, когда вы столкнетесь с различными методами. Они могут иметь или не иметь правильный подход.

Невозможно отрицать тот факт, что в каждой организации, будь то IT или не IT, статистика играет доминирующую роль в принятии решений. Однако статистика очень важна, особенно для компаний, управляемых данными. Она помогает оценивать опыт и разрабатывать его с помощью статистики.

3. Машинное обучение очень важно

Если вам посчастливилось получить работу в крупной компании, например, Netflix, Google maps, они обрабатывают большое количество данных, и от вас требуется знание машинного обучения. Некоторые из важных концепций машинного обучения, которые вам необходимо усвоить, — это k-nearest neighbor, random forest и т.д.

Вы можете возразить, что эти методы можно применить с помощью языка программирования python и R. Но дело в том, что необходимо выяснить, когда наступает лучшее время для применения различных методов. Именно здесь в игру вступает машинное обучение, а не языки программирования.

4. Концепция, окружающая многомерное исчисление и линейную алгебру

Многомерное исчисление и линейная алгебра — это понятия, которые необходимо знать наизусть, если вы работаете в компании, управляемой данными. Это связано с тем, что любое небольшое улучшение в области прогнозирования может стать большой удачей для вашей компании.

Убедитесь, что вы хорошо знаете многомерное исчисление и линейную алгебру, и во время собеседования вас могут спросить о результатах машинного обучения и статистики.

5. Обработка данных

Если вам интересно, почему здесь важна работа с данными, внимательно прочитайте этот раздел. Поскольку вы будете анализировать большое количество данных, иногда вам будет трудно работать с ними.

Например, вам, возможно, придется иметь дело с недостающими значениями, непоследовательным форматированием и всем тем, что является частью несовершенства данных. Этому подвергаются небольшие компании, где вам отводится должность сотрудника по работе с данными на ранних стадиях. Вы обнаружите, что продукт не имеет отношения к данным, но вам важно владеть этим навыком.

6. Визуализация данных и коммуникация

Визуализация данных и коммуникация — одни из важных навыков, необходимых для того, чтобы стать специалистом по данным. Особенно если вы работаете в молодых компаниях. Это связано с тем, что эти небольшие компании впервые принимают решения на основе данных.

Специалист по исследованию данных играет важную роль в принятии соответствующих решений для повышения стоимости компании. Это все о визуализации данных, однако коммуникация также является важным фактором.

Коммуникация здесь важна, потому что с помощью коммуникации вам нужно описать то, что вы нашли, и методы. Вы должны донести информацию до вашей аудитории, которая может быть как технической, так и нетехнической. Одним из самых популярных инструментов визуализации данных, который получил огромную признательность профессионалов, является Tableau.

7. Программная инженерия

Если у вас нет опыта и вы хотите найти свою первую работу в небольшой компании, то сфера программной инженерии — одна из тех областей, на которые вам следует обратить особое внимание. Это одна из самых важных концепций, о которых вас будут спрашивать в небольших компаниях.

Поэтому с самого начала вы должны убедиться, что у вас есть сильная подготовка в области программной инженерии. Если у вас есть хорошая база в области программной инженерии, вы сможете заниматься регистрацией данных и разработкой продуктов, основанных на данных.

Заключение

Вот те навыки, которыми вы должны обладать, если ищете работу в качестве специалиста по анализу данных. Поиск работы в качестве специалиста по анализу данных — это не просто чашка чая. Вам необходимо иметь хорошую концепцию и навыки, о которых говорилось выше. Поэтому используйте свое время, чтобы освоить как можно больше навыков. Вы можете овладеть ими онлайн или офлайн, чтобы сделать успешную карьеру специалиста по анализу данных.

Мы провели много исследований, чтобы определить конкретные навыки, необходимые для того, чтобы вас взяли на работу в области Data Science. Мы также представили эту статью. Если у вас возникнут какие-либо проблемы, вы можете обратиться к нам. Надеемся, что эта статья поможет вам сделать карьеру в области Data Science. Если вы хотите, чтобы мы обсудили какую-либо другую тему, сообщите об этом в разделе комментариев.

Оцените статью
cdelat.ru
Добавить комментарий